lehrstuhl für philosophie und wissenschaftstheorie / … · 2016-06-16 · lehrstuhl für...

Lehrstuhl für Philosophie und Wissenschaftstheorie / Carl von Linde-Akademie

Interdisziplinarität und Innovationsdynamik

Prof. Dr. Klaus Mainzer

Lehrstuhl für Philosophie und Wissenschaftstheorie

Carl von Linde-Akademie

Technische Universität München

Zur Konvergenz von Forschung, Technik,

Wirtschaft und Gesellschaft


1. Von der Grundlagenforschung zur Innovation

2. Konvergenz und Interdisziplinarität von Forschung

3. Kreativität und

Schlüsselqualifikation


Von der Grundlagenforschung

zur Innovation1.


Die erste Akademie Europas wurde 385

v.Chr. von dem Philosophen Platon im

Nordwesten Athens gegründet. Dort lehrten

zeitweise die bedeutendsten Gelehrten der

Antike. Neben den mathematischen

Disziplinen aus pythagoreischer Tradition

wie Geometrie, Arithmetik, Astronomie und

Harmonielehre betrieb man Logik, Physik,

Metaphysik und Ethik. Nach fast

tausendjähriger Tradition wurde die

Akademie 525 n.Chr. durch Justinian

geschlossen.

Die Platonische Akademie

Juristisch war die Akademie als privater Kultverein (Thiasos) zu Ehren der Musen

organisiert. Der Vorsteher war den staatlichen Behörden verantwortlich. Die Gebäude

(Vorlesungs- und Diskussionsräume, Bibliothek, Wohnung) und Parkanlagen wurden

zunächst durch Platons Vermögen, später durch Spenden finanziert.


Die Schule von Athen

Im Bild von Raffael (Vatikan) wird die Schule von Athen als Urbild von Philosophie und Wissenschaft

verklärt: Der Idealist Platon weist zum Himmel als Symbol seiner Ideenlehre und Kosmologie, der Realist

Aristoteles, sein Schüler, deutet auf die irdische Welt, in der Physik und Ethik ihre Aufgabe finden. Rechts

Vertreter der mathematischen Disziplinen, links der Sprache, Grammatik und Rhetorik.

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/68/Raffael_058.jpg


Archimedes (287-212 v. Chr.)

war ein genialer angewandter

Mathematiker und Ingenieur, der

die Statik einfacher Maschinen

(z.B. Hebel, Flaschenzug) und

Hydrostatik begründete.

Heron von Alexandria (1.Jh. n. Chr.) wurde

bekannt mit seiner Theorie und Konstruktion von

Automaten.

In Antike und Mittelalter waren allerdings

Mechanik und die Konstruktion von Maschinen

von der akademischen Ausbildung in

Platonischer Tradition ausgeschlossen.

Ingenieure der Antike


Ingenieure der RenaissanceIn der Renaissance war man von neuen

Entdeckungen und Erfindungen fasziniert. Geniale

Künstler versuchten Wissenschaft, Kunst und

Technik zu vereinigen, um Leben und Organismen

zu simulieren wie z.B. mechanische „Automobile“

(Leonardo da Vinci) – Leonardos Welt der Bionik.


Leibnizens Computerphilosophie

G.W. Leibniz (1646-1716) baute nicht nur

Rechenmaschinen für Dezimal- und

Binärzahlen. In seiner Computerphilosophie

verkündete er, dass Gott die Welt aus „Alles

(1) und Nichts (0)“ geschaffen hat – die

Leibniz-Welt der Digitalisierung.


Newtons mathematische

NaturphilosophieDie klassische Physik wurde durch

Newtons „Mathematische Prinzipien der

Naturalphilosophie“ (Philosophiae naturalis

principia mathematica) von 1686 begründet.

Nach Newton muss sich die

Naturalphilosophie mathematischer

Prinzipien der Erfahrung bedienen, um die

Natur erklären und Prognosen ableiten zu

können.

Als Naturphilosoph war Newton durch

erkenntnistheoretisches Interessen

motiviert, um Naturgesetze als Ausdruck

„göttlicher Ordnung“ zu erkennen.


Boyles ExperimentalphilosophieRobert Boyle (1627 – 1691), Physiker,

Chemiker und Begründer der Royal

Society, forderte experimentelle

Methoden als Teil der Naturphilosophie.

In seinem Hauptwerk „The Skeptical

Chemist“ (1661) zweifelte er an

„Hypothesen“ und trat für eine neue Art

der „Experimentalphilosophie“

(experimental philosophy) ein.

Als Naturphilosoph war Boyle

erkenntnistheoretisch interessiert, um

Naturgesetze als Ausdruck „göttlicher

Ordnung“ zu erkennen.


Der Bildungsprozess der europäischen bürgerlichen

Gesellschaft wird unter das Motto gestellt: „Aufklärung

durch wissenschaftliche Bildung!“

Eine beispielhafte Manifestation ist die von dem

Philosophen D. Diderot und dem Physiker D‘Alembert

herausgegebene „Encyclopédie ou Dictionnaire raisonné

des sciences, des arts et des métiers“ (I – XXXV,

Paris/Neuchâtel/Amsterdam 1751 – 1780), die das gesamte

philosophische, naturwissenschaftliche, medizinische,

technische, künstlerische und berufliche Wissen der

damaligen Zeit umfaßt.

Die Autoren der Enzyklopädieartikel („Enzyklopädisten“)

sind berühmte Wissenschaftler und Schriftsteller, die

den Kern der europäischen Aufklärung bilden (Voltaire,

d‘Holbach, Condoret, d‘Alembert, Diderot u.a.).

Wissenschaft und Technik im Zeitalter der Aufklärung


Im Zeitalter der Industrialisierung wurden

Technische Hochschulen immer dringender

und nach dem Vorbild der Pariser École

Polytechnique (1794) im deutsch-sprachigen

Raum in Prag (1806), Wien (1815) und

Karlsruhe (1825) gegründet.

In Bayern folgten zunächst Polytechnische

Schulen in Augsburg, München und Nürnberg.

1868 wurde die Polytechnische Schule

München gegründet und später der Universität

gleichgestellt.

Sie umfasste 1) die allgemeine Abteilung für Mathematik, Physik, Nationalökonomieund Geisteswissenschaften, 2) Ingenieurabteilung, 3) Hochbauabteilung, 4) Mechanisch-technische Abteilung und 5) Chemisch-technische Abteilung.

Industrialisierung und Technische Hochschulen


Carl von Linde (1842 – 1934) war Erfinder („Eismaschine“), Unternehmer (spätere Linde AG) und Professor für theoretische Maschinenlehre der damaligen Polytechnischen Schule, dem es gelang, Brücken zu schlagen zwischen Wissenschaft und Wirtschaft, bahnbrechender Forschungund markterfolgreicher Innovation mit ausgeprägter Verantwortung für das gesellschaftliche Ganze.

Der Augsburger Rudolf Diesel (1858 – 1913), Schüler von Linde, bester damaliger

Absolvent der Hochschule, war genialer Erfinder („Diesel-Motor“), Unternehmer (MAN u.a.) und sensibler Gesellschaftstheoretiker,

der 1903 ein Werk über „Solidarismus“ jenseits von Kapitalismus und Sozialismus

verfasste.

Erfinder, Unternehmer und Professoren


Entdeckungs- und Erfindungsdynamik in der Neuzeit

Jährliche Anzahl von

Entdeckungen, Erfindungen

und anderer kultureller

Errungenschaften der

Naturwissenschaften und

Technik nach der Brockhaus-

Enzyklopädie (10-

Jahresmittelwerte)

Jährliche Anzahl von wichtigen Basiserfindungen (Punklinie)

mit Kettenreaktionen von nachfolgenden Erfindungen nach der

Van-Duijn-Liste (10-Jahresmittelwerte)


Korrelation von Endeckungs-, Erfindungs- und Innovationsdynamik

Erfindungen sind kreative

technische Neuheiten, die

patentierbar sind.

Innovationen sind Erfindungen,

die in ökonomische Produkte auf

Märkten umgesetzt werden

können.

Jährliche Anzahl von Basisinnovationen und korrelierte

Basiserfindungen (Punktlinie) mit 10-Jahresmittelwerten. Die

Innovationskurve erscheint wie in einem „Echoeffekt“ zeitlich

versetzt zur Kurve der Erfindungen.


Innovationsdynamik und Wirtschaftszyklen

J. A. Schumpeter (1883-1950)

unterscheidet langreichende

Kondratieff-Zyklen

(ca. 54 Jahre), Juglar Zyklen

(7–11 Jahre) und Kitchin

Zyklen (3-5 Jahre).

Korrelationen und

Superpositionen von Zyklen

lassen sich z.B. durch

Fourieranalyse

unterscheiden.

Basiserfindungen (z.B. Dampfmaschine, Automobile) treten nicht stetig und

zufällig auf, sondern konzentrieren sich in „schwarmartigen“ Clustern an

Instabilitätspunkten und lösen „langwellige Kondratieff-Zyklen“ aus. Heute

wird Nicht-Gleichgewichtsdynamik durch nichtlineare Zeitreihenanalyse

untersucht.


Konvergenz und Interdisziplinarität

von Forschung2.


Von der transdisziplinären Forschung zur

Innovation

Innovationen entstehen heute

häufig aus problemorientierter

(„transdisziplinärer“) Forschung,

die traditionelle Disziplingrenzen

übersteigt (z.B. Material-, Energie-,

Umwelt-, Medizinforschung). Daher

bedarf es interdisziplinärer Dialoge

und Kooperationen, um

transdisziplinäre Probleme

auszuwählen und neue Portfolios

von Technologien zu clustern.

Interdisziplinäre Dialoge

von Disziplinen

Transdisziplinäre Forschung

(problemorientierte, statt

disziplinäre Forschung)

Neue Portfolios von

Technologien (Clustering)

Innovation


Von der Grundlagenforschung zur

integrierten Technologie

Das integrierte Nutzen biologischer Prinzipien, physikalischer

Gesetze und chemischer Eigenschaften führt zu neuen

Forschungsclustern und Technologieportfolios.

Grundlagendisziplinen wie

Physik, Chemie und Biologie

konvergieren, da sich die

Skalen ihrer gemeinsamen

Forschungsobjekte

annähern.


Konvergierende TechnologienDie vier großen Forschungsgebiete

von „Nano“ (Nano- und

Materialwissenschaft), „Bio“ (Bio-

und Lebenswissenschaft), „Info“

(Informationstechnik, Informatik)

und „Kogno“ (Kognitions- und

Gehirnforschung) konvergieren in

Clustern neuer Technologien.

Im Gegensatz zu früheren Jahrhunderten wird die Konvergenz

von Disziplinen und Emergenz von neuen Forschungsclustern

nicht allein durch erkenntnistheoretische Interessen

angetrieben, sondern vor allem durch die Nachfrage neuer

Produkte und den Wettbewerb globaler Märkte.


Komplexe Strukturen der Nanoforschung

Viele Atome können sich unter

geeigneten Bedingungen als

komplexe Makromoleküle

selbstständig arrangieren (self-

assemblies). Nanotechnologie

nutzt diese Selbstorganisation,

um z.B. neue Materialien und

künstliches organisches Gewebe

zu erzeugen.


Eine Zelle ist ein komplexes System

aus vier molekularen Bausteinen:

Proteine, Nukleinsäuren, Lipide,

Polysachharide.

Sie ermöglichen die Produktion von

Energie, Informationsverarbeitung,

Selbstreplikation, Selbstreparation

und Bewegung.

Komplexe Biomoleküle


Ein Ribosom lässt

sich als Modell einer

zellulären

Nanomaschine

verstehen, die

Information eines

RNA-Bandes (lila) als

Input verarbeitet, um

die Aminosäuren

eines Proteins als

Output zu erzeugen.

Fließbandarbeit einer Nanobiomaschine


NanobioinfotechnologienDie Interaktion lebender Zellen und

Nanomaterialien führt zur Züchtung von

künstlichen Gewebe (tissue

engineering), d.h. Zellen auf Nanofasern

synthetischen Materials (links) oder auf

nanostrukturierter Oberfläche als

Implantationsmaterial.

Ein Zukunftstrend sind biohybride

elektronische Schaltkreise und

biologische Funktionen, um die

Wechselwirkung von Gehirn und

Maschine zu verbessern (z.B. Neuronen

eines Rattengehirns auf einem

Silikonchip).


Systembiologie integriert die

molekularen, zellulären, organischen,

humanen und ökologischen Stufen des

Lebens in Modellen komplexer Systeme.

Sie werden durch nichtlineare

Differentialgleichungen erfasst, die ihre

vielfältigen Wechselwirkungen

repräsentieren.

In Biomathematik, Biophysik und

Bioinformatik wachsen Mathematik,

Physik und Informatik mit der Biologie

zusammen, um die Komplexität des

Lebens zu erklären und vorauszusagen.

Konvergenz in der Systembiologie


Komplexe Netzmodelle der Systembiologie

Das Ziel der Systembiologie

sind Modelle einer gesamten

Zelle, eines ganzen Organs oder

Organismus, um zelluläre

Dynamik zu verstehen und

vorauszusagen. Das

Genomprojekt war noch ein

reduktionistisches Programm,

um (nur) die Elemente von DNA-

Sequenzen zu entschlüsseln.

Der Paradigmenwechsel von der Mikroebene molekularer Elemente zur

Makroebene der Systembiologie ganzer Systeme erfordert die Rekonstruktion

komplexer Netzwerke, um die Funktionen des Stoffwechsels, genetischer

Regulation, Kontrolle, Adaptation, and Evolution zu verstehen (z.B. metabolisches

Netzwerk von E. Coli mit Potenzgesetzverteilung der Netzverbindungen und Skaleninvarianz.)


Systembiologie ist analytische

Biologie, die komplexe Schaltpläne

des Lebens mit Methoden der

mathematischen Analysis (z.B.

Differentialgleichungen)

rekonstruiert.

Synthetische Biologie ist

Ingenieursbiologie, um biologische

Systeme (z.B. Bakterien) zu

bestimmten Zwecken zu

konstruieren.

Konvergenz in der synthetischen Biologie

Dazu werden zunächst standardisierte Bauteile (Biobricks) erzeugt. In einem Bottom

up Ansatz werden daraus neue Mikroorganismen erstellt. In einem Top down Ansatz

werden die Eigenschaften eines Mikroorganismus der Evolution auf ein

lebensnotwendiges Minimum reduziert. Diese „Chassis“ können dann wie bei einem

Auto für beliebige Zwecke ausgebaut werden.


Konvergenz in der Bionik: Top Down Approach

Beim Top Down Approach stimulieren technische Aufgaben (z.B. Autoreifen)

eine gezielte Suche nach Lösungen aus der Natur (z.B. optimale

Kraftübertragung durch die Pfoten einer Großkatze), die zur

Problembehandlung bzw. Entwicklung neuartiger Produkte beitragen. Die

ursprüngliche Gestalt des Naturvorbildes spielt dabei in der bionischen

Umsetzung keine Rolle.


Konvergenz in der Bionik: Bottom Up Approach

Beim Bottom Up Approach werden biologische Erkenntnisse (z.B.

funktionelle Anatomie eines Pflanzenhalms) in ein neuartiges technisches

Produkt (z.B. technische Röhren hoher spezifischer Festigkeit) übertragen.

In Abstraktionsschritten fließen zusätzliche z.B. material- und

fertigungstechnische Aspekte ein.


Technik der Bionik: Bionic CarIn einem Bottom Up

Approach stand der

Kofferfisch Pate für eine

gute Raumausnutzung

mit strömungsgünstiger

Form .

Das hochbelastbare Leichtbauskelett wurde mit den

bionischen Methoden der Computer Aided Optimization

(CAO) und Soft Kill Option (SKO) der Daimler Chrysler

AG optimiert.


Technik der Bionik:

Intelligente Bionische Materialien

Beim Gleitflug einer

Raubmöve ermöglicht

eine Profilaufdickung

einen energie-

sparenden Flug.

In einem Bottom Up Approach lässt sich derselbe Effekt

(„Spoilerbump“) für einen Flugzeugflügel entwickeln. Sensoren

registrieren ständig Strömungsdaten und veranlassen Materialien

mit Formgedächtnislegierung, sich optimalen

Strömungsbedingungen von selbst anzupassen.


Kognition und Gehirn

Das Gehirn ist ein komplexes System von Neuronen, die sich selbständig in makroskopischen

Mustern verschalten können. Wahrnehmungen, Gefühle, Gedanken und Bewusstsein sind

solchen Mustern korreliert.


Neuronale Netze und Lernalgorithmen

Neuronale Netze orientieren sich mit geeigneten

Netzwerktopologien und Lernalgorithmen an der

Informationsverarbeitung von Gehirnen (‚Synaptische Plastizität‘):

Feedforward mit einer

Synapsenschicht

Feedforward mit zwei Synapsen-

schichten (Hidden Units)Feedback

Lernalgorithmen:

• überwacht

• nicht überwachtz.B. Back-Propagation


Neuronale Selbstorganisation in einem Roboter Nachbarschaft

LichtKollision

Rad

Motor-Aktion

Kollisions-schicht

Nachbarschafts-schicht

Volle Verbindung

Hindernis

Ein einfacher Roboter mit verschiedenen Sensoren (z.B. Nachbarschaft, Licht, Kollision) und motorischer Ausstattungkann komplexes Verhalten durch ein sich selbst organisierendes neuronales Netzwerk erzeugen:

Bei einer Kollision werden diesynaptischen Verbindungen zwischen den aktiven Neuronen der Nachbarschaft und Kollision durch Hebbsche Lernregeln verstärkt: Ein Verhaltensmuster entsteht!


Kognition in technischen

SystemenIm dem Forschungsprojekt

„Cognition in Technical

Systems“ (COTESYS) arbeiten

Kognitions-, Neuro- und

Humanwissenschaften,

Informationstechnik,

Informatik und Mathematik mit

den Ingenieurswissenschaften

systematisch zusammen, um

Kognition in technischen

Systemen (z.B. Roboter) zu

realisieren.


Handelnde Roboter in komplexer Umgebung

Roboter und Agenten können nicht vollständig für jede mögliche

Änderung einer Umgebung (z.B. Küche) programmiert werden. Ein

Programm muss aus Erfahrung lernen, wo man steht, um ein Glas aus

dem Schrank zu nehmen, wie unterschiedliche Gegenstände und

Materialien mit der Hand zu erfassen sind etc. Das erfordert ein

Kontrollsystem, um die Parameter von Handlungsroutinen und von

Modellen der Umgebung aufeinander abzustimmen.


Konvergenz, Autonomie und Eigendynamik von

kognitiven Systemen

Steigende Komplexität der Aufgaben

erfordert steigende Adaptivität,

Autonomie und Selbstorganisation

technischer Systeme, die durch

konvergierende Technologien möglich

werden (z.B. kognitive Roboter).

Damit werden Eigendynamik und

Spontaneität, aber auch

Unkontrollierbarkeit von technischen

Systemen wie bei Menschen denkbar.


Innovation eines globalen Supergehirns ?

Die Netzstruktur des World Wide Web erinnert an die Vernetzung von Nervenzellen und

Arealen des Gehirns. Intelligente Informationssuche und Selektion orientiert sich daher

an Logik, Lern-, Kognitions- und Gehirnforschung, um geeignete Algorithmen nach

dem Vorbild menschlicher Informationsbewältigung (‚Soft Computing‘) zu entwickeln.


Konvergenz von Datensuche und KI

Wer im heutigen Internet

sucht, muss ca. 1 Milliarde

Webseiten mit

unstrukturierten Inhalten

durchforsten (links).

Zukünftig werden die

Webseiten Markierungen

(Tags) mit

Bedeutungselementen

enthalten, die von

Softwareagenten

automatisch erstellt, gelesen

und verstanden werden

(rechts).

Ontologien definieren die Bedeutungen der Tags, mit denen Datenbanken ausgestattet

werden. Ein Such-Agent muss dann nur noch in diese Metadaten-Verzeichnisse schauen.


Konvergenz von Informations- und Energienetzen: Smart Grids

Viele dezentrale Stromversorger aus fossilen Primärenergien und erneuerbaren Energien (z.B. Photovoltaik, Windkraft, Biogas) führen zu komplexen Netzen. Um die Steuerung, Lastenverteilung, Speicherung und Erzeugung elektrischer Energie ganzheitlich zu organisieren, bedarf es intelligenter Informationssysteme.

Bei Smart Grids gehen Energiesystem und Informations- und Kommunikationssysteme eine Symbiose ein. Wohn- und Bürohäuser sind zugleich Verbraucher und Produzenten von Energie (z.B. kleine Sonnenkraftwerke). Große Solaranlagen (z.B. Desertec) oder Windräderparks sind ohne Smart Grids nicht denkbar.


Konvergenz von digitalen und physischen Netzen: Cyberphysical Systems

Klassische Computersysteme trennen physische und virtuelle Welt. Cyber-physicalSystems (CPS) erkennen mit Sensoren ihre physische Umgebung, verarbeiten diese Informationen und können die physischeUmwelt mit Aktoren auch koordiniertbeeinflussen.

CPS bestehen aus vielen vernetzten Komponenten, die sich selbstständig untereinander koordinieren. Nur so wird sich die komplexe Infrastruktur von z.B. Energieversorgung, Logistik, Gesundheitsfürsorge, Medizintechnik, Verkehr, Transport, Luftfahrt bewältigen lassen.

Medizinisches Netzwerk:

Wie vermeiden wir Irrtümer?

Wie koordinieren wir alles?


Kreativität und

Schlüsselqualifikationen für

interdisziplinäres Handeln

3.


Kreativität und interdisziplinäre Fähigkeiten

Das menschliche Gehirn zeichnet sich durch eine interdisziplinäre Fähigkeiten aus, die

bewusst und unbewusst neue und originelle Einsichten, Darstellungen und Lösungen

erzeugen.

Sprachliche Kreativität(z.B. Dichter, Journalisten)

Logisch-mathematischKreativität

(z.B. Mathematiker, Informatiker)

Musikalische Kreativität(z.B. Komponisten)

Räumliche Kreativität(z.B. Architekt, Künstler)

Körperlich-kinästhetische Kreativität

(z.B. Tänzer, Sportler)

Soziale Kreativität(z.B. Politiker, Lehrer)

Experimentell-beobachtende Kreativität

(z.B.Naturforscher)

Technische Kreativität(z.B. Ingenieure, Techniker)


Fallbeispiel: Technische Universität München

Die Technische Universität München

(TUM) ist eine traditionsreiche Hochschule

(seit 1868), die heute zu den deutschen

Exzellenz-Universitäten („Leuchtturm“)

gehört.

In der Tradition der Ecole polytechnique begriff sie sich frühzeitig als Innovationsunternehmen für

wissenschaftlich-technische Eliten, um im europäischen und internationalen Wissenswettbewerb zu

bestehen.

Sie umfasst das Zentrum mathematischer Wissenschaften, Physik- und Chemie Department, Fakultäten für

Ingenieurswissenschaften, Architektur, Maschinenbau, Elektrotechnik und Informationstechnologie,

Informatik, Lebenswissenschaften, Medizin, Sport und Ökonomie.


In einer komplexen und globalen Welt reicht eine hoch

spezialisierte Fachausbildung mit regionaler Orientierung nicht

aus. Interdisziplinäres und interkulturelles Denken sind daher die

strategische Voraussetzung, um verantwortungsvoll entscheiden

und handeln zu können.

Daher ergänzt die Carl von Linde-Akademie ein interdisziplinäres

und interkulturelles Bildungsprogramm, das in den

Studiengängen der Universität im Rahmen der Bologna-Kriterien

verankert ist. Der Kern dieses Bildungsprogramms wird vom

Lehrstuhl für Philosophie und Wissenschaftstheorie angeboten

und durch externe Dozenten/Dozentinnen ergänzt.

Aufgaben und Ziele der Carl von Linde-Akademie


Department for Philosophy

of Science and Technology

Logik und Grundlagen

Erkenntnistheorie/Neurophilosophie

Wissenschaftstheorie

Technikphilosophie

Kulturphilosophie

Sozial-/Rechts-/Wirtschaftsphilosophie

Ethik

Leonardo da Vinci

Newton Kant

Leibniz

Arendt

GödelEinstein

Weber


Kompetenzmodule der Carl von Linde-Akademie

Interdisziplinarität

Innovation und Risiko

Information und Kommunikation

Ethik und Verantwortung

Kulturelle Kompetenz

Persönlichkeit und Selbstmanagement


Interdisziplinäres Denken

ecosystem

network

metabolites

human

cell assembly

proteins

messenger RNA

cell

In einer Welt wachsender Komplexität, stellen

sich die Probleme nicht in den Grenzen

traditioneller Fakultäten, sondern quer (cross-

over) zu wissenschaftlichen Disziplinen (z.B.

Umwelt, Energie, Life Science).

Bionik, Synergetik und Systemwissenschaften

liefern den methodischen Rahmen für

interdisziplinäre Forschung.

Studierende müssen darauf vorbereitet werden,

ihre disziplinären Grenzen zu überschreiten und

in Modellen anderer Disziplinen zu denken.


Innovation und Risiko

Im Zeitalter der Globalisierung

werden die Lebensbedingungen

der Menschen immer komplexer,

risikoreicher und

undurchschaubarer.

Innovationskompetenz bedeutet

nicht nur Kreativität und

Erfindung, sondern auch die

Fähigkeit, mit Chancen und

Risiken im Wettbewerb umgehen

zu können.


Information und Kommunikation

Globalisierung wird erst durch

weltweite Informations- und

Kommunikationssysteme (z.B. www)

möglich. So entstehen neue

Netzkulturen und Netzorganisationen

(z.B. Ubiquitous Computing).

Studierende müssen aber nicht nur

fit in allen Formen des E-Learning

und der Bildungstechnologien sein.

Team- und Führungsqualifikationen

hängen entscheidend von der

gewählten Kommunikationsform ab.


Ethik und Verantwortung

In einer Welt wachsender Komplexität

werden die kausalen

Zusammenhänge von Handeln und

Verantwortung zunehmend

undurchschaubarer.

Moderne Forschung und Technologie

sind eine große Herausforderung für

angewandte Ethik in

Ingenieurwissenschaften, Medizin,

Biowissenschaften,

Umweltforschung,

Medienwissenschaft und Informatik.


Kulturelle Kompetenz

In globalen Wissensgesellschaften

treffen sich Studierende aller Länder,

Kulturen und religiöser Prägungen.

Als zukünftige Ingenieure,

Wissenschaftler und Geschäftsleute

müssen sie darauf durch kulturelle

Studien vorbereitet werden. Sie

müssen für Motivationen und

Absichten ihrer Partner und

Konkurrenten sensibilisiert zu

werden.


Persönlichkeit und Selbstmanagement

Selbstmanagement bedeutet

praktische Fähigkeiten der

Selbstpräsentation, des

Stressmanagements und der

teamorientierten Arbeit in

Projekten.

Damit sollen professionelle

Problemlösungen in Studium,

Beruf und Alltag unterstützt

werden.


Interdisziplinäres Ausbildungsprofil in

einer komplexen Welt

Die Innovationsdynamik der Natur- und

Ingenieurwissenschaften, Medizin und

Wirtschaftswissenschaften führt heute

zu fächerübergreifenden

Forschungsclustern, die inter- und

transdisziplinäre Ausbildung,

internationale Vernetzung,

interkulturelle Erfahrung,

unternehmerisches Know-how,

Teamfähigkeit und

Persönlichkeitsbildung erfordern.

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