在这里，我们来梳理一下研究系统科学和应用系统科学来解决问题的人最需要什么知识、思维和技能，这些最需要的东西可以通过学习什么研究案例、知识来得到，这些研究案例和知识又可以被拆分和组织成什么样的课程或者说概念群落。

这是教育系统科学中心为社会服务的一部分，所以，同时放入学科人才培养体系设计和系统科学立地分类里面。

系统科学从业者最需要的思维

系联性思考：多层次地分解和综合或者说微观和宏观或者说还原和整体

把一个整体拆分成构成这个整体的单元以及这些单元的联系，从而来更好地理解这个整体的地位功能和可靠性等，以及用来描述这个整体和同层次的其他整体的关系从而构成的更上层的整体。反过来，所拆分出来的单元也可以进一步拆分，从这个单元的更小的单元以及这些小单元之间的相互联系的角度来描述这个单元。这样的不断地多层次地分解和综合，从个体看到整体，从整体的角度看个体，就叫做系联性思考。在这其中，由于要看到整体，往往要从直接联系走到间接联系。例如[math]\displaystyle{ 系联=联系^{1}+联系^{2}+联系^{3}+\cdots }[/math]

这东西没有比用统计物理学的一部分知识和案例当例子更合适的了。

建模，用数学描述世界的能力和思维习惯，这部分也基本上没有比物理学的部分知识和案例更合适的了。

数值计算和数值模拟，包含多主体模拟和montecarlo模拟。这部分可以参考统计物理学以及更一般的例如群体运动的例子。