Forschung / Lernen aus Sicht der Komplexitätswissenschaft

Ein zentrales Konzept zur Beschreibung menschlichen Verhaltens ist die sog. Lerntheorie. In ihren Grundlagen beruht sie vielfach auch heute noch auf den Ideen zur klassischen und operanten Konditionierung. Diese Ansätze zerlegen einen Lernprozess in eine serielle Abfolge von Ursache und Wirkung. Feedbackprozesse werden soweit ausgeblendet, dass sich die resultierenden Prozesse als lineal-kausale Folge von äußeren und innerpsychischen Ereignissen interpretiert werden kann. Solche Prozesse sind grundsätzlich nicht komplex und auch theoretisch gesehen nicht zur Komplexität fähig.

Erst dann, wenn Feedbackprozesse als theoretische Möglichkeit der Selbstregulation mitgedacht werden ist eine komplexere Form des Verhaltens beschreibbar. Dies ist z.B. bereits in den um 1960 von Miller, Galanter und Pribram vorgestellten Plan-Konzept (TOTE-Konzept) der Fall. Aber auch Piaget hat kognitive Lernprozesse als Selbstorganisationsprozesse beschrieben.

In seiner Systemischen Psychologie untersucht Guido Strunk ausführlich die komplexen Grundlagen von Lernprozessen und stellt das Konzept des Phasenüberganges, der Veränderungsprozesse in den Naturwissenschaften beschreibt und Lernen gegenüber.

So hat z. B. Piaget (1977) Lernen als einen Prozess beschrieben, bei dem es durch einen Vorgang, den er Akkomodation nennt, zu einer qualitativ umfassenden Veränderung der bisher für gültig gehaltenen Wahrnehmungs- und Handlungsschemata kommt. Es könnte sich beim Akkomodationslernen um einen Phasenübergang handeln (vgl. dazu Strunk & Schiepek 2006).

Die Akkomodation als umfassender Lernprozess ist von der so genannten Assimilation zu unterscheiden. Diese stellt ein eher simples Anpassungsverhalten dar, bei dem bereits erlerntes Wissen zur Anwendung kommt (auch dann noch, wenn eigentlich eine Akkomodation notwendig wäre). Dieses simple Anpassungsverhalten wird auch als Lernen niedrigerer Ordnung bezeichnet und ähnelt dem Verhalten eines Systems im Bassin eines Attraktors, da ein Bassin das System nach Verstörungen zurück in den Attraktor führt.

Auch Autorinnen und Autoren aus dem Gebiet des Organizational Learning unterscheiden zwei Arten des Lernens, und auch hier weist das Lernen höherer Ordnung Ähnlichkeiten zur Idee des Phasenübergangs auf: Das wichtigste Beispiel dafür ist die inzwischen klassisch zu nennende Unterscheidung zwischen singleloop und doubleloop learning durch Argyris und Schön (1978).

Dabei ist es für eine ungehinderte Aufrechterhaltung der Funktion einer Organisation durchaus effizient, wenn zunächst mit einem singleloop auf Fehler reagiert wird. Singleloop learning beruht auf den Grundannahmen und der Weltsicht, die die Organisation in der Vergangenheit erfolgreich genutzt hat. Im Rahmen dieser bereits gegebenen Routinen werden zuerst Lösungsmöglichkeiten für auftretende Probleme gesucht. Erst wenn solche Korrekturen nicht genügen, wird ein doubleloop learning initiiert, bei dem wichtige Grundannahmen und Glaubenssätze der Organisation in Frage gestellt werden und bei Bedarf eine Veränderung erfahren. Mit dem Infragestellen bewährter Grundannahmen geht eine Bedrohung zentraler Annahmen und Glaubenssätze der Organisation einher, so dass solche höheren Lernprozesse nur sehr widerwillig durchgeführt werden. Dieser Dualismus, bei dem ein Lernen auf einer niedrigen Ebene von einem Lernen auf einer höheren Ebene unterschieden wird, findet sich in ähnlicher Form – aber mit unterschiedlichen Bezeichnungen – in zahlreichen theoretischen Ansätzen der Organisationsforschung wieder.

Die folgende Abbildung zeigt, wie sich die Stabilität eines Systems (dargestellt durch eine Kugel in einer Landschaft aus Tälern und Bergen) im Lernprozess verändert.

                   Phasenübergang

In Lernprozessen bzw. Phasenübergängen lassen sich drei Phasen unterscheiden.

 

Phasenübergang

 

Vor dem Phasenübergang ist das System gegen Verstörungen immun. Während des Lernprozesses nimmt die Stabilität ab und treten sog. kritische Fluktuationen auf, die als empirische Marker für das Auftreten von Lernprozessen angesehen werden können.

Aus dieser Perspektive leiten sich zahlreiche Forschungsarbeiten ab, wie z.B. die folgenden:

 

Strunk, G., Rose, M., Sender, T., Wagner, W. & Liening, A. (2014) Identifikation von Phasen kognitiver Aktivierung mittels Methoden der nichtlinearen Zeitreihenanalyse, Vortrag gehalten auf: Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Ökonomische Bildung, “Kognitive Aktivierung in der Ökonomischen Bildung”, Oldenburg, Deutschland, 24.-27.02.2014

Strunk, G., Rose, M., Sender, T., Wagner, W. & Liening, A. (2015) Kognitive Aktivierung als Prozess. In: Arndt, H. (Hrsg.) Kognitive Aktivierung in der Ökonomischen Bildung: 60-74. Schwalbach: Wochenschau Verlag.

Strunk, G., & Liening, A. (2011) Die Balance zwischen Stabilität und Wandel. Forschungsmodelle aus der Synergetik eröffnen neue Perspektiven auf das organisationale Lernen. Beitrag eingereicht als Fullpaper auf der DFTM-Tagung Dortmund: TU Dortmund.

Liening, A., Strunk, G., & Mittelstädt, E. (2013) Phase transitions between lower and higher level management learning in times of crisis: an experimental study based on synergetics. Nonlinear Dynamics, Psychology, and Life Sciences 17(4), 517-541.

 

 

Abbildung: Lorenz-Attraktor

Die Abbildung zeigt einen Ausschnitt aus dem Wettermodell mit dem der Meteorologe Edward Lorenz den Schmetterlingseffekt entdeckt hat. Der sogenannte Lorenz-Attraktor ist daher heute ein Symbol für Chaos und Komplexität.
(Mehr dazu: Strunk, G. & Schiepek G. (2006) Systemische Psychologie)

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