Eine Diskussion über die Ausbildung in Simulation

Die Herausforderung

von Andrew J. Collins, Ying Thaviphoke, James F. Leathrum, Jr., David Sturrock

Vorgestellt auf der Winter Simulation Conference 2019

In diesem Beitrag werden die Probleme bei der Entwicklung von Lehrmaterial für Modellierung und Simulation (M&S) aus drei verschiedenen Blickwinkeln betrachtet. Es werden zwei Bildungsumgebungen - akademisch und kommerziell - diskutiert. Der Beitrag beginnt mit einer Diskussion über die Einrichtung des M&S-Ingenieurstudiums an der Old Dominion University. Anschließend wird die Ausbildung in einem kommerziellen Umfeld untersucht, wobei die Herausforderungen und möglichen Verbindungen zwischen den beiden Umfeldern erörtert werden. Die damit verbundenen Probleme, die in der M&S-Gemeinschaft aufgetreten sind, insbesondere das Problem der Zugänglichkeit, werden anhand der Ergebnisse eines Workshops diskutiert. Es besteht ein enger Zusammenhang zwischen der M&S-Ausbildung und der Einfachheit der Bestimmung des M&S-Nutzens (d.h. des Nachweises des Erfolgs von M&S-Anwendungen). Dieses Papier plädiert dafür, detaillierte Fallstudien zu entwickeln und im M&S-Unterricht einzusetzen. Je mehr Fallstudien (sowohl erfolgreiche als auch nicht-erfolgreiche), desto besser ist die Chance, verschiedene Arten von komplexen Problemen zu verstehen.

Einführung

Obwohl wir oft dazu neigen, bei "Bildung" an die formale Ausbildung an Hochschulen und Universitäten (akademisch) zu denken, ist auch die Ausbildung außerhalb dieser Grenzen (kommerziell) von Bedeutung. Sowohl die akademische als auch die kommerzielle Bildung haben ihre eigenen Anforderungen. Eines der wichtigsten Ziele einer akademischen Ausbildung ist es, Absolventen hervorzubringen, die bereit sind, in der Industrie zu arbeiten, während die Ausbildung im kommerziellen Umfeld auf die Lösung spezifischer Probleme ausgerichtet ist. Die M&S-Ausbildung ist da keine Ausnahme. Es muss sichergestellt werden, dass die Teilnehmer (d.h. die Studenten) mit allgemeinem Wissen ausgestattet werden, um das Konzept von M&S im akademischen Bereich zu verstehen. Auf der anderen Seite muss in der Wirtschaft sichergestellt werden, dass die Teilnehmer (d.h. die Mitarbeiter) die Fähigkeit erlangen, spezifische Probleme zu lösen. In diesem Beitrag werden einige der Herausforderungen erörtert, mit denen die Entwickler von Bildungsinhalten in diesen beiden Umgebungen konfrontiert sind, und abschließend werden einige Gemeinsamkeiten aufgezeigt.

Der Rest dieses Papiers ist in drei Abschnitte unterteilt, die jeweils von einem anderen Autor verfasst wurden. Der erste Abschnitt befasst sich mit den Problemen bei der Entwicklung eines M&S-Studiengangs für Studenten. Darauf folgt eine Diskussion über die Herausforderungen, denen sich die kommerzielle Simulationsausbildung gegenübersieht. Im letzten Abschnitt werden die Zugänglichkeit und der Bedarf an guten M&S-Fallstudien erörtert. Abschließend werden Schlussfolgerungen gezogen.

Die Lösung

Akademische M&S-Ingenieurausbildung - James Leathrum

Die Diskussion in diesem Abschnitt erfolgt aus der Perspektive der Schaffung des ersten Studiengangs für Modellierung und Simulation an der Old Dominion University (ODU) und seiner Auswirkungen auf das zugehörige Graduiertenprogramm. Das Graduiertenprogramm ist relativ ausgereift und hat seinen ersten Studenten im Jahr 1999 graduiert, während das Undergraduate-Programm relativ neu ist und seine ersten Studenten im Jahr 2013 graduiert hat. Das Programm ist bestrebt, ein ingenieurwissenschaftliches Programm zu sein, dessen Absolventen in der Lage sind, andere Wissenschafts-/Ingenieur-/Wirtschaftsbereiche beim Verständnis und der Vorhersage des Verhaltens von Systemen von Interesse zu unterstützen.

Lehrplan

Der Studiengang wurde als Ergebnis verschiedener Trends in der Regierung (NSF 2006; NRC 2006; Scott 2007) und in der vorherrschenden Literatur (Rogers 1997; Petty 2006; Mielke 2009) entwickelt. In (Leathrum und Mielke 2012; Mielke et al. 2011; McKenzie et al. 2015) wurden die verschiedenen Faktoren, die die Gestaltung des Curriculums beeinflussen, vorgestellt. Zu den Faktoren gehören der M&S Body of Knowledge (Oren 2005), ein industrieller Beirat (mit Mitgliedern aus Industrie und Regierung), das Accreditation Board for Engineering and Technology (ABET) (McKenzie 2015; ABET 2012), interne Forschungsbedürfnisse und universitäre Allgemeinbildungsanforderungen. Dies sind oft gegensätzliche Einflüsse, z. B. nehmen die universitären Anforderungen an die Allgemeinbildung Kreditstunden weg, die für eine bessere/andere Abdeckung von Themen wie lineare Algebra und agentenbasierte Modellierung hätten verwendet werden können.

Unser Ziel bei der Entwicklung des Lehrplans war es, einen ausgewogenen Absolventen hervorzubringen. Es wurde ein Gleichgewicht angestrebt zwischen:

• Grundlegende M&S-Konzepte - Modellierungs- und Simulationsparadigmen: ereignisdiskrete, kontinuierliche und Monte-Carlo-Methoden (wobei Monte-Carlo aufgrund der begrenzten Anzahl an Kontaktstunden nur minimal behandelt wird),
• Analyse - Modellierung von Eingabedaten, Wahrscheinlichkeit und Statistik, Generierung von Zufallszahlen, Analyse von Ausgaben sowie Verifizierung und Validierung, und
• Entwurf von Simulationssoftware - Simulationsanwendung, Simulationsdurchführung und Entwurf und Entwicklung von Simulationswerkzeugen.

Der entwickelte Lehrplan ist in Abbildung 1 dargestellt. Darüber hinaus wurde es als wichtig erachtet, die Studierenden mit Anwendungsbereichen vertraut zu machen, da M&S eine echte Unterstützungsdisziplin ist. Daher müssen die Studierenden im Rahmen von Wahlfächern Kurse auf höherer Ebene in einem Bereich ihrer Wahl belegen, der mit M&S zusammenhängt. Die Wahlfächer müssen von einem Studienberater genehmigt werden, um sicherzustellen, dass sie eine angemessene Erfahrung bieten. Zu den häufig gewählten Anwendungsbereichen gehören Physik, Biologie, Biomedizintechnik und autonome Systeme. Um diesen Prozess zu unterstützen, können die Studierenden diese Kurse nutzen, um einen Schwerpunkt zu setzen, z. B. digitale Fertigung, Cybersicherheit, Transportwesen und Serious Gaming. In der Regel entscheiden sie sich auch dafür, ihre Kernkompetenzen in Mathematik und Informatik zu stärken. Diese Kurse stärken ihre Fähigkeit, mit Fachleuten zu kommunizieren.

Die Studierenden des Bachelor-Studiengangs sind bei Arbeitgebern sehr begehrt. Vor dem Abschluss des Studiums erhalten die Studenten mehrere Praktikumsmöglichkeiten, und häufig haben wir mehr Anfragen für Praktikanten als Studenten. Wir beobachten auch einen hohen Prozentsatz von Studenten, die eine Graduiertenschule besuchen. Diejenigen, die sich dafür entscheiden, ins Berufsleben einzutreten, finden Beschäftigung in verschiedenen Branchen (Schiffbau, Transport, Simulation, staatliche Auftragnehmer usw.) sowie bei der Regierung, insbesondere bei der Navy (ODU liegt in Norfolk, VA, einer Stadt der Navy). In der Abschlussklasse 2017 (die letzte, für die vollständige Daten vorliegen) hatten 100 % der Absolventen nach ihrem Abschluss einen Job oder gingen weiter zur Schule. Sechzig Prozent der Absolventen des Jahrgangs 2020 haben Praktika im Bereich M&S absolviert.

Aufgetretene Bildungsprobleme

Leider ist nicht alles rosig. Bei der Lehre in einem M&S-Studiengang treten eine Reihe von Problemen auf. Einige besonders schwierige Probleme werden hier erörtert.

Praxis vs. klassische Ausbildung

Bei der Erstellung eines neuen Lehrplans stellt sich immer wieder das Problem, geeignetes Lehrmaterial für die Kurse zu finden. Auf den ersten Blick schien dies kein großes Problem zu sein, da es bereits seit Jahrzehnten M&S-Studiengänge für Graduierte gibt. Eine Ausnahme ist, dass Graduiertenprogramme sich im Allgemeinen nicht mit Softwareentwicklung befassen, was zu einem Mangel an Lehrbüchern führt. Ein Beispiellehrbuch (Nutaro 2011) führt die Studierenden durch die Entwicklung von Software für eine ereignisdiskrete Simulation, geht jedoch nicht auf die Erstellung einer wiederverwendbaren Simulationsausführung ein, was Kenntnisse von Programmierkonzepten erfordert, die nicht einmal in einem Informatik-Studiengang gelehrt werden - ein Beispielkonzept sind Befehlsmuster zur Kapselung von Methodenaufrufen für die zukünftige Ausführung.

Ein größeres Problem ergab sich, als klar wurde, dass das vorhandene Lehrmaterial nicht unbedingt dem aktuellen Stand von M&S entspricht. Ein Beispiel ist die ereignisdiskrete Simulation, bei der wir uns ursprünglich an klassischem Material aus dem Bereich des Wirtschaftsingenieurwesens orientiert haben. Es traten jedoch schnell mehrere Probleme auf. Erstens lassen sich die verwendeten Warteschlangenmodelle nicht gut auf alle Bereiche wie die Simulation digitaler Schaltungen übertragen. Zweitens stützt sich das Material in erster Linie auf die Vermittlung der Weltanschauung der Ereignisplanung, die sich auf die Ausführung von Ereignissen konzentriert, die den Systemzustand verändern und neue Ereignisse zu einem bestimmten Zeitpunkt planen. Rashidi (2017) hat jedoch gezeigt, dass die Mehrheit der Industrie die Weltanschauung der Prozessinteraktion verwendet, wobei die Ereignisplanung die zweithäufigste ist. Die Prozessinteraktion konzentriert sich auf Prozesse oder den logischen Fluss von Entitäten durch das System. Dies machte es erforderlich, den Lehrstoff zu überdenken, hoffentlich ohne eine größere Menge an Inhalten zu schaffen. Wir haben versucht, die Gemeinsamkeiten zwischen den Weltanschauungen für Unterrichtszwecke zu finden, anstatt sie als deutlich unterschiedliche Konzepte zu behandeln (Leathrum et al. 2017). Es gibt jedoch nur wenig pädagogische Literatur, die diese Bemühungen unterstützt.

Auswirkungen auf den Lehrplan für Hochschulabsolventen

Nach Abschluss des Studiums ist es wünschenswert, dass unsere Studierenden die Möglichkeit haben, sich weiterzubilden. Einige von ihnen haben Abschlüsse in anderen Disziplinen erworben, darunter autonome Systeme, Verkehrswesen und sogar ein Medizinstudium. Für diejenigen, die im Kernbereich von M&S bleiben wollen, war es wünschenswert, unser Graduiertenprogramm so anzupassen, dass es diese Studenten unterstützt. Leider (oder zum Glück, je nach Sichtweise) waren die Studenten für unser eigenes Masterprogramm überqualifiziert. Dies führte zu einer Aufwertung des Graduiertenprogramms. Dies wurde auch ohne das Grundstudium immer notwendiger, da der durchschnittliche Student, der in das Programm eintrat, nicht in der Lage war, einen Großteil der laufenden Forschungsarbeiten zu unterstützen, insbesondere im Bereich der Softwareentwicklung. Es wurden beschleunigte Einstufungskurse eingerichtet, um neu eintretende Studenten aus anderen Disziplinen auf ein akzeptables Niveau zu bringen, bevor sie mit dem Grundstudium beginnen, so dass unsere eigenen Studenten vom Graduiertenprogramm profitieren und die Einstufungskurse umgehen können.

Rekrutierung

Die Rekrutierung war die größte Herausforderung bei der Entwicklung des Studiengangs. Das Graduiertenprogramm hat sich immer an den Bedürfnissen von Industrie/Regierung/Forschung orientiert, wie sie sich aus den Erfahrungen potenzieller Studierender ergeben, sei es als Studierende oder als Wiedereinsteiger, die aufgrund der Anforderungen am Arbeitsplatz einen Abschluss erwerben wollen. Potenzielle Studenten kennen/verstehen M&S jedoch nicht. Ihre Vorurteile sind in der Regel durch Spiele beeinflusst, und sie wissen nicht, was es mit der Technik auf sich hat.

Zu den Schwierigkeiten bei der Rekrutierung gehören die Aufklärung der Öffentlichkeit und institutionelle Hindernisse/Erwartungen. Bei Gesprächen mit potenziellen Studenten geht es in erster Linie darum, sie darüber aufzuklären, was M&S-Engineering ist, ein Problem, das bei anderen Ingenieurstudiengängen nicht auftritt (obwohl potenzielle Studenten die anderen Disziplinen nicht wirklich verstehen, sondern nur glauben, dass sie sie verstehen und daher interessiert sind). Wenn man jedoch erst einmal Zugang zu den Studenten hat, ist es nicht schwer, sie für die Möglichkeiten zu begeistern.

Der Zugang zu den Studierenden ist jedoch die zweite Hürde, die am besten mit institutionellen Mitteln angegangen wird. Wenn die Universität nicht bereit ist, Ressourcen für den Zugang zu den Studierenden bereitzustellen, sei es persönlich oder über die Medien, wird es für ein Programm schwierig, diese Bemühungen selbst zu finanzieren. ODU hat ein einzigartiges akademisches Programm, das sich landesweit gut verkaufen sollte, aber für die direkte Kommunikation ist der Zugang zu Datenbanken mit qualifizierten Studenten oder für die Rundfunkkommunikation der Zugang zu Medien erforderlich. Darüber hinaus sind Akademiker aus dem Bereich der Ingenieurwissenschaften im Bereich der Werbung nicht gut qualifiziert, vor allem angesichts der sich schnell verändernden Kommunikation mit Teenagern über soziale Medien.

Schließlich haben wir die Auswirkungen der internen Wahrnehmung des Programms durch die Studenten beobachtet. Ursprünglich sahen die Studenten den Studiengang als schwierig an, was zu einer geringen Anzahl von Studenten mit hoher Qualität führte. Dann gab es eine Verschiebung, bei der die Studenten das Programm als das einfachste Programm ansahen, was zu höheren Anmeldezahlen führte, aber auch zu einer höheren Fluktuation aufgrund einer schlechten Vorbereitung der Studenten. Jetzt hat sich die Wahrnehmung wieder dahingehend geändert, dass der Studiengang zwar schwierig ist, aber sehr gute Studenten hervorbringt, die allerdings in größerer Zahl teilnehmen. Es wird vermutet, dass diese Fluktuation auf eine fehlerhafte externe Beratung (Studienanfängerabteilung) und den Umgang mit Gleichaltrigen zurückzuführen ist. Die Beratung wurde in Angriff genommen, aber der Umgang mit Gleichaltrigen ist schwieriger zu handhaben. Die Anziehungskraft auf hochqualifizierte Studenten wird durch die Tatsache unterstrichen, dass der Studiengang in der kurzen Zeit seines Bestehens zwei Studenten hervorgebracht hat, die als beste Ingenieurstudenten der Hochschule ausgezeichnet wurden, obwohl der Studiengang nur einen Bruchteil der Größe der anderen Programme hat.

Interesse am Rechnen

Ein weiteres Problem an der ODU besteht darin, Ingenieure für das Rechnen zu begeistern. Leider hat der Informatikkurs für Studienanfänger keine mathematischen Voraussetzungen, so dass der Stoff des Kurses für Ingenieurstudenten wenig interessant ist und viele Studenten das Interesse an der rechnerischen Seite des Ingenieurwesens verlieren, ein Problem, unter dem die Computertechnik gelitten hat. Ein Versuch, dieses Problem zu lösen, hat damit begonnen, dass die Ingenieurwissenschaften einen eigenen Programmierkurs für Studienanfänger anbieten. Dabei konzentrieren sich die Programmieraufgaben der Studenten auf die Lösung technischer Probleme, einschließlich Robotersteuerung, Datenverschlüsselung, Programmierung von Zustandsautomaten und Datenanalyse. Das Ergebnis ist zwar schwieriger, aber die Studenten sehen die Verbindung zum Ingenieurwesen. Diese Idee wurde von anderen Ingenieurstudiengängen gut aufgenommen, da sie die Möglichkeit hatten, den Inhalt zu beeinflussen und eine Einführung in MATLAB zu geben.

Fernstudium

Der Zeitpunkt für die Einrichtung des Studiengangs fiel mit einer Initiative der Universität zusammen, Fernstudiengänge zu schaffen. Da es sich um einen neuen Studiengang handelte, sah die Universität ihn als perfekten Kandidaten für ein Fernstudium an. Dies hatte sowohl Vor- als auch Nachteile. Die Vorteile beziehen sich auf die institutionelle Unterstützung bei der Rekrutierung, da das Fernstudium die einzige Werbemaßnahme war. Die Nachteile beziehen sich auf die Schwierigkeiten, die mit der Online-Umstellung verbunden waren, während das Programm noch entwickelt wurde. Wir glauben, dass wir mit Online-Inhalten, aber synchronen Inhalten erfolgreich waren, allerdings nur im Rahmen unserer Möglichkeiten. Wir haben einen Teil der Unterstützung für den Fernunterricht verloren, da wir nicht den gesamten Studiengang online anbieten können, da wir auf andere Studiengänge angewiesen sind, um die mathematischen und naturwissenschaftlichen Inhalte bereitzustellen, und wenn diese nicht bereit sind, Online-Inhalte bereitzustellen, können wir nicht für den gesamten Studiengang werben, dass er online ist.

ABET-Akkreditierung

Als erster Studiengang einer neuen Ingenieurdisziplin ist die Akkreditierung mit einigen Herausforderungen verbunden. Die Akkreditierung ist wichtig, um sich als legitimer Studiengang zu etablieren. Für Einzelheiten zu diesem Prozess wird auf (McKenzie et al. 2015; McKenzie 2015) verwiesen. Zusammenfassend lässt sich jedoch sagen, dass ein neuer Studiengang in einer neuen Disziplin als allgemeiner Ingenieurstudiengang akkreditiert werden muss, da es keine etablierte ABET-Kategorie gibt. Das schafft zusätzliche Hürden in diesem Prozess. Wir waren sehr überrascht und zufrieden, dass wir nach dem ersten Besuch die volle Akkreditierung (6 Jahre) ohne jegliche Bedenken erhalten haben. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, bei der Entwicklung des Lehrplans für ABET zu planen, um sicherzustellen, dass alle Inhaltsbereiche ausreichend abgedeckt und bewertet werden.

Curriculare Ergebnisse

Die Entwicklung des Lehrplans und die daraus resultierende Zahl der Studierenden haben mehrere wichtige Ergebnisse hervorgebracht. Erstens wurde der Studiengang als erster M&S-Ingenieurstudiengang von ABET akkreditiert und erhielt die volle Akkreditierung, sehr zur Freude der beteiligten Lehrkräfte. Die kontinuierliche Verbesserung durch Beiträge der Fakultät, unseres Industriebeirats (eine sehr engagierte Gruppe) und der Absolventen hat zu einer noch besseren Erfahrung als der ursprüngliche Lehrplan geführt.

Das Wichtigste ist jedoch die Studentenschaft selbst. Das Programm hat hochqualifizierte Studenten angezogen. Die ersten sieben Undergraduate-Klassen haben zweimal den besten Ingenieurstudenten der Hochschule hervorgebracht, was für einen Studiengang, der bei weitem noch der kleinste ist, eine beachtliche Leistung darstellt. Die Studenten haben auch eine Vielzahl von Möglichkeiten für ein Aufbaustudium, darunter hoch angesehene Graduiertenschulen, ein Medizinstudium und hochwertige Arbeitsplätze in der Industrie und der Regierung. Die hier aufgezeigten Probleme sind zwar real und verdienen weitere Aufmerksamkeit, um die Ausbildung zu verbessern, doch die Qualität der Absolventen rechtfertigt diese Anstrengungen allemal.

Simulation in der kommerziellen Ausbildung - David Sturrock

Wenn Unternehmen Simulationen einsetzen, um dringende Probleme zu lösen, greifen sie in der Regel zunächst auf internes Wissen zurück, das jedoch oft nicht vorhanden ist. Manchmal ist so viel Zeit vergangen, dass das Wissen weitgehend in Vergessenheit geraten ist oder durch die fortschreitende technologische Entwicklung überholt wurde. Manchmal ist das Produkt, das in der Schule gelernt wurde, nicht das Produkt, das für den Einsatz ausgewählt wurde, oder vielleicht gibt es kein Simulationswissen bei den derzeitigen Mitarbeitern.

In vielen Fällen betrachten Unternehmen die Simulation einfach als eine so wichtige Technologie, dass sie ihren Mitarbeitern eine rechtzeitige und fachkundige Schulung in dem gewählten Produkt anbieten möchten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit zu maximieren und die Zeit bis zum Erfolg zu minimieren. Diese Schulungen werden oft vom privaten Sektor angeboten - z. B. von den Anbietern der Simulationsprodukte, von Partnern dieser Anbieter oder von Ausbildern, die unabhängig von einem Produkt sind.

Diese kommerzielle Ausbildung bringt jedoch viele verschiedene Probleme und Herausforderungen mit sich, die in der traditionellen akademischen Ausbildung nicht vorkommen. Wir werden einige dieser Probleme in den folgenden Abschnitten untersuchen.

Hintergrund und Homogenität der Teilnehmer

Akademische Kurse werden in der Regel auf bestimmten Niveaus angeboten (3. Jahr, Hochschulabsolvent, ...), aber kommerzielle Kurse werden in der Regel von einer großen Vielfalt von Teilnehmern besucht. Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein Kurs aus einigen "Experten" besteht, die Simulation seit Jahren in großem Umfang einsetzen, aus mehreren Anfängern mit minimalen Simulationskenntnissen (und oft auch minimalen technischen Kenntnissen) und aus anderen mit unterschiedlichem Erfahrungsgrad. Diese Art von Kurs wird manchmal als "Badewannenkurs" bezeichnet, was auf das Häufigkeitsdiagramm des Hintergrunds der Teilnehmer zurückzuführen ist. Es kann eine große Herausforderung sein, die Experten herauszufordern und interessiert zu halten, ohne die Anfänger zurückzulassen.

Bei kommerziellen Kursen, die beim Kunden vor Ort angeboten werden, möchten die Kunden oft den Vorteil nutzen, dass Manager und Interessenvertreter zumindest an Teilen des Kurses teilnehmen. Dadurch können diese Benutzer die Projekte und die Tätigkeiten der Modellierer besser verstehen. Dies erhöht jedoch auch den Druck auf die Bereitstellung von Materialien oder Kursmodulen, die Studenten mit unterschiedlichen Hintergründen, Zielen und Erwartungen vermittelt werden können.

Benotung und Vorbereitung der Studierenden

Während akademische Studenten erwarten, dass sie benotet werden, erwarten kommerzielle Studenten nur selten dieses Maß an Strenge, aber sie erwarten ein Zertifikat als Anerkennung ihrer Leistungen. "Wenn man sie benotet, werden sie es auch tun" ist ein Sprichwort, das im akademischen Bereich oft zitiert wird. Aber für kommerzielle Kurse gilt das normalerweise nicht. Kommerzielle Teilnehmer haben "Tagesjobs", die sie oft daran hindern, Vorarbeiten und Vorbereitungen zu treffen, die sie vielleicht gerne machen würden. Während wir also Vorarbeiten und Voraussetzungen vorschlagen und sogar "vorschreiben" können, um die oben erwähnte "Badewanne" zu überwinden, müssen wir in einem kommerziellen Umfeld in der Regel die Leute unterrichten, die kommen, unabhängig von ihrem Hintergrund oder dem Grad ihrer Vorbereitung.

Teilnahme/Fokus

Ein weiterer kommerzieller Aspekt ist, dass die "Tagesjobs" der Teilnehmer oft nicht einmal die volle Konzentration auf den Kurs selbst zulassen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass eine Person für eine Stunde oder einen halben Tag weggerufen wird, um dringende Angelegenheiten zu erledigen. Dies ist besonders häufig bei Kursen der Fall, die beim Kunden vor Ort angeboten werden. In einem akademischen Kurs, der in einer langen Reihe von kurzen Intervallen unterrichtet wird (z. B. 30 Kurse à 1,25 Stunden), bleibt zwischen den Kursen genügend Zeit, um den verpassten Stoff nachzuholen. Wenn in einem kommerziellen Kurs ein halber Tag eines mehrtägigen Intensivkurses versäumt wird, gibt es nur sehr wenig Gelegenheit zum Nachholen.

Erwartungen an den unmittelbaren Nutzen

Akademische Studenten nehmen oft an Simulationen teil, weil sie erforderlich sind, um allgemeine Informationen zu erhalten oder um sie vielleicht in einem späteren Kurs oder Projekt zu verwenden. Von kommerziellen Studenten wird jedoch oft erwartet, dass sie ein wichtiges und zeitkritisches Projekt innerhalb weniger Wochen nach der Teilnahme am Kurs abschließen. Während Grundkenntnisse in einem kurzen Kurs eine vernünftige Erwartung sind, ist die Entwicklung der Beherrschung eines Projekts eine Herausforderung. Aus diesem Grund wird der formale Kurs gerne um eine informelle "Starthilfe" erweitert, in der die Ausbilder dabei helfen, den richtigen Ansatz zu finden und einen guten Start für das erste Projekt zu ermöglichen.

Allgemeines Lernen vs. produktspezifisches Lernen

In einem Hochschulkurs wird es oft als wichtig erachtet, die Studenten darauf vorzubereiten, Simulationen mit jedem Produkt und in jedem Bereich einzusetzen. Daher konzentrieren sich die Dozenten oft auf allgemeine Themen wie die Funktionsweise eines Ereigniskalenders oder die Vorgehensweise bei der Verifizierung und Validierung. Aber in kommerziellen Kursen wollen sich die Studenten aufgrund der Notwendigkeit der unmittelbaren Anwendung nur auf Themen konzentrieren, die für sie von unmittelbarem Nutzen sind, und nur auf das Produkt, das sie verwenden werden. Sie interessieren sich also eher für Themen wie "Wie wirkt sich der Ereigniskalender in Produkt X auf meine Modellierung aus?" oder "Wie kann ich die Debugging-Funktionen in Produkt X zur Verifizierung und Validierung meines Modells nutzen?" So sehr sich ein Dozent auch wünschen mag, mehr "Hintergrundwissen" und allgemeine Informationen zu vermitteln, so sehr schränken Zeitdruck und Kundenwünsche die Möglichkeiten dazu in einem kommerziellen Kurs ein.

Das gleiche Konzept gilt auch für statistische Belange. In Anbetracht der großen Vielfalt an Studenten in einem kommerziellen Kurs ist es nicht ungewöhnlich, dass es Studenten mit wenig oder gar keinem statistischen Hintergrund gibt. Es ist eine Herausforderung, im Rahmen eines relativ kurzen Kurses ausreichende statistische Kenntnisse zu vermitteln. Eine Teillösung besteht darin, sich auf die statistische Analyse zu konzentrieren, die in das zu unterrichtende Produkt eingebaut ist.

Anwendungsbereich

Ähnlich wie in akademischen Kursen sind in öffentlichen kommerziellen Kursen oft Studenten aus vielen Anwendungsbereichen vertreten, aber im Gegensatz zu akademischen Kursen haben kommerzielle Studenten eher ein starkes Interesse und Wissen in einem einzigen Bereich und wenig Interesse oder Bewusstsein für andere Bereiche. Sie erwarten, dass die Unterrichtsmaterialien und Beispiele auf ihr eigenes maximales Verständnis zugeschnitten sind. Dies gilt umso mehr, wenn kommerzielle Kurse privat unterrichtet werden (z. B. vor Ort für einen einzigen Kunden). Ein Kunde aus der Luft- und Raumfahrt möchte zum Beispiel nicht, dass die Schulung mit Beispielen aus dem Gesundheitswesen illustriert wird, sondern mit Beispielen aus der Luft- und Raumfahrt. In einer akademischen Umgebung kann man oft die gleichen Materialien für jede Klasse wiederverwenden, aber im kommerziellen Umfeld ist der Bedarf an individueller Anpassung viel größer.

Zusammenfassung der Herausforderungen in der kommerziellen Ausbildung

Auf den ersten Blick scheinen sich akademische und kommerzielle Simulationskurse zu ähneln, doch in Wirklichkeit gibt es viele Unterschiede. Die unterschiedlichen Hintergründe der Studenten, ihr Vorbereitungsniveau und ihre Konzentration/Intensität in Verbindung mit der Erwartung eines sofortigen Einsatzes bei der Lösung von Problemen in ihrem eigenen Anwendungsbereich machen kommerzielle Kurse zu einer ziemlichen Herausforderung für den Unterricht. Indem wir diese Fragen in dieser Podiumsdiskussion ansprechen, hoffen wir, dass wir Ideen, Ansätze und potenzielle Lösungen austauschen können, um die Lehre im kaufmännischen Bereich einfacher und effektiver zu gestalten.

Die Notwendigkeit von Fallstudien - Andrew Collins und Ying Thaviphoke

Die beiden vorangegangenen Abschnitte haben einen Einblick in die M&S-Ausbildung sowohl aus akademischer als auch aus kommerzieller Sicht gegeben. In diesen Abschnitten wurden einige der technischen Schwierigkeiten bei der Erstellung von Bildungsinhalten in diesen Bereichen hervorgehoben. Die zugrunde liegende Prämisse dieser Abschnitte ist, dass diejenigen, die unterrichtet werden, etwas über M&S lernen wollen. Wie sieht es mit der Ausbildung derjenigen aus, die nichts über M&S wissen oder wenig oder kein Interesse daran haben? Wenn sich M&S ausbreiten soll, müssen neue Menschen auf die Möglichkeiten aufmerksam gemacht werden. Um zu verstehen, wie wir mehr Menschen für M&S sensibilisieren können, haben wir einen Workshop mit M&S-Fachleuten durchgeführt, um zu verstehen, was getan werden kann, um die breitere Öffentlichkeit aufzuklären.

Simulation wird in bestimmten Bereichen (z. B. Militär und Gesundheitswesen) in großem Umfang für die Aus- und Weiterbildung eingesetzt. Allein der US-amerikanische Markt für militärische Simulation und Ausbildung wird für 2016 auf 10,31 Mrd. USD geschätzt (Marketsandmarkets 2016), und es gibt einen expandierenden Markt für Simulationen im Gesundheitswesen, der noch mehr wert sein könnte (Severinghaus 2012). Angesichts dieses phänomenalen Erfolgs in diesen Themenbereichen mag es überraschen, dass M&S nicht überall eingesetzt wird. Die mangelnde Verbreitung der Simulation über ihre traditionellen Einsatzgebiete hinaus könnte mit einigen der Herausforderungen zusammenhängen, denen sich neue Simulationsmodellierer gegenübersehen. Es gibt eine Reihe praktischer Herausforderungen, mit denen die Simulation konfrontiert ist, angefangen bei den finanziellen Ressourcen für die Entwicklung von Simulationsplattformen in einem zunehmend offenen Technologieumfeld (Joshi und Murphy 2007) bis hin zur Verwendung der Visualisierung einer Simulation als rhetorisches Mittel (Collins et al. 2015). Das Verständnis einiger dieser Grenzen wird uns helfen zu verstehen, welche Bildungsanforderungen wir neuen potenziellen M&S-Nutzern bieten müssen und M&S für die breitere Gemeinschaft zugänglicher machen.

Workshop zur Zugänglichmachung von M&S

Um zu verstehen, wie man M&S zugänglicher machen kann, haben wir einen Workshop mit M&S-Experten durchgeführt, um dieses Problem zu verstehen (Thaviphoke und Collins 2019b). Der Workshop fand auf der MODSIM World Conference & Expo 2018 in Norfolk, Virginia, USA, statt. Der Workshop trug den Titel "Simulation for the Common Man: How do We Make M&S Accessible?" Die MODSIM-Konferenz ist eine auf Praktiker ausgerichtete Konferenz, von der wir uns einen praktischen Fokus auf die Fragestellung des Workshops erhofften. Der Workshop wurde in einer kurzen halbtägigen Sitzung durchgeführt, an der etwa 20 Personen teilnahmen. Die Teilnehmer kamen aus verschiedenen M&S-Disziplinen und kamen sowohl aus dem öffentlichen als auch aus dem privaten Sektor. Der Ansatz des Workshops bestand darin, eine verkürzte Version der Entwicklung und Analyse strategischer Optionen (SODA) zu verwenden (Eden und Ackermann 2001).

SODA ist eine Problemstrukturierungsmethode (PSM) (Rosenhead und Mingers 2001). SODA wurde entwickelt, um Personen zu helfen, die problematische Situation zu erkunden, bevor sie eine wichtige Entscheidung treffen (Ackermann und Eden 2001). Obwohl für die gestellte Frage keine Entscheidung erforderlich war, waren wir der Meinung, dass SODA einen strukturierten und systematischen Weg darstellt, um die Frage der Zugänglichkeit zu untersuchen. Der Hauptzweck von SODA besteht nicht darin, als Problemlösungsinstrument zu fungieren, sondern vielmehr darin, eine problematische Situation zu reflektieren - reflektives Problemlösen (Eden 1988). Es ist ein "making-sense"-Werkzeug (Thaviphoke und Collins 2019b). Das Ergebnis des Workshops war eine kognitive Karte. Die kognitive Karte hatte zweiunddreißig Knoten (Konzepte), die wir in sechs Clustern gruppierten und in Abbildung 2 zusammenfassten (Thaviphoke und Collins 2019a).

Die sechs Metakonzepte unserer kognitiven Karte sind Zugänglichkeit, Bewusstsein, einfache Bestimmung des Nutzens, Bildung, multidisziplinär und Verkauf. Die Zugänglichkeit bezieht sich darauf, wie einfach die Techniken für einen Neuling in Bezug auf die Wissensanforderungen und den Ressourcenbedarf zu implementieren sind. Der Bekanntheitsgrad gibt an, inwieweit potenzielle Nutzer über M&S und ihre Möglichkeiten informiert sind. Die einfache Bestimmung der Nützlichkeit ist selbsterklärend. Multidisziplinär bezieht sich darauf, wie sehr M&S in verschiedenen akademischen Bereichen eingesetzt wird. Verkaufen bezieht sich darauf, wie einfach es ist, M&S als Lösung an die Problemverantwortlichen zu verkaufen. Bildung schließlich bezieht sich auf die Verfügbarkeit und Qualität von Lehrmaterial in schriftlicher Form und in Form von Kursen.

Alle sechs Cluster, die in Abbildung 1 dargestellt sind, sind durch Einflusspfeile miteinander verbunden. Diese Einflüsse können sowohl positiv (grün) als auch negativ (rot) sein. Es fällt auf, dass die Bildung mit fünf der sechs Cluster verbunden ist, was ihre Bedeutung für den Zugang zu M&S unterstreicht. Das multidisziplinäre Konzept hatte einen negativen Einfluss. Wir werden uns hier darauf konzentrieren, wie die Simulationsausbildung dazu beitragen kann, die Nützlichkeit von Simulationen leichter zu bestimmen und wie sie die Zugänglichkeit fördert.

Welches Konzept lag also dem pädagogischen Metakonzept zugrunde? Es war die Notwendigkeit von Fallstudien. Fallstudien liefern Beweise für die Nützlichkeit von M&S. Sie geben auch einen Einblick in die Grenzen von M&S; die Grenzen von M&S zu kennen, ist etwas, was ein neuer potenzieller Nutzer höchstwahrscheinlich wissen möchte. Es überrascht nicht, dass das Konzept der Notwendigkeit von Fallstudien stark mit der Zugänglichkeit und der Einfachheit der Bestimmung des Nutzens von M&S verbunden war. Daher sind wir zu dem Schluss gekommen, dass mehr Fallstudien erforderlich sind, um die Zugänglichkeit von M&S zu erhöhen. Warum sind Fallstudien wichtig?

Die Nützlichkeit von Simulationen lässt sich nur schwer bestimmen. Simulationen sind in der Regel große "Black Boxes", deren Entwicklung eine ganze Reihe von Fähigkeiten erfordert (Konzeptionsmodell, Programmierung, Testen usw.). Es ist schwierig zu zeigen, wie eine Simulation direkt für das Problem eines Interessenvertreters von Nutzen sein kann, da das Ergebnis einer Simulation nicht unbedingt eine einfache Antwort auf ein bestimmtes Problem liefert. Eine Simulation kann ein konzeptionelles Verständnis vermitteln, insbesondere von komplexen Situationen, und es ist schwierig, dieses konzeptionelle Verständnis in einen Nutzen zu quantifizieren. Diese fehlende Quantifizierung des Nutzens macht es schwierig, den Return on Investment (ROI) von Simulationen zu bestimmen, und es gibt keine allgemein akzeptierten Methoden zur Ermittlung des ROI einer Simulation (Oswalt et al. 2012).

Jemand, der neu in die Simulation einsteigt, muss eine hohe Investition tätigen, sowohl in Bezug auf Zeit als auch auf Ausrüstung, bevor er in der Lage ist, eine Simulation praktisch zu nutzen, um seine Probleme zu verstehen. Sie müssen diese Investition tätigen, ohne sich auf ROI-Zahlen verlassen zu können, und sie müssen sich auf das Wort des Simulationsmodellierers verlassen, dass es sich um ein nützliches Werkzeug handelt. Neue Simulationsanwender müssen also einen "Vertrauensvorschuss" leisten, indem sie ihre Ressourcen in die neue Simulationstechnik investieren. Dies ist keine ideale Situation für die Gewinnung neuer Simulationsmodellierer. Es reicht nicht aus, von den Entscheidungsträgern zu erwarten, dass sie die Simulation nutzen, weil die Simulationsgemeinschaft sie für großartig hält. Es gibt viele Gemeinschaften, die ihre Ideen für "großartig" und wahr halten (z. B. die jüngste Bewegung der flachen Erdbewohner). Es gibt auch solche, die alternative Simulationsansätze anpreisen und hohe Erträge bei geringen Investitionen versprechen, d. h. die 80 %-Lösung (Collins 2012). Das "Verkaufen" von Simulation findet in einem überfüllten Markt von Ideen statt. Wir müssen den Entscheidungsträgern zeigen, dass Simulation großartig und - was noch wichtiger ist - nützlich ist, und zwar anhand konkreter Beweise. Wir argumentieren, dass die Bereitstellung detaillierter Fallstudien der Schlüssel zu diesem Nachweis ist, und wir glauben, dass dies der Grund dafür ist, dass Fallstudien ein so wichtiges Konzept in unserem Bildungs-Metakonzept in der kognitiven Karte waren.

Was verstehen wir unter Fallstudien?

Mit Fallstudien meinen wir die Details der Entwicklung tatsächlicher Simulationen, die tatsächlich verwendet wurden, um echten Entscheidungsträgern zu helfen. Nicht die Spielzeugfälle, die in unseren Simulationslehrbüchern enthalten sind. Wir glauben, dass wir durch die Erstellung einer Reihe von detaillierten Fallstudien, die sowohl die Stärken als auch die Schwächen einer Simulation hervorheben, den Beweis für den Wert von M&S erbringen können.

Eine Reihe von Fallstudien ist erforderlich, weil ein Entscheidungsträger einen Fall studieren möchte, der dem Problem, mit dem er konfrontiert ist, relativ nahe kommt, damit er Fragen beantworten kann wie: Ist die Simulation für mein Problem geeignet? Was sind ihre Nachteile?

Manche mögen argumentieren, dass moderne Simulationsentwicklungsplattformen es einem neuen Benutzer leicht machen, eine Simulation zu erstellen, und dass ein potenzieller Simulationsbenutzer seine Ideen durch einfach erstellte Simulationen erkunden kann. Wir bestreiten diese Tatsache nicht, aber es besteht ein großer Unterschied zwischen einer Spielzeugsimulation, die man mit einem Standard-Softwarepaket erstellen kann, und einer Simulation, die nützliche Erkenntnisse zu einem Problem liefert, mit dem jemand konfrontiert ist. Einfache Modelle sind nützlich, wenn der Entscheidungsträger die Entscheidung treffen muss, Zeit zu investieren, um zu lernen, wie man eine nützliche Simulation erstellt, und es gibt jede Menge Simulationsschulungstools (Padilla et al. 2016); sie sind nicht unbedingt nützlich, um zu bestimmen, ob die endgültige Simulation tatsächlich nützlich sein wird. Daher argumentieren wir, dass in unserer Gemeinschaft bessere Simulationsfallstudien benötigt werden.

Einige haben bereits einen Fallstudienansatz verwendet, um neuen Nutzern den Nutzen von Simulationen zu zeigen. Das Einführungsbuch von Wilensky und Rand (2015) über agentenbasierte Modellierung und Simulation ist praktisch eine Fallstudie nach der anderen, was einen anderen Ansatz als die übliche technische Entwicklung in den ABMS-Lehrbüchern darstellt (Macal und North 2013).

Probleme mit Fallstudien

Die Verwendung von Fallstudien ist nicht unproblematisch. Es gibt eine Reihe von Problemen bei der Ableitung und Umsetzung von Fallstudien, darunter die Frage, wie Fallstudien in einen formalen Lehrplan integriert werden können, und die Ableitung von Fallstudien, die universell für alle potenziellen Nutzer von Simulationen anwendbar sind.

Das Studium einer Fallstudie erfordert Zeit und erfordert möglicherweise einen erfahrenen Ausbilder. Eine Fallstudie aus der realen Welt im Detail durchzugehen, kann länger dauern als die übliche Unterrichtszeit oder die Dauer eines Workshops. Dies könnte bedeuten, dass Fallstudien in den Unterricht an der Universität aufgenommen werden müssen. Das Fach Modellierung und Simulation hat viele Themen, die in einem formalen Lehrplan abgedeckt werden müssen (Leathrum et al. 2017), und die Aufnahme eines Fallstudienkurses könnte nicht möglich sein, insbesondere wenn man die Akkreditierungsanforderungen berücksichtigt, die ein Simulationskurs auf Universitätsebene erfordern könnte. Einige würden argumentieren, dass es für Simulationsstudenten wichtigere Dinge als Fallstudien gibt, z. B. die Grundlagen des Fachs (Padilla et al. 2011). Wenn also eine Fallstudie zu viel Zeit erfordert, um ihren Nutzen wirklich zu erforschen, verlangen wir von einem potenziellen Simulationsmodellierer wiederum, dass er viel Zeit investiert, um den Nutzen der Simulation zu ermitteln.

Nicht alle Nutzer von Simulationen haben den gleichen akademischen Hintergrund. Der Einsatz von Simulationen reicht von der Technik über das Gesundheitswesen bis hin zum Bildungswesen. Jedes Fachgebiet hat seine eigenen Eigenheiten, Erwartungen und seine eigene Terminologie. So haben sich beispielsweise Ingenieure für die Verwendung der Unified Modeling Language (UML) als Standardmethode zur Darstellung agentenbasierter Modelle ausgesprochen (Bersini 2012), während Sozialwissenschaftler für das ODD-Protokoll zur Darstellung agentenbasierter Modelle plädierten (Grimm et al. 2010). UML ist ein Knoten-Bogen-Ansatz, den Systemingenieure zu lesen und zu unterbrechen gewohnt sind. Das ODD-Protokoll ist ein prosaischer Ansatz, der eher für Geistes- und Sozialwissenschaftler geeignet ist (Collins et al. 2015). Verschiedene Fächer haben also unterschiedliche Anforderungen an ihre Standards, was es schwierig macht, einen universellen, versuchbaren Ansatz zu schaffen, der von allen geschätzt wird (Collins et al. 2012; Turnitsa et al. 2012). Wir sind der Meinung, dass dies auch für M&S-Fallstudien gilt und dass es schwierig ist, Fallstudien zu finden, die für alle potenziellen Simulationsanwender von universellem Nutzen sind. Daher könnte ein großer Pool von Fallstudien erforderlich sein.

Als "Gläubiger" an die Macht der Simulation kann es schwierig sein, sich unsere Welt vor der Simulation vorzustellen. Die Simulation hat uns einen immensen Nutzen für das Verständnis der komplexen Zusammenhänge um uns herum gebracht; es kann jedoch schwierig sein, diesen Nutzen einem Laien zu vermitteln. Die Entwicklung detaillierter pädagogischer Fallstudien ist zwar nicht unproblematisch, könnte aber ein Schritt in diese Richtung sein, um anderen zu helfen, den Nutzen der Simulation zu verstehen und die Simulation besser zugänglich zu machen.

Die Auswirkungen auf die Wirtschaft

Schlussfolgerung

In diesem Papier werden drei Standpunkte zu den Problemen der Simulationsausbildung dargelegt. Es wird das Problem der Entwicklung eines Grundstudiums für M&S, das Problem der Vermittlung von maßgeschneiderten Simulationsfähigkeiten in einem nicht-universitären Umfeld und das Problem der Bereitstellung von M&S-Ausbildung für Nicht-Anwender diskutiert, um M&S zugänglicher zu machen. Aus dieser Diskussion ergaben sich einige Themen, darunter die Probleme, neue Leute für die Simulation zu gewinnen (sowohl für die Rekrutierung von Hochschulprogrammen als auch um neue Unternehmen dazu zu bringen, den Einsatz von Simulationen in Betracht zu ziehen); und das Problem der Entwicklung von Lehrmaterial, wenn die Studenten aus sehr unterschiedlichen Hintergründen und Erfahrungsstufen kommen.

In der abschließenden Diskussion wird die Verwendung von detaillierten Fallstudien befürwortet. Obwohl das Studium von Fallstudien zeitaufwendig ist, kann es sowohl für die akademische als auch für die kommerzielle Ausbildung von großem Nutzen sein. In der akademischen Ausbildung können echte Fallstudien, die in den Lehrplan eingebettet sind, das Problem lösen, dass das traditionelle Lehrbuch nicht auf die aktuelle Situation in der realen Welt eingehen kann. Die Studierenden haben die Möglichkeit zu erforschen, wie der Problemlösungsprozess unter Verwendung von M&S-Wissen tatsächlich abläuft. Andererseits können erfolgreiche Fallstudien einen besseren Einblick in die erwarteten Ergebnisse der M&S-Anwendung für potenzielle Kunden in der kommerziellen Ausbildung geben. Wie bereits erwähnt, besteht eine hohe Erwartung an die unmittelbare Nutzung in einem kommerziellen Umfeld. Die Ergebnisse des in diesem Beitrag erwähnten Workshops bestätigten, dass in der M&S-Gemeinschaft mehr Fallstudien benötigt werden.

Danksagungen

Die Autoren möchten sich bei allen Teilnehmern des MODSIM World-Workshops bedanken, aus dem dieses Papier stammt. Sie haben ihr Fachwissen und ihre Erkenntnisse zur Verfügung gestellt, die weit über das hinausgehen, was die Autoren allein hätten schaffen können.

Biographien der Autoren

ANDREW COLLINS ist Assistenzprofessor an der Old Dominion University in der Abteilung für Engineering Management und Systems Engineering. Er hat einen Doktortitel in Operations Research von der University of Southampton, und sein Grundstudium in Mathematik absolvierte er an der University of Oxford. Er hat mehr als 80 von Fachleuten begutachtete Artikel veröffentlicht. Seine Projekte wurden mit rund 5 Millionen Dollar gefördert. Dr. Collins hat mehrere Forschungssimulationen entwickelt, darunter eine preisgekrönte Untersuchung über die Ansteckung durch Abschottung, die soziale Netzwerke einbezog. Seine E-Mail Adresse lautet:ajcollin@odu.edu. Seine Website und sein vollständiger Lebenslauf finden sich unterwww.drandrewjcollins.com.

JAMES F. LEATHRUM, JR. ist außerordentlicher Professor in der Abteilung für Modellierung, Simulation und Visualisierungstechnik an der Old Dominion University. Er hat einen Doktortitel in Elektrotechnik von der Duke University. Er ist der Hauptberater des ersten Studiengangs für Modellierung und Simulationstechnik. Zu seinen Forschungsinteressen gehören diskrete Ereignissimulation, verteilte Simulation, Simulationsarchitekturen und deren Anwendungen. Er leitet das Collaborative Autonomous Systems Lab, ein gemeinsames Labor für Hochschulabsolventen und -studenten mit dem Schwerpunkt auf Forschungserfahrungen für Studierende im Grundstudium. Seine E-Mail Adresse lautetjleathru@odu.edu.

DAVID STURROCK ist Vice President of Operations bei Simio, LLC, einem Unternehmen für Simulationssoftware mit Sitz in Pittsburgh, USA. Er ist verantwortlich für Design, Entwicklung, Support und Training für Simio Simulations- und Planungsprodukte. Ähnliche Positionen hatte er bereits bei Systems Modeling, Rockwell Automation und Inland Steel inne. Er verfügt über umfangreiche Erfahrungen in der Produktentwicklung, im Produktmanagement, in der Zusammenarbeit mit Kunden und Geschäftspartnern sowie in der Anwendung von Simulation und Scheduling in einer Vielzahl von Anwendungen. Er hat nachweislich Erfolge auf dem Markt erzielt. Diese E-Mail Adresse istdsturrock@simio.com.

YING THAVIPHOKE ist Doktorand an der Old Dominion University in der Abteilung für Engineering Management und Systems Engineering. Seine Forschungsinteressen sind Problemstrukturierungsmethoden, Entscheidungsanalyse und die Analyse komplexer Systeme. Seine E-Mail Adresse lautetythaviph@odu.edu.

Referenzen

ABET - Engineering Accreditation Commission. 2012. Criteria for Accrediting Engineering Programs. http://www.abet.org, abgerufen am 18. Mai 2019.

Ackermann, F. und C. Eden. 2001. "SODA - Journey Making and Mapping in Practice". In Rational Analysis in a Problematic World Revisited, herausgegeben von J. Rosenhead, und J. Mingers, 43-61. Chichester, Vereinigtes Königreich: John Wiley & Sons Inc.

Bersini, H. 2012. "Uml for Abm". Journal of Artificial Societies and Social Simulation 15(1):9.

Collins, A. J. 2012. "Which Is Worse: Large-Scale-Simulationen oder die 80%-Lösung?". SCS M&S Magazine 4(10):27-38.

Collins, A. J., D. Knowles Ball, und J. Romberger. 2015. "A Discussion on Simulations' Visualization Usage". In Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference, edited by L. Yilmaz, W. K. V. Chan, I. Moon, T. M. K. Roeder, C. Macal, and M. D. Rossetti, 2827-2835. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.

Collins, A. J., D. Meyr, S. Sherfey, A. Tolk, und M. Petty. 2012. "Der Wert von Modellierungs- und Simulationsstandards". In Proceedings of the AutumnSim 2012, Conference on Education and Training Modeling and Simulation (ETMS'12), edited by A. Abhari and M. Davoudpour, 1-8. San Diego, CA: Gesellschaft für Modellierung und Simulation International.

Collins, A. J., M. Petty, D. Vernon-Bido, und S. Sherfey. 2015. "Call to Arms: Standards for Agent-Based Modeling and Simulation". Journal of Artificial Societies and Social Simulation 18(3):1-12.

Eden, C. 1988. "Cognitive Mapping". Europäische Zeitschrift für operationelle Forschung 36(1):1-13.

Eden, C., und F. Ackermann. 2001. "SODA - Die Prinzipien". In Rational Analysis for a Problematic World Revisited: Problem Structuring Methods for Complexity, Uncertainty and Conflict, herausgegeben von J. Rosenhead und J. Mingers, 21-41. Chichester, UK: John Wiley & Sons.

Grimm, V., U. Berger, D. L. DeAngelis, J. G. Polhill, J. Giske, und S. F. Railsback. 2010. "Das Odd-Protokoll: A Review and First Update". Ecological Modelling 221(23):2760-2768.

Joshi, B., und C. Murphy. 2007. "Sind Sie bereit? Die Herausforderung der offenen Technologieentwicklung". In Proceedings of The Interservice/Industry Training, Simulation & Education Conference (I/ITSEC), November 26th-29th, Orlando, Florida, 1-11.

Leathrum, J. F., und R. R. Mielke. 2012. "Outcome-Based Curriculum Development for an Undergraduate M&S Program". In Proceedings of the AutumnSim 2012, Conference on Education and Training Modeling and Simulation (ETMS'12), edited by A. Abhari and M. Davoudpour, 48-53. San Diego, CA: Gesellschaft für Modellierung und Simulation International.

Leathrum, J. F., R. R. Mielke, A. J. Collins, und M. A. Audette. 2017. "Proposed Unified Discrete Event Simulation Content Roadmap for M&S Curricula". In Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference, edited by W. K. V. Chan, A. D'Ambrogio, G. Zacharewicz, N. Mustafee, G. Wainer, and E. Page, 4300-4311. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.

Macal, C. M., und M. J. North. 2013. "Erfolgreiche Ansätze für den Unterricht in agentenbasierter Simulation". Journal of Simulation 7(1):1- 11.

Marketsandmarkets. 2016. Military Simulation and Training Market by Application (Airborne Simulation, Naval Simulation, Ground Simulation), Training Type (Live Training, Virtual Training, Constructive Training, Gaming Simulation Training), and Region - Global Forecast to 2021. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/military-simulation-virtualtraining- market-661.html, accessed 18th May 2019.

McKenzie, F., R. Mielke, and J. Leathrum. 2015. "A Successful EAC-ABET Accredited Undergraduate Program in Modeling and Simulation Engineering (M&SE)". In Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference, edited by L. Yilmaz, W. K. V. Chan, I. Moon, T. M. K. Roeder, C. Macal, and M. D. Rossetti, 3538-3547. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.

McKenzie, F. D. 2015. "Preparing for the EAC-ABET Visit for a Novel Undergraduate Program in Modeling and Simulation Engineering". In Proceedings of the 13th Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions (LACCEI) Annual International Conference, July 29th-31st, Santo Domingo, Dominican Republic, 1-11.

Mielke, R., M. Scerbo, K. Gaubatz und G. Watson. 2009. "Ein Modell für die multidisziplinäre Graduiertenausbildung in Modellierung und Simulation". Internationale Zeitschrift für Simulation und Prozessmodellierung. 5(1):3-13.

Mielke, R. R., J. F. Leathrum, und F. D. McKenzie. 2011. "Ein Modell für die universitäre Ausbildung in Modellierung und Simulation". M&S Journal. 6(3):14-23.

Nationaler Forschungsrat. 2006. Defense Modeling, Simulation, and Analysis: Meeting the Challenge. Washington, DC: The National Academies Press.

Nationale Wissenschaftsstiftung. 2006. "Simulationsgestützte Ingenieurwissenschaft". Report of the National Science Foundation Blue Ribbon Panel on Simulation-Based Engineering Science, National Science Foundation, Washington, DC.

Nutaro, J. 2011. Building Software for Simulation: Theory and Algorithms with Applications in C++. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Oren, T. 2005. "Auf dem Weg zum Wissenskörper der Modellierung und Simulation". In Proceedings of the Interservice/Industry Training, Simulation and Education Conference (I/ITSEC), November 28th-December 1st, Orlando, FL, 1-19.

Oswalt, I., S. Feinberg, T. Cooley, S. Gordon, W. Waite, E. Waite, G. Lightner, und R. Severinghaus. 2012. "Berechnung der Investitionsrendite für Modellierung und Simulation im US-Verteidigungsministerium". M&S Journal (Fall):4-15.

Padilla, J. J., S. Y. Diallo, und A. Tolk. 2011. "Do We Need M&S Science?". SCS M&S Magazine 4(8):161-166.

Padilla, J. J., C. J. Lynch, S. Y. Diallo, R. J. Gore, A. Barraco, H. Kavak, and B. Jenkins. 2016. "Using Simulation Games for Teaching and Learning Discrete-Event Simulation". In Proceedings of the 2016 Winter Simulation Conference, edited by T. M. K. Roeder, P. I. Frazier, R. Szechtman, E. Zhou, T. Huschka, and S. E. Chick, 3375-3384. Piscataway, New Jersey: Institut der Elektro- und Elektronikingenieure, Inc.

Petty, M. 2006. "Graduate Modeling and Simulation Overview Course". Technischer Abschlussbericht: Vertrag N00014-031-0948, Defense Modeling and Simulation Office, Alexandria, VA.

Rashidi, H. 2017. "Discrete Simulation Software: a Survey on Taxonomies". Journal of Simulation 11(2),174-184.

Rogers, R. 1997. "What Makes a Modeling and Simulation Professional: The Concencus View from One Workshop". In Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference, herausgegeben von S. Andradóttir, K. J. Healy, D. H. Withers, und B. L. Nelson, 1375-1382. Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.

Rosenhead, J. und J. Mingers. 2001. Rational Analysis for a Problematic World Revisited: Problemstrukturierende Methoden für Komplexität, Ungewissheit und Konflikte. 2. Auflage. Chichester: Wiley.

Scott, R. C. 2007. "HR 4165 - To Provide Grants to Encourage and Enhance the Study of Modeling and Simulation at Institutions of Higher Education". The Congressional Record, Kongress der Vereinigten Staaten, Washington, DC.

Severinghaus, R. 2012. "Simulation in Healthcare - What Is Holding Us Back?". In Proceedings of The Interservice/Industry Training, Simulation & Education Conference (I/ITSEC), December 3rd-6th, Orlando, Florida, 1-11.

Thaviphoke, Y., und A. J. Collins. 2019a. "Applying SODA to the Modeling and Simulation Accessibility Problem". In Proceedings of the 2019 IISE Annual Conference, May 18th-21st, Orlando, FL, 1-6.

Thaviphoke, Y., and A. J. Collins. 2019b. "Simulation for the Common Man: How Do We Make M&S Accessible?". In Proceedings of the MODSIM World 2019 Conference, April 22nd-24th, Norfolk, VA, 1-7.

Turnitsa, C. D., A. J. Collins, D. Meyr, and S. Sherfey. 2012. "Finanzielle Auswirkungen von Modellierungs- und Simulationsstandards: Practical Aspects and Theoretical Analysis". In the Proceedings of the Spring 2012 Simulation Interoperability Workshop, March 26th-30th, Orlando, FL, 164-172.

Wilensky, U. und W. Rand. 2015. An Introduction to Agent-Based Modeling: Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with Netlogo. Cambridge, MA: MIT Press.