Modulo de Dinamica de Sistemas v 21 de Dic 2013

8/12/2019 Modulo de Dinamica de Sistemas v 21 de Dic 2013

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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD

ESCUELA DE CIENCIAS BSICAS, TECNOLOGA E INGENIERA.CONTENIDO DIDCTICO DEL CURSO: 301126 DINMICA DE SISTEMAS

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

ESCUELA DE CIENCIAS BSICAS, TECNOLOGA E INGENIERA

PROGRAMA DE INGENIERA DE SISTEMAS

301126 DINMICA DE SISTEMAS

ELICER PINEDA BALLESTEROS(Director Nacional)

BUCARAMANGADiciembre de 2013


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NDICE DE CONTENIDO

INTRODUCCIN .................................................................................................... 9 NDICE DE CONTENIDO ........................................................................................ 2UNIDAD 1 CONCEPTUALIZACIN SOBRE SISTEMAS Y MODELOS ................. 8CAPTULO 1: LA IDEA DE SISTEMA ................................................................... 12

Introduccin ....................................................................................................... 12Leccin 1: Mquinas, Sistemas y Modelos ........................................................ 12

Mquinas ........................................................................................................ 12Las mquinas simples .................................................................................... 13Sistemas ........................................................................................................ 14Orgenes y perspectivas del pensamiento sistmico ..................................... 14La teora General de Sistemas ....................................................................... 15Sistemas Abiertos y Cerrados ........................................................................ 16Modelos .......................................................................................................... 18

Leccin 2: La Ciberntica .................................................................................. 19Los campos de aplicacin de la ciberntica ................................................... 20

Leccin 3: El Concepto de Sistema ................................................................... 22Leccin 4: El Pensamiento de Sistemas ............................................................ 24Leccin 5: Perspectivas del Pensamiento de Sistemas ..................................... 27

CAPTULO 2: EL MODELADO .............................................................................. 29Introduccin .................................................................................................... 29

Leccin 6: La Dinmica del Ser al Existir ........................................................... 30Leccin 7: La idea de Modelo ............................................................................ 33

Modelo y modelado ........................................................................................ 33Leccin 8: Modelo: para Representar o para ser Representado ....................... 34Leccin 9: Modelado Segn su Uso .................................................................. 36

Modelado Para El Aprendizaje ....................................................................... 36Modelado Para La Explicacin ....................................................................... 38Modelado Para La Intervencin ..................................................................... 38

Leccin 10: Modelado Segn su Proceso.......................................................... 40Modelado De Rplica ..................................................................................... 40Modelado De Reconstruccin ........................................................................ 41Modelado De Construccin ............................................................................ 42

CAPTULO 3: DIAGRAMAS DE INFLUENCIAS ................................................... 45Introduccin ....................................................................................................... 45Leccin 11: Causalidad vs Correlacin .............................................................. 46Leccin 12: Modo de Referencia y la Hiptesis Dinmica ................................. 48

Hiptesis dinmica ......................................................................................... 48Modo de referencia ........................................................................................ 49

Leccin 13: Elementos de los Diagramas de Influencias ................................... 51La estructura del sistema ............................................................................... 51Los diagramas de influencias ......................................................................... 52Recomendaciones para construir diagramas de influencias .......................... 54


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Errores comunes en la realizacin de diagramas de influencias .................... 54Leccin 14: Los Ciclos de Realimentacin ........................................................ 56

Ciclo de realimentacin positiva ..................................................................... 56Ejemplo de ciclo de realimentacin positivo ................................................... 56Ciclo de realimentacin negativa ................................................................... 57Ejemplo de ciclo de realimentacin negativo ................................................. 57Ciclos de realimentacin acoplados ............................................................... 58El crecimiento sigmoidal ................................................................................. 58

Leccin 15: Los retardos ................................................................................... 60ACTIVIDADES DE AUTOEVALUACIN DE LA UNIDAD UNO ........................ 61FUENTES DOCUMENTALES DE LA UNIDAD UNO ........................................ 63

UNIDAD 2: DIAGRAMAS DE FORRESTER ......................................................... 65CAPTULO 4: ELEMENTOS DE LOS DIAGRAMAS DE FORRESTER ................ 66

Introduccin ....................................................................................................... 66Leccin 16: La Nocin de Razn de Cambio y Acumulacin ............................. 67

Nociones acerca del cambio .......................................................................... 67El cambio cualitativo ...................................................................................... 67Cambio cuantitativo ........................................................................................ 67La razn de cambio ........................................................................................ 68

Leccin 17: Diagramas de Forrester .................................................................. 69Los elementos del diagrama de Forrester ...................................................... 70

Leccin 18: Los Niveles y los flujos ................................................................... 73Construccin del diagrama de Forrester ........................................................ 73

Algunas recomendaciones para reconocer los niveles y los flujos ................. 74Ejemplos de niveles: ...................................................................................... 75Flujos asociados a los niveles ........................................................................ 75

Leccin 19: Las variables Auxiliares, los Multiplicadores y las No Linealidades 77Variables auxiliares ........................................................................................ 77No linealidades ............................................................................................... 78Los Multiplicadores ........................................................................................ 78

Leccin 20: Caracterizacin de los Retardos ..................................................... 80Retardos de material. ..................................................................................... 81Retardo de informacin .................................................................................. 82

CAPTULO 5: ELABORACIN DE DIAGRAMAS DE FORRRESTER .................. 85Introduccin ....................................................................................................... 85Leccin 21: Leyendo el Diagrama de Influencias .............................................. 86

Del ser al existir de la dinmica conejo-zorro ................................................. 86El diagrama de influencias del modelo presa predador ................................. 87

Leccin 22: Definiendo los Niveles .................................................................... 89Manos a la obra. ............................................................................................ 89Leccin 23: Identificando los Flujos ................................................................... 91Leccin 24: Usando las variables auxiliares ...................................................... 94Leccin 25: Usando los retardos y tablas .......................................................... 96

CAPTULO 6: SIMULACIN ............................................................................... 101Introduccin ..................................................................................................... 101Leccin 26: Escenarios de Simulacin ............................................................ 102


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Algunas caractersticas del diseo de escenarios: ....................................... 103Escenarios y pronsticos ........................................................................... 104Los escenarios y la toma de decisiones ....................................................... 104Cmo construir o Simular escenarios........................................................... 104Etapas .......................................................................................................... 104

Leccin 27: Anlisis de Sensibilidad ................................................................ 107El anlisis de sensibilidad permite: .............................................................. 107Limitaciones del Anlisis de Sensibilidad ..................................................... 107

Leccin 28: Validacin de Modelos ................................................................. 111Introduccin a la validacin de modelos....................................................... 111

El proceso de validacin de un modelo ........................................................... 112Fases en la validacin de un modelo ........................................................... 113

Leccin 29: Pruebas de modelos en la prctica .............................................. 115Prueba de lmites del modelo ....................................................................... 115Pruebas de evaluacin de la estructura ....................................................... 115Evaluacin de parmetros ............................................................................ 116Pruebas de condiciones extremas ............................................................... 116Pruebas de reproduccin de comportamiento .............................................. 116

Leccin 30: Experimentacin Simulada ........................................................... 117Aprendizaje organizacional "natural" ............................................................ 117Mundos virtuales para el aprendizaje organizacional "artificial" ................... 118Incrementando la eficiencia del aprendizaje organizacional ........................ 118

FUENTES DOCUMENTALES DE LA UNIDAD DOS ...................................... 122UNIDAD 3: TOMA DE DECISIONES APOYADA CON SIMULACIN ................ 123CAPTULO 7: TOMA DE DECISIONES .............................................................. 124

Introduccin ..................................................................................................... 124Leccin 31: Introduccin a la Toma de Decisiones .......................................... 125

Decisiones en situacin de certeza .............................................................. 125Decisiones en situacin de incertidumbre .................................................... 125Decisiones en situacin de riesgo ................................................................ 126

Leccin 32: La empresa como sistema ........................................................... 127Leccin 33: Modelo en prosa de caso de estudio ............................................ 129Leccin 34: Modelo del caso ........................................................................... 131

Diagrama de influencias ............................................................................... 131Diagrama de Forrester ................................................................................. 132Ecuaciones del modelo ................................................................................ 133

Leccin 35: Simulaciones y toma de decisiones .............................................. 135Diseo de escenario .................................................................................... 135Experimentacin Simulada. .......................................................................... 135CAPTULO 8: CASO DE ESTUDIO .................................................................... 138

Introduccin ..................................................................................................... 138Leccin 36: Los sistemas agroindustriales ...................................................... 139Leccin 37: Visin sistmica de las cadenas productivas................................ 141Bases conceptuales ......................................................................................... 141Leccin 38: Descripcin de la Cadena Productiva del Tabaco ........................ 143


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LISTADO DE GRFICOS Y FIGURAS

Figura 1 Representacin De La Metfora Deleuziana. 14Figura 2 Remolino De Agua. 26Figura 3 Ilustracin De La Peste En La Biblia De Toggenburg . 30

Figura 4 El Tringulo De La Significacin 31Figura 5 Modelo Del Circuito Rlc. 34Figura 6 Modelo Y Pintor De George Owen Wynne Apperley. 34Figura 7 Modelo Y Realidad. 35Figura 8 Modelado Para El Aprendizaje. 37Figura 9 Modelado Para La Explicacin. 38Figura 10 Modelado Para La Intervencin 39Figura 11 Modelado De Rplica 40Figura 12 Modelado De Reconstruccin. 42Figura 13 Modelado De Construccin. 43Figura 14 Modo De Referencia 50

Figura 15 Llenado Del Vaso. 51Figura 16 Variables En El Proceso De Llenado Del Vaso. 51Figura 17 Estructura Del Sistema. 52Figura 18 Diagrama De Influencias 53Figura 19 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentacin Positivo 56Figura 20 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentacin Positivo 56Figura 21 Estructura Y Comportamiento Ciclo De Realimentacin Negativo 57Figura 22 Ciclo De Realimentacin Negativo 57Figura 23 Ciclos Acoplados 58Figura 24 Comportamiento Ciclo Acoplado 58Figura 25 Crecimiento En S 59

Figura 26 Retardos 60Figura 27 Flujo De Monedas Que Llena La Alcanca 68Figura 28 Smil Hidrodinmico 69Figura 29 Elementos Del Diagrama De Forrester En Distintos Software 72Figura 30 Diagrama De Forrester 73Figura 31 Diagrama De Forrester 74Figura 32 Diagrama De Forrester 74Figura 33 Relacin Entre Nivel Y Flujo 75Figura 34 Diagrama De Forrester 75Figura 35 Diagrama De Forrester 75Figura 36 Diagrama De Forrester 76

Figura 37 Diagrama De Forrester 76Figura 38 Diagrama De Forrester Del Smil Hidrodinmico 77Figura 39 No Linealidad 78Figura 40 Multiplicador 79Figura 41 Retardo En Las Ventas Consecuencia Del Precio 80Figura 42 Ilustracin De Un Retardo 80Figura 43 Retardo De Orden Uno De Material 81Figura 44 Retardo De Orden Uno De Informacin 83


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Figura 45 Retardo De Orden Uno De Informacin 84Figura 46 Modelo Presa Predador 86Figura 47 Diagramas De Influencias Presa Predador 87Figura 48 Nivel Y Flujos Asociados A Los Conejos 91Figura 49 Modelo Presa - Predador 92

Figura 50 Modelo PresaPredador Con Variables Auxiliares 95Figura 51 Modelo Presa Predador Con Retardo 96Figura 52 Multiplicador 97Figura 53 Modelo Presa Predador Con Retardo Y Multiplicador 98Figura 54 Anlisis De Sensibilidad 108Figura 55 Anlisis De Sensibilidad 108Figura 56 Anlisis De Sensibilidad 109Figura 57 Resultado Del Anlisis De Sensibilidad Escenario 1 109Figura 58 Resultado Del Anlisis De Sensibilidad Escenario 2 110Figura 59 Proceso De Modelado Segn Sterman 111Figura 60 Proceso De Validacin De Un Modelo 114

Figura 61 Tabla Pronstico De Ventas 129Figura 62 Diagrama De Influencias Del Caso De Estudio 131Figura 63 Diagrama De Forrester Del Caso De Estudio 132Figura 64 Escenario De Simulacin 135Figura 65 Datos De La Simulacin Experimentada 136Figura 66 Resultados De La Simulacin Experimenta 137Figura 67 Sistema Agropecuario 140Figura 68 Cadena Productiva Cadena De Textiles-Confecciones 142Figura 69 Cadena Productiva Del Tabaco 143Figura 70 Diagrama De Influencias De La Cadena Productiva Del Tabaco 145Figura 71 La Poblacin Y La Demanda De Tabaco 146

Figura 72 La Siembra De Tabaco 146Figura 73 Diagrama De Forrester Del Primer Prototipo De La Cadena ProductivaDel Tabaco 147


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ASPECTOS DE PROPIEDAD INTELECTUAL Y VERSIONAMIENTO

El presente mdulo fue diseado y escrito en el ao 2011 por el Ing. Elicer

Pineda Ballesteros, docente auxiliar de la UNAD, y ubicado en el CEAD deBucaramanga. El profesor Pineda es Ingeniero de Sistemas y Economista,Especialista en Docencia Universitaria, y Magster en Informtica; se hadesempeado como tutor de la UNAD desde el ao 2004 hasta la fecha y ha sidocatedrtico de la Universidad Industrial de Santander y de la Universidad PontificiaBolivariana, entre otras.

Este mdulo se desarrolla como primera versin, acorde a las necesidadespropias del modelo pedaggico centrado en el aprendizaje autnomo promovidopor la UNAD.


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INTRODUCCIN

El mdulo de Dinmica de Sistemas se ofrece a la comunidad unadista como unaposibilidad de acceder al modelado estructural mediante una forma didctica

asumiendo elementos de orden pedaggico que posibilitan el aprendizaje sobre elsupuesto de que quien asume este curso lo hace de manera libre y que a su vez lomotiva una genuina necesidad por aprender.

La Dinmica de Sistemas fue creada a mediados de los aos 50 como respuesta auna serie de problemas relacionados con la incapacidad del hombre para darcuenta del comportamiento de fenmenos de cierta complejidad. Su creador fueJay W. Forrester (1958), profesor del MIT, ingeniero electrnico, creador ademsde la memoria RAM.

El curso proveer a los estudiantes de los tiles necesarios para abordar

procesos serios de modelado de fenmenos de diversa naturaleza que los habilitapara la toma de decisiones con un nivel menor de incertidumbre.

Adicional a lo anterior no slo se desarrollarn en los estudiantes competenciaspara el modelado sino que tambin se promovern en ellos habilidades tiles parasu futuro desempeo profesional puesto que, segn los profesores Michael J.Radzicki y Barbara Karanian (2002), al estudiarse la dinmica de sistemas laspersonas (Traduccin Libre):

Pueden ver la naturaleza genrica de los flujos y niveles y las estructurasde realimentacin.

Se les provee de una herramienta interdisciplinaria que puede ser utilizadapara resolver sistemas dinmicos que fueron vistos por ellos como

estticos, en el colegio. Desarrollan habilidades para resolver e integrar problemas

multidisciplinarios. Aprenden va procesos experimentales desarrollando competencias

esenciales. Aprenden mediante procesos de aprendizaje centrado en el aprendiz. Se les provee de una herramienta para estudiar la interaccin entre

tecnologa y sociedad.

Teniendo como gua lo antes expuesto, el mdulo de Dinmica de Sistemas sedise teniendo en cuenta tres partes. La primera de ellas se concentrar en laconceptualizacin sobre el pensamiento de sistemas, el modelado estructural y losdiagramas de influencias; la segunda parte dar los lineamientos necesarios paraabordar la elaboracin de los diagramas de Forrester, la representacin de nolinealidades y el tratamiento de los retardos de material y de informacin y latercera parte se dedicar a mostrar como el modelado y simulacin de fenmenosson apropiados para abordar el proceso de toma de decisiones a partir demodelos previamente validados y probados.


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Se espera que el estudio de este mdulo sea suficientemente provechoso y paraello se sugiere una lectura consciente de cada una de las lecciones que locomponen.


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UNIDAD 1 CONCEPTUALIZACIN SOBRE SISTEMAS Y MODELOS

Nombre de la Unidad Conceptualizacin de sistemasIntroduccin Esta unidad introduce el marco conceptual requerido para

el desarrollo de la competencia modelstica, concentrado

en la nocin ontolgica de sistema y modelo.Justificacin Una habilidad previa al modelamiento es la capacidad de

representacin que puede ofrecer la teora general desistemas. Esta unidad se concentra en definir claramenteel aporte de la TGS, la ontologa, la epistemologa, etc.

IntencionalidadesFormativas

Conceptualizacin sobre sistema, modelo yrepresentacin

Denominacin decaptulos

Captulo 1: La Idea De SistemaCaptulo 2: El ModeladoCaptulo 3: Diagramas De Influencias


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CAPTULO 1: LA IDEA DE SISTEMA

Introduccin

Este captulo pretende re-introducir al estudiante en uno de los conceptosfundamentales para el modelado dinmico sistmico objeto de este curso. Laslecciones buscan poner de manifiesto las relaciones existentes entre elpensamiento mecanicista y el pensamiento sistmico y cmo se parte de losquiebres onto-epistemolgicos del primero para llegar al segundo. Al terminar estecaptulo el estudiante habr reelaborado el concepto de sistema necesario para lacomprensin del mundo desde esa ptica y la subsecuente representacin de lamisma mediante los tiles de la dinmica de sistemas y su posterior uso para elapoyo en la toma de decisiones.

Leccin 1: Mquinas, Sistemas y Modelos

MquinasDesde que el hombre ha hecho uso consciente de la razn ha tratado de dominarlas fuerzas de la naturaleza; en esta tarea ha aprendido a construir y utilizarartefactos ajenos a l. A continuacin se citan algunos ejemplos: en la lucha entrepueblos prehistricos, ya las armas rsticas eran comunes compuestasfundamentalmente por piedras y huesos. Luego aparecen los primeros esfuerzospor construir de diques y zanjas de irrigacin, usados para la agricultura, los queexigieron el uso de herramientas, tales como los arados y los azadones. Laconstruccin de caminos lleg a ser un arte de gran desarrollo, durante la era del

imperio Romano, esto se logr bsicamente como resultado del desarrollo denuevas mquinas y tcnicas.

Una mquina est compuesta de mecanismos los cuales se definen como unconjunto de elementos, que conectados entre s por medio de articulacionesmviles tienen la misin de transformar una velocidad en otra velocidad; unafuerza en otra fuerza; una trayectoria en otra diferente o un tipo de energa en otrotipo distinto.

Segn el nmero de elementos, los mecanismos se pueden clasificar comosimples, si tienen dos elementos de enlace o como complejos, si tienen ms de

dos elementos de enlace.

De lo anterior es posible definir un sistema mecnico o mquina como unacombinacin de mecanismos que transforma velocidades, trayectorias, fuerzas oenergas mediante una serie de transformaciones intermedias. Se invita al lector acomparar y establecer las similitudes entre la definicin de mquina y la definicinms usual de sistema.


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Las mquinas simplesMuchas de las mquinas simples1 existen desde la antigedad, desde tiemposmuy remotos el hombre ha buscado la manera de resolver los problemas que se lepresentan. En las comunidades primitivas, los humanos se agrupaban para cazary hacer actividades cada vez ms complicadas con ayuda de las mquinassimples. Se dividan el trabajo y los beneficios obtenidos eran para todos. Alorganizarse, desarrollaron el lenguaje, lo que les sirvi para comunicarse mejor.Fue entonces cuando los grupos humanos inventaron mquinas simples, quefuncionan como extensin de sus manos, uas y dientes: rocas afiladas, comocuchillos, instrumentos de madera para cavar, arpones con puntas agudas dehueso y muchas otras.

Las cuatro mquinas simples desarrolladas por los hombres primitivos fueron lapalanca, el plano inclinado, la polea y el tornillo.

La palanca es una mquina simple formada por una barra rgida o indeformable,

que gira sobre un punto de apoyo y sirve para vencer una fuerza grande medianteuna fuerza aplicada mucho menor.

El tornillo es un plano inclinado enrollado alrededor de un cilindro. El tornillo, algoms que una mquina simple, fue uno de los inventos que hizo girar el rumbo dela humanidad, por muy pequeo e insignificante que parezca. El tornillo fueinventado por el griego Arquitas de Tarento, filsofo pitagrico. A l tambin sedebe otro de los grandes inventos del hombre, la polea.

El plano inclinado es una superficie plana que forma con otra un ngulo agudo. Enla naturaleza aparece en forma de rampa, pero el ser humano lo ha adaptado a

sus necesidades hacindolo mvil, como en el caso del hacha. El plano inclinadoes el punto de partida de un nutrido grupo de operadores y mecanismos cuyautilidad tecnolgica es indiscutible. Sus principales aplicaciones son tres: Seemplea en forma de rampa para reducir el esfuerzo necesario para elevar unamasa, en forma de hlice para convertir un movimiento giratorio en lineal y enforma de cua para apretar, cortar y separar o abrir.

Las poleas son discos con una parte acanalada o garganta por la que se hacepasar un cable o cadena; giran alrededor de un eje central fijo y estn sostenidaspor un soporte llamado armadura.

Combinando varias mquinas simples se pueden obtener mquinas compuestas,como las que invent Leonardo Da Vinci. Es evidente que las mquinas simplesse acoplan como partes que e interaccin mutua determinan mecanismos capacesde cumplir con un fin o propsito.

1Material redactado teniendo como referencia bibliogrfica al texto mquinas simples disponible en lnea en:http://iesillue.educa.aragon.es/tecno/zonadescarga/maquinasimples.pdf


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SistemasUna de las definiciones clsicas de la idea de sistemas es la de un conjunto departes en interaccin mutua con un fin o propsito, esta definicin muestra unaclara relacin con la nocin preliminar de mquina. A partir del uso de la metforade sistema para ver el mundo surge un tipo de pensamiento al que se le llamapensamiento sistmico, en lo que sigue se hace una breve reflexin sobre estetipo de pensamiento.

Orgenes y perspectivas del pensamiento sistmico

El pensamiento sistmico es un pensamiento impulsado continuamente por unafn holista. En el texto titulado pensamiento sistmico: diversidad en bsquedade unidad, se hace una narrativa del mismo por parte del profesor Hernn LpezGaray (2001), usando para ello la metfora deleuziana2 y mediante la cual sepretende dar cuenta del devenir del pensamiento sistmico a partir de un ejerciciosistmico, es decir, un ejercicio autorreferencial.

figura 1 Representacin de la Metfora Deleuziana3.

En primer instancia se parte del paradigma mecanicista, pues se considera que elpensamiento sistmico surge como reaccin a ste; posteriormente se hace undespliegue de las tres olas del pensamiento sistmico, mostrando para cada unade ellas los supuestos onto-epistemolgicos que la originan y los quiebres o fallasque dan paso a la nueva ola.

El paradigma mecanicista parte del hecho de ver el mundo como si ste fuera unamquina, esto es, que se supone la realidad como compuesta por piezas bsicaso fundamentales que sostienen una interaccin mecnica para realizar alguna

tarea. En el caso de la materia, las piezas que se consideran son los tomos, losprotones, los electrones, etc., y su interaccin constituye la materia de la cual est

2 Metfora que ilustra una forma mediante la cual se puede contemplar el estado actual del pensamiento filosfico. Serasimilar a la forma como se contemplara una formacin geolgica con los ojos de un gelogo, esto es, no solo se estarainteresado en hacer mapas y clasificaciones de las rocas expuestas en la superficie de la tierra, sino tambin, en explicar elorigen y la distribucin de las mismas.3 Imagen tomada de http://copyme.org.mx/imagenes_copyme/sidic/remolino.jpg


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hecho el mundo natural. Este paradigma considera que para conocer la realidad,sta debe ser desmontada de la misma forma en que se procede a la hora deintentar conocer una mquina, es decir, desarmndola. Una vez analizada lamquina se procede a reunir todas sus partes, se ensambla y una vez logradoesto, ser posible explicar cmo funciona. El mecanicismo supone que la realidad

es independiente del observador implicando, que ste no tiene acceso directo aella y que entonces es necesaria la mediacin de los sentidos para poderatraparla. Esto, a su vez, implica concebir a la mente como un espejo, en el cualse refleje la realidad para que se produzca el conocer. Ahora bien, para que existala objetividad, es necesario que el espejo est siempre limpio. Una manera demantener la mente limpia es tratar de corregir las distorsiones que puedan causarlos valores y las emociones, pero cmo hacer esto?

Esta situacin posibilita el surgimiento de los quiebres del paradigma mecanicistaque dan paso al paradigma sistmico y que segn la exposicin del profesorLpez (2001), emergen de la incapacidad por parte del mecanicismo de resolver

problemas asociados a las nociones de telosy propsito, al considraselas comoilusorias, mas sin embargo, cuesta trabajo desconocer que la accin humana esaccin con sentido, con propsito.

El pensamiento sistmico tiene como base fundamental la teora general desistemas, en lo que sigue se hace una descripcin de la misma sin profundizar endemasa.

La teora General de Sistemas

El concepto de sistema4es usado ampliamente para referirse a un sinnmero de

cosas que van desde los sistemas sociales hasta los sistemas fsicos. Esteconcepto ha invadido todos los campos de la ciencia y ha penetrado en elpensamiento y el habla del comn y en los medios masivos de comunicacin.

Las races de este proceso son complejas. Por un lado est el trnsito desde laingeniera energtica -la liberacin de grandes cantidades de energa, as en lasmquinas de vapor o elctricas- hasta la ingeniera de control, que dirige procesosmediante artefactos de baja energa y que ha conducido a las computadoras y laautomacin, es decir, el paso del mecanicismo al sistemismo.

Ante la situacin previamente descrita se hizo necesario desarrollar un enfoque

de sistemas. Este enfoque propone que si se tiene un determinado objetivo, sedeben encontrar o disear caminos o medios para alcanzarlo lo que requiere queel especialista en sistemas (o el equipo de especialistas) considere o diseesoluciones posibles y elija las que prometen optimizacin, con mxima eficiencia ymnimo costo en una red de interacciones tremendamente compleja. De esto sedesprende la necesidad de mquinas complejas con alta capacidad de cmputo,

4Texto reconstruido a partir de material disponible en la web: http://www.docstoc.com/docs/57788698/tgsbertalanffy


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como las actuales computadoras, que demuestren capacidades ms all de losalcances propios de un matemtico.

La necesidad y factibilidad de un enfoque de sistemas no fue evidente hasta quese evidenciara que el pensamiento mecanicista de vas causases aislables

resultaba insuficiente para enfrentarse a problemas tericos, especialmente en lasciencias biosociales, y a los problemas prcticos planteados por la tecnologamoderna.

A principios de la tercera dcada del siglo XX, Ludwing von Bertalanffy (1930) sesenta desconcertado ante vacos evidentes en la investigacin y la teorabiolgicas. El enfoque mecanicista entonces imperante y que acaba de sermencionado, pareca desdear, si no es que negar activamente, lo que es, ni msni menos, esencial en los fenmenos de la vida. Bertalanffy abog por unaconcepcin organsmica en biologa que hiciera hincapi en la consideracin delorganismo como un todo o sistema y viese el objetivo principal de las ciencias

biolgicas en el descubrimiento de los principios de organizacin a sus diversosniveles.

En conexin con trabajos experimentales acerca del metabolismo y el crecimiento,por una parte, y con un esfuerzo por concretar el programa organsmico, por otra,fue adelantada la teora de los sistemas abiertos, fundada en el hecho bastantetrivial de que el organismo resultaba ser uno de ellos. De estos estudios qued demanifiesto una generalizacin. En muchos fenmenos biolgicos, pero tambin delas ciencias sociales y del comportamiento, resultan aplicables las mismasexpresiones y modelos matemticos. La similitud estructural entre semejantesmodelos y su isomorfismo en diferentes campos se tomaron ostensibles, y en el

centro quedaron precisamente problemas de orden, organizacin, totalidad,teleologa, etc., excluidos programticamente de la ciencia mecanicista. Tal fue, laidea de la teora general de los sistemas.

Sistemas Abiertos y Cerrados

La fsica ordinaria slo se ocupa de sistemas cerrados, de sistemas que seconsideran aislados del medio circundante. La termodinmica declara que, en unsistema cerrado, cierta magnitud, la entropa, debe aumentar hasta el mximo, y elproceso acabar por detenerse en un estado de equilibrio. Puede formularse esteprincipio de diferentes modos, segn uno de los cuales la entropa es medida de

probabilidad, y as un sistema cerrado tiende al estado de distribucin msprobable.

Hay sistemas que, por su misma naturaleza y definicin, no son sistemascerrados; este es el caso de los organismos vivientes que son ante todo sistemasabiertos. Ellos se mantienen en continua incorporacin y eliminacin de materia,constituyendo y demoliendo componentes, sin alcanzar, mientras la vida dure, unestado de equilibrio qumico y termodinmico, sino mantenindose en un estado


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llamado uniforme que difiere de aqul. Tal es la esencia misma de ese fenmenofundamental de la vida llamado metabolismo, los procesos qumicos dentro de lasclulas vivas. Es obvio que las formulaciones habituales de la fsica no son enprincipio aplicables al organismo vivo entendido como un sistema abierto y enestado uniforme, en consecuencia es posible atribuir muchas de las

caractersticas de los sistemas vivos, que resultan paradjicas vistas segn lasleyes de la fsica, a este este hecho particular. La TGS ha aclarado muchosfenmenos oscuros en fsica y biologa, y ha conducido asimismo a importantesconclusiones generales, de las cuales se mencionan dos.

La primera es el principio de equifinalidad. En cualquier sistema cerrado, el estadofinal est inequvocamente determinado por las condiciones iniciales: p. ej., en unequilibrio qumico, las concentraciones finales de los compuestos reaccionantesdepende naturalmente de las concentraciones iniciales. Si se alteran lascondiciones iniciales o el proceso el estado final cambiar tambin. No ocurre lomismo en los sistemas abiertos. En ellos puede alcanzarse el mismo estado final

partiendo de diferentes condiciones iniciales y por diferentes caminos. Es lo quese llama equifinalidad, y tiene significacin para los fenmenos de la regulacinbiolgica.

La segunda es el aparente contraste entre la naturaleza inanimada y la animadaes lo que fue descrito a veces como violenta contradiccin entre la ley de ladisipacin en fsica y la ley de la evolucin en biologa. De acuerdo con el segundoprincipio de la termodinmica, la tendencia general de los acontecimientos en lanaturaleza fsica apunta a estados de mximo desorden. En contraste, el mundovivo exhibe, en el desarrollo embrionario y en la evolucin, una transicin hacia unorden superior, heterogeneidad y organizacin. En todos los procesos irreversibles

la entropa debe aumentar. Por tanto, el cambio de entropa en sistemas cerradoses siempre positivo. En los sistemas abiertos, sin embargo, no slo se tieneproduccin de entropa debida a procesos irreversibles, sino tambin entrada denegentropa (entropa negativa o informacin). Tal es el caso en el organismo vivo,que importa complejas molculas ricas en energa libre. As, los sistemas vivos,mantenindose en estado uniforme, logran evitar el aumento de entropa y hastapueden desarrollarse hacia estados de orden y organizacin crecientes.

Hay un fenmeno importante relacionado con los sistemas, la realimentacin. staes la propiedad en virtud de la cual las entradas de un sistema provocan salidasque luego se convierten en nuevas entradas cerrando un ciclo. Hay algunos

ejemplos en la naturaleza, por ejemplo la homeostasis. El enfriamiento de lasangre estimula ciertos centros cerebrales que echan a andar los mecanismosproductores de calor del cuerpo, y la temperatura de ste es registrada a su vezpor aquellos centros, de manera que la temperatura es mantenida a nivelconstante. Existen en el cuerpo mecanismos homeostticos anlogos quepreservan la constancia de gran nmero de variables fisicoqumicas.


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Para terminar esta leccin hay que hacer notar que una caracterstica de la cienciamoderna, el esquema de unidades aislables actuantes segn causalidadunidireccional, result insuficiente. De ah la aparicin, en todos los campos de laciencia, de nociones como las de totalidad, holismo, organismo, Gestalt, etc., quevienen a significar todas, en ltima instancia, que se debe pensar en trminos de

sistemas de elementos en interaccin mutua, es decir, en trminos de sistemas.

Anlogamente, las nociones de teleologa y directividad parecan caer fuera delalcance de la ciencia y ser escenario de misteriosos agentes sobrenaturales oantropomorfos, o bien, tratarse de un seudo-problema, intrnsecamente ajeno a laciencia, mera proyeccin mal puesta de la mente del observador en unanaturaleza gobernada por leyes sin propsito. Con todo, tales aspectos existen, yno puede concebirse un organismo sin tener en cuenta lo que, variada y bastantevagamente, se llama adaptabilidad, intencionalidad, persecucin de metas y cosassemejantes.

Caracterstico del presente punto de vista es que estos aspectos sean tomados enserio, como problemas legtimos para la ciencia; y tambin se est en condicionesde procurar modelos que simulen tal comportamiento.

ModelosEsta parte de la leccin est destinada a ilustrar algunas caractersticas inicialesacerca del modelado estructural, propio de la dinmica de sistemas, para hacerrepresentaciones de diferentes tipos de fenmenos.

Inicialmente procede indicar por qu se da en llamar a este tipo de modelado

estructural y posteriormente se hace una breve descripcin del modelado funcionalpara que el lector haga sus inferencias.

Se dice que es modelado estructural pues todo el inters del modelador seconcentra en describir la estructura que gobierna el fenmeno, estructura que sedetermina a partir de las partes que integran el fenmeno, sobre el supuestoontolgico de que dicho fenmeno puede ser entendido como si fuera un sistema,en el mismo sentido que fuera definido anteriormente.

En una cierta oposicin al modelado estructural est el modelado funcional en elque el principal inters del modelador consiste en encontrar una funcin que

describa la diada entrada-salida de un sistema, pero asumiendo el sistema comouna caja negra. Este tipo de modelado es soportado por la estadstica y en l losdatos son muy importantes; un ejemplo claro de este tipo de modelado es laEconometra.

En el captulo dos se retoman estas ideas y se amplan con el propsito de quesea el fundamento conceptual necesario para el proceso de modelado sea exitoso.


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Leccin 2: La Ciberntica

A la par que se desarrollaba Teora General de Sistemas surge la Ciberntica deNorbert Wiener en el ao de 1948 como resultado de los adelantos entoncesrecientes en la tecnologa de las computadoras, la teora de la informacin y las

mquinas autorreguladas. Otra vez se dio una coincidencia importante puesaparecieron casi al mismo tiempo tres contribuciones fundamentales, laCiberntica de Wiener5(1948), la Teora de la informacin de Shannon6 (1948) yla Teora de los juegos de von Neumann y Morgenstern7(1944). Wiener llev losconceptos de ciberntica, realimentacin e informacin mucho ms all de loscampos de la tecnologa, y los generaliz en los dominios biolgico y social. Elconcepto de homeostasia debido a Cannon8 fue piedra angular en estasconsideraciones. La enorme popularidad de la ciberntica en la ciencia, latecnologa y la publicidad general se debe a Wiener, con su proclamacin de laSegunda Revolucin Industrial.

Si bien la teora de la informacin y la teora de juegos era importante, el proyectoque mayor repercusin iba a tener en el desarrollo de la ciberntica fueemprendido por Wiener casi inmediatamente despus de comenzada la segundaguerra mundial con el fin de proceder al perfeccionamiento de la artilleraantiarea. De all surgen los siguientes razonamientos. El primero, referido a laabsoluta precisin que ha de llevar el proyectil para dar en el blanco, estableceque predecir el futuro de una curva [en este caso, la de un aeroplano a granvelocidad] implica resolver una cierta operacin sobre su pasado; el segundoalude al control humano de la mquina (aeroplano), es decir, los movimientos ycaractersticas de la actuacin del piloto, ya que este conocimiento es tambindeterminante para solucionar el problema de que el proyectil alcance el blanco.

Sobre esta segunda cuestin, Wiener concluye que un factor extremadamenteimportante en la actividad voluntaria [del piloto] es lo que los ingenieros de controldenominan regenerador. La idea aqu clave es que cuando se desea unmovimiento para seguir un modelo dado, la diferencia entre ese modelo y elmovimiento llevado a cabo, de hecho se utiliza como una nueva entrada parahacer que la parte regulada se mueva en tal direccin que realice su movimientoms cerca al dado por el modelo, esto es, la realimentacin.

Junto a este concepto de regenerador, Wiener tambin se refiere a otras dos ideasfundamentales que aparecen en sus investigaciones sobre ingeniera del avin: la

idea de mensaje y la de cantidad de informacin.

5 Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. Norbert Wiener. New York: John Wiley & Sons,Inc., 1948. 194 pp6 Shannon, C.E. (1948), "A Mathematical Theory of Communication", Bell System Technical Journal, 27, pp. 379423 &623656, July & October, 1948.7 John von Neumann and Oskar Morgenstern: Theory of Games and Economic Behavior, Princeton University Press (1944).8 Walter Cannon, Organization for Physiological Homeostasis, Physiological Reviews, 9 (1929): 399427.


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La primera, seala que en la comunicacin sobre ingeniera del avin se hizo claroque los problemas de ingeniera de control y de ingeniera de comunicacin eraninseparables y que se centraban no sobre la tcnica de ingeniera elctrica sinosobre la nocin mucho ms fundamental del mensaje, ya fuera transmitido pormedios elctricos y mecnicos o nerviosos.

La otra nocin, la de cantidad de informacin es importante en la moderna teorade las comunicaciones. El avance de la ingeniera de la comunicacin supusonecesariamente el desarrollo de una teora estadstica de la cantidad deinformacin, en la que la cantidad y unidad de informacin era aquella transmitidacomo una sola decisin entre alternativas igualmente probables.

Es en este contexto en el que la Teora General de Sistemas suele serfrecuentemente identificada con la ciberntica y la teora del control, pero esto esincorrecto. La ciberntica, como teora de los mecanismos de control en latecnologa y la naturaleza, fundada en los conceptos de informacin y

realimentacin, no es sino parte de una Teora General de Sistemas; los sistemascibernticos son un caso especial de los sistemas que exhiben autorregulacin.

La Ciberntica, en consecuencia, es una teora de los sistemas de control basadaen la comunicacin (transferencia de informacin) entre sistema y mediocircundante, y dentro del sistema, y en el control (realimentacin) delfuncionamiento del sistema en consideracin al medio. Segn ha mencionado elmodelo tiene extensa aplicacin pero no ha de identificarse con la Teora Generalde Sistemas en general. En biologa y otras ciencias bsicas, el modelociberntico conviene para describir la estructura formal de mecanismos deregulacin, p. ej. Mediante diagramas de niveles y de flujo. As se logra reconocer

la estructura reguladora aun cuando los genuinos mecanismos permanezcandesconocidos y sin describir, y el sistema sea una caja negra definida slo porentradas y salidas. Por razones parecidas, el mismo esquema ciberntico puedeaplicarse a sistemas hidrulicos, elctricos, fisiolgicos, etc.

En el primer captulo del libro Ciberntica, referente al problema del tiempo enrelacin con la ingeniera de la comunicacin, Wiener hace una interesanteconsideracin de carcter filosfico. La cuestin central es la de la reversibilidad eirreversibilidad del tiempo. En la mecnica de Newton el tiempo es reversible. Estosignifica que las leyes fundamentales de esta mecnica permanecan inalterablespor la transformacin de la variable de tiempo t en su negativo.

Los campos de aplicacin de la ciberntica

Algunos de los campos ms destacados en los que la ciberntica tiene, o puedetener en el futuro, importantes aplicaciones prcticas, son las prtesis enmiembros amputados o paralizados, la construccin de robots y mquinasartificiales, la de mquinas diseadas para realizar diagnsticos mdicos y lasmquinas de traducir.


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Pero va a ser en el campo de las ciencias humanas, principalmente en lasociologa y en la economa, donde desde muy pronto se pretender que incida laciberntica, a fin de paliar o resolver los agudsimos problemas sociales yeconmicos de esta poca. Amparndose en la importancia de la nocin y tcnica

de la comunicacin en el sistema social, as como en los trabajos de VonNeumann y Morgenstern sobre la teora de los juegos, los antroplogos doctoresGregory Bateson y Margaret Mead insistieron a Wiener para que dedicase unagran parte de sus energas a discutir la relacin de la ciberntica con el conjuntosocial, a fin de paliar los problemas sociolgicos y econmicos de la presente erade confusin.


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Leccin 3: El Concepto de Sistema

Existe una amplia gama de definiciones para el concepto de sistema. Unadefinicin genrica de sistema es la proporcionada por Bertalanffy (1976) quien lodefine como un complejo de elementos interactuantes.

Otra definicin de sistema, la proporciona McLeod (2000) afirmando que unsistema es un grupo de elementos que se integran con el propsito comn delograr un objetivo.

Para OBrien (1993) la idea de sistema se puede formular como sigue: grupo decomponentes interrelacionados que trabajan juntos hacia un fin comn, aceptandoinputs y produciendo outputs en un proceso de transformacin organizado.

En Murdic (1988) se propone que sistema es un conjunto de elementosorganizados que se encuentran en interaccin, que buscan alguna meta o metas

comunes, operando para ello sobre datos o informacin sobre energa o materia uorganismos en una referencia temporal para producir como salida informacin oenerga o materia u organismos.

De la racionalizacin de las definiciones previas se deducen las siguientesconsideraciones: Un sistema es un conjunto de elementos organizados queinteractan entre s, esta interaccin entre los elementos es vital para que unconjunto de partes pueda ser considerada como si fuera un sistema. En oposicinun conjunto de elementos sin interaccin entre ellos no puede ser visto como unsistema, al menos para los propsitos de este curso.

Para que algo pueda ser visto como si fuera un sistema es claro que no debe serla simple suma de sus partes. La idea de sistema presupone metas y objetivos,adems, de la interaccin entre elementos, stos deben tener un objetivo,compartido o no. Los fenmenos que son vistos como sistemas tendrn entradas ysalidas, tomando las entradas, procesndolas y generando una o varias salidas.

Se cita a continuacin algunos ejemplos de cosas a las que se les puededenominar como sistemas, para continuar ilustrando el concepto. En primer lugar,un sistemapor antonomasia: el sistema solar; en este caso los elementos que locomponen pueden ser considerados, a su vez, sistemas: planetas y satlites,estrellas, etc. Otro ejemplo de sistema, de naturaleza distinta es una central

nuclear; en ella los elementos interactan entre s con la meta final de obtenerenerga. Un tercer ejemplo de sistemaque se puede citar es una computadora,cuyos componentes interactan entre s con objeto de facilitar el trabajo de laspersonas. Otro ejemplo tpico de sistema es la universidad, en cuyo seno sepueden distinguir grupos que pueden tener, a su vez, la consideracin desistemas. Un ltimo ejemplo de sistema puede ser el constituido por unaempresa de venta de muebles, en el que se pueden distinguir diferenteselementos, cada uno de los cuales tiene sus propios objetivos que pueden, en


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ocasiones, entrar en conflicto con los objetivos de otros elementos del mismosistema. Ntese que algunas veces el concepto de sistema va entre comillas, conello se quiere significar que los sistemas, como las cosas, no tienen existenciapropia, pues son ideas, ideas que al igual que los nmeros usamos para tener unreferente para comunicarnos. Es claro que es posible ver un dos o un tres, slo se

usan esas nociones para decir, por ejemplo, 2+3 = 5, lo que s hay son dosrboles o tres vehculos.

Se podra seguir proponiendo ejemplos sin temor a que se agoten, pero losanteriores son, por el momento, suficientes para apreciar la gran disparidad decosas a las que podemos llamar sistema. Sin embargo, la esencia bsica entodas esas cosas es la misma: todas estn compuestos por partes que se interrelacionan.


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Leccin 4: El Pensamiento de Sistemas

Esta leccin tiene como propsito hacer un recorrido sobre las diferentes nocionesacerca del pensamiento sistmico teniendo como punto de partida el pensamientociberntico.

La crisis del modelo tradicional de la ciencia, el paradigma mecanicista, da paso ala primera ola del pensamiento sistmico, denominada paradigma ciberntico queconsista en una especie de lectura mecanicista del organismo, el cual tomabacomo objeto de estudio los sistemas de control y autocontrol tanto en organismoscomo en mquinas, poniendo de manifiesto que la premisa fundamental delmecanicismo se mantiene, es decir, que se sigue asumiendo que la realidad esindependiente del observador y que la mente es un espejo que debe mantenerselimpio. En este paradigma se asume que la realidad est formada por sistemas,compuestos de estructura o configuraciones bsicas que les permiten cumplir consus fines o funciones. En este orden de ideas, los fenmenos pueden ser

explicados en su comportamiento a partir de la configuracin de sus estructuras,enfoque que tambin es llamado estructuralista.

Una de las preguntas que pueden surgir en el paradigma ciberntico esprecisamente la que indaga por el cmo identificar algo como sistema; se deberecordar que se ha dicho que en este paradigma la realidad est compuesta porsistemas; adems asociada a esta pregunta surge la de cmo se determinan loslmites del sistema. Es posible intentar resolver estas preguntas indagando por losfines del sistema, pero esto trae como inconveniente el que no es posible hacerlode manera objetiva, pues no se puede describir un sistema independientementede los puntos de vista de cada quien, esto quiere decir segn el profesor Lpez

(2001), que la descripcin incluye al que describe.

Ante esta imposibilidad por definir objetivamente los lmites del sistema, elparadigma ciberntico se encuentra ante hechos que es incapaz de explicar, esdecir, aparece un quiebre o falla que posibilita el que emerja un nuevo paradigma.ste es el paradigma perspectivista, en el que se puede identificar dos ideasclaves que se originan a partir de la problemtica de la relacin sistema objeto deestudio y observador, la idea de perspectiva y la idea de construccin de larealidad. La primera de ellas, el perspectivismo, supone que las cosas sepresentan segn la perspectiva del observador, es decir, que la realidad no sepresenta independiente del observador y su punto de vista. A si mismo aparece

otro supuesto que indica que una sola perspectiva no agota la realidad del objeto,esto quiere decir que cada perspectiva solo abre un aspecto especfico de larealidad. Ante esta situacin puede aparecer como pertinente la siguientepregunta: Cmo se podra saber cundo una perspectiva no es buena y por lotanto los conocimientos que se obtienen no sean verdaderos? Podra decirse,segn Lpez Garay, que se debera contrastar los resultados con los hechos; peroa su vez esto traera como problema el que se debera elaborar una perspectivaneutra o perspectiva de perspectivas, pero a su vez este hecho entra en


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contradiccin con los supuestos iniciales del paradigma perspectivista. La segundaidea resulta en el paradigma constructivista y puede ayudar a responder lapregunta que se aparece en el paradigma perspectivista. La respuesta comienzapor aceptar que el conocimiento que se tiene del mundo, siempre va a estar ligadoa la perspectiva de la cual proviene y en consecuencia se debe aceptar que no

existe cosa alguna como la realidad absoluta e independiente del observador,esto es, que como observadores se contribuye en la construccin de la realidadque es percibida. Los abanderados de esta propuesta son los profesores chilenosHumberto Maturana y Francisco Varela (1984), quienes plantean que la existenciade una realidad depende de las operaciones de distincin que se hacen ellenguaje, por ello de algn modo el observador y lo observado se constituyenmutuamente. En la medida en que es posible existir en diferentes dominios dedescripciones, cada uno con criterios de validacin propios, se tendr que hablarde mltiples realidades y no de una sola. Debe quedar claro que a diferencia delperspectivismo, en donde se tienen diferentes perspectivas de una mismarealidad, lo que plantea Maturana (1997) es que existen mltiples realidades o

multiversos.

Si todos no pueden acudir a la misma realidad, cmo se puede asegurar algosobre la verdad o validez de cada descripcin? Esta validez se da en laconfrontacin con los otros, es decir, que sta se da en el lenguaje, lo cual implicaque haya un consenso, a partir de la coordinacin de coordinacin de acciones enun espacio o dominio comn de experiencia.

Ante este panorama en que se tiene, que por un lado la realidad existeindependiente del observador y por otro, que la realidad es mera construccinconversacional del hombre aparece el paradigma holista fenomenolgico. El

problema que subyace a estos dos extremos consiste en que la separacin entresujeto y objeto no es posible sostenerla intocable ni siquiera en la fsica y de otraparte la posibilidad de que el mundo sea solamente creacin conversacional, hayque descartarla si por ello se entiende la sola construccin mental de los agentesque conversan. La respuesta que la tercera ola plantea es, segn el profesorLpez (2001), qu tal si el manifestarse de las cosas es primario a cualquierdivisin mente-objeto, sujeto-objeto?, esto es, que las cosas son, pero son connosotros, es decir, que las cosas son en su relacin con nosotros, al presentarseen un fondo con el cual forman una unidad. Para este paradigma sistmicoemergente desaparece la nocin de cosa como objeto fijo y cobra predominancialos eventos fundadores de las cosas y el continuo devenir de la existencia, el flujo

del mundo.

En sntesis, todo lo que es va precedido de un evento fundador, se da siempre enun fondo y es un continuo siendo. Una metfora que explica estas ideas es elremolino de agua.


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figura 2 Remolino de agua9.

Finalmente, comenta el profesor Lpez (2001), aparece la intencionalidad como lafuerza que continuamente trae a presencia todo lo que es, desplegndolo en el

abierto que somos y al mismo tiempo haciendo presente nuestra presencia.

Con esto se termina esta breve presentacin de lo que ha sido el desplegar delpaisaje del pensamiento sistmico. Para una mayor descripcin del mismo seinvita al lector a revisar el libro Pensamiento Sistmico, diversidad en bsquedade unidad, ediciones UIS 2001.

9 Imagen tomada de http://copyme.org.mx/imagenes_copyme/sidic/remolino.jpg


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Leccin 5: Perspectivas del Pensamiento de Sistemas

En 1947 Bertalanffy (1979) afirmaba: existen modelos, principios y leyesaplicables a sistemas generalizados o a subclases suyas independientemente desu naturaleza, del carcter de los elementos componentes y de las relaciones o

"fuerzas" existentes entre ellos. Esta Teora General de Sistemas surge, segnBertalanffy, de las siguientes consideraciones que son citadas por Javier Aracil(1987).

Existe una tendencia general hacia la integracin en todas las ciencias,tanto naturales como sociales;

Esta integracin puede centrarse en una teora general de sistemas; Esta teora puede ser un medio importante para conseguir una teora

exacta en los campos no fsicos de la ciencia; Esta teora conduce a la unidad de la ciencia, al desarrollar principios

unificadores que integran, verticalmente, el universo de las cienciasindividuales;

Todo ello puede conducir a una integracin, ampliamente necesitada, en laeducacin cientfica.

Sobre los anteriores puntos Bertalanffy intent construir una meta-teora de altonivel sobre sistemas. En 1955 se anuncia la creacin de la Sociedad para elProgreso en Teora General de Sistemas. El propsito de sta era la promocin de"sistemas tericos aplicables a ms de un campo de los tradicionalmenteconsiderados en la ciencia". En Checkland (1981) se mencionan sus objetivos.

Investigar el isomorfismo de conceptos, leyes y modelos en varios camposy facilitar la transferencia de conocimientos de un campo a otro;

Promover el desarrollo de modelos tericos adecuados en las reas quecarezcan de ellos;

Suprimir la duplicacin de esfuerzos tericos en diferentes campos; Promover la unidad de la ciencia a travs de la mejora de las

comunicaciones entre especialistas.

Para los seguidores de Bertalanffy la Teora General de Sistemas es, en ltimainstancia, una perspectiva o paradigma nuevo, una nueva forma de hacer ciencia,incluso van ms all al considerar que ms que una teora, en el sentidotradicional del trmino, es un paradigma para desarrollar teoras y sntesis trans-disciplinarias.

En cuanto al enfoque sistmico, se trata ms de una forma de interpretacin, deuna herramienta, que de una disciplina cientfica. No se propone como un nuevoparadigma cientfico aunque se reconoce la importancia de este nuevo punto devista. Para la mayora de los pensadores sistmicos es una herramientaconceptual que permite manejar realidades complejas y que adems es un reflejo


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de esa realidad. Otra cosa es que se disponga de mtodos genricamente vlidospara tratar con los sistemas o que se haya alcanzado un grado de formalizacinaceptable. Para terminar este apartado se puede citar al economista HerbertSimon (1967), quien resume muy bien el papel que juega el enfoque sistmico: "supopularidad es ms la respuesta a una acuciante necesidad de sintetizar y

analizar la complejidad que el desarrollo de un cuerpo de conocimientos y tcnicaspara tratar la complejidad".


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CAPTULO 2: EL MODELADO

Introduccin

Esta parte del captulo 2 estar destinada a la revisin del concepto de modeloprocurando dejar claras las diferencias que se dan entre entender modelo comogua y modelo como representacin, sta es una diferencia clave a la hora deabordar el proceso formal de modelado.

El modelado es bsicamente una actividad que mediante un procedimiento y elconocimiento de una tcnica permite construir representaciones del mundo.Generalmente se modelan problemas pues el propsito del modelado es conocersu estructura de tal forma que sea posible disear estrategias de intervencin quelleven de la situacin actual (situacin problmica) a una situacin deseada.


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Leccin 6: La Dinmica del Ser al Existir

Esta leccin tiene como propsito que el lector haga una aproximacin a lamanera en que se generan los conceptos a partir de los procesos de connotaciny denotacin que se dan entre la cosa observada y el observador. Este apartado

toma como gua el trabajo del Dr. Luis Facundo Maldonado y el MsC. DavidMacas, titulado, el universo de las competencias en el aprendizaje.

Los autores proponen como supuesto ontolgico el hecho de que hay un universode entidades independiente del proceso de conocimiento humano. Paracontextualizar la idea usan el ejemplo de la llamada Peste Negra, la cual hizoestragos en la poblacin de Europa y Asia en el Siglo XIV; algo similar sucedi conla Gripe en los aos 30 del siglo XX. Los autores indican que detrs de los dosfenmenos hubo microorganismos responsables de las enfermedades, sinembargo, para esa poca, estos agentes eran desconocidos. Eran, pero noexistan. Estaban actuando, pero no haba persona alguna que los hubiera

identificado representado objetivamente. Se necesit desarrollar un sistemaconceptual y dispositivos tecnolgicos, como el microscopio y los reactivosqumicos, para poder identificar a estos seres minsculos capaces de invadir a losorganismos humanos y provocar su muerte. En este momento estosmicroorganismos existen para los expertos. Otros microorganismos an noexisten, es decir no han sido descubiertos.

figura 3 Ilustracin de la Peste en la Biblia de Toggenburg 10.

Siguiendo con la lgica planteada por Maldonado y Macas el existir implica el sery el conocimientode ese ser. El existir, en consecuencia, es una forma de relacinentre entidades y los agentes que las pueden conocer. Las entidades son y,

10 Imagen tomada de http://www.esacademic.com/dic.nsf/eswiki/540575


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cuando alguien las conoce, existenpara ese alguien. El avance de la investigaciny del conocimiento se da en la medida en que las entidades pasan del universo delseral universo del existir.

A continuacin los autores referenciados exponen el proceso de transicin de una

entidad del universo del ser al universo del existir. Cuando hay algn contactoentre la entidad(fenmeno) y el sistema perceptivo del agente cognoscente, stegenera nombres para el fenmeno. Dado que el cognoscentees un sistema conmemoria, cuando, en el futuro aparece el nombre, ste suscita el recuerdo oimagen mental del fenmeno; y cuando aparece nuevamente la entidad, se suscitael recuerdo del nombre.

Hay una relacin entre la representacin mental concepto -, el objeto y elnombre. Aristteles denomin a esta relacin, el tringulo de la significacin, ver lafigura 4.

figura 4 El tringulo de la significacin

Por ejemplo, el nombre casa es el significante, es decir, la manera fontica.Cuando se escucha el nombre, pasan dos cosas en el cerebro: viene a la personael significado de ese nombre, que para el caso es un lugar para vivir y tambinrecrea una imagen mental del nombre y del concepto, que es la imagen de unacasa (objeto), muy seguramente la que conozca la persona.

Los nombres tienen como referente la entidad manifestada al cognoscente o

fenmeno, en un contexto. Se habla de denotacin para indicar la relacin delnombre con la entidad y de connotacin para indicar la relacin de la entidad conel contexto donde aparece, y a la forma como podemos entrar en contacto con laentidad.

El contexto de una entidad son otras entidades y fenmenos asociados a ellas. Elproceso de conocer necesariamente involucra un proceso de diferenciacinprogresiva, de tal manera que, en la medida en que suceden contactos entre la


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entidad y el cognoscente, las dimensiones denotacin y connotacin se hacenms evidentes.

Los nombres en cuanto denotan y connotan entidades y contextos, forman lascategoras. El nombre responde a una representacin mental, soportada por una

estructura neuronal interna, que naturalmente tiene un sistema de rasgos de unaentidad como referente y que se forma como resultado de las veces en que lasentidades son reconocidas como de la misma clase y se diferencian de loscontextos asociados y las condiciones de observacin.

Por tanto, la representacin que externamente aparece como un nombre yneurolgicamente se muestra como una estructura- patrn de reconocimiento -,constituye el concepto.

El nombre y el concepto van fuertemente asociados. Puede haber varios nombresque corresponden a la misma representacin o concepto. Un ejemplo ilustrativo es

el de las palabras de diferentes idiomas para el mismo concepto. El concepto es labase comn en las traducciones de un idioma a otro.

Normalmente, si un cientfico descubre una entidad, trata de repetir observacionesde la misma, generando variaciones en los contextos para consolidar ladiferenciacin del concepto. Como resultado, la representacin se generalizaidentificando los rasgos fundamentales que se preservan en los diferentescontextos e identifica las formas de observacin y, en algunos casos, formas demedida. La ltima dimensin es muy importante en las prcticas cientficas. Unconcepto, por tanto, denota un tipo de entidades, abstrae caractersticas hastaquedarse con las que considera fundamentales, y asocia dimensiones

operacionales para relacionarse con las entidades que denota. Estas tresdimensiones constituyen el significado del concepto.

Los planteamientos de Maldonado y Macas resultan de capital importancia pueses a partir de ellos que se inicia todo proceso de modelado, es decir, no se puedeiniciar el proceso en s mismo si el fenmeno no existe para el modelador.


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Leccin 7: La idea de Modelo

Modelo y modeladoPara efectos de un mejor entendimiento de este texto es pertinente hacer claridad

sobre algunos conceptos que se manejarn en adelante con el sentido queseguidamente se expone.

Se definir inicialmente la idea de modelo y para ello se recurrir a algunosautores. Por ejemplo, Mario Bunge (1985), define modelo como cualquierrepresentacin esquemtica de un objeto. Otro autor que puede aportar en ladefinicin de modelo es Peter Checkland (1992) para quien modelo es unaconstruccin intelectual y descriptiva de una entidad en la cual al menos unobservador tiene un inters. Segn se puede apreciar es posible identificar dosposiciones ontolgicas bien definidas; de una parte una posicin fenomenolgicaen la cual se puede ubicar la definicin de Checkland y una positivista en la cual

se puede encuadrar la definicin de Mario Bunge11

.

Por tanto es importante, que al hablar de modelos, se declare formalmente culesson las posturas ontolgicas en las cules est ubicado el modelador, puesdependiendo de stas la idea de modelo puede tomar rumbos incluso hastacontrarios. Lo anterior se recrea en las siguientes definiciones de modelo, queparafraseando a Jess Mosterin (1984) seran: aquello que sirve para representaro aquello que sirve para ser representado. Se sugiere revisar lafigura 7.

En la leccin que sigue se hace una mayor definicin de lo que se entiende porestas dos acepciones del concepto modelo.

11 Una posicin ontolgica fenomenolgica es aquella que se caracteriza por un afn en conceder ms importancia a losprocesos de construccin mental de los observadores, que al mundo externo; y a su vez, en una posicin ontolgicapositivista, el afn est en conceder primordialmente atencin al mundo externo como dado, el cual puede ser conocidofundamentalmente mediante la evidencia experimental.


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Leccin 8: Modelo: para Representar o para ser RepresentadoEn lo que sigue se presenta un dibujo que ilustra la idea de modelo como aquelloque sirve para representar; en l la ecuacin diferencial (A) es el modelo delgrfico del circuito (B) y ste a su vez es el modelo del circuito real (C). Incluso se

puede afirmar tambin que A es el modelo de C, es decir, que A representa a C.Ntese que en este caso el modelo es posterior a la realidad modelada.

figura 5 Modelo del circuito RLC12.

La siguiente pintura ilustra el caso tpico en que el pintor se sirve de una modelopara realizar su obra de arte. En este caso la mujer es el modelo que servirpara ser representado en la pintura; como se puede deducir, el modelo (la mujer)es primero en el tiempo.

figura 6 Modelo y Pintor de George Owen Wynne Apperley13.

12 Imgenes tomadas de la Internet13 Imgenes tomadas de http://www.culturandalucia.com/pintor_y_modelo.jpg


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Ahora se invita al lector para que observe detenidamente la siguiente grfica, enella se muestra un cono de la ciudad de Paris, adems de exponer una serie derepresentaciones, todas ellas sobre la famosa torre Eiffel. Se expone de nuevo lasdefiniciones expuestas por Mosterin: Modelo como aquello que sirve pararepresentary Modelo como aquello que sirve para ser representado.

figura 7 Modelo y Realidad14.

Se espera que luego de haber observado detalladamente lafigura 7 el lector esten capacidad de dar respuesta las siguientes preguntas: qu es modelo dequ?, qu cosa es realidad, el plano, la maqueta, la torre o el sndwich?, sepodra acaso afirmar que la maqueta es un modelo en tanto que sta sirvi paraser representada en la torre o que el sndwich es un modelo porque sirve para

representar la torre? Se espera que el lector pueda, de manera consciente, darrespuesta a estos interrogantes.

Continuando con la figura 7 es vlido reflexionar con respecto al sentido de lalnea del tiempo al momento de definir algo como modelo, pues en ocasiones elmodelo es antes que lo que representa y en otras tantas es posterior a lorepresentado, esto dependiendo de lo que se asuma como modelo.

En Dinmica de Sistemas es claro que la idea de modelo que interesa es aquellaen la que el modelo representa la cosa modelada y que ste servir a quien hacela representacin para responderse preguntas acerca de la cosa representada. En

este orden de ideas modelo, segn Pineda (2005), podra definirse como aquellarepresentacin que un observador construye a partir de su propia o ajenapercepcin de lo real y que posteriormente usar segn sus propsitos. stadefinicin plantea de inmediato el problema de definir otros conceptos como:representar, observador, lo real y propsito. Se deja esto como tarea para que losestudiantes la realicen en sus momentos de ocio.

14 Imgenes tomadas de la Internet


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Leccin 9: Modelado Segn su Uso

Segn sea el resultado esperado, a partir del uso que el modelador haga delmodelo, se puede entonces determinar una clasificacin15 del proceso demodelado. Si el principal inters radica en el entendimiento del fenmeno para

quien realiza el modelado, se puede aseverar entonces que se trata de unmodelado para el aprendizaje; pero si el modelado se realiza con la pretensin deque el modelo resultante sirva para dar cuenta a otros del fenmeno, entonces seestara hablando de un modelado para la explicacin; y en tercera instancia si nosolo se desea aprender o explicar, sino que la intencin central consiste en tenerun referente (en el modelo) sobre el fenmeno para posteriormente realizar en l(lo real) una accin con un propsito especfico, se estara hablando de unmodelado para la intervencin.

En los prrafos siguientes se har una descripcin ms detallada de cada una dedichas opciones de modelado.

Modelado Para El AprendizajeSegn el diccionario de la RAE, aprender es adquirir el conocimiento de algo pormedio del estudio o de la experiencia. Considerando la anterior definicin yteniendo en cuenta lo que implica el proceso de modelado en el modelador, esposible considerar que ste llega a construir conocimiento sobre lo modelado; deno ser as, no sera posible la realizacin del modelo, puesto que dicho modeloviene siendo la representacin del fenmeno.

En la figura 8 se ilustra la forma como, mediante el proceso de modelado, se

puede llegar a generar aprendizaje en el modelador. Tambin se puede apreciarque el punto de partida viene siendo la observacin de lo real. Aqu lo realsubyace a la idea segn la cual se asume la existencia de un universo 16y es porello que se puede hablar de lo real como algo nico de lo cual cada quien tieneuna percepcin. Segn Parra y Andrade (2002), dicha percepcin presuponeentonces que no se tiene una anteojera especial que le permita a cadaobservador percibir lo real de la misma manera y el hecho de llegar a reconocerdicha situacin sienta las bases para que se pueda dar el reconocimiento de lasdiferentes perspectivas y en consecuencia que se d el reconocimiento de laperspectiva del otro.

Se debe considerar tambin que la percepcin que tiene el modelador de lo real,es decir la realidad por l percibida, es posible que la adquiera ya sea por supropia capacidad de observacin, o haciendo uso de la capacidad de otros, esdecir, usando las teoras que tambin son una interpretacin consensuada y

15 Esta clasificacin resulta de un proceso reflexivo en torno a la praxis de modelado realizado en el grupo Simon deinvestigaciones de la UIS, orientado especialmente por el profesor Hugo Hernando Andrade Sosa.16 Para un mayor detalle consultar el texto La objetividad, un argumento para obligar escrito por el doctor HumbertoMaturana..


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ampliamente aceptada de lo que aqu se ha dado en llamar como lo real. Luegoque se ha percibido lo real, esta percepcin se aloja en la mente del modelador enla forma de un modelo mental que, segn Peter Senge (1999) , son supuestoshondamente arraigados, generalizaciones e imgenes que influyen sobre nuestromodo de comprender el mundo y actuar. Tales modelos mentales se convierten

entonces en las representaciones que cada modelador tiene de su propiapercepcin de lo real.

figura 8 Modelado para el aprendizaje.

Segn se aprecia en la figura 8 se cierra un primer ciclo de aprendizaje al cualcabe sealrsele como aprendizaje informal, pues no hay ms presencia de dichoaprendizaje que en la mente del modelador. Posteriormente el modelador puede

explicitar su modelo mental mediante alguna forma de modelado (Econometra,Dinmica de Sistemas, etc.) de tal forma que se tiene un copia formalizada,mediante el lenguaje de modelado usado, del modelo mental.

El modelo formal tiene la ventaja que puede ser ms fcilmente comprendido porotros observadores sin la indispensable presencia del modelador, en tanto questos solo requieren del conocimiento del lenguaje de modelado con el cual fuehecho. Ya con el modelo formalizado, preferiblemente de manera matemtica, sepuede recurrir a la simulacin por computador para generar posibles estados delsistema que contrastados con la percepcin de lo real puede generar cambios enlos modelos mentales del modelador y es aqu en donde surge un segundo ciclo

de aprendizaje denominado aprendizaje formal. De esta manera si el modeladoslo se realizara hasta este punto se tendra entonces un modelado para elaprendizaje; dicho modelado puede llegar a ser pertinente en la medida en que sepueda adoptar como estrategia pedaggica en los procesos de aprendizajeformalmente establecidos.


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Modelado Para La ExplicacinSi el proceso de modelado no se detiene en el punto antes sealado y por elcontrario es usado por parte del modelador para dar cuenta del fenmenomodelado, a otros observadores, se estara en frente de un modelado para laexplicacin. Ver lafigura 9.

figura 9 Modelado para la explicacin.

El modelado para la explicacin contiene dentro de s el modelado para elaprendizaje y considera adems las relaciones establecidas en la figura que vandesde el modelo formal haca la percepcin de lo real; dicha relacin as indicadamuestra que el modelo formal, pertinente segn el criterio del modelador para elcaso que le ocupa, puede en consecuencia ser usado para dar cuenta delfenmeno cerrndose nuevamente otro ciclo sealado como el ciclo de laexplicacin. En este caso el modelado para la explicacin sera favorable aaquellos que cumplen con la tarea de la docencia en un primer instante en elproceso de enseanza, posteriormente los alumnos podran usarlo para realizarexplicaciones de sus propios modelos mentales, convirtindose as el modeladoen una buena estrategia para el aprendizaje, en la medida en que se tendranmodelos mentales compartidos.

Modelado Para La Intervencin

Si adems de aprender y poder ofrecer explicaciones sobre lo modelado, laintencin del modelador es intervenir en lo modelado, es decir, en lo real parallevarlo a un estado deseado, se estara frente a un modelado para la intervencin.Dicho modelado adems de incluir las dos anteriores formas de modeladoconsiderara de parte del modelador su intervencin directa sobre lo modelado enprocura de la consecucin de objetivos: Se dira aqu que se usa el modelo paraapoyar el proceso de toma de decisiones, pues esta situacin particular pone demanifiesto que el proceso de modelado no solo sera apropiado en los procesos


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de aprendizaje, sino que tambin lo seran en el campo de desempeo profesionaldel modelador. En lafigura 10 se observa como el modelado para la intervencinincluye un nuevo ciclo al que se le ha denominado ciclo para la intervencin,entendindose que lo que se interviene es lo real.

Dicho ciclo se muestra con la lnea que va del modelo formal a lo real y en l seindica como el modelado, considerado de esta manera, puede ser muy importantea la hora de tomar decisiones, pues mediante la simulacin por computador setendra a disposicin un futuro plausible, lo que hara del proceso de toma dedecisiones ciertamente un tanto menos incierto.

figura 10 Modelado para la intervencin

De esta leccin queda claro que es posible, mediante el proceso de modelado,promover la formacin de competencias interpretativas, argumentativas ypropositivas en la medida en que se aprende, se explica y se disean estrategiasde intervencin a partir del proceso de modelado, respectivamente.


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Leccin 10: Modelado Segn su Proceso

Cuando se aborda la construccin de un modelo es posible llevarla a cabo cuandomenos de tres formas a saber: el modelado de rplica, el modelado dereconstruccin y el modelado de construccin. En lo que sigue se har una

descripcin de cada una de estas formas.

Modelado De RplicaSe caracteriza principalmente por ofrecer explicaciones de las perspectivas de loreal a partir de las que ofrece la teora u otra persona distinta al modelador. Estetipo de modelado parte de la teora que explica el fenmeno a ser modelado yprocede a implementar, con los tiles de la forma de modelado usada, lasexplicaciones que la teora ofrece sobre lo real. En este tipo de modelado, elmodelador cumple meramente con un papel secundario, el de traductor dellenguaje de la teora al lenguaje de la forma de modelado. Debe entenderse que

en este tipo de modelado, el rol del modelador es pasivo en el proceso deaprehensin y comprensin del fenmeno, pues su perspectiva de lo real nointeresa aqu, sino la que la teora o el otroplantea. En este tipo de modelado sebusca que el modelo replique lo que la teora explica y no hay muchapreocupacin si dicha rplica es coincidente con la perspectiva que tiene elmodelador.

figura 11 Modelado de rplica

Esta clase de modelado se soporta en una serie de supuestos que se hacenexplcitos facilitando el dar sentido por parte del modelista a su labor. Acontinuacin se indican los que se han identificado como los principales supuestossubyacentes al modelado de rplica.

8/12/2019 Modulo de Dinamica

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Modulo de Dinamica de Sistemas v 21 de Dic 2013