Simulador Sistémico para el Aprendizaje

En este cuarto artículo sobre simulaciones veremos el paso a paso de cómo utilizar un simulador sistémico para el aprendizaje. Además, para qué sirve crear un modelo conceptual al momento de generar un simulador y cómo integrar el modelo matemático y el software al entorno.

El producto que se trata de lograr al construir un simulador sistémico es un software que, aplicado en determinado ámbito (un ambiente de simulación) y accionado por determinado medio (un motor de simulación) emule el funcionamiento del sistema con el que interesa experimentar; que reciba los datos correspondientes a las acciones a aplicar sobre ese sistema y entregue resultados representativos del funcionamiento del mismo.

Para poder desarrollar ese software es necesario contar con un modelo lógico-matemático del sistema, y para éste se necesita contar previamente con un modelo conceptual, una expresión formal de las características generales (estructura y dinámica) del mismo.

"Un simulador trata de emular el funcionamiento del sistema, generalmente con muchas más variantes que las que puede considerar una persona en su modelo mental."

Pasó a paso
El primer paso para desarrollar una actividad de capacitación es entender el "para qué" de la misma. El segundo, consiste en definir "qué" se quiere lograr, en expresar formalmente unos objetivos que lleven a cumplir el propósito y el alcance del sistema a estudiar. El tercer paso es definir "con qué" recursos. Recién entonces se decide si se usará una simulación, de qué tipo será y si se complementará con contenidos para aprendizaje teórico.

El cuarto paso es definir "cómo" se hará, cómo serán los recursos empleados para la capacitación. Es entonces que se decide si el aprendizaje se basará en contenidos teóricos, complementados por actividades prácticas -que eventualmente pueden incluir alguna simulación-, o se centrará en la experimentación con un simulador que reproduzca al sistema objeto de estudio, complementada con algunas explicaciones de conceptos teóricos. En el primer caso la simulación será un recurso de aprendizaje más; en el segundo, el corazón del proceso de aprendizaje.
Recién ahora es posible iniciar la selección o construcción del simulador sobre una base sólida. Si se cumplieron los pasos indicados, es probable que se descubra que los simuladores que se tienen disponibles no están preparados para satisfacer completamente los objetivos propuestos, en cuyo caso habrá que desarrollar uno nuevo o adaptar uno existente.

El modelo conceptual
Cuando las personas tratamos de interpretar qué está sucediendo en un sistema o qué puede suceder con él en determinadas circunstancias, hacemos uso de un modelo mental. Trasladamos a un modelo abstracto la realidad del sistema, según nuestra propia percepción e interpretación, pues no podemos tener a todo el sistema en nuestra mente y percibir las interacciones de todos los factores que están en juego al mismo tiempo. Necesitamos ese tipo de modelo para poder interpretar la realidad compleja de los sistemas existentes en el mundo real, y eso es lo que nos permite subsistir en él.
Los modelos mentales se caracterizan por ser subjetivos, pues cada persona los construye a su manera basándose en su propia percepción e interpretación de la realidad, y por ser limitados, tanto como es la capacidad humana de percibir y manejar la complejidad de los sistemas reales. Esto hace que los modelos mentales de determinado sistema que se formaron diferentes personas difieran considerablemente unos de otros.
Un simulador trata de emular el funcionamiento del sistema, generalmente con muchas más variantes que las que puede considerar una persona en su modelo mental. Para que pueda hacer esto, el modelo en el cual se basa la construcción del simulador debe ser más semejante al sistema real, más complejo, que el modelo mental que cada persona tiene de ese sistema.
A este modelo básico se le llama modelo conceptual. Para que pueda ser construido, revisado, perfeccionado, compartido con otros, el mismo se debe expresar formalmente, de ser posible, por escrito. El modelo conceptual es, entonces, una expresión formal de las características del sistema, creada a partir de los modelos mentales de las personas que intervienen en su construcción.

Construyendo el modelo conceptual
Como se explicó, el primer paso para construir ese modelo consiste en definir con precisión el alcance del sistema a modelizar y asignarle límites precisos.
Además de los límites, es muy importante conocer el propósito y los objetivos de la simulación, a partir de los cuales se pueden identificar los factores que interesa estudiar entre los muchos que inciden en el sistema. La identificación de los factores clave permite diseñar un modelo conceptual, y luego un simulador, que tenga todo lo importante y no sea excesivamente complejo.
El segundo paso es que personas que conozcan muy bien el sistema real expresen sus modelos mentales y los compatibilicen en un modelo coherente. El producto resultante es el embrión de modelo conceptual. Luego será necesario enriquecerlo con la visión del sistema que tengan otras personas, además de toda la información que se pueda obtener de libros y de otras fuentes.
Finalmente, a fin de perfeccionarlo, el modelo resultante se valida, se somete a pruebas de consistencia con la realidad. Lo importante del modelo conceptual es que tiene la capacidad de transmitir a diferentes personas, con diferentes percepciones del sistema real, una visión compartida del mismo.
"Además de los límites, es muy importante conocer el propósito y los objetivos de la simulación, a partir de los cuales se pueden identificar los factores que interesa estudiar entre los muchos que inciden en el sistema."

Cómo continúa el desarrollo de un simulador

Para llegar a tener un simulador faltan aún tres pasos: diseño del modelo matemático, programación del software del simulador e integración del mismo al entorno de simulación. El diseño del modelo matemático depende fuertemente del modelo conceptual, pues se concibe a partir de aquel. Por esa razón, generalmente en la revisión del modelo conceptual intervienen las personas que harán el diseño del modelo matemático. 

Dinámica de la construcción de conocimiento 

Lo interesante de un proceso de aprendizaje basado en simulaciones es que se produce un ciclo de construcción progresiva de conocimiento, como se observa en la figura -en la que cada rectángulo representa un proceso-. Partiendo de los modelos mentales de unas pocas personas, y por medio de experimentación en la simulación, se construyen los modelos mentales de muchas más, que a su vez sirven como bases para enriquecer y perfeccionar los medios de construcción de esos modelos. Así, el conocimiento se construye, propaga y enriquece. 

Ing. Raúl A. Santamarina
Director de Distance Educational Network
LR Latam N° 25

MODELO PARA UN PROYECTO INFORMATICO

LA GESTIÓN SISTEMICA DE PROYECTOS INFORMATICOS UTILIZANDO TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN

Este artículo surge ante las necesidades de prever y determinar las necesidades de los recursos en los proyectos informáticos de forma eficaz, es por ello que este trabajo propone simplemente la utilización de la visión sistémica, usando la dinámica de sistemas como herramienta modelizadora, aportando algunos arquetipos básicos para la gestión de proyectos informáticos. Se abordamos unos conductores metodológicos que asociados a la gestión integral de los proyectos informáticos en un entorno exigente permiten esbozar factores críticos y signos vitales que optimizan las actividades de los mismos. Los modelos mentales mostrados, y su transformación conjuntamente con los de la empresa pueden ser utilizados en cualquier ámbito, donde se trabaje con procesos basados en las tecnologías de la información.

En la gestión de proyectos informáticos es importante que se tengan herramientas de modelización y planificación que permitan definir con claridad los nuevos esquemas de trabajo, a lo largo del ciclo de vida del proyecto.

El pensamiento de sistemas aborda el estudio de las organizaciones (empresas, instituciones públicas, organizaciones comunitarias y demás organizaciones humanas) como sistemas complejos de actividades humanas, en las cuales, a su vez, se expresa la pluralidad de intereses y valores, de sus miembros y de su entorno.

Se podría decir que en los últimos años ha sido factible formular modelos dinámicos sobre el comportamiento de los proyectos con la suficiente realidad como para hacer frente a las interacciones de las unidades informáticas de las organizaciones. El progreso en el área computacional facilita aún más el proceso simulador de los modelos de dinámica de sistemas. Por lo cual el presente artículo muestra el desarrollo de un modelo de simulación experimental en los proyectos informáticos, en un centro de cálculo hipotético para el análisis organizacional, apoyado en la Dinámica de Sistemas.

La dinámica de sistemas como herramienta modelizadora permite a través del análisis de los resultados de la variables tenidas en cuenta en el arquetipo, proyectar los riesgos posibles en la realización de un proyecto.
Los proyectos son sistemas integrados por subsistemas interrelacionados los cuales se ven afectados por los niveles de la toma de decisión administrativa que inciden horizontalmente sobre el sistema organizacional. Los proyectos como sistemas son importantes para el cumplimiento de metas y objetivos específicos, utilizando diversos recursos como el factor humano.

Arango Serna, Martín DaríoP; Gil Gómez, Hermenegildo, Montesa Andres, Jose Onofre
Departamento de Organización de Empresas, Universidad Politécnica de Valencia

http://www.unizar.es/aeipro/finder/INGENIERIA%20DE%20PRODUCTOS/BD03.htm

Modelo Sencillo de Población Modificado

Diagrama de Forrester del modelo sencillo de población modificado con variables nuevas

Evolución temporal de la variable POB

Tarea  sobre el Tutorial  de Vensim

Modelos Dinámicos “Vida e inteligencia artificial”

La vida artificial es un campo de estudio multidisciplinario donde el hombre trata de recrear y comprender la vida natural; así como de crear nueva vida. La aplicación de diversas técnicas y de las herramientas que ofrece la inteligencia artificial al estudio de la vida, posibilita actualmente una aproximación más adecuada a la realidad biológica y el desarrollo de modelos capaces de reproducir cualidades tanto de la vida sana como patológica con mayor perfección.

El valor predictivo de estos modelos artificiales se erige como un instrumento imprescindible para el avance de la terapéutica y el mejoramiento de la salud humana. Se estudian los aspectos más importantes relacionados con el surgimiento de la inteligencia artificial, la representación de la naturaleza, sus métodos, modelos y herramientas. Finalmente, se analiza su valor predictivo en la salud.

El sueño de crear un cerebro artificial similar al humano está todavía muy lejos de hacerse realidad. Sin embargo, el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) ha posibilitado la elaboración de sistemas y dispositivos en cierto modo "inteligentes": agendas electrónicas, sistemas de reconocimiento facial, programas antifraude, aviones de combate sin piloto, etcétera. Su aplicación en el área de la medicina ha conseguido también importantes logros.

La vida artificial se define frecuentemente como la biología de la vida posible,¹ y con ella, se busca recrear los fenómenos biológicos, no sólo como son, sino también como pudieran ser. Para ello, la vida artificial parte del conocimiento de los sistemas biológicos complejos y sus perspectivas científicas, tecnológicas, artísticas, filosóficas y sociales.

Ahora bien, siempre que se habla de vida artificial, se relaciona esta con el empleo de las computadoras y otras tecnologías electrónicas; esta idea puede ser un tanto reduccionista, porque no expresa explícitamente otras formas de hacer modelos como es el acercamiento desde la propia química, en concreto el uso de modelos bioquímicos, pero, puede deberse a la dependencia que han adquirido casi todas las tareas de la ciencia y la tecnología de ellas.

Por último, sea cual fuere su naturaleza, la creación de modelos sencillos y la estructuración mediante síntesis en modelos más complejos, es lo que está rindiendo resultados de vida artificial cada vez más aproximados de vida "real".

La creación del modelo propicia la manipulación para obtener diversos y novedosos resultados. En el caso de los experimentos clásicos de laboratorio, la manipulación se realiza mediante experimentos, pero en el caso de computadoras, se desarrolla mediante la ejecución de aplicaciones informáticas. Los resultados de ambas manipulaciones son: observaciones "reales" y predicciones "virtuales" respectivamente.

En este punto es donde las computadoras irrumpen con gran fuerza porque propician el procesamiento de un gran cúmulo de información, su manipulación y la consecución de muchos más resultados, en menos tiempo y menos medios, que permiten dilucidar situaciones de vida alejadas del entorno actual.

En el caso de la vida artificial, la creación de modelos por computadora va un paso más allá, en el sentido de que son las propias máquinas el modelo creado, las soluciones a su problemática proviene de las soluciones que la naturaleza ofrece a los problemas reales.

La creación de modelos de vida artificial va de la mano y se basa en los niveles de organización de la Biología (molecular, celular, organismos y poblaciones o ecosistemas). 

Un ente viviente a cada uno de esos niveles es un sistema complejo conformado a partir de la interacción y el equilibrio de un gran número de elementos. Para tratar con esta complejidad multinivel, la vida artificial desarrolla nuevos modelos (software, hardware y "wetware") capaces de realizar abstracciones de la complejidad de los sistemas vivientes, pero con la ventaja de ser mucho más manipulables, reproducibles y susceptibles de experimento mucho más controlados que los que son posibles realizar en un entorno "real". En este sentido, la aplicación más importante de los sistemas de vida artificial para el campo de la salud es la construcción de modelos de aquellos sistemas que puedan aportar conocimiento sobre la vida natural.

Los sistemas complejos tratan de explicar la evolución observada desde las moléculas que se pueden auto replicar hasta la formación de un sistema como es la célula. 

Para ello, uno de los principales objetivos de estos modelos es buscar la presencia de patrones universales en la organización de la interacción de los elementos que componen los sistemas complejos. Las herramientas más adecuadas para realizar esta búsqueda son los programas informáticos, capaces de realizar recreaciones matemáticas de todos estos procesos y puntos, es por ello que la mayoría de estos sistemas se modelan mediante software.

Eglis Esteban García Alcolea

Doctor en Medicina. Instructor. Especialista de I Grado en Oftalmología. Cátedra de Cirugía Experimental Oftalmológica. Facultad Cubana de Oftalmología. Instituto Superior de Ciencias Médicas de La Habana.Cuba.