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Scriptapedia/水杯演示

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水杯演示

此脚本用于向一群人首次介绍库存和流量。该脚本的目的是提供一个易于理解的库存和流量的隐喻,它介绍了库存和流量的反直觉性质以及动态系统的正式定义。

状态

最佳实践

小组任务的主要性质

演示

时间

准备时间:5 分钟

会议期间所需时间:5 分钟

后续时间:0 分钟

材料

  1. 玻璃杯
  2. 一壶水

输入

墙壁上的库存和流量图(例如,概念模型或种子结构的开始)

输出

  • 熟悉库存-流量关系的反直觉性质,其中净流量下降,而积累量持续增加
  • 熟悉动态系统的正式定义,其中 与静态系统相反,其中
  • 理解库存和流量代表着无形的数量,例如沮丧

角色

步骤

  1. 在绘制第一个库存和流量图之后,向小组解释库存和流量是反直觉的。
    • "库存和流量是反直觉的."
    • 在以最初适中的速度将水倒入玻璃杯时,说出以下内容:"想象这个玻璃杯是我沮丧的库存,我正在与[家庭成员、服务提供商等的姓名]发生争执,而他们的所作所为正在增加我的沮丧库存."
  2. 然后开始逐渐降低倒水的速度,直到你只剩下涓涓细流,然后说
    • "现在,我对[姓名]说,'你做的事情真的很让我沮丧',他们听着并改变了他们的行为."
    • "我的沮丧库存发生了什么?"
  3. 现在指出,这是反直觉的,因为净流入正在减少,但库存仍在继续增加。
    • "这是关于库存和流量的反直觉的第一点,也是我们为什么需要这种区别."
    • "[姓名] 实际上听我的了,但我的沮丧库存仍然在增加,这让我们看到了关于库存和流量的第二个重要观点."
    • 举例说明我们如何经常犯这种错误,并指出一些相关的例子,例如政客们如何经常将减少赤字支出与减少累积债务混为一谈(如果存在赤字支出,债务仍然在增加),如何将二氧化碳的排放量控制在净流量为正的水平,仍然会导致大气中二氧化碳浓度增加,或者如何减缓慢性病风险增加的速度仍然会导致慢性病患病率的增加。
    • 引用 John Sterman 关于即使是最简单的库存和流量动力学也具有反直觉性质的工作。
  4. 在说出以下内容的同时,向玻璃杯中加几滴水
    • "对[姓名]感到沮丧,我去找[第二个人姓名]说话,他们说了一句话。我的反应是针对他们刚刚做的事情,但我的所有沮丧情绪都积累起来了。而他们并不真正理解我为什么这么生气。此时,我看起来完全不理性."
    • "现在我需要稍微排空我的沮丧库存."
  5. 喝一口水。
  6. 现在请小组成员找出其他与水杯有关的流量。
    • "现在,我们可能会考虑哪些其他流入或流出?" 等待回应。
    • "流出就是溢出(我的沮丧库存溢出来了)."
  7. 在墙上或白板上绘制相应的玻璃杯的库存和流量图。请注意,此时隐喻已经略微转变,只代表玻璃杯,不再代表沮丧库存。库存和流量图是水杯及其装满、溢出和从杯中喝水的活动的隐喻,而在此演示过程中,水杯是心理沮丧库存的隐喻。请注意,在这种变体中,人们会写下心理沮丧库存的变量名称。这也可以,但这为示例增加了抽象层。
  8. 结束练习时,说
    • "所以我们刚刚介绍了关于我们为什么要区分库存和流量的两个重要概念。首先,当净流量为正时,库存会累积,因此降低净流量仍然会增加库存。其次,在动态系统中 - 事实上,动态系统的正式数学定义 - 响应或输出是系统状态的函数,而不仅仅是系统输入的函数."

评估标准

  • 参与者很快就能识别出其他流入和流出,例如蒸发
  • 参与者似乎很投入,甚至在排空沮丧库存时会笑一笑
  • 参与者在随后讨论库存和流量时会参考玻璃杯的隐喻

作者

虽然它可能在其他地方独立发明,但目前形式的此练习是由 Peter Hovmand 首次开发和使用的。

历史

最初基于 George Richardson 在 "概念模型" 脚本中引入的浴缸隐喻,此脚本被开发为一种方法,将更直接的隐喻带入课堂,并将库存和流量动力学的概念引入沮丧,作为 2010 年与 Ritenour 高中生进行的小组模型构建研讨会的一部分。

修订

参考文献

Sterman, J. D. (2000). 商业动力学:复杂世界的系统思考和建模: Irwin McGraw-Hill.

注释

Nishesh Chaliese 开发了此脚本的一个变体,其中,在介绍了基本的库存和流量图之后,人们会在一个空的与装满水的投手一样大的投手中标记一个理想的水位,然后建立一个“电话铃”,其中一个人会通过说“停止”来决定停止倒水,然后电话铃中的下一个人说“停止”,如此循环往复,直到最后一个人告诉演示者停止。在此过程中,演示者会闭上眼睛或戴上眼罩,以增强戏剧效果。然后可以利用它来进一步说明和介绍系统动力学图表约定,用于目标差距结构、信息延迟以及信息延迟可能导致的问题。这种变体大约需要 15-20 分钟。

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