ローランドKupersは、学生がそのすべての複雑さに彼らの世界を理解するに資する習慣のようなものを開発したいです. これは、複雑なシステムがどのように働くかを理解し、どのようにシステムの思想家は、複雑な問題を考える意味します. Kupersは、それがまた新たな教育手法を開発する意味と考えています.
私たちの世界は複雑な因果関係がいっぱいです, 株式市場の取引所から気象振動へ. 複雑な因果システムを理解することは、現代の世界をナビゲートするための基本であります, まだKupersは、複雑な因果関係が学習の従来のシステムの下で時折うなずきよりも多くなっていないと考えています. 彼は不確実性を許容する練習を強調します, 非線形リンクを見つけます, そして、複雑な問題に毅然とした問い合わせを行います. 学生は全体として複雑なシステムを見て学ぶ必要があります, まだ部分に着目して.
それでは、どのような教育を助けることができます? 被験者にはどのようなものは、より多くの還元主義的なアプローチに複雑さとするの科学に適しています? 複雑性研究の重要性は、以前に無視された場合, どのように我々は適切に教育学の複雑なシステムに複雑さを導入する教育者の世代を教育ん? 複雑なシステムを考えるの良い仕事を既に確立学問分野があります? 私たちは、へようこそ 教育のためのグローバル検索 ローランドKupers, 複雑に独立したコンサルタント, 弾力性とエネルギー転移, 同様にエンタープライズのスミス学校でアソシエイトフェロー、オックスフォード大学で環境として.
被験者のどのような複雑さの科学に、より還元主義的なアプローチに適しています? どのように我々はこの区別を処理する必要があります?
これは、複雑さと還元主義の対立を作成しないことが重要です, 還元主義は非常に成功したアプローチであるように, 大切と評価されるべき. 関係を考えるための一つの方法は考慮されているシステムの本質を見ることです. システム内の多くの要素がある場合, それらはすべて互いに深く影響を与えます, 次に可能性の高い還元主義的なアプローチを介してキャプチャされません全身影響があるでしょう – それはそれを理解するために複雑なツールを必要とします. 逆にもし, 部品がより別々に考えることができます, その後、システムは、あまり複雑であり、還元主義ツールキットは結構です.
コースの問題, それはあまり明確でない場合に発生します: 経済は明らかに複雑なシステムであるが、マクロ経済モデルは、大部分が還元主義です. しかしながら, 多くのエコノミストは、還元主義的アプローチが現実を捕獲するのに十分近いと主張するだろう – そして多くの複雑さのエコノミストは、これがそうでないことを主張するだろう.
複雑なシステムへの還元主義的なアプローチを取ることは危険がないわけではありません. 例を見てみましょう: 漁業規制は、通常より小さな魚を保護するための最小サイズの制限があります. 線形モデルは、若い魚を保護する漁業を維持するのに役立ちますことを示唆しています. しかし、そのモデルが間違っています. それは実際に戻ってスローされる必要があり、より大きなものの一部であります, 彼らは人口を安定化させ、より良い品質の子孫を提供するように. 還元主義的なアプローチは、ブームとバストのサイクルにつながることができます. ほとんどの生態系のような釣り集団は複雑なツールを使用して分析されるべきです.
いかなる場合でも, 複雑なシステムは、私たちの世界にますます関連しています, 物事はより密結合になるように. それは人間社会と自然界の間にあるかどうか, あるいは人間社会内の数の増加と富を通じ, またはその限界まで惑星の運搬能力をテストすることにより – 我々は、次の世代が、実質的に複数のシステムの識字になるために必要になります, だけでなく、複雑なシステムの当社の現在の限られた理解に身を貢献.
彼らは以前に無視されているため、複雑さの研究は、部分的に重要な場合, どのように我々は適切に教育学の複雑なシステムに複雑さを導入する教育者の世代を教育ん?
これは難しい質問です, 教育システム自体は非常に複雑であるとして, 経路依存性度の高いです. 上の構築に強みがたくさんあります, 我々は、国際バカロレアに私たちの初期の探検に見られるような (A) システム. より良く、より平和な世界を作るのIB整理使命は、必ずしも社会全体の理解が必要です. また、必ずしも個人的な開発と学生の周りのシステムとの個別の接続のための注意が必要です. IBは、すでにこのようなグローバルな婚約とともに持続問い合わせや概念学習などの要素を持っています, 知識の理論とは、学習へのアプローチ, 複雑なシステムの視点を取ることに資するです.
主要なプログラムは、自然に、より体系的なアプローチを取ります, それは多少の認知二プログラムへの移行で失われます. 興味深いことに、すべての年全体の芸術や人文科学の教師はアプローチを認識し、探求に熱心です. 利用可能ないくつかの専用の新しいツールもあります.
それにもかかわらず, 必要な変更のレベルは、幽玄の両方であります. システムが変更学び、どのように洞察を踏まえて, 広く実験するのが最善の見えます, 接続し、進捗状況のポケットに構築. 広大なトップダウンプッシュが有効になることはほとんどありません.
複雑なシステムを考えるの良い仕事を既に確立学問分野があります? 教育者は、これらの分野から何を学ぶことができます?
はい, ほとんどの学問分野. 好奇心旺盛なことは、それが最も頻繁に学問の世界の博士とポスドクのレルムに制限されることです, 以前の教育にマイナーな存在感を持ちます. 芸術と人文科学は、おそらく最も近いです, 彼らは時々数学的なツールと言語を欠いているが、. より少ない程度に, これはまた、社会科学のために保持することができます. 自然科学と数学は伝統的に最も強く還元主義でした, だけでなく、新たな方法やアプローチを採用することに幾分大きい開放性を持っています.
あらゆる分野での複雑なシステム要素があります。, そして、挑戦の一部は、これらの接続やパターンを可視に言語とツールセットを提供しています: 学生は、物理学のクラスで問題を提起することができますか, 詩のクラスで得られた知見に基づいて、?
複雑科学の能力は、オープンエンドの知的関与の一種である場合, なぜ科学としてそれを考えます?
この質問には問題中心のアプローチを取ることが、おそらく便利です. 我々が興味を持っているシステムは、複雑なシステムであれば, その後、我々はツールセットと、問題に合った科学を必要とします. 単に強い仮定を行うことで、離れて複雑さを希望することはもはや適切ではありません, それは今までにあった場合. だから複雑さは問題の大きいクラスを考慮することが、単に現在の科学的努力の延長であります – 私たちが住んでいる世界のために非常に関連している問題.
それは、パラダイムシフト、または新しい科学ではありません. それは知的な関与の異なる種類を必要としません, 別の力量や個人的な関与のであっても、異なる種類. 実際には, 個人や科学者など, 我々は、研究の対象に私たち自身の相互接続を検討する必要があります. これは、拡張知的が必要です, また、別の個人的な開発.
言われていること, このようなエージェントベースのモデリングやネットワーク科学などの具体的な複雑さのツールがあります, 現象の新たな説明を提供するために適用. 目的は、反証理論を提供するために西洋の科学の伝統の中で絶対にあり, しかし、既存の学問分野の拡張として, むしろ新しい科学としてより. これらの拡張機能は、様々な分野全体で共通点を持っています, これは、それらの相互接続を強調表示します – これはおそらく緩く複雑科学のように記述することができます.
複雑性科学は私たちの道徳的、政治的な価値体系についての継続的な会話の中で場所を持っています? 科学は会話に何をもたらすことができます?
これは難しい質問です, しかし、私はそれに対処しようとしてみましょう.
私は一般的に道徳的、政治的な質問は、科学を超えていると思います, しかし、どのような複雑さに助けることができることは、これらの質問の本質を明確にあります. システム間の接続のより深い理解を持つことは、人々の好みや優先順位を変更する可能性があります:
農業の危機に対する気候変動の影響を理解します, 中東の都市化と貧困、環境政策とテロとの間のリンク上の異なる光を投げかけます, そして、私たちの選択肢は、その中に.
人体から構成されていることを理解します 90% 非ヒト細胞は、私たちの個性の性質に異なる光を投げかけ. 残りは、微生物から成ります, このような腸内や皮膚上のものとして.
所得格差の成長の体系的性質を理解します, 個人のメリットだけで動かされるのではなく, 政治的選択を再構成する.
役員報酬の容赦ない上昇は、企業の半数以上が平均よりも役員に支払いをしたいと望んでいるという事実に単純に関連している可能性があることを理解する. この体系的な効果は必然的にメリットとは関係のないスパイラルにつながります. そのような洞察は議論の政治を変える.
(すべての写真はRolandKupersとIBOrganizationの好意によるものです)
サー·マイケル·バーバー含む私を参加して、世界的に有名なオピニオンリーダー (英国), DR. マイケル·ブロック (米国の), DR. レオンBotstein (米国の), 教授クレイ·クリステンセン (米国の), DR. リンダダーリング·ハモンド (米国の), DR. MadhavChavan (インド), 教授マイケルFullan (カナダ), 教授ハワード·ガードナー (米国の), 教授アンディ·ハーグリーブス (米国の), 教授イヴォンヌヘルマン (オランダ), 教授クリスティンHelstad (ノルウェー), ジャンヘンドリクソン (米国の), 教授ローズHipkins (ニュージーランド), 教授コーネリアHoogland (カナダ), 閣下ジェフ·ジョンソン (カナダ), 夫人. シャンタルカウフマン (ベルギー), DR. EijaKauppinen (フィンランド), 国務長官TapioKosunen (フィンランド), 教授ドミニクラフォンテーヌ (ベルギー), 教授ヒューローダー (英国), 主ケンマクドナルド (英国), 教授ジェフ·マスターズ (オーストラリア), 教授バリー·98名 (オーストラリア), シヴナダール (インド), 教授R. Natarajan (インド), DR. PAK NG (シンガポール), DR. デニス教皇 (米国), Sridhar Rajagopalan (インド), DR. ダイアンRavitch (米国の), リチャード·ウィルソン·ライリー (米国の), サー·ケン·ロビンソン (英国), 教授パシSahlberg (フィンランド), 教授佐藤学 (日本), アンドレアス·シュライヒャー (PISA, OECD), DR. アンソニー·セルドン (英国), DR. デビッド·シェーファー (米国の), DR. キルスティン没入Areの (ノルウェー), 首相スティーブン·スパーン (米国の), イヴTheze (LyceeFrancais米国), 教授チャールズUngerleider (カナダ), 教授トニーワーグナー (米国の), デイヴィッド·ワトソン (英国), 教授ディランウィリアム (英国), DR. マークWormald (英国), 教授テオWubbels (オランダ), 教授マイケル·ヤング (英国), 教授Minxuan張 (中国) 彼らは、すべての国が今日直面している大きな絵教育問題を探るように.
C言語. M. ルービンは彼女が受け取った2つの広く読まれているオンラインシリーズの著者である 2011 アプトン·シンクレア賞, “教育のためのグローバル検索” そして “私たちはどのように読み込みます?” 彼女はまた、3冊のベストセラーの著者である, 含めて 不思議の国のアリスリアル, の出版社です CMRubinWorld, そしてかく乱財団研究員である.
Cに従ってください. M. Twitterでルビン: www.twitter.com/@cmrubinworld
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