Una aplicación de Dinámica de Sistemas en el proceso de enseñanza de la Economía

En este artículo se presenta una herramienta informática, con la cual se propone incorporar la tecnología computacional en la enseñanza de la economía, basada en el trabajo con micromundos y simulación, HICEFE (Herramienta Informática para la Compresión y Experimentación de Fenómenos Económicos). El objetivo es reforzar la aplicación de un enfoque sistémico en el proceso educativo. Los modelos que componen esta herramienta han sido construidos con la metodología de Dinámica de Sistemas, para ser presentados a manera de micromundos que brinden al estudiante la oportunidad de estudiar los fenómenos económicos y evaluar su comprensión mediante la experimentación por simulación de soluciones a los mismos.

Los aportes del pensamiento de sistemas, permiten al estudiante una mayor capacidad de análisis desde un punto de vista  propio que cobije de forma global el sistema en estudio. El rol del docente tendrá que ser proyectado a la proposición de nuevas experiencias, mientras que la labor del estudiante será ya no ser un receptor de conceptos sino un interventor en el sistema. Se ha notado que los estudiantes alcanzan una mejor comprensión de un fenómeno dentro de un sistema cuando lo estudia como un proceso  en lugar de memorizar patrones de comportamiento estadístico, esto significa que los estudiantes construyen un modelo mental del fenómeno al mismo tiempo que lo estudian.

Todo el conocimiento humano en economía ha sido formalizado en conceptos técnicos y ecuaciones matemáticas complejas sobre las cuales se realizan las proyecciones económicas. Se ha llegado a tal grado de tecnicismo que es prácticamente imposible para quienes no han recibido una preparación estrictamente económica entenderlas. Este problema se profundiza cuando se trata de estudiantes de áreas distintas como por ejemplo las que tienen que ver con tecnología.

La herramienta HICEFE presenta modelos predefinidos, por los que permite un fácil y versátil desplazamiento. En un primer nivel para usuarios con poco manejo de Dinámica de Sistemas se permite la interacción con diagramas causales, con los cuales inicia la fase de conceptualización, además de la visualización de los diferentes resultados generados con los escenarios de simulación que el usuario ha definido. En un segundo nivel, permite modificar los diagramas de Forrester, donde no solo se refuerzan los conceptos, sino que se pueden variar y crear modelos propios. HICEFE dispone de una interfaz gráfica, soportada por el software Evolución 2.0.

Figura  que presenta un ejemplo de lo que es un Diagrama causal de un sistema productivo básico.

Diagrama de Forrester del sistema productivo.

Figura en la que se muestra la salida gráfica del software Evolucion 2.0, que es una forma de presentar al estudiante los resultados simulados que generarían en el sistema sus hipótesis.

De forma gradual, la construcción de modelos facilita el estudio de un fenómeno económico. Al docente, una herramienta como HICEFE ofrece un complemento a la forma de enseñar economía, incluyendo la posibilidad de ver claramente aquellas relaciones que no se incluyen en los modelos econométricos. Mientras que al estudiante se le da la oportunidad de manipular los componentes del modelo y ver los efectos que su manipulación causa en el comportamiento del sistema.

Link en el que se puede acceder a un documento que describe de forma más completa la herramienta HICEFE

[http://simon.uis.edu.co/WebSIMON/publicaciones/Articulos%20SIMON/Micras%20Manizales.pdf]

Referencias:

Micromundos: Una aplicación de Dinámica de Sistemas en el estudio de la macroeconomía Keynesiana

Fuente:
http://simon.uis.edu.co/WebSIMON/publicaciones/Articulos%20SIMON/keynes_Espanol.pdf

Sobre los Diagramas Causales

El diagrama causal es un diagrama que recoge los elementos clave del sistema y las relaciones entre ellos, permite conocer la estructura del mismo. En el diagrama causal las diferentes relaciones están representadas por flechas entre las variables afectadas por ellas. El signo + o - indica el tipo de influencia ejercida por una variable sobre la otra.

Como parte de la documentación sobre los diagramas causales, se incluye el siguiente link en el que se resumen las principales características de ésto.

Principales características de los diagramas causales 

 Para una explicación a detalle sobre el tema de diagramas causales se puede ver el siguiente video.

En el siguiente link, se puede acceder a un documento en formato PDF que contiene algunos consejos prácticos para la elaboración de diagramas causales, teniendo en cuenta los tipos de errores más cometidos cuando se está aprendiendo a realizar los diagramas.

Consejos para elaborar un diagrama causal. 

Una cadena cerrada de relaciones causales recibe el nombre de bucle, retroalimentación o feedback. Los ciclos de retroalimentación positivos y negativos son los bloques de construcción de la dinámica de sistemas.

En la siguiente dirección web se puede acceder a un artículo en el cual se exponen algunas de las fallas en las definiciones de la polaridad positiva y negativa de las ligas en los diagramas causales, mismas que se considera deben ser tomadas en cuenta al emplear un diagrama causal para especificar de forma completa la estructura de retroalimentación de un sistema. [Problemas con los diagramas de ciclos causales]

En la siguiente página se puede acceder a cinco imágenes que muestran algunos ejercicios realizados sobre diagramas causales, en los cuales se determino la polaridad de los ciclos y lazos. [Ejercicios sobre diagramas causales.]

Dinámica de Sistemas: Puntos Clave y los Pasos de Acción

Resumen del Artículo propuesto para la Sesión2.
1.- Desarrollar un modelo para resolver un problema particular, no para modelar el sistema
Un modelo debe tener un propósito claro, y ese propósito debe ser el de resolver el problema de preocupación para el cliente. Se deben excluir todos los factores no relacionados con el tema del problema para garantizar que el alcance del proyecto es factible y los resultados sean oportunos. El objetivo es mejorar el rendimiento del sistema según lo definido por el cliente. Centrarse en los resultados
2.- El modelado debe integrarse en el proyecto desde el principio.
El valor del proceso de modelado comienza desde el principio, en la fase de definición del problema de un proyecto. El proceso de modelado ayuda a centrar el diagnóstico en la estructura del sistema en lugar de culpar a los problemas de la gente que toma decisiones en esa estructura.
3.- Ser escépticos sobre el valor del modelado y forzar la discusión de "¿por qué lo necesitamos?" en el inicio del proyecto.
Hay muchos problemas para los que la dinámica de sistemas no es útil.  El cliente, otros miembros del equipo y los modeladores deben considerar cuidadosamente si la dinámica de sistemas es la técnica adecuada para el problema de preocupación del cliente. Los modeladores deben recibir preguntas difíciles de los clientes acerca de cómo funciona el proceso y cómo puede ayudarles con su problema. Cuanto antes sean discutidas esas  cuestiones, mejor.
4.- La dinámica de sistemas no está sola. Utilizar otras herramientas y métodos apropiados
La mayoría de los proyectos de modelado son parte de un esfuerzo más amplio que incluye el análisis tradicional estratégico y operativo, incluida la evaluación comparativa, la labor estadística, investigación de mercados, etc. El modelado eficaz se basa en una sólida base de datos y la comprensión de los temas. El modelado funciona mejor como un complemento a otras herramientas, no un sustituto.
5.-  Emplear a modeladores expertos, no los novatos
Mientras que el software disponible para el modelado es fácilmente dominado por un estudiante de secundaria o el director general, el modelado no es  programación de computadoras. No se puede desarrollar un diagrama cualitativo de la situación y pasarlo a un programador para la codificación en un modelo de simulación. La modelación requiere un enfoque disciplinado y una comprensión de los negocios, habilidades que se desarrollan a través del estudio y la experiencia.
6.- El modelado funciona mejor como un proceso iterativo de investigación conjunta entre el cliente y el consultor
El modelado es un proceso de descubrimiento. El objetivo es llegar a una nueva comprensión de cómo surge el problema, y luego utilizar ese conocimiento para diseñar políticas de alto apalancamiento para mejorar. El modelado no debe utilizarse como un instrumento de promoción. No se debe crear una  opinión de los clientes (o una propia) sobre lo que debe hacerse en un modelo. Se deben utilizar  talleres donde el cliente puede probar los propios modelos, en tiempo real.
7.- Evitar el modelado de caja negra.
Los modelos construidos en el “cuarto de atrás”, fuera de la vista del cliente, nunca conducirán a un cambio en los modelos mentales profundamente arraigados, y por lo tanto no van a cambiar el comportamiento del cliente.  Se debe involucrar a los clientes tan pronto y tan profundamente como sea posible. Mostrar el modelo. Alentarlos a proponer y ejecutar sus propias pruebas y políticas, y criticar a la estructura del modelo. Trabajar con ellos para resolver sus críticas a su satisfacción.
8.- La validación es un proceso continuo de prueba y fomento de la confianza en el modelo
Los modelos no son validados después de que se han completado, ni por ninguna de las pruebas, tales como su capacidad para adaptarse a los datos históricos. Los clientes (y modeladores) fomentan la confianza en la utilidad de un modelo poco a poco, constantemente se enfrenta el modelo con datos y con los dictámenes de los clientes. A través de este proceso, tanto el modelo y opiniones de expertos van a cambiar y profundizar.
9.-  Obtener un modelo preliminar de trabajo tan pronto como sea posible. Agregar detalles sólo cuando sea necesario
Desarrollar un modelo de simulación de trabajo tan pronto como sea posible. No tratar de desarrollar un modelo conceptual completo antes del desarrollo de un modelo de simulación. Los modelos conceptuales son sólo hipótesis, y deben ser probados. La formalización y la simulación a menudo descubren errores en mapas conceptuales y conducen a una mejor comprensión. Los resultados de experimentos de simulación llevan  a la comprensión conceptual y ayudan a construir confianza en los resultados. Los primeros resultados proveen valor inmediato para el cliente, lo que justifica la continua inversión de su tiempo.




Fuente:

System Dynamics Key Points and Action Steps

Fuente: http://dinamicadesistemas.files.wordpress.com/2010/02/key.pdf

Introducción a la Dinámica de Sistemas : Mapa Mental

Mapa mental del tema Introducción a la Dinámica de Sistemas.

INTRODUCCIÓN A LA DINÁMICA DE SISTEMAS

DINAMICA DE SISTEMAS: Definición
•    Metodología para estudiar y modelar el comportamiento de cualquier clase de sistemas a través del tiempo.
•    Método que combina análisis y síntesis, y suministra un lenguaje para expresar las relaciones en un sistema.
•    Emplea las bases de datos mentales como fuente de información acerca de un sistema.
•    Organiza la información en un modelo de simulación por computadora, la cual, ejecuta los papeles de los individuos en el mundo real.
HISTORIA
Metodología desarrollada por Jay Forrester en los 50's.
Primera aplicación: Análisis de la estructura de una empresa norteamericana, Publicado como Industrial Dynamics
Trabajos que popularizaron a la DS:
•    Dinámica Urbana (1969),
•    El Modelo del Mundo (1970),
•    Los Límites del crecimiento.
CONCEPTO DE SISTEMA
Unidad cuyos elementos interacionan juntos se afectan unos a otros y operan hacia una meta común.                                        
Ejemplos de Sistemas: organismos vivientes, la atmósfera, las enfermedades, fábricas, comunidades, familias equipos y organizaciones.
Estructura Sistémica
Configuración de las interrelaciones entre los componentes claves del sistema.

MODELOS Y AYUDA EN LA TOMA DE DECISIONES
Modelo: Representación de algún equipo o sistema real. Puede proporcionar información a menor costo y permite el logro de un conocimiento más rápido de las condiciones que no se observan en la vida real.
PENSAMIENTO SISTÉMICO
Abarca una amplia variedad de métodos, herramientas y principios orientados a examinar las fuerzas que forman parte de un proceso común

•     Modelos Estáticos : Describen un sistema en términos de ecuaciones matemáticas. Se ignoran las variaciones en el tiempo.   
• Modelos Dinámicos :Representación de la conducta dinámica de un sistema. son reiterativos. Aplican ecuaciones considerando cambios de tiempo.
• Evento Continuo : El cambio de valores se basa directamente en los cambios de tiempo.
• Evento Discreto: El tiempo entre los eventos en un modelo de evento discreto raramente es uniforme.
• Simulación: Involucra el diseño de modelos de un sistema, llevando a cabo experimentos en él con el propósito de determinar cómo el sistema real realiza y predice el efecto de cambios al sistema a través del tiempo.

Fuente: Material proporcionado en clase.