CORE 5 – 29th
Practising Resilience


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01/12/2017
core

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Axioms / Shortcuts / Catchwords
A0 : Universal Common Sense (Mis-Understanding)
A1 : Initial Success (Mis-Interpretation)
A2 : (Formal) Incompleteness (Mis-Application)
A3 : Meta-Reflection (vs Projection of Explanations)
A4 : Local Homomorphism
Meaning / Resilience /Sense Making / Systemic Thinking / Spacial Selection / Value Propositions /
Stability
Corollaries
C1 Explanations == > Not literally action guiding
C2 Routines == > Freedom for Creativity
C3 Rules  == > Problem of all-too-exactly applying and following rules

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Voraussetzungen, Postulate oder Thesen  Sammlung div) == >Mixing up Description and Explanation

Erklärungen sollten NICHT UNMITTELBAR in Handlungen oder Handlungsempfehlungen umgesetzt warden ! –
Die sogenannten Operationalisierungen und deren  mittlerer Gülltigkeitsbereich sollten erkannt,
beachtet und überprüft werden !!! problem der kausalen Erklärungen !

Die vier Axiome adaptieren

St Andrews:
Die von uns erfundenen Algorithem sollten uns Routinen (des Handelns) abnehmen und dadurch Freiraum
für Kreativität, Korrektur und (vor allem) Innovation schaffen  !!!
Die Benutzung von Routinen sollte deren (formale ) Unvollständigkeit berücksichtigen  …

Vailladolid:
Wir brauchen eine neue pragmatische Aufklärung, die sich auf Resilienz bezieht und  das
Goethe-Zitat berücksichtigt, nämlich, dass der Mensch kein  lehrerndes (didaktisches) Wesen ist …
sondern handelt, beeinflusst etc
Und eben i. S. von Musil … zu verstehen ist.

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Mikulov (?):
The techniques to actualize/realize characteristic values/parameter-are not necessarily the
techniques to solve the actual problems!
This fact essentially concerns the learning and teaching of skills !
A good example to highlight this point is  “game theory” which primarily explains and not so much
describes actions etc.
The underlying theoretical concepts and their action guiding projections need to be considered !!!
Korollare /Corollaries
K3) Nicht das exakte Befolgen von Regeln  (als Operationalisierung von Erklärungen) ist
entscheidend für (kontrolliert reproduzierbaren, längerfristigen  … gerechten und kompatiblen)
ERFOLG (bzw was als Erfolg zählt aufgrund von präselegierten oder akzeptierten Chrakteristika oder
Paramaterwerten), sondern der verständnisvolle, creative und korrektive Umgang [gespeichert im
Hinterkopf] mit  bzw die Benutzung von Regeln sind es.

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Die Techniken zur Vermittlung und Aufbereitung von Wissen (cf zweites Horn der Aufklärung) sind
nicht notwendig die Techniken zur Umsetzung und zum Einsatz von Wissen. // Goethe und Musil
Das Er-Lernen von Fertigkeiten/Techniken zur Generierung von Parameterwerten ist nicht identisch
mit dem Erlernen von Techniken zur Lösung von anstehenden  (Sach-) Problemen !!!
Das tatsächliche Zustandekommen von Wissen ist zu beachten  (cf Narrative Fallacy & Umberto Eco,
welche Vereinfachugen gehen in unsere “Karten” ein !)
Die tatsächliche Funktionsweise von Digitalisierungen und deren Einsatz (zur Problemlösung) sowie
die (Mis-) Deutung der Anfangserfolge ihres Einsatzes ist zu beachten – Wie funktionieren
Algorithmen wirklich !?
Worin bestehen sie  & wie sind die Anwendungsgrenzen von Formalismen zu refektieren, zu beachten,
zu berücksichtigen  ?

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Voraussetzungen, Postulate oder Thesen  Sammlung div)

Erklärungen sollten NICHT UNMITTELBAR in Handlungen oder Handlungsempfehlungen umgesetzt warden ! –
Die sogenannten Operationalisierungen und deren  mittlerer Gülltigkeitsbereich sollten erkannt,
beachtet und überprüft werden !!! problem der kausalen Erklärungen !

Die vier Axiome adaptieren

St Andrews:
Die von uns erfundenen Algorithem sollten uns Routinen (des Handelns) abnehmen und dadurch Freiraum
für Kreativität, Korrektur und (vor allem) Innovation schaffen  !!!
Die Benutzung von Routinen sollte deren (formale ) Unvollständigkeit berücksichtigen  …

Vailladolid:
Wir brauchen eine neue pragmatische Aufklärung, die sich auf Resilienz bezieht und  das
Goethe-Zitat berücksichtigt, nämlich, dass der Mensch kein  lehrerndes (didaktisches) Wesen ist …
sondern handelt, beeinflusst etc
Und eben i. S. von Musil … zu verstehen ist.

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Mikulov (?):
Die Techniken zur Realisierung von Parameterwerten sind nicht notwendig die Techniken zur Lösung
von Problemen! Das bezieht sich insbesondere auf das Erlernen von Skills /Fertigkeiten!!!
(Spieltheorie beschreibt weniger, als sie erklärt !!! – Die jeweilige theoretiche Vorstellung und
deren Handlungsprojektion ist zu überdenken!!!)

Die Techniken zur Vermittlung und Aufbereitung von Wissen (cf zweites Horn der Aufklärung) sind
nicht notwendig die Techniken zur Umsetzung und zum Einsatz von Wissen. // Goethe und Musil
Das tatsächliche Zustandekommen von Wissen ist zu beachten  (cf Narrative Fallacy & Umberto Eco)
Die tatsächliche Funktionsweise von Digitalisierungen und deren Einsatz sowie die (Mis-) Deutung
der Anfangserfolge ihres Einsatzes ist zu beachten
Worin bestehen & wie sind die Anwendungsgrenzen von Formalismen zu refektieren, zu beachten, zu
berücksichtigen  ?

E
F
Scissors-of-Life & Knowledge
E
K

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Kerngedanken und reflexive Konsequenzen:
 i) [1] == > F
Reflexion der Konsequenzen == > Unscharfe Begriffe
Mitunter gehen wir von falschen Parametrisierungen /Vollständigkeitsannahmen und damit
Erfolgserklärungen aus
ij) [2] == > K
Reflexion der Mittel /Routinen  == >  Formale Un-Vollständigkeit der Routinen
iij) [3[ == > E
Reflexion  der Begründungen  == > Problem der Unmittelbaren Umsetzung
iv) [[ 4 ]]  == > M
Reflexion der Mentalen Modelle  == > Epistemische Transformations-Invarianten
v)Wie oben so unten == >  Systemisches Denken
Reflexion der lokalen Optimierungen /
Anwendungsgrenzen Karten-Metapher
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Resilien
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P
S
R = R*
Q
H +
REAL / CAUSAL
CONNECTIONS
CATEGORIZATION
NEW CASES OF
APPLICATION
f
h
g
f
f
R = h after f (P) [/=S]  ≈  f after g (P) [/=Q] = R*
Reluctance to
Simplicity
argumentations
Sensitivity to
Operations
Deference to
 Expertise
Reflection & Actions in the Knowledge-Components F/E/K/M = H
M
K
F
E
Preoccuption
with Failure
F := Folk Knowledge,
Cultural Background
Knowledge
Resilience / Stability /
Sense Making / Meaning
K := Routines,
Rules, Heuristics
M := Meta-Knowledge,
Explanatory  Simplifications
E := Expertise
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Axiomen-
RESILIENZ (!)
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‹#›
Question
•Can we turn all this into Rules (for a mindless) application, usable independently of any
experiential knowledge ? •Preconception of universal common sense – Example Ford ? •What kind of
extra Knowledge is missing, what explains the socalled initial successes of digitalization ?
•
•

‹#›
3 Postulates (Axioms)
•1) Fuzzy Concepts:
Our concepts (in use) are necessarily fuzzy (Limits of Aristotelian Logic).
•
•2) Incompleteness of Maps, Models and Theories:
Our maps, models and theories are necessary incomplete and only locally and approximately true to
the facts – local applicability vs. generalizability. – Decisions resting upon incomplete
information.
•
•3) Non Literally action guiding: Our theoretical explanations and insights are not literally
action guiding, i.e., our explanations should not be considered as literally descriptive action
guiding suggestions, and we should provide a corrective  leeway (by reflection, dialogue and
understanding the simplifications inherent in our maps of the world).
•

Aktuelle Zusatz-Axiome/Reflexionen
•A1) Die technischen Fertigkeiten zur Erzeugung  von (explanatorisch) selegierten
Parameterwerten/Kenngrößen (als Charakeristika  akzeptabler Problemlösungen) sind nicht notwendig
die Fertigkeiten, die man normalerweise benötigt, um die ursprünglichen Probleme in konstanter  und
kontrolliert reproduzierbarer Weise zu lösen (bzw lösen zu können) –[ maschinelle Reproduktion ?]
--- Grenzen formaler Techniken !
•
•A2) Die Algorithmen zur Erfassung und (maschinellen) Ersetzung von Routinen soll(t)en nicht
explizit einschränkend  ... benutzt werden, sondern soll(t)en Freiraum für Kreativität, Korrektur &
Reflexion sowie Innovations-Potential  schaffen und Autonomie im sogenannten Entdeckunghskontext
unterstützen.
•
•A2.1) Die Rechtfertigung und Begründung von Ergebnissen darf die Entdeckung von Problemlösungen
nicht stören, nicht ersetzen oder gar ablösen !
•
•A3 )Insgesamt bedeutet das, dass wir ein „Wissen um das Zustandekommen von Wissen“ [betrifft:
systematische Vereinfachungen, epistemisches Auflösungsvermögen unserer Orientierungs-Karten]
benötigen, um inhaltlich korrigierren und die Anwendungsgrenzen von Routinen erkennen zu können.
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ParadigmataerwWiss 090616.pdf
[Paradigmata]


‹#›



‹#›
Local approximization:
Latitude

‹#›
H +
Emotion
Analysis
S
R
P
Q
Practical relevance of
Industrial Commons:
The sum of the local
 optimizations
(the combination of the
 two dimensional maps)
is not an optimal result
for the whole as such.
[We need bilateral
cooperation and
corrections
via e. g. dialogue!]

Turings „Universal Machine“ (1936/37) and von Neumann’s  implementation of it [in modern computers]
are direct offsprings of Gödel’s ideas ! -- George Dsyon : Turing’s Cathedral (The Origins of the
Digital Universe)  pp106/7 London/Penguin, 2012
p107: Where does meaning [knowledge/epistemology] come in? If everything is assigned a number, does
this diminish the meaning of the world? ... What Gödel (and Turing) proved is that formal systems
will, sooner or later, produce  meaningful statememts whose truth  can be proved only [from]
outside [of] the system itself. ... It proves ... that we live in a world where higher meaning[-s]
exists.
What Turing disregards completely is the fact that MIND [and especially KNOWLEDGE], in its use, is
not static, but constantly developing, i. e. that we understand abstract terms more and more
precisely as we go on using them, and that more and more abstract terms enter the sphere of our
understanding. -- Kurt Gödel, 1972

(Some Remarks on the Undecidability Results. In: Feferman, Coll. Works [of Gödel] vol 2, p 306)

What Turing disregards completely is the fact that MIND, in its use, is not static, but constantly
developing, i. e. that we understand abstract terms more and more precisely as we go on using them,
and that more and more abstract terms enter the sphere of our understanding. -- Kurt Gödel, 1972

 “The idea that everything in the world has meaning  is, after all, precisely analogous to the
principle that everything has a cause, on which the whole of science rests.”
(Gödel 1961)


P
Q
ACTION
[P]
[Q]
PROBLEM
SITUATION
PROBLEM
SOLUTION
K
COMPETENCE
RULES/SKILLS
E
EXPERTISE
EXPERIENCES
F
CAPABILITIES
FOLK-KNOWLEDGE
supervisor
teacher
pupil
Milgram Reflections
[Classic Analysis in LIR]


P
Q
ACTION
[P]
[Q]
PROBLEM
SITUATION
PROBLEM
SOLUTION
K
COMPETENCE
RULES/SKILLS
E
EXPERTISE
EXPERIENCES
F
CAPABILITIES
FOLK-KNOWLEDGE
supervisor
teacher
pupil
Milgram Reflections
[Classic Analysis in LIR]


S
R
P
Q
ACTION
[P]
[Q]
PROBLEM
SITUATION
PROBLEM
SOLUTION
K
COMPETENCE
RULES / SKILLS
E
EXPERTISE
EXPERIENCES
F
CAPABILITIES
FOLK-KNOWLEDGE
(1)
(2.1)
(2.2)
(3)


ARGUMENTATION
S
R
P
Q,Q*
ACTION
[P]
[Q]
PROBLEM
SITUATION
PROBLEM
SOLUTION
DESCRIPTION OF
THE SITUATION
DESCRIPTION OF THE
RESULT/RESPONSE
M
META-KNOWLEDGE
EXPLANATORY
KNOWLEDGE
K
COMPETENCE
RULES/SKILLS
E
EXPERTISE
EXPERIENCES
F
CAPABILITIES
FOLK-KNOWLEDGE
Scissors of
MEANING
LIFE & WORLD
Teacher
Pupil
Rule-Systems
 Supervisor
New Analysis !
Influence of corrective
Experience/expertice
upon the acceptance
of action / results
H;


ARGUMENTATION
S
R
P
Q,Q*
ACTION
[P]
[Q]
PROBLEM
SITUATION
PROBLEM
SOLUTION
DESCRIPTION OF
THE SITUATION
DESCRIPTION OF THE
RESULT/RESPONSE
M
META-KNOWLEDGE
EXPLANATORY
KNOWLEDGE
K
COMPETENCE
RULES/SKILLS
E
EXPERTISE
EXPERIENCES
F
CAPABILITIES
FOLK-KNOWLEDGE
Scissors of
MEANING
LIFE & WORLD
Teacher
Pupil
Rule-Systems
 Supervisor
New Analysis (Milgram !)
Influence of corrective
experience/expertise
upon the acceptance
of action / results
H;
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ARGUMENTATION
S
R
P
Q,Q*
ACTION
[P]
[Q]
PROBLEM
SITUATION
PROBLEM
SOLUTION
DESCRIPTION OF
THE SITUATION
DESCRIPTION OF THE
RESULT/RESPONSE
M
META-KNOWLEDGE
EXPLANATORY
KNOWLEDGE

E
EXPERTISE
EXPERIENCES
Scissors of
MEANING
LIFE & WORLD
Teacher
Pupil
Rule-Systems
 Supervisor
H;
COMPETENCE
RULES/SKILLS
CAPABILITIES
FOLK-KNOWLEDGE
K
F
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core practicing resilience
New Analysis (Milgram)!
Influence of corrective
experience/expertise
upon the acceptance
of action / results
{F, E, K, M} =:

‹#›
P
Q
S
R
{E, F, K, M} =:
solution(s)
[1]
CUSTOMER SEGMENTS
CUSTOMER RELATIONSHIPS
[4]
F
[2]
VALUE PROPOSITION(S)
5th DISCIPLIN
(SYSTEMS THINKING)
Peter Senge
shared vision/meaning/
kin-selection
user/folk knowledge
CHANELS
[3]
personal mastery/
reputation
expertise (communication)
E
H;
COST STRUCTURE
REVENUE STREAMS
[5]
[9]
KEY PARTNERSHIPS
[8]
problem(s)
[6]
[7]
M
K
mental models/
multilevel selection
team learning/repetition
routines/rules /
regulations/heuristics
KEY ACTIVITIES
KEY RESOURCES
Measures for
(corrective)
acting
meta-knowledge/structure
models/explanations
30
argumentation
Causality
Conditionality
(spatial selection)

‹#›
E
F
E
K
Scissors of
Knowledge & Life (Meaning)
FOLK KNOWLEDGE
ROUTINES
EXPERTISE
Implicit Explanatory Core Idea

‹#›
INFORMATION / KNOWLEDGE
P
f(P)
f(Q)
Q
H +
REAL / CAUSAL
CONNECTIONS
COMPUTATION / ARGUMENTATION
CATEGORIZATION
NEW CASES OF
APPLICATION
32
A
C

‹#›
Cognition
P
f(P)
f(Q)
Q
H +
REAL / CAUSAL
CONNECTIONS
CATEGORIZATION
NEW CASES OF
APPLICATION
[P]
[Q]
f
f
M
K
E
F
.
MAPS
THE TERRITORY
Emotion
„Managerial Rationalizations“
COMPUTATION / ARGUMENTATION
INFORMATION PROCESSING
Local Approximization(s):
„If, then …“  f (P ==> Q) = f (P) --> f (Q)  „If, then …“

‹#›
The Core:
COMPUTATION / ARGUMENTATION
S
R
P
f(P)
f(Q)
Q
H +
REAL / CAUSAL
CONNECTIONS
CATEGORIZATION
NEW CASES OF
APPLICATION
F
g
h
f
f
g after f (P)  .  f after h (P)
    [ f(P) = S   &  h(P) = Q ]
Rationalizations
34
=
A
C

Levels of Reflection



‹#›
P
Q
S
R
{E, F, K, M} =:
solution(s)
[1]
CUSTOMER SEGMENTS
CUSTOMER RELATIONSHIPS
[4]
F
[2]
VALUE PROPOSITION(S)
5th DISCIPLIN
(SYSTEMS THINKING)
Peter Senge
shared vision/meaning/
kin-selection
user/folk knowledge
CHANELS
[3]
personal mastery/
reputation
expertise (communication)
E
H;
COST STRUCTURE
REVENUE STREAMS
[5]
[9]
KEY PARTNERSHIPS
[8]
problem(s)
[6]
[7]
M
K
mental models/
multilevel selection
team learning/repetition
routines/rules /
regulations/heuristics
KEY ACTIVITIES
KEY RESOURCES
Measures for
(corrective)
acting
meta-knowledge/structure
models/explanations
36
argumentation
Causality
Conditionality
(spatial selection)




‹#›



Levels of Reflection



‹#›
Cognition
P
f(P)
f(Q)
Q
H +
REAL / CAUSAL
CONNECTIONS
CATEGORIZATION
NEW CASES OF
APPLICATION
[P]
[Q]
f
f
M
K
E
F
.
MAPS
THE TERRITORY
Emotion
„Managerial Rationalizations“
COMPUTATION / ARGUMENTATION
INFORMATION PROCESSING
Local Approximization(s):
„If, then …“  f (P ==> Q) = f (P) --> f (Q)  „If, then …“