罗兰Kupers希望学生养成那种有利于习惯的了解他们的世界在其所有的复杂性. 这意味着理解系统思考者如何复杂的系统工作和如何思考复杂问题. Kupers认为，这也意味着开发新的教学方法.
我们的世界充满了复杂的因果关系, 从股市的交流，天气振荡. 了解复杂的因果系统是根本导航当代世界, 但Kupers认为，复杂的因果关系变得不超过传统学习制度下偶尔点头更多. 他强调容忍不确定性的做法, 发现非线性链接, 并使坚决探究复杂的问题. 学生应该学会看复杂的系统作为一个整体, 同时还关注到部分.
那么，怎样才能帮助教育? 什么样的主题是：适合于复杂且其科学更还原的方法? 如果复杂性研究的重要性已经被以前被忽视, 我们该如何教育了一代教育工作者的正确引入了复杂到教育学的一个复杂的系统? 有没有已经建立的学科是做思考复杂系统的一个好工作? 我们欢迎 全球搜索教育 罗兰Kupers, 在复杂的独立顾问, 弹性和能量转换, 以及在企业的史密斯商学院的副研究员，并在牛津大学环境.
什么样的主题是：适合于复杂的科学和更加还原的方法? 我们应该如何处理这种区别?
它不创建复杂性和还原之间的对立是很重要的, 为还原是一个非常成功的方法, 应珍惜和重视. 考虑关系的一种方法是看系统的性质正在考虑. 如果在系统中的许多元素, 他们都相互影响深刻, 那么有可能会不会通过还原方法来捕捉系统性影响 – 它需要复杂的工具来理解它. 如果相反, 的部件可以更分开考虑, 然后该系统是较不复杂的和还原工具包是细.
当然，问题, 当它不是那么清楚发生: 宏观经济模型在很大程度上还原虽然经济显然是一个复杂的系统. 然而, 许多经济学家会认为，还原方法是足够接近捕捉现实 – 和许多复杂的经济学家会说，这是不是这样的.
以还原论的方法来一个复杂的系统也不是没有危险. 让我们来看一个例子: 渔业法规通常有最小尺寸限制，以保护较小的鱼. 线性模型表明，保护幼鱼有助于维持渔业. 但是，这模式是错误的. 它实际上是一些较大的应后仰的, 因为他们人口趋于稳定，并提供更多更好的优质后代. 该还原方法会导致繁荣和萧条的周期. 钓鱼人群最喜欢的生态系统应该使用复杂工具进行分析.
在任何情况下, 复杂的系统是我们的世界越来越重要, 如事情变得更紧密地耦合. 无论是人类社会与自然界之间, 或者通过增加数量和财富的人类社会中, 或通过测试行星到其极限的承载能力 – 我们将需要几代人之后，成为有文化的多得多系统, 也有助于自己到我们目前只限于对复杂系统的理解.
如果复杂性的研究是很重要的部分，因为它们已经被以前被忽视, 我们该如何教育了一代教育工作者的正确引入了复杂到教育学的一个复杂的系统?
这是一个很难回答的问题, 作为教育系统本身非常复杂，, 具有高度路径依赖. 有很多的优势的基础上的, 正如我们在国际文凭早期探索发现 (IB) 系统. 创造一个更加美好，和平的世界的IB组织的使命必然需要社会的理解作为一个整体. 这也必然要求对个人发展和个人与系统的学生围绕连接注意. 该IB已经元素，如与全球参与一起持续探究和学习的概念, 理论知识和学习方法, 这些都有利于采取了复杂系统的角度.
主要课程自然采取更系统的方法, 但这样做的有点失去了在过渡到更多的认知第二程序. 有趣的是，艺术和人文学科的教师在所有年认识的方法，并热衷于探索. 也有一些可用专用的新工具.
不过, 变化所要求的水平是微妙而深远. 在对系统如何学习和改变与维持的见解, 它似乎最广泛试验, 连接和建设上的进步口袋. 的庞大自上而下的推动是不可能有效.
有没有已经建立的学科是做思考复杂系统的一个好工作? 有什么可以教育从这些学科学习?
是的, 大多数学科. 好奇的是，它是最常见的仅限于学术界的博士和博士后领域, 在早期教育未成年人的存在. 艺术和人文学科可能最接近, 虽然他们有时缺乏数学工具和语言. 在较小的范围上, 这也可能保持在社会科学. 自然科学和数学一直是其最强烈的还原, 但也有几分更大的开放性，以采用新的方法和途径.
有各学科复杂的系统元素, 和挑战的一部分是提供语言和工具集，使这些连接和图案可见: 如何才能学生造成的物理课问题, 基于在诗歌类获得洞察力?
如果在胜任复杂性科学是一种开放式的知识分子参与, 为什么把它作为一门科学?
这也许是，我们需要把问题为中心的方法对这个问题. 如果大家有兴趣的系统是复杂的系统, 那么我们需要一个工具集和适合该问题的科学. 简单地通过使强的假设希望的复杂性远不再是合适的, 如果它曾经是. 因此，复杂性仅仅是当前科学事业扩展到考虑更大类问题 – 这是我们生活的这个世界非常相关的问题.
这不是一个模式的转变还是一门新兴科学. 它确实需要一个不同的一种智力参与, 不同的能力，甚至不同类型的个人参与. 有效, 作为个人和科学家, 我们需要考虑我们自己的互连研究对象. 这就需要扩大知识, 而且不同的个人发展.
话虽这么说，, 有具体复杂的工具，如基于Agent建模或网络科学, 适用于提供的现象新的解释. 其目的绝对是西方科学的传统，提供证伪理论, 但作为现有学科的延伸, 而不是作为一个新的科学. 这些扩展将有跨越不同学科的共性, 这将突出自己的互连 – 然后可以或许被松散地描述为复杂性科学.
是否复杂性科学在我们的道德和政治价值体系正在进行的会话的地方? 可以科学带来什么谈话?
这是一个很难回答的问题, 但让我尝试解决这个问题.
我觉得一般的道德和政治问题是超出了科学, 但什么样的复杂性可以帮助澄清是这些问题的性质. 有系统之间的连接的更大的升值很可能会改变人们的喜好和优先事项:
了解农业的危机应对气候变化的影响, 城市化和贫困中东蒙上环境政策和恐怖主义之间的联系不同的光线, 我们选择其中.
了解一个人的身体构成的 90% 非人类细胞揭示了我们的个性的本质不同的光线. 其余部分由微生物, 如在肠道和皮肤.
了解收入不平等的增长的系统性, 而不是由个人一等功专门驱动, reframes政治选择.
可以理解，高管薪酬的猛升可以简单地链接到的事实，超过一半的企业愿意支付其高管比平均水平. 这种系统性的影响不可避免地导致具有无关值得螺旋. 这样的见解改变了辩论的政治.
(所有照片都是罗兰Kupers和IB组织的礼貌)
和我一样，全球知名的思想领袖，包括迈克尔·巴伯爵士 (英国), 何. 迈克尔座 (美国), 何. 莱昂特司特因 (美国), 克莱克里斯坦森教授 (美国), 何. 琳达·达林 - 哈蒙德 (美国), 何. MadhavChavan (印度), 迈克尔·富兰教授 (加拿大), 霍华德·加德纳教授 (美国), 安迪·哈格里夫斯教授 (美国), 伊冯娜赫尔曼教授 (荷兰), 克里斯汀Helstad教授 (挪威), 让·亨德里克森 (美国), 玫瑰Hipkins教授 (新西兰), 科妮莉亚Hoogland教授 (加拿大), 这位杰夫·约翰逊 (加拿大), 太太. 尚塔尔考夫曼 (比利时), 何. EijaKauppinen (芬兰), 国务秘书TapioKosunen (芬兰), 多米尼克·拉方丹教授 (比利时), 休·劳德教授 (英国), 主肯麦克唐纳 (英国), 杰夫大师教授 (澳大利亚), 巴里McGaw教授 (澳大利亚), 希夫纳达尔 (印度), Ř教授. 纳塔拉詹 (印度), 何. 吴PAK (新加坡), 何. 丹尼斯教皇 (美国), 斯瑞达拉贾戈帕兰 (印度), 何. 黛安·拉维奇 (美国), 理查德·威尔逊·赖利 (美国), 肯·罗宾逊爵士 (英国), 帕西SAHLBERG教授 (芬兰), 押尾佐藤教授 (日本), 安德烈亚斯·施莱歇 (PISA, 经合组织), 何. 安东尼·塞尔顿 (英国), 何. 大卫·谢弗 (美国), 何. 基尔斯滕都沉浸式 (挪威), 总理斯蒂芬·SPAHN (美国), 伊夫Theze (LyceeFrancais美国), 查尔斯Ungerleider教授 (加拿大), 托尼·瓦格纳教授 (美国), 大卫·沃森爵士 (英国), 迪伦Wiliam教授 (英国), 何. 马克沃莫尔德 (英国), 西奥Wubbels教授 (荷兰), 迈克尔·杨教授 (英国), 和张民选教授 (中国) 因为他们探索所有国家今天面临的大画面的教育问题.
ç. M. 鲁宾是两个广为传诵的在线系列，她接受了笔者 2011 厄普顿·辛克莱奖, “全球搜索教育” 和 “我们将如何阅读?” 她也是三本畅销书, 其中 真正的爱丽丝梦游仙境, 是的发行 CMRubinWorld, 而且是干扰物基金会研究员.
按照ç. M. 鲁宾在Twitter: www.twitter.com/@cmrubinworld
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