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Scriptapedia/水杯演示

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水杯演示

此指令碼用於向一群人首次介紹庫存和流量。該指令碼的目的是提供一個易於理解的庫存和流量的隱喻,它介紹了庫存和流量的反直覺性質以及動態系統的正式定義。

狀態

最佳實踐

小組任務的主要性質

演示

時間

準備時間:5 分鐘

會議期間所需時間:5 分鐘

後續時間:0 分鐘

材料

  1. 玻璃杯
  2. 一壺水

輸入

牆壁上的庫存和流量圖(例如,概念模型或種子結構的開始)

輸出

  • 熟悉庫存-流量關係的反直覺性質,其中淨流量下降,而積累量持續增加
  • 熟悉動態系統的正式定義,其中 與靜態系統相反,其中
  • 理解庫存和流量代表著無形的數量,例如沮喪

角色

步驟

  1. 在繪製第一個庫存和流量圖之後,向小組解釋庫存和流量是反直覺的。
    • "庫存和流量是反直覺的."
    • 在以最初適中的速度將水倒入玻璃杯時,說出以下內容:"想象這個玻璃杯是我沮喪的庫存,我正在與[家庭成員、服務提供商等的姓名]發生爭執,而他們的所作所為正在增加我的沮喪庫存."
  2. 然後開始逐漸降低倒水的速度,直到你只剩下涓涓細流,然後說
    • "現在,我對[姓名]說,'你做的事情真的很讓我沮喪',他們聽著並改變了他們的行為."
    • "我的沮喪庫存發生了什麼?"
  3. 現在指出,這是反直覺的,因為淨流入正在減少,但庫存仍在繼續增加。
    • "這是關於庫存和流量的反直覺的第一點,也是我們為什麼需要這種區別."
    • "[姓名] 實際上聽我的了,但我的沮喪庫存仍然在增加,這讓我們看到了關於庫存和流量的第二個重要觀點."
    • 舉例說明我們如何經常犯這種錯誤,並指出一些相關的例子,例如政客們如何經常將減少赤字支出與減少累積債務混為一談(如果存在赤字支出,債務仍然在增加),如何將二氧化碳的排放量控制在淨流量為正的水平,仍然會導致大氣中二氧化碳濃度增加,或者如何減緩慢性病風險增加的速度仍然會導致慢性病患病率的增加。
    • 引用 John Sterman 關於即使是最簡單的庫存和流量動力學也具有反直覺性質的工作。
  4. 在說出以下內容的同時,向玻璃杯中加幾滴水
    • "對[姓名]感到沮喪,我去找[第二個人姓名]說話,他們說了一句話。我的反應是針對他們剛剛做的事情,但我的所有沮喪情緒都積累起來了。而他們並不真正理解我為什麼這麼生氣。此時,我看起來完全不理性."
    • "現在我需要稍微排空我的沮喪庫存."
  5. 喝一口水。
  6. 現在請小組成員找出其他與水杯有關的流量。
    • "現在,我們可能會考慮哪些其他流入或流出?" 等待回應。
    • "流出就是溢位(我的沮喪庫存溢位來了)."
  7. 在牆上或白板上繪製相應的玻璃杯的庫存和流量圖。請注意,此時隱喻已經略微轉變,只代表玻璃杯,不再代表沮喪庫存。庫存和流量圖是水杯及其裝滿、溢位和從杯中喝水的活動的隱喻,而在此演示過程中,水杯是心理沮喪庫存的隱喻。請注意,在這種變體中,人們會寫下心理沮喪庫存的變數名稱。這也可以,但這為示例增加了抽象層。
  8. 結束練習時,說
    • "所以我們剛剛介紹了關於我們為什麼要區分庫存和流量的兩個重要概念。首先,當淨流量為正時,庫存會累積,因此降低淨流量仍然會增加庫存。其次,在動態系統中 - 事實上,動態系統的正式數學定義 - 響應或輸出是系統狀態的函式,而不僅僅是系統輸入的函式."

評估標準

  • 參與者很快就能識別出其他流入和流出,例如蒸發
  • 參與者似乎很投入,甚至在排空沮喪庫存時會笑一笑
  • 參與者在隨後討論庫存和流量時會參考玻璃杯的隱喻

作者

雖然它可能在其他地方獨立發明,但目前形式的此練習是由 Peter Hovmand 首次開發和使用的。

歷史

最初基於 George Richardson 在 "概念模型" 指令碼中引入的浴缸隱喻,此指令碼被開發為一種方法,將更直接的隱喻帶入課堂,並將庫存和流量動力學的概念引入沮喪,作為 2010 年與 Ritenour 高中生進行的小組模型構建研討會的一部分。

修訂

參考文獻

Sterman, J. D. (2000). 商業動力學:複雜世界的系統思考和建模: Irwin McGraw-Hill.

註釋

Nishesh Chaliese 開發了此指令碼的一個變體,其中,在介紹了基本的庫存和流量圖之後,人們會在一個空的與裝滿水的投手一樣大的投手中標記一個理想的水位,然後建立一個“電話鈴”,其中一個人會透過說“停止”來決定停止倒水,然後電話鈴中的下一個人說“停止”,如此迴圈往復,直到最後一個人告訴演示者停止。在此過程中,演示者會閉上眼睛或戴上眼罩,以增強戲劇效果。然後可以利用它來進一步說明和介紹系統動力學圖表約定,用於目標差距結構、資訊延遲以及資訊延遲可能導致的問題。這種變體大約需要 15-20 分鐘。

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