Was sind Wissenssysteme laut Jürgen Renn?

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Was sind Wissenssysteme laut Jürgen Renn?

Antwort

Verwandte Fragen

Welche drei Wege zur Konstitution eines Wissenssystems nennt Jürgen Renn?

Was ist der Unterschied zwischen negativer und positiver Rückkopplung?

Ist 'knowing what it means' vorwissenschaftliches Wissen?

Ist Wissen-wie vorwissenschaftliches Wissen?

Was meint Jürgen Renn mit den unterschiedlichen Wegen zur Konstitution von Wissenssystemen und deren Architekturen?

Was schreibt Jürgen Renn über die Übertragung von Piagets kognitivem Modell auf Wissensgenese?

Was bedeutet wissenschaftlich fundiertes Wissen konkret anwenden?

Unterschied zwischen Komplexität und Kompliziertheit

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Laut Jürgen Renn sind Wissenssysteme komplexe Strukturen, die Wissen organisieren, speichern und vermitteln. Sie bestehen aus verschiedenen Komponenten, die miteinander interagieren, um Informationen zu verarbeiten und zu nutzen. Renn betont, dass Wissenssysteme nicht nur aus Daten bestehen, sondern auch aus den sozialen und kulturellen Kontexten, in denen das Wissen entsteht und angewendet wird. Diese Systeme sind entscheidend für die Entwicklung von Wissenschaft und Technologie, da sie den Austausch und die Weitergabe von Wissen fördern.

Accepted Answer

Jürgen Renn nennt drei Wege zur Konstitution eines Wissenssystems: 1. **Erfahrung**: Wissen wird durch individuelle und kollektive Erfahrungen erworben, die in sozialen Kontexten geteilt und int... [mehr]

Accepted Answer

Jürgen Renn nennt drei Wege zur Konstitution eines Wissenssystems: 1. **Erfahrung**: Wissen wird durch individuelle und kollektive Erfahrungen erworben, die in sozialen Kontexten geteilt und interpretiert werden. 2. **Sprache**: Die Verwendung von Sprache und Symbolen spielt eine zentrale Rolle bei der Strukturierung und Vermittlung von Wissen. Sprache ermöglicht es, komplexe Ideen zu kommunizieren und Wissen zu kodifizieren. 3. **Institutionalisierung**: Wissen wird durch institutionelle Rahmenbedingungen und Praktiken stabilisiert. Institutionen wie Schulen, Universitäten und Forschungseinrichtungen tragen zur Systematisierung und Verbreitung von Wissen bei. Diese Wege verdeutlichen, wie Wissen in verschiedenen Kontexten entsteht und sich entwickelt.

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Der Unterschied zwischen negativer und positiver Rückkopplung liegt in ihrer Wirkung auf ein System: **Negative Rückkopplung** (auch negative Rückmeldung oder Feedback): - Wirkt stabil... [mehr]

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Der Unterschied zwischen negativer und positiver Rückkopplung liegt in ihrer Wirkung auf ein System: **Negative Rückkopplung** (auch negative Rückmeldung oder Feedback): - Wirkt stabilisierend auf ein System. - Ein Teil des Ausgangssignals wird so zurückgeführt, dass es die ursprüngliche Änderung abschwächt oder ausgleicht. - Beispiel: Die Temperaturregelung in einem Raum – wird es zu warm, schaltet die Heizung ab, wird es zu kalt, schaltet sie sich ein. **Positive Rückkopplung** (auch positive Rückmeldung oder Feedback): - Wirkt verstärkend auf ein System. - Ein Teil des Ausgangssignals wird so zurückgeführt, dass es die ursprüngliche Änderung verstärkt. - Beispiel: Mikrofon-Feedback – das Mikrofon nimmt einen Ton auf, der über die Lautsprecher wiedergegeben und erneut vom Mikrofon aufgenommen wird, was zu einem immer lauter werdenden Pfeifen führt. **Zusammengefasst:** Negative Rückkopplung dämpft Veränderungen und stabilisiert Systeme, während positive Rückkopplung Veränderungen verstärkt und Systeme potenziell instabil machen kann.

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Der Begriff „wissen-what-it-means“ (zu Deutsch etwa: „wissen, was es bedeutet“) bezieht sich darauf, dass jemand die Bedeutung eines Begriffs, Ausdrucks oder Phänomens ver... [mehr]

Accepted Answer

Der Begriff „wissen-what-it-means“ (zu Deutsch etwa: „wissen, was es bedeutet“) bezieht sich darauf, dass jemand die Bedeutung eines Begriffs, Ausdrucks oder Phänomens versteht, ohne notwendigerweise eine wissenschaftliche Erklärung dafür zu haben. Dieses Wissen ist oft alltagspraktisch, intuitiv oder durch Erfahrung erworben. Vorwissenschaftliches Wissen bezeichnet Wissen, das vor oder außerhalb der wissenschaftlichen Systematisierung und Erklärung existiert. Es ist typischerweise durch Alltagserfahrung, Tradition, Erziehung oder kulturelle Prägung entstanden und nicht durch wissenschaftliche Methoden überprüft oder begründet. „Wissen-what-it-means“ ist also ein typisches Beispiel für vorwissenschaftliches Wissen: Man weiß, was ein Begriff bedeutet oder wie etwas funktioniert, ohne es wissenschaftlich erklären zu können. Erst wenn dieses Wissen systematisch hinterfragt, analysiert und mit wissenschaftlichen Methoden überprüft wird, wird daraus wissenschaftliches Wissen. Zusammengefasst: Ja, „wissen-what-it-means“ ist eine Form von vorwissenschaftlichem Wissen.

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Der Begriff „wissen-wie“ (englisch: „knowing how“) bezeichnet das praktische Wissen oder Können, also das Wissen, wie man etwas tut (z. B. Fahrradfahren, ein Musikinstrume... [mehr]

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Der Begriff „wissen-wie“ (englisch: „knowing how“) bezeichnet das praktische Wissen oder Können, also das Wissen, wie man etwas tut (z. B. Fahrradfahren, ein Musikinstrument spielen). Es wird oft dem „wissen-dass“ („knowing that“), also dem propositionalen, theoretischen Wissen (Faktenwissen), gegenübergestellt. Ob „wissen-wie“ als vorwissenschaftliches Wissen gilt, hängt vom Kontext ab: - **Vorwissenschaftliches Wissen** bezeichnet in der Regel Alltagswissen oder Erfahrungswissen, das noch nicht systematisch oder wissenschaftlich reflektiert wurde. - „Wissen-wie“ kann vorwissenschaftlich sein, wenn es sich um alltägliche Fertigkeiten handelt, die nicht wissenschaftlich begründet oder reflektiert sind (z. B. Kochen nach Gefühl). - Es gibt aber auch wissenschaftlich reflektiertes „wissen-wie“, etwa in der Technik, Medizin oder in der Didaktik, wo praktische Fertigkeiten systematisch erforscht und gelehrt werden. Fazit: „Wissen-wie“ ist nicht per se vorwissenschaftliches Wissen, kann es aber sein, wenn es sich um nicht-wissenschaftlich reflektierte praktische Fähigkeiten handelt. Es kann jedoch auch Teil wissenschaftlichen Wissens sein, wenn es systematisch untersucht und begründet wird.

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Jürgen Renn bezieht sich mit dieser Aussage auf die Vielfalt der Ansätze und Methoden, die zur Schaffung und Organisation von Wissenssystemen führen können. Diese unterschiedlichen... [mehr]

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Jürgen Renn bezieht sich mit dieser Aussage auf die Vielfalt der Ansätze und Methoden, die zur Schaffung und Organisation von Wissenssystemen führen können. Diese unterschiedlichen Wege können zu variierenden Strukturen und Formaten des Wissens führen, die jeweils spezifische Eigenschaften, Stärken und Schwächen aufweisen. Zum Beispiel kann ein Wissenssystem, das auf empirischen Daten basiert, eine andere Architektur haben als eines, das auf theoretischen Modellen oder historischen Analysen beruht. Diese Unterschiede in der Architektur beeinflussen, wie Wissen gespeichert, abgerufen und genutzt wird. Renn hebt hervor, dass die Art und Weise, wie Wissen konstituiert wird, entscheidend für die Funktionalität und die Anwendbarkeit des Wissenssystems ist.

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In Jürgen Renns Kapitel „Strukturelle Veränderungen in Wissenssystemen“ wird die Übertragung von Piagets kognitivem Modell auf die Wissensgenese als ein Prozess beschrieben,... [mehr]

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In Jürgen Renns Kapitel „Strukturelle Veränderungen in Wissenssystemen“ wird die Übertragung von Piagets kognitivem Modell auf die Wissensgenese als ein Prozess beschrieben, der die Entwicklung und Veränderung von Wissen in verschiedenen Kontexten beleuchtet. Renn diskutiert, wie Piagets Konzepte der kognitiven Entwicklung, wie Assimilation und Akkommodation, auf die Art und Weise angewendet werden können, wie Individuen und Gesellschaften Wissen konstruieren und transformieren. Er betont, dass Wissensgenese nicht nur ein individueller Prozess ist, sondern auch durch soziale und kulturelle Faktoren beeinflusst wird. Die strukturellen Veränderungen in Wissenssystemen sind demnach das Ergebnis von Interaktionen zwischen bestehenden Wissensstrukturen und neuen Erfahrungen oder Informationen. Renn argumentiert, dass das Verständnis dieser dynamischen Prozesse entscheidend ist, um die Evolution von Wissenssystemen in Wissenschaft und Gesellschaft zu erfassen.

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Wissenschaftlich fundiertes Wissen in konkreten Situationen anzuwenden bedeutet, dass man theoretische Erkenntnisse und Methoden aus der Wissenschaft nutzt, um praktische Probleme zu lösen oder E... [mehr]

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Wissenschaftlich fundiertes Wissen in konkreten Situationen anzuwenden bedeutet, dass man theoretische Erkenntnisse und Methoden aus der Wissenschaft nutzt, um praktische Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen. Dies umfasst die Fähigkeit, empirische Daten zu analysieren, Hypothesen zu testen und auf Basis von bewährten wissenschaftlichen Prinzipien fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. In konkreten Situationen kann dies beispielsweise in der Medizin, Technik, Bildung oder Umweltforschung geschehen, wo wissenschaftliche Erkenntnisse direkt in die Praxis umgesetzt werden, um effektive Lösungen zu entwickeln oder Prozesse zu optimieren.

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Der Unterschied zwischen Komplexität und Kompliziertheit liegt in der Art und Weise, wie Systeme oder Probleme strukturiert sind. **Komplexität** bezieht sich auf Systeme, die aus vielen in... [mehr]

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Der Unterschied zwischen Komplexität und Kompliziertheit liegt in der Art und Weise, wie Systeme oder Probleme strukturiert sind. **Komplexität** bezieht sich auf Systeme, die aus vielen interagierenden Teilen bestehen, wobei diese Interaktionen oft unvorhersehbare und dynamische Ergebnisse erzeugen. Komplexe Systeme können sich anpassen und entwickeln, was bedeutet, dass sie nicht einfach durch eine lineare Analyse verstanden werden können. Beispiele sind Ökosysteme, das Wetter oder soziale Netzwerke. **Kompliziertheit** hingegen beschreibt Systeme, die zwar viele Teile haben, aber deren Interaktionen und Funktionsweisen bekannt und berechenbar sind. Komplizierte Systeme können oft durch detaillierte Analysen und Modelle verstanden und gelöst werden, wie etwa eine komplexe Maschine oder ein mathematisches Problem. Zusammengefasst: Komplexität ist dynamisch und oft unvorhersehbar, während Kompliziertheit statisch und analysierbar ist.