Scott E. Strana - Scott E. Page
Scott Page | |
---|---|
Národnost | Spojené státy |
Alma mater | University of Wisconsin – Madison, Michiganská univerzita, Kellogg School of Management |
Vědecká kariéra | |
Pole | Management, složitost, ekonomika, politologie |
Instituce | Michiganská univerzita |
Teze | (1993) |
Doktorský poradce | Roger Myerson |
Scott E. Strana je Američan sociální vědec a John Seely Brown, významný univerzitní profesor Složitost, Společenské vědy, a Řízení na University of Michigan, Ann Arbor, kde pracuje od roku 2000. Byl také ředitelem Centra pro studium komplexních systémů[1] na University of Michigan (2009-2014) a externí člen fakulty na Institut Santa Fe (2000-2005 a 2007 – dosud).
Page je známý svým výzkumem a modelováním rozmanitosti a složitosti v sociálních vědách. Mezi jeho specifické výzkumné zájmy patří závislost na cestě, kultura, kolektivní moudrost, adaptace a výpočetní modely společenského života. Kromě výuky v Michiganu Page také vyučuje Učitelská společnost vzdělávací video seriál „Porozumění složitosti“ [2] a online kurz „Model Thinking“ vytvořený Courserou.[3]
Životopis
Page získal titul B.A. v matematice na University of Michigan, Ann Arbor, v roce 1985. Poté získal magisterský titul z matematiky na University of Wisconsin – Madison v roce 1988 a magisterský titul z manažerské ekonomiky z Kellogg Graduate School of Management na Northwestern University v roce 1990. V roce 1993 získal titul Ph.D. v manažerské ekonomii a vědách o rozhodování také ze školy Kellogg pod vedením Stanley Reiter a Roger Myerson (jeho poradci), Mark Satterthwaite a Matthew Jackson.
Před nástupem do současné pozice v Michiganu učil na Kalifornský technologický institut (1993-7) Kalifornská univerzita - Los Angeles (1994) a University of Iowa (1997-9).
Model Thinking MOOC a Model Thinker
Na začátku roku 2013 Page uspořádal online kurz na platformě MOOC Coursera s názvem „Model Thinking“.[4] Tento kurz byl kvůli masivní účasti několikrát opakován. V roce 2018 byla stránka zveřejněna Model Myslitel se základními knihami. Kniha shrnuje a rozšiřuje materiály obsažené v online kurzu a podporuje „myšlení mnoha modelů“[je zapotřebí objasnění ] přístup k řešení složitých problémů.
Ocenění
Page byl uveden do Americká akademie umění a věd v roce 2011.[5] Je příjemcem několika Národní vědecká nadace granty, včetně ocenění IGERT (2002 – dosud) a ceny Biocomplexity Project SLUCE (2001–6). Byl také příjemcem a MacArthurova nadace Iniciativa na podporu výzkumu nerovnosti a chudoby a Guggenheimovo společenství.
Page obdržel několik pedagogických ocenění od Caltech, Northwestern a Michigan, včetně nejnovějších ocenění University of Michigan Distinguished Diversity Scholarship and Engagement Award (2009).
Bibliografie
- Knihy
- Page, Scott E. (2018). Model Myslitel: Co potřebujete vědět, aby vám data fungovala. New York, NY: Základní knihy. str. 448. ISBN 9780465094639.
- Page, Scott E. (2017). Bonus za rozmanitost: Jak velké týmy se vyplácejí ve znalostní ekonomice. Princeton, NJ: Princeton University Press. str. 328. ISBN 978-0691176888.
- Page, Scott E. (2010). Rozmanitost a složitost. Princeton, NJ: Princeton University Press. str. 296. ISBN 978-0-691-13767-4.
- Page, Scott E .; John H. Miller (2007). Komplexní adaptivní systémy: Úvod do výpočetních modelů sociálního života. Princeton, NJ: Princeton University Press. str. 284. ISBN 978-0-691-12702-6.
- Page, Scott E. (2007). Rozdíl: Jak síla rozmanitosti vytváří lepší skupiny, firmy, školy a společnosti. Princeton, NJ: Princeton University Press. str. 456. ISBN 978-0-691-13854-1.
- Page, Scott E .; Kenneth W. Kollman; John H. Miller (2002). Výpočtové modely v politické ekonomii. Cambridge, MA: MIT Press. str. 320. ISBN 0-262-11275-2.
- Články v časopisech
- Page, Scott E. (leden 2006). "Závislost na cestě". Quarterly Journal of Political Science. Nyní Publishing Inc. 1 (1): 87–115. doi:10.1561/100.00000006.CS1 maint: ref = harv (odkaz) Pdf.
- Page, Scott E .; Kollman, Ken; Miller, John H. (prosinec 1992). "Adaptivní strany v prostorových volbách". Recenze americké politické vědy. Cambridge Journals. 86 (4): 929–937. doi:10.2307/1964345. JSTOR 1964345.CS1 maint: ref = harv (odkaz)