Bijeenkomst 1 – Introductiecollege & Niet-lineaire dynamische systemen
Van baby tot volwassene (voorspellen ontwikkelingsuitkomsten)
Wanneer we het hebben over baby’s tot volwassenen dan ligt ten grondslag; het ‘nature vs nurture’ debat.
Liggen de factoren in het kind of liggen de factoren om het kind heen, de omgeving. Op dit moment weten
we dat beide (nature én nurture) een rol spelen. Het is nog steeds niet bekend, welk aspect belangrijk is
en bij welke factor het hoort. Nurture zijn, bijvoorbeeld de psychologische kenmerken, welke familie, welke
buurt, je bent opgevoed. Zowel uit nature of nurture, als zowel de combinatie, kan niet alles worden
verklaard, daardoor hebben we al deze modellen nodig.
Continuïteit is niet heel logisch, omdat er binnen er binnen een leven best iets kan voorkomen, waardoor
het niet meer continu kan zijn (overlijden/ziek ouder).
Vier modellen van ontwikkeling
1. Personal change model (Samerhoff, 2010): Vroeger zag men ontwikkeling als
groei. Pas sinds begin de 20e eeuw (door middel van Piaget) werd aangetoond dat
de ontwikkeling ook stapsgewijs is. Er zijn ook kwalitatieve zaken van ontwikkeling.
Voorbeeld: kinderen; kruipen, l open. Je ziet een kwalitatieve verandering in
voortbewegen (als loper sneller wordt dan kruipen, ga je lopen). Dit model gaat er
vanuit dat elk kind alle fases doorloopt, maar er is nog steeds lineairiteit. We weten
dat dit niet waar is, want context speelt wél een rol. Hiernaast zie je een plaatje van
een uitslag van onderzoek naar de relatie van IQ en risico index. Zowel op vier
jarige, als 13 en 18 jarige leeftijd is IQ gerelateerd aan je sociale netwerk. Deze
methode houdt geen rekening mee dat sommige risico’s veel zwaarder wegen voor
een kind, omdat elk risico even zwaar weegt volgens dit model. Context speelt dus
een grote rol; het kan je ook belemmeren.
Grafiek hierboven geeft niveaus van vroeg geboren kinderen: taal/reken niveaus. De groene lijn geeft
vroeggeboorte weer, zij blijven altijd gemiddeld lager scoren.
2. Contextual model: Context speelt een belangrijke rol. In de grafiek hieronder is te zien dat de
opleidingsniveau en sociale status van ouders een grotere invloed hebben op vroeggeboorte, dan
kinderen die op tijd zijn geboren met een laag sociale status en laag opgeleid. Er vindt interactie plaats
tussen je startpunt (op tijd geboren) en de context. Het blijkt dat de context kan
compenseren voor een slechte start, maar het kan er ook voor zorgen dat je competentie
niet geheel tot uiting komt. Al snel wordt de context van een kind groter (dus niet alleen
ouders/familie), bijvoorbeeld school, buurt en geopolitiek. Sociaal economisch model:
Bronfenbenner. Het is niet alleen zo dat we de contexten ten aanzien van het kind zien,
maar ook ten aanzien van elkaar. Er zijn altijd wel stimulerende en belemmerende factoren
te bedenken bij elke context.
Uit onderzoek is in 144 landen bekeken hoe de kansen van meisjes waren in elk land en de
bedreigingen. Er is gekeken naar 5 indicatoren. Ze hebben niet gekeken, naar elke factor
afzonderlijk, maar ze hebben deze risico’s bij elkaar genomen. Westerse landen scoren
hoog. Onderaan: sub Sahara landen (minst gunstig als meisjes). De grote van de kleur
blokjes verschilt heel erg. Het geeft inzicht in geopolitieke context. Conclusie: het maakt
echt uit of je toevallig een jongen of een meisje bent voor je indivudele ontwikkeling.
,3. Regulation model: Het is ook van belang, hoe lang een kind te maken
krijgt met een risico. Naarmate je ouder wordt, wordt het steeds beter om
jezelf te reguleren. Eerst ben je heel afhankelijk van anderen (in het begin).
Other-regulation is de bron van je zelfregulatie. Dit is naast je ouders ook op
school van belang (Bijvoorbeeld: eerst blijven zitten op je stoel, aandacht
verdelen bij broertjes/zusjes).
Zelfregulatie speelt ook belangrijke rol bij interesse ontwikkeling. Hier krijg
je ook steeds meer zelfcontrole over. Het is een proces! Wat je ook ziet is
dat de pijltjes beide kanten op gaan. Het is niet zodat de context zend naar
de kinderen, maar het kind heeft ook invloed op de context. Voorbeeld: kind is te vroeggeboren, ouder is
angstig en over beschermend, waardoor het kind minder zelfstandig is enzovoorts.
Een voorbeeld wanneer ‘other-regulation’ niet helemaal goed gaat. Uit onderzoek blijkt dat een kind meer
externaliserend gedrag gaat vertonen, indien je het kind een corrigerende tik geeft. Slaan als straf, zorgt
voor een negatieve spiraal waarin je terecht komt.
Unified model
Wanneer we de eerste twee modellen integreren. Het grijze en het zwarte
gedeelte is het kind zelf. Zwart: biologie (hormonen of een kind te vroeg
geboren is). Grijs: psychologisch gedeelte (intelligentie, mentale gezondheid).
Dit is het startpunt. Wanneer we de dimensie van tijd toevoegen, draaien we
het model. De kegel van zelfregulatiemodel wordt toegevoegd. Het begint
steeds kleiner en wordt steeds groter. De contexten zijn in de volwassenheid
nog erg klein. Houd in je achterhoofd, dat de andere contexten niet van
invloed zijn. Deze hebben wel iets minder invloed, indien je ouder wordt, maar
blijven wel invloed hebben. De kegel is niet meer glad, maar trapsgewijs. De
kwalitatieve veranderingen zijn ook soms door het kind opgelegd. Voorbeeld:
wanneer een kind vier is, gaat het naar school. Het is niet gezegd dat dit kind
klaar is om op een stoel te gaan zitten. Er vindt ook een spanningsveld plaats,
de context verwacht het, maar het kind nog niet. Spanningsvelden zie je terug
in de pijltjes. Indien de transitie plaatsvindt, ga je iets omhoog in het model.
4. Representational model: Je verwachtingen worden gekleurd.
Voorbeeld: een kind dat huilt en dat vormt zich weer een cirkel. Die cirkel
speelt ook een rol bij ouders en heeft weer invloed op de cirkel van het kind.
De representaties zijn ook subjectief. Uit een onderzoek stond de vraag
centraal: wat is de realiteit? Vragenlijsten worden namelijk (bijna) altijd
subjectief ingevuld door ouders of bijvoorbeeld leerkrachten. De volgende
resultaten kwamen naar voren:
* Moeders – observatie voor random kinderen: r = .84 (all > .60, 77% > .80)
* Moeders – observatie eigen kinderen: r. 11 (32 negatief, 1/112 > .80)
Moeders en de getrainde observatoren scoorden gelijk bij standaard kinderen. Indien moeders hun eigen
kinderen moesten scoren was er gewoon géén verband. Dit laat zien dat er een andere bril is, wanneer ze
kijken naar hun eigen kind. Die wordt vormgegeven door ervaringen die zij al hebben met het kind. Het is
moeilijk om de representaties in kaart te brengen. Je wil het liefst er een experimenteel design op los
laten.
Verschillende onderzoeken rondom representational model
Uit een onderzoek werd het opvoedvertrouwen onderzocht tijdens de zwangerschap. De opdracht was om
een computerbaby te troosten. Allereerst de baseline: wat is de opvoedvertrouwen, vervolgens een
makkelijke baby troosten en tot slot een moeilijke baby troosten. Uit de resultaten bleek dat het
opvoedvertrouwen na de moeilijke baby zeker was gedaald. Dit was niet het geval voor alle vrouwen,
maar gemiddeld genomen wel. De mate van daling was tevens voorspellend voor gehechtheidsrelatie.
, Ontwikkelingspsychopathologie
Alles wat een mens meemaakt blijft belangrijk gedurende de rest van zijn leven.
Ervaringen kunnen langdurig invloed houden of waarvan je denkt niet denkt dat het
de kop zou kunnen opsteken. Stel je voor dat de knikkers baby’s zijn en beginnen
aan hun ontwikkeling. Het meest adaptieve pad is recht naar beneden. Maar er zijn
groeven in landschap, maar de steigers eronder zorgen ervoor hoe de golven lopen.
Gaat het terug naar het adaptieve pad of naar een zijspoor? Er zijn verscheidende
routes, maar ze kunnen dicht bij elkaar komen of juist verder van elkaar afgaan. We
gaan niet van momentopnames uit. Alles wat er was kan een rol spelen. Wat je niet
ziet, maar wel heel belangrijk is: er zijn meerdere startpunten! Niet iedereen die
geboren wordt heeft evenveel kansen, dus dit speelt wel een rol.
Oranje pijl: tippingpoint. Oude gedrag, wordt instabiel, nieuwe gedragen worden mogelijk. Er is
gevoeligheid voor begincondities.
Niet-lineaire (iets complexere) dynamische systemen
Wanneer we kijken naar de modellen die wij hierboven hebben toegepast, zijn dit simpele modellen.
Regressie modellen; lineaire modellen. We veronderstellen verbanden tussen bepaalde factoren. Als we
in de wereld kijken is het een feit dat in de wereld veel complexe processen bestaan, maar deze bestaan
uit simpele aspecten. Niet-lineaire betekent iets complexer. Voorbeeld: een zwerm vogels volgen allemaal
simpele vliegregels, maar omdat ze op elkaar reageren laten ze complex gedrag zien. Het is niet zozeer
dat de elementen heel complex zijn, maar de interactie met elkaar maakt het complex. Er zijn in de
wiskunde modellen ontwikkeld om dit hard te maken, het complexe gedrag. De wetenschap kan dit
beschrijven en begrijpen.
* Vele systemen zijn open, complexe systemen bestaande uit veel eenvoudige subsystemen met een niet-
lineaire interactie.
* Veel formele modellen en technieken worden ontwikkeld, om zulke systemen te beschrijven en te
begrijpen (vooral in de toegepaste fysica, chemie en biologie).
Sociale wetenschappen en niet-lineaire dynamische systemen
In de sociale wetenschappen zijn er meestal geen vergelijkingen en gebruiken we het metaforisch. Er zijn
een paar uitzonderingen: Murray & Gottman model van huwelijken, Helbing model van paniek, neurale
modellen van reactietijd. Mensen zijn complex, instabiel, niet lineair. We zien heel complex gedrag,
complexe samenwerking tussen individuen. Wanneer je er een model op los kan laten, kun je veel betere
voorspellingen doen (metaforisch, kwalitatieve analyse, statistische analyse, mathematische modellen).
De niet-lineaire dynamische systemen laten merkwaardige gedragingen zien. Als je naar een systeem
kijkt, lijkt het random gedrag te vertonen, weinig regelmaat, moeilijk te voorspellen, maar als je kijkt naar
de systematiek, blijkt het toch een heel simpel systeem. De belangrijkste 3 fenomenen zijn:
1. Deterministische Chaos: Het is van tevoren vastgesteld: deterministisch. Het weer op een dag is
het bekendste voorbeeld. Horizontaal: uren/dagen, verticaal:
temperatuur. Het cruciale punt is, stel we meten de temperatuur
vandaag op dit moment en we stoppen dat in het model en geven
aan dat het een goede beschrijving is van de werkelijkheid. Dan
blijkt dat de temperatuur zich gaat ontwikkelen, maar zich vrij
grillig begint te gedragen. Als we de temperatuur niet precies
meten (meetfouten), dan blijkt het verschil in incidentele waarden
grote invloed te hebben. De onzekerheidsfactor wordt steeds groter over de tijd heen. Het is de
dynamiek, niet-lineair die hiervoor zorgt. Het wordt een stuk hopelozer als we het over individuen
hebben. Butterfly-effect: Kleine veranderingen in begincondities leidt tot grote
veranderingen in de toekomst.
2. Zelforganisatie (vogels): Iets is zelf-organiserend als, aan zichzelf overlatend, het neigt naar een
grote orde. In de wet van Natuurkunde wordt aangegeven, als je iets aan zichzelf overlaat, dan
vervalt het in chaos. Er moet iemand van buitenaf komen die de orde schept. Zelforganisatie gaat
juist de andere kant op! Als je iets aan zichzelf overlaat, dan ontstaat er orde. Wanneer krijg je
dat? Als je veel componenten in het systeem hebt, maar niet op een lineaire manier met elkaar
omgaat. Door de interactie ontstaat er toch een georganiseerd gedrag. Belangrijk aspect daarvan
is het ontstaan van feedback loops.
