LA SIMULACIÓN
Concepto
La “Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo".(Taylor, T. 2007)
Es decir, la simulación es ese proceso que nos permite diseñar un modelo de algo real y producir experiencias con el mismo, teniendo como objetivo el comprender, evaluar, y reproducir cuantas veces se requiera todas esas experiencias.
Niveles de uso y adaptación de la simulación
La simulación, como afirma Gándara y Velasco (2007) puede ser empleada prácticamente en todas las áreas del conocimiento, desde las llamadas ciencias duras hasta las ciencias sociales. Las posibilidades de adaptación son también abundantes y tan creativas como el ser humano mismo se lo permita. El control AD Y DA ( data capture) son ejemplos claros de estas posibilidades: El control analógico digital esta constituido por dispositivos físicos que capturan información ambiental y la presentan en la computadora. En tanto que el control DA se utiliza de manera inversa: se usa la computadora para generar cambios en un dispositivo real, a través de convertir la información digital en pulsos u órdenes que cambian parámetros reales. Aunado a esto, se incorporan una serie de dispositivos portátiles como las (PDA´s y Laptops).
Diferentes tipos y contenidos de simuladores
De contenido abierto y específico:
De contenido específico: son aquellos que tienen una relación directa con cierta parte específica de la curricula; su funcionalidad esta determinada por el objetivo del modelo; y son fáciles de aprender y usar: por ejemplo Interactive Physics. http://www.design-simulation.comson/
De contenido abierto: no están ligados a un área específica, son sofisticados y su empleo requiere mayores procesos de adaptación y aprendizajes. Ejemplos: Stella, que convierte el diagrama en formulas que la computadora interpreta como algoritmos.
Entre sus principales ventajas se pueden destacar la reducción de costos, tiempos y riesgos; su flexibilidad y la posibilidad de aprendizaje por descubriendo. Sus desventajas: su costo no es bajo, se requieren mayores procesos de aprendizaje para su manejo, lo que incrementa el costo de la capacitación y se requieren de equipos con ciertas características más específicas como son las computadoras más veloces.
Tipos sistémicos y de agentes: los primeros tienen relaciones entre contenedores, variables y relaciones causales: ejemplo: Stella. En tanto que los segundos manejan objetos que tienen “conductas” y que tienen reglas sobre cómo reaccionar ante ciertas condiciones o estímulos. Ejemplo: Agent Sheets.
Stagecast: Algoritmo
Paso 1: es darle la instrucción de avanzar y en tanto no existan obstáculos, el objeto estará avanzando todo el tiempo. Pero al poner el primer obstáculo, el objeto se detendrá y entonces tendremos que darle la segunda instrucción.
Paso 2: Darle la instrucción de que salte el un primer objeto, definido en x color. Entonces el objeto avanzará y salara el primer objeto pero se detendrá al encontrar el segundo objeto, para lo cual se deberá repetir el mismo proceso n veces.
Fuentes de Consulta
http://www.design-simulation.comson/
http://es.wikipedia.org/wiki/Simulación
La “Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos periodos de tiempo".(Taylor, T. 2007)
Es decir, la simulación es ese proceso que nos permite diseñar un modelo de algo real y producir experiencias con el mismo, teniendo como objetivo el comprender, evaluar, y reproducir cuantas veces se requiera todas esas experiencias.
Niveles de uso y adaptación de la simulación
La simulación, como afirma Gándara y Velasco (2007) puede ser empleada prácticamente en todas las áreas del conocimiento, desde las llamadas ciencias duras hasta las ciencias sociales. Las posibilidades de adaptación son también abundantes y tan creativas como el ser humano mismo se lo permita. El control AD Y DA ( data capture) son ejemplos claros de estas posibilidades: El control analógico digital esta constituido por dispositivos físicos que capturan información ambiental y la presentan en la computadora. En tanto que el control DA se utiliza de manera inversa: se usa la computadora para generar cambios en un dispositivo real, a través de convertir la información digital en pulsos u órdenes que cambian parámetros reales. Aunado a esto, se incorporan una serie de dispositivos portátiles como las (PDA´s y Laptops).
Diferentes tipos y contenidos de simuladores
De contenido abierto y específico:
De contenido específico: son aquellos que tienen una relación directa con cierta parte específica de la curricula; su funcionalidad esta determinada por el objetivo del modelo; y son fáciles de aprender y usar: por ejemplo Interactive Physics. http://www.design-simulation.comson/
De contenido abierto: no están ligados a un área específica, son sofisticados y su empleo requiere mayores procesos de adaptación y aprendizajes. Ejemplos: Stella, que convierte el diagrama en formulas que la computadora interpreta como algoritmos.
Entre sus principales ventajas se pueden destacar la reducción de costos, tiempos y riesgos; su flexibilidad y la posibilidad de aprendizaje por descubriendo. Sus desventajas: su costo no es bajo, se requieren mayores procesos de aprendizaje para su manejo, lo que incrementa el costo de la capacitación y se requieren de equipos con ciertas características más específicas como son las computadoras más veloces.
Tipos sistémicos y de agentes: los primeros tienen relaciones entre contenedores, variables y relaciones causales: ejemplo: Stella. En tanto que los segundos manejan objetos que tienen “conductas” y que tienen reglas sobre cómo reaccionar ante ciertas condiciones o estímulos. Ejemplo: Agent Sheets.
Stagecast: Algoritmo
Paso 1: es darle la instrucción de avanzar y en tanto no existan obstáculos, el objeto estará avanzando todo el tiempo. Pero al poner el primer obstáculo, el objeto se detendrá y entonces tendremos que darle la segunda instrucción.
Paso 2: Darle la instrucción de que salte el un primer objeto, definido en x color. Entonces el objeto avanzará y salara el primer objeto pero se detendrá al encontrar el segundo objeto, para lo cual se deberá repetir el mismo proceso n veces.
Fuentes de Consulta
http://www.design-simulation.comson/
http://es.wikipedia.org/wiki/Simulación
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