Zusammenfassung
Die Fähigkeit, sich möglichst schnell an stetig wandelnde Anforderungen und an sich offenbar immer dynamischer verändernde Umfeldbedingungen anzupassen, wird heute als eine grundlegende Voraussetzung dafür gesehen, dass Organisationen auf Dauer ihren Fortbestand sichern können. Meist werden Adaption und Lernen als zwei unterscheidbare Modi der Veränderung von Organisationen in Relation zu ihren äußeren und inneren Umwelten gesehen. Der Adaptionsbegriff wird dabei für bloße (eher defensiv angelegte) Veränderungsprozesse und Anpassungsleistungen benutzt, die kein tiefer greifendes Wissen und Verständnis darüber enthalten, wie und warum eine Änderung stattgefunden hat, wieso diese Veränderung überhaupt eine Verbesserung der Umweltbeziehungen im Sinne bestimmter Erfolgskriterien bedeutet und auf welche Weise vorgenommene Modifikationen gegebenenfalls wiederholt oder auch zurückgenommen werden können. Ein emphatischer Lernbegriff dagegen bindet Veränderungen grundsätzlich an einen (zumeist auch intentional) nachvollziehbaren Zugewinn an Wissen, Verständnis und Kompetenzen als Grundlage dafür, dass die verbesserten Aktionschancen zu einer entsprechend geänderten Verhaltensweise führen. Adaption kann aus dieser Sicht auch ohne Lernprozesse erfolgen, während Lernen (vor allem im Sinne einer gezielten oder planmäßigen Modifikation des Verhaltens) zu einer Verbesserung der Adaptabilität einer Organisation beitragen kann.
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Literatur
Argyris, C. and D.A. Schön 1978: Organizational learning — Theory of action perspective, Reading/Mass., Addison-Wesley.
Axelrod, R. 1997: Advancing the Art of Simulation in the Social Science, in: Conte, R. et al. (eds): Simulating Social Phenomena, Berlin et al, Springer, pp. 21–40.
Bond, A. H. and L. Gasser (Hg.) 1988: Readings in Distributed Artificial Intelligence, San Mateo, Ca., Morgan Kaufmann Publishers.
Brown, J.S. and P. Duguid 1991: Organizational Learning and Communities-of-Practice: Toward A Unified View of Working, Learning, and Innovation. Organization Science 2, pp. 40–57
Brown, J.S., A. Collins and P. Duguid 1989: Situated Cognition and the Culture of Learning. Educational Researcher 18, pp. 32–41.
Cangelosi, V.E. and W.R. Dill 1965: Organizational learning — Observations toward a theory. Administrative Science Quarterly 10, pp. 175–203
Cyert, R.M. and J.G. March 1963: A behavioral theory of the firm. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall.
Gilbert, N. 1998: Simulation: An introduction to the idea, in: Ahrweiler, P. and N. Gilbert (eds): Computer Simulations in Science and Technology Studies, Berlin et al, Springer, pp. 1–13.
Gilbert, N. and K. G. Troitzsch 1999: Simulation for the Social Scientist, Buckingham, Ph., Open University Press.
Jennings, N.R., 1999: Agent-based computing: Promise and perils, in: Proceedings of the 16th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-99), pp. 1429–1436
Lave, J. 1988: Cognition in practice: Mind, mathematics, and culture in everyday life. New York: Cambridge University Press
Lave, J. and E. Wenger 1991: Situated learning: Legitimate peripheral participation. New York: Cambridge University Press.
Lepperhoff, N. 2000: Dreamseape: Simulation der Entstehung von Normen im Naturzustand mittels eines computerbasierten Modells des Rational-Choice-Ansatzes, in: Zeitschrift für Soziologie, 29, S. 463–484.
Maisch, Th. 2001: Naming the Unnamable: Socionics or the Sociological Turn of/to Distributed Artificial Intelligence, in: Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 4, pp. 155–186.
Maisch, Th., M. Florian, M. Jonas und I. Schulz-Schaeffer 1998: Sozionik. Expeditionen ins Grenzgebiet zwischen Soziologie und Künstlicher Intelligenz, in: Maisch, Th. (Hg.): Sozionik. Soziologische Ansichten über künstliche Sozialität, Berlin, Sigma, S. 9–24.
March, J.G. and J.P. Olsen 1975: Uncertainty of past — Organizational learning under anbiguity. European Journal of Political Research 3: 147–151.
Sen, S. and G. Weiß 1999: Multiagent learning, in: G. Weiss (ed.): Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, Cambridge, Mass., London, Engl, MIT Press, pp. 259–298.
Troitsch, K.G. 2000: Simulation in den Sozialwissenschaften, in: Soziologie, 2/2000, S. 33–45.
Weick, K. E. 1985: Der Prozeß des Organisierens, Frankfurt am Main, Suhrkamp.
Wooldridge, M. 1999: Intelligent Agents, in: G. Weiss (ed.): Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, Cambridge, Mass., London, Engl., MIT Press, pp. 27–77.
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© 2004 VS Verlag für Sozialwissenschaften/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden
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Florian, M., Hillebrandt, F. (2004). Einführung: Sozionische Beiträge zu Adaption und Lernen von und in Organisationen. In: Florian, M., Hillebrandt, F. (eds) Adaption und Lernen von und in Organisationen. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-322-80530-0_1
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Online ISBN: 978-3-322-80530-0
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