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SyWi-Lexikon

Begriffe, die in den Interviews erwähnt wurden und nicht automatisch für Schüler verständlich sind: (Fehlende Definitionen bitte ergänzen - besonders die, zu denen ich mir kein allzu großes Expertenwissen zutraue (Beteiligungsverfahren, Grundwassermodellierung...)) Anmerkung: Ich habe die Definitionen bewusst informell gehalten, ohne allzu unsachlich sein zu wollen. Ich denke aber, dass wir mit der Art wie wir uns untereinander über die untenstehenden Themen unterhalten, keinen besonders großen Werbeeffekt erzielen würden...

• Akquise:

  • Besonders in Firmen spricht man vom Aquirieren von Aufträgen. Gemeint ist hiermit, dass mögliche Kunden kontaktiert werden - mit dem Ziel, dass diesen vielleicht etwas einfällt, was sie von einer Firma bestellen oder als Dienstleistung in Auftrag geben könnten.

• Beteiligungsverfahren im Wassermanagement:
• Dynamische Systeme:
  • Dynamische Systeme wurden von Mathematikern erfunden, um deterministische Prozesse erforschen zu können. Dabei geht es darum, das Verhalten physikalischer, chemischer, biologischer, ökologischer, ökonomischer und sozialer Systeme vorherzusagen. Man muss hierzu einerseits natürlich den aktuellen Zustand des Systems kennen. Außerdem muss man wissen, nach welchen Gesetzen sich das System entwickelt. Deterministisch (im Gegensatz zu stochastisch) bedeutet, dass es ein solches Entwicklungsgesetz tatsächlich gibt und sich das System niemals zufällig verändert. Wenn sich diese Gesetze im Laufe der Zeit nicht ändern, ist es (zumindest theoretisch) möglich, aus dem Ausgangszustand den Zustand des Systems für jeden zukünftigen Zeitpunkt vorherzusagen. (alles in allem sehr frei nach Yuri Kuznetsov: Elements of Applied Bifurcation Theory, Springer, 1995, S.1)
• Entscheidungsunterstützungssystem; Decision Support System (DSS)
  • "Zu Risiken und Nebenwirkungen benutzen Sie Ihr Entscheidungsunterstützungssystem und fragen Sie Ihre Systemwissenschaftlerin oder Ihren Systemwissenschaftler."
• Grundwassermodellierung:
• komplex:

  • Die wissenschaftliche Art, zu sagen, dass ein Problem schwer ist, dass man einen Prozess nicht sofort versteht, kurz gesagt also: Dass es interessant sein könnte, sich damit zu beschäftigen. Mathematiker bezeichnen das Gegenteil gern als trivial.

• Management von Systemen:
  • Wenn man ein System gut verstanden hat, kann man dieses Wissen nutzen, indem man es so beeinflusst, dass es das macht, was man gern möchte.

• Modellierung:

  • Akteursmodellierung: In der Akteursmodellierung werden menschliche Verhaltensweisen als Ausgangspunkt für die Untersuchung eines bestimmten Systems gewählt. Beispielsweise stellen in der Entwicklungszusammenarbeit alle Individuen, die an der Durchführung eines Projektes beteiligt sind, Akteure da, die unterschiedliche Interessen und Charaktere in einen Entscheidungsprozess einbringen. Ziel bei einer Akteursmodellierung ist ein vertieftes Systemverständnis (z.B. Wo liegen Konfliktpotentiale?), kein Voraussagen menschlichen Handelns.

  • mathematische Modellierung: Ein mathematisches Modell beschreibt das Verhalten eines Systems mit Hilfe von Gleichungen oder Differentialgleichungen, so dass Verhaltensweisen bei Änderung verschiedener Parameter berechnet werden können. Dies kann analytisch in Form eines geschlossenen mathematischen Ausdrucks (einer Formel) geschehen oder durch numerische Verfahren angenähert werden, bei denen Computer dem Modellierer viel Rechenarbeit abnehmen können.

  • regelbasierte Modellierung: Ein regelbasiertes Modell beruht - wie der Name schon sagt - auf Regeln der Form WENN...DANN...SONST, die im Laufe einer Modellsimulation ausgewertet werden. Zelluläre Automaten sind ein klassisches Beispiel für ein regelbasiertes Modell.

  • stochastische Modellierung: Stochastische Modellierung wird dort angewendet, wo Prozesse simuliert werden sollen, die von außen durch zusätzliche zufallsbedingte Störfaktoren beeinflusst werden.

• Mensa:

  • Im "Studentenrestaurant" gibt es preisgünstiges und gutes Essen, ein entscheidender Beitrag zur Lebensqualität eines/r Osnabrücker Studierenden. Die Verpflegung durch das Studentenwerk Osnabrück ist im deutschlandweiten Wettbewerb der Zeitschrift Unicum mehrfach von den Studierenden zum Sieger gewählt worden. http://www.studentenwerk-osnabrueck.de/mensen.php

• Modellzweck:

  • Ein Modell soll gewöhnlich eine bestimmte Fragestellung beantworten, z.B.: "Wie wird das Wetter morgen in Osnabrück?", "Wie stark erwärmt sich die Atmosphäre in den nächsten zwanzig Jahren?", "Wie kann der Eintrag von Stickstoff aus Gülle in das Grundwasser reduziert werden?", ... Abgesehen von der jeweils konkreten Fragestellung in einem bestimmten Fall können auch verschiedene allgemeine Rollen für die Verwendung von Modellen unterschieden werden:
  • Vorhersage von Systemverhalten (Was passiert wenn?)
  • Explorative Analyse des Systemverhaltens (Was ist in diesem System möglich/typisch?)
  • Kommunikation über das System unter Beteiligung verschiedener Stakeholder (Wie sehen wir unser System? Aus welchen Perspektiven? Mit welchem Schwerpunkt? Was ist unser gemeinsamer Nenner?)
  • (Soziales) Lernen (Ausbildung und Partizipatives Management) (Was können wir über ein System lernen? Wie könne wir gemeinsam lernen, besser mit dem System umzugehen?)
  Der Zweck eines Modells liegt also sowohl in der konkreten sachlichen Fragestellung als auch in der geplanten Verwendung in einem bestimmten Zusammenhang. Diese Aspekte haben starken Einfluss darauf, welche Zusammenhänge wie im Modell dargestellt werden und worauf man im Modell verzichten kann.

• Regelkreis:

  • .. Positive und negative Rückkopplung.
• Schritte der Modellbildung:

  • Um ein Modell eines Systems zu erstelllen geht eine Systemwissenschaftlerin im Allgemeinen nach den im folgenden aufgeführten Schritten vor. Am Beispiel des Abschmelzens der Polkappen kannst Du das noch einmal etwas weniger theoretisch nachvollziehen. Ein ganz wichtiger Bestandteil dieser Schrittfolge ist, dass während der Modellierung keiner der Schritte als endgültig abgeschlossen betrachtet werden kann. Denn je nach den Ergebnissen einzelner Schritte kann es notwendig sein, zu einem früheren Schritt zurückzukehren um die Bearbeitung zu ergänzen oder abzuändern.

  1. Problemstellung und Modellzweck

     • Mit der Modellierung eines Systems verfolgt ein Systemwissenschaftler einen bestimmten Zweck (oder auch mehrere). Die zu beantwortende Frage und die das Ziel der Verwendung eines Modells vorher möglichst genau einzugrenzen, hilft sich bei der Modellierung auf die wesentlichen Elemente und Prozesse eines Systems zu konzentrieren. So ist auch möglich hinterher zu bewerten, ob die Modellierung erfolgreich war, indem sie Antworten auf die Problemstellugng liefert.

  2. Systemabgrenzung und Definition der Systemgrenzen

     • Je nach Problemstellung und Modellzweck kann eine Systemwissenschaftlerin dann entscheiden, welche Teile der Realität als Elemente des Systems Teil der Modellierung sein sollen und welche Teile der Realität im Modell unnötig sind, weil sie keine Rolle zur Beantwortung der Fragestellung spielen und das Modell nur unnötig kompliziert machen würden.

  3. Wortmodell
     • Nun kann es daran gehen, zunächst mit Worten möglichst genau zu beschrieben: was im System passiert, welche Bedeutung einzelne Elemente haben, wie sie zusammenhängen, welche wichtigen Prozesse im System stattfinden.
  4. Wirkungsbeziehungen, -struktur

     • Aus dem Wortmodell ergibt sich die oft graphische Darstellung der Elemente des Systems und ihrer Verbindungen. Jedes Elemente wird dabei als ein Kreis dargestellt, jede Wirkung eines Elementes auf ein anderes über eine Verbindungslinie - mit einem Pfeil, der die Richtung der Einwirkung angibt. (Im Fachjargon wird so eine Darstellung auch gerne als Wirkungsgraph aus Knoten (Kreise, Elemente) und Kanten (Linien, Beziehungen) bezeichnet.) Die Wirkungsbeziehungen könnnen nun noch als positiv oder negativ bezeichnet werden, das heisst, ob ein Element fördernd oder einschränkend auf das andere einwirkt. Diese direkte Wirkung eines Elements auf ein anderes wird demnach mit einen Plus- oder Minuszeichen am entsprechenden Pfeil dargestellt. Im fertigen Wirkungsgraphen lassen sich bereits Regelkreise erkennen, welche für das Verhalten des Systems entscheidend sein können.

  5. Spezifizierung, Quantifizierung
     • Um das System simulieren (oder zunächst mathematisch analysieren) zu können, müssen nun die Einwirkungen der Elemente aufeinander mit mathematischen Gleichungen eindeutig beschrieben werden. Ein mathematisch vollständiges Modell eines Systems, kann ein Systemwissenschaftler mit mathematischen Methoden analysieren, um herauszufinden welches Entwicklungen des Systems prinzipiell möglich sind. Modelle können aber anstatt mit Gleichungen auch als Regelsystem formuliert werden (z.B. Wenn-dann-Beziehungen).
  6. Implementierung eines Simulationsmodells
     • Wenn die eindeutige Spezifikation des Systemmodells vorliegt, kann ein Computermodell erstellt werden, um das System in verschiedenen Situationen zu simulieren.
  7. Anfangswerte, Parameter, Szenarien
     • Um ein System zu simulieren - um mit den mathematischen Gleichungen zu rechnen, oder die Regeln auszuführen - muss eine Systemwissenschaftlerin für alle Größen im Modell Zahlenwerte oder Symbole angeben. Dies sind: Anfangswerte für Variablen, die den Zustand der Systemelemente beschreiben; Parameter, die beeinflussen, wie Elemente aufeinander einwirken. Eine Menge bestimmter Werte, die eine zusammengehörend eine bestimmte Ausgangssituation beschreiben, wird als Szenario beschrieben.
  8. Simulation, Ergebnisdarstellung
     • Ein System kann unter verschiedenen Szenarien simuliert werden, um das Verhalten unter unterschiedlichen Bedingungen zu vergleichen.
  9. Modellanalyse: Modellverhalten, Sensitivität, Validität
     • Die Analyse eines Modells stützt sich zunächst auf die Beschreibung des Modellverhaltens. Ist das Verhalten mit hinreichend einfachen Gleichungen oder Regeln beschrieben, kann man eine vollständige mathematische/logische Analyse durchführen und das Verhalten des Modell in allen möglichen Situationen beschreiben. Oft jedoch sind bereits einfache Modelle zu komplex für eine analytische Bearbeitung, deshalb kann nur die Simulation verschiedener Szenarien Aufschluss darüber geben, wie sich das System verhält.
     • Die Sensitivitätsanalyse ist ein Verfahren um festzustellen, welches die einflussreichsten Parameter eines Modells sind. Dabei werden die Werte einzelner Parameter in einem bestimmten Bereich gezielt verändert und beobachtet welche Auswirkungenauf das Systemverhalten sich daraus ergeben.
     • Ein Modell ist immer eine vereinfachende Beschreibung eines realen Systems. Ein valides (=gültiges) Modell gibt das Verhalten des realen Systems möglcihst gut wieder. Wenn Beobachtungsdaten zum Verhalten eines Systems in der Realität vorliegen, kann man die Validität eines Modells prüfen, indem man das Verhalten des Modells unter den gleichen Anfangsbedingungen simuliert.
• Stabilität eines Systems:

  • Mit Stabilität ist ziemlich genau das gemeint, was man umgangssprachlich damit ausdrücken möchte: Es wird damit die Fähigkeit eines Systems bezeichnet, mit Störungen fertigzuwerden. Wenn eine (nicht zu große) Störung ausgeglichen werden kann, kehrt das System wieder in seinen ursprünglichen Zustand zurück; dieses Verhalten nennt man stabil. Wenn das System nach einer Störung den Zustand stark ändert, nennt man es instabil.

(Bild eines Potentials mit Kugel als Beispiel)

• Stakeholder
• statische vs. dynamische Modelle in den Wirtschaftswissenschaften:
• Strukturbildungsprozesse:
• studienbegleitend (Praktika, Prüfungen...):

  • Die gute alte Schule des Studierens ging davon aus, dass man außer Studieren während des Studiums eigentlich nichts zu tun haben sollte. Prüfungen, Praktika usw. wurden deshalb üblicherweise nur am Ende des Studiums durchgeführt. Nachteile dieses Systems wurden bald erkannt:

  • Zu studienbegleitenden Prüfungen: Das Ansammeln von Prüfungen am Ende des Studiums erhöhte den Stress sehr stark und viele Studenten versuchten deshalb das Ende des Studiums immer weiter hinauszuzögern. Eine studienbegleitende Prüfung kann die Abschlussprüfungen etwas entzerren: Wenn man alle Voraussetzungen erfüllt hat, um eine Prüfung zu machen, kann man sie schon ein paar Semester vor dem Prüfungssemester ablegen. Oft gibt es dazu noch sehr großzügige Regelungen wie z.B., dass man eine schlechte Prüfung wiederholen kann, um die Note zu verbessern. Es ist hier aber natürlich sehr wichtig, sich beim Prüfungsamt gründlich zu informieren.
  • Zu studienbegleitenden Praktika: Manche Studenten wurden nach ihrem Studium völlig davon überrascht, eine Arbeit suchen zu müssen. Um die Arbeitswelt, die sich vom Studium doch deutlich unterscheidet, schon frühzeitig kennenzulernen, empfiehlt es sich, während des Studiums ein Praktikum in einem Bereich zu machen, in dem man sich eine spätere Arbeit vorstellen könnte.
• System: Ein System besteht aus Elementen, die untereinander und mit ihrer Umwelt in Beziehung stehen und aufeinander wechselwirken, sich also gegenseitig beeinflussen. Systeme lassen sich - je nach Fragestellung - überall erkennen: Ökosysteme, Betriebssysteme, Verkehrssysteme, soziale Systeme (z.B. eine Schulklasse), Wirtschaftssysteme...

• Systemelemente:

• Testat:
• Tutorium: Generell wird in einem Tutorium das Wissen, das in der Vorlesung vermittelt wird, dadurch unterstützt, dass Studenten aus höheren Semestern z.B. zusätzliche Übungen anbieten oder das Grundwissen vertiefen und für Fragen zum Lehrstoff offen sind.
• Wassermanagement:
• Wirkungsbeziehungen:

• zelluläre Automaten: Modellierung räumlicher und zeitdiskreter Systeme, z.B. Simulation von Waldbränden: Jede Zelle steht für einen Baum/eine Gruppe homogener Bäume. Ob eine Zelle i anfängt zu brennen, hängt z.B. davon ab, ob die linke Nachbarzelle brennt UND ob Zelle i für einen alten Baumbestand steht UND die Wahrscheinlichkeit für das Abbrennen größer ist als 0.7. Diese umgangssprachlich formulierten Regeln werden für jeden Zeitschritt der Simulation auf jede Zelle angewendet.