El desafío
por Andrew J. Collins, Ying Thaviphoke, James F. Leathrum, Jr, David Sturrock
Tal y como se presentó en la Winter Simulation Conference 2019
Este artículo adopta tres puntos de vista diferentes sobre los problemas a los que se enfrenta el desarrollo de material educativo de Modelado y Simulación (M&S). Se discuten dos entornos educativos - académico y comercial. La ponencia comienza con un análisis de la creación del programa universitario de ingeniería de M&S en la Old Dominion University. A continuación, se examina la enseñanza en un entorno comercial y se analizan los retos y las posibles conexiones entre ambos entornos. Las cuestiones asociadas que han surgido en la comunidad de M&S, especialmente el problema de la accesibilidad, se discuten a través de los resultados de un taller. Existe una estrecha relación entre la educación en M&S y la facilidad para determinar la utilidad de M&S (es decir, la evidencia del éxito en las aplicaciones de M&S). Este artículo aboga por la elaboración y utilización de estudios de casos detallados en las aulas de M&S. Cuantos más estudios de casos (tanto de éxito como de no éxito), mayores serán las posibilidades de comprender distintos tipos de problemas complejos.
Introducción
Aunque a menudo tendemos a pensar en la "educación" en términos de educación formal ofrecida por colegios y universidades (Académica), la educación fuera de estos límites (Comercial) también es significativa. Tanto la académica como la comercial tienen sus propias exigencias. Uno de los objetivos más importantes de un entorno académico es formar graduados que estén preparados para trabajar en una industria, mientras que la educación en un entorno comercial gravita hacia la resolución de problemas específicos. La formación en M&S no es una excepción. Es necesario asegurarse de que los participantes (es decir, los estudiantes) dispongan de los conocimientos generales necesarios para comprender el concepto de M&S en el mundo académico. Por otro lado, en el ámbito comercial, es necesario asegurarse de que los participantes (es decir, el personal) adquieran las habilidades necesarias para resolver problemas específicos. Este artículo analiza algunos de los retos a los que se enfrentan los desarrolladores de contenidos educativos en estos dos entornos y concluye señalando algunas de sus similitudes.
El resto del documento se divide en tres secciones, cada una de ellas escrita por un autor diferente. En la primera sección se examinan los problemas que plantea el desarrollo de un programa de licenciatura en ciencias y tecnología. A continuación, se analizan los retos a los que se enfrenta el entorno educativo de la simulación comercial. La última sección trata de la accesibilidad y la necesidad de buenos estudios de casos de simulación y simulación. Por último, se presentan las conclusiones.
La solución
Enseñanza académica de la simulación y el simulacro en ingeniería - James Leathrum
El análisis de esta sección se realiza desde la perspectiva de la creación del primer programa de licenciatura en ingeniería de modelado y simulación en la Universidad Old Dominion (ODU) y su impacto en el programa de posgrado asociado. El programa de posgrado es relativamente maduro, ya que graduó a su primer estudiante en 1999, mientras que el programa de grado es relativamente nuevo, ya que graduó a sus primeros estudiantes en 2013. El programa se esfuerza por ser un programa de ingeniería en el que los graduados sean capaces de apoyar a otros campos de la ciencia/ingeniería/economía para comprender y predecir el comportamiento de sistemas de interés.
Plan de estudios
El programa de licenciatura se desarrolló como resultado de varias tendencias en el gobierno (NSF 2006; NRC 2006; Scott 2007) y la literatura predominante (Rogers 1997; Petty 2006; Mielke 2009). En (Leathrum y Mielke 2012; Mielke et al. 2011; McKenzie et al. 2015), se presentaron los diversos factores que influyeron en el diseño del plan de estudios. Los factores incluyen el M&S Body of Knowledge (Oren 2005), un consejo asesor industrial (incluye miembros de la industria y el gobierno), el Consejo de Acreditación de Ingeniería y Tecnología (ABET) (McKenzie 2015; ABET 2012), las necesidades internas de investigación y los requisitos de educación general de la universidad. A menudo se trata de influencias opuestas; por ejemplo, los requisitos de educación general de la universidad restan horas de crédito que podrían haberse empleado para dar una mejor o mayor cobertura a temas como el álgebra lineal y el modelado basado en agentes.
Nuestro objetivo para el desarrollo curricular era producir un graduado bien equilibrado. Se buscó un equilibrio entre
- Conceptos básicos de M&S - paradigmas de modelado y simulación: evento discreto, continuo y Monte Carlo (aunque Monte Carlo recibe un tratamiento mínimo - debido a las limitaciones de horas de contacto),
- Análisis: modelado de datos de entrada, probabilidad y estadística, generación de números aleatorios, análisis de resultados y verificación y validación.
- Diseño de software de simulación: aplicación, ejecución y diseño y desarrollo de herramientas de simulación.
El plan de estudios desarrollado se ilustra en la figura 1. Además, se consideró importante exponer a los estudiantes a campos de aplicación, ya que M&S es realmente una disciplina de apoyo. Por lo tanto, se exige a los estudiantes que cursen asignaturas optativas de nivel superior en un campo de su elección relacionado con la supervisión y el control. Las asignaturas optativas deben ser aprobadas por un asesor para garantizar que proporcionan una experiencia adecuada. Las áreas de aplicación elegidas con frecuencia incluyen la física, la biología, la ingeniería biomédica y los sistemas autónomos. Para ayudar en este proceso, el estudiante puede utilizar estos cursos para satisfacer una concentración, con ejemplos como la fabricación digital, la ciberseguridad, el transporte y los juegos serios. También suelen optar por reforzar sus competencias básicas en matemáticas e informática. Estos cursos refuerzan su capacidad para comunicarse con expertos en la materia.
Los estudiantes del programa de licenciatura son muy solicitados por las empresas. Antes de graduarse, los estudiantes están obteniendo múltiples oportunidades de prácticas, con frecuencia tenemos más solicitudes de prácticas que estudiantes. También vemos un alto porcentaje de estudiantes que cursan estudios de posgrado. Los que optan por entrar en la fuerza de trabajo están encontrando empleo en diversas industrias (construcción naval, transporte, simulación, contratistas del gobierno, etc.), así como el gobierno, especialmente la Marina (ODU está en Norfolk, VA, que es una ciudad de la Marina). La clase de graduados de 2017 (la más reciente de la que se dispone de datos completos) tenía un 100 por ciento que tenía un trabajo o continuaba en la escuela de posgrado después de la graduación. El sesenta por ciento de la clase de 2020 ha tenido oportunidades de prácticas dentro del campo de M&S.
Problemas educativos encontrados
Por desgracia, no todo es de color de rosa. La enseñanza de un programa universitario de M&S plantea una serie de problemas. A continuación se examinan varios problemas particularmente difíciles.
Práctica frente a educación clásica
Siempre que se crea un nuevo plan de estudios, surge el problema de encontrar material didáctico adecuado para los cursos. Al principio, esto no parecía ser un problema importante, ya que los programas de grado de M&S han existido durante décadas. Una excepción es que los programas de posgrado no suelen abordar el desarrollo de software, lo que se traduce en una falta de libros de texto. Un libro de texto de ejemplo (Nutaro 2011) guía al estudiante a través del desarrollo de software para una simulación de eventos discretos, sin embargo, no aborda la creación de un ejecutivo de simulación reutilizable, lo que requiere el conocimiento de conceptos de programación que no se enseñan a menudo, incluso en un programa de pregrado de ciencias de la computación - un concepto de ejemplo son los patrones de comandos para encapsular las llamadas a métodos para su futura ejecución.
Un problema mayor surgió cuando se hizo evidente que el material educativo existente no necesariamente aborda el estado actual de M&S. Un ejemplo es la simulación de eventos discretos, donde originalmente seguimos el material clásico generado desde el campo de la ingeniería industrial. Pero pronto surgieron varios problemas. En primer lugar, los modelos de colas utilizados no se traducen bien a todos los campos, como la simulación de circuitos digitales. En segundo lugar, el material se basa principalmente en la enseñanza de la visión del mundo de la programación de eventos, que se centra en la ejecución de eventos que modifican el estado del sistema y programan nuevos eventos en un momento en el tiempo. Sin embargo, Rashidi (2017) ha demostrado que la mayoría de la industria utiliza la visión del mundo de interacción de procesos, siendo la programación de eventos la segunda más prevalente. La interacción de procesos se centra en los procesos o en el flujo lógico de entidades a través del sistema. Esto ha requerido reconsiderar el material enseñado, esperemos que sin crear una mayor cantidad de contenido. Hemos tratado de encontrar lo común entre las visiones del mundo con fines didácticos en lugar de tratarlas como conceptos claramente diferentes (Leathrum et al. 2017). Sin embargo, hay poca literatura educativa para apoyar este esfuerzo.
Impacto en el plan de estudios de posgrado
A medida que nuestros estudiantes universitarios completan su grado, es deseable darles opciones para continuar su educación. Algunos han cursado estudios en otras disciplinas, como sistemas autónomos, transporte e incluso medicina. Para aquellos que desean continuar en el campo de la M&S, era deseable adaptar nuestro programa de postgrado para apoyar a esos estudiantes. Por desgracia (o por suerte, según se mire), los estudiantes de licenciatura estaban sobrecualificados para nuestro propio programa de máster. El resultado fue la mejora del programa de posgrado. Esto era cada vez más necesario incluso sin el programa de licenciatura, ya que el estudiante medio que entraba en el programa era incapaz de soportar gran parte de los esfuerzos de investigación en curso, especialmente los que implicaban el desarrollo de software. Se crearon cursos acelerados de nivelación para que los estudiantes de otras disciplinas alcanzaran un nivel aceptable antes de empezar el programa básico, lo que permitió a nuestros propios estudiantes de licenciatura beneficiarse del programa de posgrado, sin pasar por los cursos de nivelación.
Contratación
La contratación ha sido el problema más difícil que se ha planteado en el desarrollo del programa de licenciatura. El programa de posgrado siempre se ha basado en las necesidades de la industria, el gobierno y la investigación, según las experiencias de los estudiantes potenciales, ya sea como estudiantes universitarios o como estudiantes que regresan a la universidad para obtener un título basado en las necesidades del lugar de trabajo. Sin embargo, los potenciales estudiantes universitarios no conocen ni entienden las M&S. Las ideas preconcebidas tienden a estar influidas por los juegos y no aprecian la ingeniería implicada.
Las dificultades de captación incluyen la educación del público y los obstáculos y expectativas institucionales. Cuando se habla con los estudiantes potenciales, el principal esfuerzo es educarles en lo que es la ingeniería de M&S, un problema con el que no se encuentran otros programas de ingeniería (aunque los estudiantes potenciales no entienden realmente las otras disciplinas, sólo creen que las entienden y por eso están interesados). Sin embargo, una vez que se tiene acceso a los estudiantes, no es difícil entusiasmarlos con las posibilidades.
Pero el acceso a los estudiantes es el segundo obstáculo que se aborda mejor con recursos institucionales. Si la universidad no está dispuesta a proporcionar recursos para acceder a los estudiantes, ya sea en persona o a través de los medios de comunicación, resulta difícil para un programa autofinanciar esos esfuerzos. La ODU tiene un programa académico único que debería venderse bien en todo el país, pero que requiere el acceso a bases de datos de estudiantes cualificados para la comunicación directa o el acceso a los medios de comunicación para las comunicaciones de difusión. Además, los académicos de ingeniería no están bien cualificados en el campo de la publicidad, especialmente con la rápida evolución del campo de la comunicación con los adolescentes a través de los medios sociales.
Por último, hemos observado el impacto de las percepciones internas de los estudiantes sobre el programa. Al principio, los estudiantes consideraban que el programa era difícil, por lo que el número de alumnos era bajo, pero de gran calidad. Luego hubo un cambio en el que los estudiantes parecían ver el programa como el más fácil, lo que resultó en un mayor número de inscripciones, pero una mayor deserción debido a la mala preparación de los estudiantes. Ahora la percepción ha vuelto a ser de dificultad, pero con estudiantes de gran calidad, aunque en mayor número. Se cree que esta fluctuación se debe a un asesoramiento externo defectuoso (división de primer año) y a las interacciones entre compañeros. El asesoramiento se ha solucionado, pero las interacciones entre compañeros son más difíciles de abordar. El atractivo para los estudiantes de alta calidad se pone de relieve por el hecho de que en su corto tiempo de existencia, el programa ha graduado a dos estudiantes premiados como los mejores estudiantes de ingeniería en la universidad, a pesar de que el estudiante tiene una fracción del tamaño de los otros programas.
Interés por la informática
Otro problema que se plantea en la ODU es conseguir que los ingenieros se interesen por la computación. Desafortunadamente, el curso de informática de primer año no tiene prerrequisitos de matemáticas, por lo que el material del curso es de poco interés para los estudiantes de ingeniería y muchos estudiantes salen perdiendo el interés por el lado computacional de la ingeniería, un problema que ha sufrido la ingeniería informática. Un intento de resolver este problema ha comenzado con la enseñanza en ingeniería de su propio curso de programación para estudiantes de primer año. En él, las tareas de programación de los estudiantes se centran en resolver problemas de ingeniería, como el control robótico, la encriptación de datos, la programación de máquinas de estados y el análisis de datos. El resultado es que, aunque es más difícil, los estudiantes ven la conexión con la ingeniería. Esta idea fue bien recibida por otros programas de ingeniería, ya que les ofrecía la oportunidad de influir en el contenido para incluir una introducción a MATLAB.
Enseñanza a distancia
El momento de la creación del programa de licenciatura coincidió con una iniciativa de la universidad para crear programas de enseñanza a distancia. Al ser un programa nuevo, la universidad lo vio como un candidato perfecto para un programa de aprendizaje a distancia. Esto tenía pros y contras. Los pros están relacionados con el apoyo institucional a la contratación, ya que la formación a distancia ha sido el único soporte publicitario. Los contras se refieren a las dificultades de trabajar en línea mientras se sigue desarrollando el programa. Creemos que hemos tenido éxito con los contenidos en línea, pero sincrónicos, aunque sólo dentro de lo que controlamos. Hemos perdido parte del apoyo de la enseñanza a distancia, ya que no podemos ofrecer el programa completo en línea porque dependemos de otros programas para las matemáticas y las ciencias, y si ellos no están dispuestos a ofrecer contenidos en línea, no podemos anunciar que todo el programa está en línea.
Acreditación ABET
Ser el primer programa de una nueva disciplina de ingeniería plantea retos relacionados con la acreditación. La acreditación es importante para establecerse como un programa de ingeniería legítimo. Se remite al lector a (McKenzie et al. 2015; McKenzie 2015) para más detalles sobre este proceso. Pero en resumen, un nuevo programa en una nueva disciplina debe ser acreditado como un programa de ingeniería general en ausencia de una categoría ABET establecida. Esto crea obstáculos adicionales en el proceso. Nos quedamos muy sorprendidos y satisfechos al recibir la acreditación completa (6 años) sin ninguna preocupación como resultado de la primera visita. Sin embargo, es crucial planificar el desarrollo del plan de estudios para ABET, con el fin de garantizar que todas las áreas de contenido estén suficientemente cubiertas y evaluadas.
Resultados del plan de estudios
El desarrollo del plan de estudios y la población estudiantil resultante han dado lugar a varios resultados clave. En primer lugar, el programa se convirtió en el primer programa de ingeniería M&S acreditado por ABET, recibiendo la acreditación completa para alegría del profesorado implicado. La mejora continua a través de las aportaciones del profesorado, nuestro consejo asesor industrial (un grupo muy implicado) y los estudiantes graduados ha dado como resultado una experiencia aún mejor que el plan de estudios original.
Pero lo más importante es el propio alumnado. El programa ha atraído a estudiantes de gran calidad. De las siete primeras promociones de licenciados ha salido dos veces el mejor estudiante de ingeniería de la facultad, toda una hazaña para un programa que sigue siendo, con diferencia, el más pequeño en un orden de magnitud. Los estudiantes también acceden a una amplia variedad de oportunidades de posgrado, como escuelas de posgrado de gran prestigio, facultades de medicina y puestos de trabajo de alta calidad en la industria y la administración pública. Aunque los problemas aquí señalados son reales y justifican una mayor atención para mejorar la experiencia educativa, la calidad resultante de los graduados justifica fácilmente el esfuerzo.
Simulación en la educación comercial - David Sturrock
Cuando las organizaciones recurren inicialmente a la simulación para resolver problemas acuciantes, suelen recurrir en primer lugar a los conocimientos internos, pero éstos suelen ser escasos. A veces ha pasado suficiente tiempo como para que los conocimientos se hayan olvidado en gran medida o se hayan quedado obsoletos a medida que la tecnología sigue avanzando. A veces, el producto aprendido en la escuela no es el producto seleccionado para su uso, o tal vez no existen conocimientos de simulación entre el personal actual.
En muchos casos, las organizaciones simplemente identifican la simulación como una tecnología tan crítica que desean proporcionar a su personal una formación oportuna y experta en el producto elegido para maximizar sus probabilidades de éxito y minimizar el tiempo que tardan en conseguirlo. Esta formación suele impartirla el sector privado, es decir, los proveedores de los productos de simulación, los socios de esos proveedores o instructores independientes de cualquier producto.
Pero esta formación comercial presenta muchos problemas y retos diferentes que no se suelen encontrar en la formación académica tradicional. Analizaremos algunos de estos problemas en las siguientes secciones.
Antecedentes y homogeneidad de los estudiantes
Los cursos académicos suelen ofrecerse a niveles específicos (3er año, postgrado, ...), pero a los cursos comerciales suele asistir una gran variedad de participantes. No es inusual que una clase esté formada por unos pocos "expertos" que han utilizado ampliamente la simulación durante años, varios novatos con una formación mínima en simulación (y a menudo también técnica) y otros con diversos grados de experiencia. Este tipo de curso se denomina a veces "clase bañera", según el gráfico de frecuencia de los antecedentes de los participantes. Mantener a los expertos motivados e interesados sin dejar atrás a los novatos puede ser un gran reto.
En los cursos comerciales que se imparten en las instalaciones del cliente, éste suele querer aprovechar que los directivos y las partes interesadas asistan al menos a una parte del curso. Esto permite a estos usuarios comprender mejor los proyectos y las actividades de los modelizadores. Pero esto también supone una mayor presión para disponer de materiales o módulos de curso que puedan impartirse a estudiantes con una gran variedad de antecedentes, objetivos y expectativas.
Calificación y preparación de los estudiantes
Mientras que los estudiantes académicos esperan que se les califique, los comerciales rara vez esperan ese grado de rigor, pero sí un certificado que reconozca sus logros. "Si lo calificas, lo harán" es un adagio que se cita a menudo en el mundo académico. Pero esto no suele aplicarse a los cursos comerciales. Los participantes comerciales tienen "trabajos diarios" que a menudo les impiden hacer el trabajo previo y la preparación que desearían. Así que, aunque podemos sugerir e incluso "imponer" trabajo previo y requisitos previos para ayudar a superar la "bañera" comentada anteriormente, en un entorno comercial generalmente debemos enseñar a las personas que se presentan, independientemente de su formación o grado de preparación.
Participación/Enfoque
Otro aspecto comercial es que los "trabajos cotidianos" de los participantes a menudo no les permiten centrarse plenamente en el curso. No es raro que una persona tenga que ausentarse durante una hora o medio día para atender asuntos urgentes. Esto es especialmente frecuente en los cursos impartidos en las instalaciones del cliente. En una clase académica, impartida en una larga serie de intervalos de corta duración (como 30 clases de 1,25 horas), hay mucho tiempo entre clase y clase para ponerse al día con los materiales que se hayan perdido. En una clase comercial, si alguien se pierde medio día de un curso intensivo de varios días, hay muy pocas oportunidades de ponerse al día.
Expectativas de uso inmediato
Los estudiantes académicos a menudo realizan la simulación porque es obligatoria, para obtener información general o quizás para utilizarla en un curso o proyecto posterior. Sin embargo, a menudo se espera que los estudiantes comerciales completen un proyecto importante y urgente a las pocas semanas de realizar el curso. Mientras que una competencia básica es una expectativa razonable en una clase corta, desarrollar un dominio a nivel de proyecto es todo un reto. Por esta razón, es muy popular ampliar el curso formal con una sesión informal de "arranque" en la que los instructores ayudan a determinar el enfoque correcto y proporcionan un buen comienzo en su primer proyecto.
Aprendizaje general frente a aprendizaje específico del producto
En un curso universitario, a menudo se considera importante preparar a los estudiantes para utilizar la simulación con cualquier producto, en cualquier ámbito. Por ello, los instructores suelen centrarse en temas genéricos, como el funcionamiento de un calendario de eventos o la forma de abordar la verificación y la validación. Pero en las clases comerciales, dada su necesidad de uso inmediato, los estudiantes quieren centrarse sólo en temas de uso inmediato y sólo en el producto que van a utilizar. Así, están más interesados en temas como "¿Cómo afecta el calendario de eventos del producto X a mi modelado?" o "¿Cómo puedo utilizar las funciones de depuración del producto X para verificar y validar mi modelo?". Por mucho que un instructor desee impartir más "antecedentes" e información general, las presiones de tiempo y las exigencias de los clientes suelen limitar la oportunidad de hacerlo en un curso comercial.
Este mismo concepto se aplica también a las cuestiones estadísticas. Dada la amplia variedad de antecedentes de los estudiantes en un curso comercial, no es raro tener estudiantes con poca o ninguna formación estadística. Es un reto impartir conocimientos estadísticos adecuados en el marco de un curso relativamente corto. Una solución parcial es centrarse en el análisis estadístico incorporado al producto que se enseña.
Ámbito de aplicación
Al igual que las clases académicas, las clases comerciales públicas suelen incluir estudiantes de muchos dominios de aplicación, pero a diferencia de las clases académicas, es más probable que los estudiantes comerciales tengan un gran interés y conocimientos en un solo dominio, y poco interés o conocimiento de otros dominios. Esperan que el material didáctico y los ejemplos se adapten al máximo a sus necesidades. Esto es aún más cierto cuando los cursos comerciales se imparten de forma privada (por ejemplo, in situ para un único cliente). Por ejemplo, un cliente del sector aeroespacial no quiere que la formación se ilustre con ejemplos sanitarios, sino con ejemplos aeroespaciales. En un entorno académico, a menudo se pueden reutilizar los mismos materiales para cada clase, pero la necesidad de personalización es mucho mayor en el entorno comercial.
Resumen de los retos de la educación comercial
Aunque a primera vista pueda parecer que los cursos de simulación académicos y comerciales son similares, en realidad existen muchas diferencias. La variedad de antecedentes de los estudiantes, el nivel de preparación y el enfoque/intensidad, combinados con sus expectativas de uso inmediato para resolver problemas en su propio ámbito de aplicación, hacen que los cursos comerciales sean bastante difíciles de enseñar. Al plantear estas cuestiones en esta mesa redonda, esperamos poder intercambiar ideas, enfoques y posibles soluciones para que la enseñanza comercial sea más fácil y eficaz.
La necesidad de estudios de casos - Andrew Collins y Ying Thaviphoke
En las dos secciones anteriores se ha ofrecido una visión de la enseñanza de las M&S desde una perspectiva tanto académica como comercial. En ellas se han destacado algunas de las dificultades técnicas que plantea la creación de contenidos educativos en esos ámbitos. La premisa subyacente de estas secciones es que aquellos que están siendo educados tienen que aprender sobre M&S. ¿Qué pasa con la educación de aquellos que no lo saben? ¿Qué pasa con la educación de aquellos que no conocen las M&S o tienen poco o ningún interés en ellas? Para que la M&S se expanda, es necesario que nuevas personas conozcan su capacidad. Para entender cómo podemos hacer que más gente conozca las M&S, organizamos un taller de profesionales de M&S para entender qué se puede hacer para ayudar a educar a la comunidad en general.
La simulación se utiliza ampliamente para la educación y la formación en determinados ámbitos (por ejemplo, militar y sanitario). Solo el mercado estadounidense de simulación y formación militar se estima en 10 310 millones de USD en 2016 (Marketsandmarkets 2016) y existe un mercado de simulación sanitaria en expansión, cuyo valor puede ser mayor (Severinghaus 2012). Teniendo en cuenta este éxito fenomenal en estas áreas temáticas, puede sorprender que la simulación y el simulacro no se utilicen en todas partes. La falta de propagación de la simulación, más allá de sus ámbitos tradicionales, puede residir en algunos de los retos a los que se enfrentan los nuevos modeladores de simulación. Hay una serie de retos prácticos a los que se enfrenta la simulación, desde disponer de recursos financieros para desarrollar plataformas de simulación en un entorno tecnológico cada vez más abierto (Joshi y Murphy 2007) hasta el uso de la visualización de una simulación como dispositivo retórico (Collins et al. 2015). Comprender algunos de estos límites nos ayudará a entender qué requisitos educativos debemos proporcionar a los nuevos usuarios potenciales de M&S y hacer que M&S sea más accesible para la comunidad en general.
Taller sobre la accesibilidad de la M&S
Para entender cómo hacer que M&S sea más accesible, organizamos un taller de expertos en M&S para ayudar a entender este problema (Thaviphoke y Collins 2019b). El taller se celebró en la MODSIM World Conference & Expo 2018 en Norfolk, Virginia, Estados Unidos. El taller se tituló "Simulación para el hombre común: ¿Cómo hacemos que M&S sea accesible?". La conferencia MODSIM es una conferencia centrada en los profesionales que esperábamos que diera un enfoque práctico a la pregunta del taller. El taller duró media jornada y asistieron unas 20 personas. Los asistentes procedían de distintas disciplinas de M&S y pertenecían tanto al sector público como al privado. El enfoque del taller consistió en utilizar una versión abreviada del Análisis y Desarrollo de Opciones Estratégicas (SODA) (Eden y Ackermann 2001).
SODA es un método de estructuración de problemas (PSM) (Rosenhead y Mingers 2001). El SODA está diseñado para ayudar a los individuos a explorar la situación problemática antes de tomar una decisión importante (Ackermann y Eden 2001). Aunque para la cuestión planteada no era necesario tomar una decisión, nos pareció que SODA representaba una forma estructurada y sistemática de explorar la cuestión de la accesibilidad. El objetivo principal de SODA no es actuar como una herramienta de resolución de problemas, sino más bien como un dispositivo de reflexión de una situación problemática: la resolución reflexiva de problemas (Eden 1988). Se trata de una herramienta de "creación de sentido" (Thaviphoke y Collins 2019b). El resultado del taller fue un mapa cognitivo. El mapa cognitivo tenía treinta y dos nodos (conceptos), que agrupamos en seis conglomerados y resumimos en la Figura 2 (Thaviphoke y Collins 2019a).
Los seis metaconceptos de nuestro mapa cognitivo son accesibilidad, concienciación, facilidad para determinar la utilidad, educación, multidisciplinariedad y venta. La accesibilidad se refiere a lo fácil que es implementar las técnicas para un principiante en términos de requisitos de conocimiento y requisitos de recursos. La sensibilización se refiere al grado de conocimiento que tienen los usuarios potenciales de las M&S y sus capacidades. La facilidad para determinar la utilidad es autoexplicativa. La multidisciplinariedad se refiere al grado de utilización de la S&S en múltiples ámbitos académicos. La venta se refiere a la facilidad con la que se puede vender M&S, como solución, a los propietarios de los problemas. Por último, la educación se refiere a la disponibilidad y calidad del material educativo, tanto en forma escrita como a través de cursos.
Los seis grupos, que se muestran en la Figura 1, están vinculados mediante flechas de influencia. Estas influencias pueden ser tanto positivas (verde) como negativas (rojo). Llama la atención que la educación esté vinculada a cinco de los seis clusters, lo que pone de relieve su importancia a la hora de hacer accesibles las M&S. El concepto multidisciplinar tuvo una influencia negativa. Nos centraremos aquí en cómo la educación en simulación puede ayudar a la facilidad de determinar la utilidad de la simulación y cómo ayuda a la accesibilidad.
Entonces, ¿cuál era el concepto clave subyacente del metaconcepto educativo? La necesidad de realizar estudios de casos. Los estudios de casos demuestran la utilidad de la simulación y el simulacro. También proporcionan información sobre las limitaciones de las M&S; conocer las limitaciones de las M&S es algo que un nuevo usuario potencial probablemente desearía saber. Como era de esperar, el concepto de la necesidad de estudios de casos estaba fuertemente vinculado tanto a la ayuda a la accesibilidad como a la facilidad para determinar la utilidad de las MyS. De ahí que hayamos llegado a la conclusión de que se necesitan más estudios de casos para aumentar la accesibilidad de las MyS. ¿Por qué son importantes los estudios de casos?
La facilidad para determinar la utilidad de la simulación es difícil. Las simulaciones tienden a ser grandes cajas negras que requieren un gran conjunto de habilidades para su desarrollo (modelo de concepción, programación, pruebas, etc.). Es difícil demostrar cómo una simulación puede beneficiar directamente al problema de una parte interesada porque el resultado de una simulación no proporciona necesariamente una respuesta sencilla a un problema determinado. Una simulación puede proporcionar una comprensión conceptual, especialmente de situaciones complejas, y es difícil cuantificar esta comprensión conceptual en algún beneficio. Esta falta de cuantificación del beneficio dificulta la determinación del retorno de la inversión (ROI) de la simulación y no ha habido formas universalmente aceptables de determinar el ROI de una simulación (Oswalt et al. 2012).
Las personas que se inician en la simulación deben realizar una gran inversión, tanto en tiempo como en equipos, antes de poder utilizar de forma práctica una simulación que les ayude a comprender sus problemas. Deben realizar esta inversión sin cifras de retorno de la inversión en las que basarse y deben aceptar la palabra del modelador de simulación de que se trata de una herramienta útil. En efecto, los nuevos usuarios de la simulación tienen que dar un "salto de fe" invirtiendo sus recursos en la nueva técnica de la simulación. Esta no es una situación ideal para atraer a nuevos modeladores de simulación. No basta con esperar que los responsables de la toma de decisiones utilicen la simulación porque la comunidad de simulación piense que es genial. Hay muchas comunidades que piensan que sus ideas son "geniales" y verdaderas (por ejemplo, el reciente movimiento de los terrícolas planos). También hay quienes pregonan enfoques alternativos a la simulación, prometiendo altos rendimientos con bajas inversiones, es decir, la solución del 80% (Collins 2012). La "venta" de la simulación se está produciendo en un mercado abarrotado de ideas. Lo que tenemos que hacer es demostrar a los responsables de la toma de decisiones que la simulación es genial y, lo que es más importante, útil, utilizando pruebas reales. Sostenemos que la clave para aportar estas pruebas es proporcionar estudios de casos detallados y creemos que esta es la razón por la que los estudios de casos eran un concepto tan importante en nuestro metaconcepto de educación en el mapa cognitivo.
¿Qué entendemos por estudios de casos?
Por estudios de casos nos referimos a los detalles del desarrollo de simulaciones reales que se utilizaron realmente para ayudar a los responsables reales de la toma de decisiones. No son los casos de juguete que aparecen en nuestros libros de texto sobre simulación. Creamos un banco de estudios de casos detallados que ponen de relieve tanto los puntos fuertes como los débiles de una simulación.
Un banco de casos prácticos es necesario porque un responsable de la toma de decisiones querrá estudiar un caso que se acerque relativamente al problema al que se enfrenta para poder responder a preguntas como: ¿será la simulación adecuada para mi problema? ¿Cuáles son sus inconvenientes?
Algunos podrían argumentar que las plataformas modernas de desarrollo de simulaciones facilitan a un nuevo usuario la creación de una simulación y que un usuario potencial de simulaciones puede explorar sus ideas a través de simulaciones creadas de forma sencilla. No discutimos este hecho; sin embargo, hay un mundo de diferencia entre un prototipo de simulación de juguete que se puede crear en un paquete de software estándar y una simulación que proporciona información útil sobre un problema al que alguien se enfrenta. Los modelos sencillos son útiles cuando el responsable de la toma de decisiones tiene que invertir tiempo en aprender a crear una simulación útil, y existen muchas herramientas educativas de simulación (Padilla et al. 2016); pero no son necesariamente útiles para determinar si la simulación final será realmente útil. Por lo tanto, creemos que nuestra comunidad necesita mejores estudios de casos de simulación.
Algunos ya han utilizado un enfoque de estudio de caso para mostrar a los nuevos usuarios el beneficio de la simulación. El libro introductorio de Wilensky y Rand (2015) sobre el modelado y la simulación basados en agentes es efectivamente un estudio de caso tras otro, lo que constituye un enfoque diferente del desarrollo técnico habitual presentado en los libros de texto de la ABMS (Macal y North 2013).
Problemas con los estudios de casos
El uso de estudios de casos no está exento de problemas. Hay una serie de cuestiones a las que se enfrentan la derivación y la implementación de estudios de casos, incluyendo cómo incorporar estudios de casos en un plan de estudios de educación formal y derivar estudios de casos que sean universalmente aplicables a todos los usuarios potenciales para la simulación.
Estudiar un caso práctico requiere tiempo y puede requerir un instructor experimentado. El estudio completo y detallado de un caso real puede llevar más tiempo que la duración normal de una clase o taller. Esto podría significar que los estudios de casos deben incluirse como una clase universitaria. Modelado y Simulación, como asignatura, tiene muchos temas que cubrir en un plan de estudios formal (Leathrum et al. 2017) e incluir un curso de estudio de caso podría no ser posible, especialmente teniendo en cuenta los requisitos de acreditación que un curso de simulación a nivel universitario podría requerir. Algunos argumentarían que hay cosas más importantes que los estudios de casos para que los estudiantes de simulación estudien, como los fundamentos de la materia (Padilla et al. 2011). Por lo tanto, si un estudio de caso requiere demasiado tiempo para explorar realmente su beneficio estamos, una vez más, pidiendo a un modelador de simulación potencial que invierta mucho de su tiempo para determinar el beneficio de las simulaciones.
No todos los usuarios de la simulación tienen la misma formación académica. El uso de la simulación abarca desde la ingeniería hasta la sanidad y la educación. Cada materia tiene sus propias peculiaridades, expectativas y terminología. Por ejemplo, los ingenieros han defendido el uso del Lenguaje Unificado de Modelado (UML) como forma estándar de representar modelos basados en agentes (Bersini 2012), mientras que los científicos sociales han defendido el protocolo ODD para la representación de modelos basados en agentes (Grimm et al. 2010). UML es un enfoque de nodo-arco, que los ingenieros de sistemas están familiarizados con la lectura y la interrupción. El protocolo ODD se basa en la prosa y es más adecuado para la humanidad y los estudiosos de las ciencias sociales (Collins et al. 2015). Así pues, las diferentes materias tienen diferentes requisitos para sus normas, lo que dificulta la creación de un enfoque universal intentable que sea valorado por todos (Collins et al. 2012; Turnitsa et al. 2012). Nosotros sostenemos que lo mismo ocurre con los estudios de casos de simulación y simulación y que es difícil encontrar estudios de casos que sean universalmente útiles para todos los practicantes potenciales de la simulación. Por lo tanto, podría ser necesario un gran conjunto de estudios de casos.
Como "creyente" en el poder de la simulación, puede resultar difícil imaginar nuestro mundo antes de la simulación. La simulación nos ha proporcionado inmensos beneficios en la forma de entender las complejidades que nos rodean; sin embargo, expresar ese beneficio a un profano puede resultar difícil. Aunque no exenta de problemas, la elaboración de estudios de casos educativos detallados podría ser un paso en esa dirección para ayudar a los demás a comprender el beneficio de la simulación y hacerla más accesible.
El impacto empresarial
Conclusión
Este artículo presenta tres puntos de vista sobre los problemas a los que se enfrenta la enseñanza de la simulación. En él se aborda el problema de desarrollar un curso universitario de simulación y simulación, el problema de enseñar técnicas de simulación a medida en un entorno no universitario y el problema de ofrecer formación en simulación y simulación a no usuarios para ayudar a que la simulación y la simulación sean más accesibles. De este debate surgieron algunos temas, como los problemas para atraer a nuevas personas a la simulación (tanto para reclutar en programas universitarios como para conseguir que nuevas empresas consideren el uso de la simulación); y el problema de desarrollar material didáctico cuando los estudiantes proceden de entornos y niveles de experiencia muy diferentes.
El debate final aboga por el uso de estudios de casos en profundidad. Aunque el estudio de casos prácticos es una actividad que requiere mucho tiempo, tiene un gran potencial para beneficiar tanto a la enseñanza académica como a la comercial. En el ámbito académico, contar con estudios de casos reales integrados en el plan de estudios puede resolver el problema de que el libro de texto tradicional no puede abordar la situación actual del mundo real. Los estudiantes tendrán la oportunidad de explorar lo que ocurre realmente en el proceso de resolución de problemas utilizando los conocimientos de M&S. Por otra parte, los estudios de casos exitosos pueden proporcionar una mejor visión de los resultados esperados de la aplicación de M&S para los clientes potenciales en la educación comercial. Como se ha mencionado, existe una gran expectativa de uso inmediato en un entorno comercial. Los resultados del taller mencionado en este artículo confirman que la comunidad de M&S necesita más estudios de casos.
Agradecimientos
Los autores desean expresar su agradecimiento a todos los participantes en el taller MODSIM World, del que trata este documento, que aportaron su experiencia y conocimientos que superaron con creces todo lo que los autores podrían haber creado por sí solos.
Biografías de los autores
ANDREW COLLINS es profesor adjunto en la Universidad Old Dominion, en el departamento de Gestión de Ingeniería e Ingeniería de Sistemas. Es doctor en Investigación Operativa por la Universidad de Southampton y licenciado en Matemáticas por la Universidad de Oxford. Ha publicado más de 80 artículos en revistas especializadas. Sus proyectos han recibido financiación por valor de unos 5 millones de dólares. El Dr. Collins ha desarrollado varias simulaciones de investigación, incluida una investigación premiada sobre el contagio de las ejecuciones hipotecarias que incorporaba redes sociales. Su dirección de correo electrónico es:ajcollin@odu.edu. Su sitio web y su currículum completo se encuentran enwww.drandrewjcollins.com.
JAMES F. LEATHRUM, JR. es profesor asociado del Departamento de Ingeniería de Modelado, Simulación y Visualización de la Universidad Old Dominion. Es Doctor en Ingeniería Eléctrica por la Universidad de Duke. Es el principal asesor departamental del primer programa universitario de Ingeniería de Modelado y Simulación. Sus intereses de investigación incluyen la simulación de eventos discretos, la simulación distribuida, las arquitecturas de simulación y sus aplicaciones. Dirige el Laboratorio de Sistemas Autónomos Colaborativos, un laboratorio conjunto de licenciados y estudiantes universitarios que se centra en ofrecer una experiencia investigadora a los estudiantes universitarios. Su dirección de correo electrónico esjleathru@odu.edu.
DAVID STURROCK es Vicepresidente de Operaciones de Simio, LLC, una empresa de software de simulación con sede en Pittsburgh (EE.UU.). Es responsable del diseño, desarrollo, soporte y formación de los productos de simulación y programación de Simio. Ha ocupado puestos similares en Systems Modeling, Rockwell Automation e Inland Steel. Cuenta con una amplia experiencia en el desarrollo y la gestión de productos, el trabajo con clientes y la interacción con socios comerciales, así como en la aplicación de la simulación y la programación en una gran variedad de aplicaciones. Tiene un historial probado de éxitos en el mercado. Esta dirección de correo electrónico esdsturrock@simio.com.
YING THAVIPHOKE es estudiante de doctorado en la Universidad Old Dominion, en el departamento de Gestión de Ingeniería e Ingeniería de Sistemas. Sus intereses de investigación son los métodos de estructuración de problemas, el análisis de la toma de decisiones y el análisis de sistemas complejos. Su dirección de correo electrónico esythaviph@odu.edu.
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