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Instanzenbasiertes Lernen : der Einfluss von Zeitdruck und Persönlichkeitsmerkmalen beim Komplexen Problemlösen mit dem Water-Purification-Plant-Szenario

Töpfer, Sebastian

Englische Übersetzung des Titels: Instance-based learning : the influence of time pressure and personality variables in complex problem solving using the water-purification-plant-scenario

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Abstract

Das komplexe Problemlöse-Szenario Water-Purification-Plant (WPP) wird in der vorliegenden Diplomarbeit verwendet, um das Modell der Instanzenbasierten Lerntheorie von Gonzalez et al. zu überprüfen. Hierfür spielen zwei Gruppen das Szenario mehrmals an zwei aufeinander folgenden Tagen ohne und mit Zeitdruck durch. Als Kovariaten fließen in die repeated measurement Analyse drei ausgewählte Persönlichkeitsmerkmal aus dem NEO-FFI (Neurotizismus, Extraversion, Offenheit für Erfahrungen) und die Computervorerfahrung mit ein. Im Gegensatz zu den Befunden von Gonzalez et al. finden sich keine signifikanten Effekte bei den Kovariaten. Erst in der explorativen Analyse mittels einzelner t-Tests der Daten zeigt sich ein starker Einfluss der Variable Computervorerfahrung an beiden Test-Tagen. Des weiteren erreichen die männlichen Teilnehmer signifikant bessere Werte bei der WPP am zweiten Tag, wobei aber der Lerngewinn für männliche und weibliche Teilnehmer/innen von Tag1 zu Tag2 fast gleich ist. Eine qualitative Analyse der Daten zeigt keinen Effekt für zwei gebildete Gruppen, die sich durch mehr Gewinne versus mehr Verluste bei den Durchgängen unterscheiden. Die Analyse der Verlaufskurven zeigt, dass erfolgreiches Agieren in der WPP mit niedrigen Neurotizismus-Werten zusammenhängt. Des weitern scheinen vorausschauendes Handeln und nur leichte Veränderungen der Strategie wichtig für gute Leistung bei der Bearbeitung der WPP zu sein. Das IBLT-Modell kann aufgrund der empirischen Daten als nicht bestätigt angesehen werden. Die WPP aber ist ein gut programmiertes Szenario, das viele Möglichkeiten zur weiteren Erforschung bietet.

Übersetzung des Abstracts (Englisch)

The instance-based learning theory from Gonzalez et al. will be tested in this study using the complex problem solving scenario water-Purification-Plant (WPP). Two groups, with and without time constraints, perform in several trials using the scenario on two following days. Covariates for the repeated measurement analyses are three selected personality characteristics out of the NEO-FFI (neuroticism, extraversion, openness for experience) and the know-how people had in dealing with a computer. In contrast to the results of Gonzalez et al. there are no significant effects with the covariates. It is only in the explorative data analysis by using some ttests that there is a significant effect for the variable computer knowledge on both days. Furthermore the male participants perform significantly better within the WPP scenario on the second day, whereby the learning progress for males and females between the first and second day is nearly the same. A qualitative analysis of the data shows no significant effects for two groups differing in that the one group had more gains and the other one more losses during the trials they made. The analysis of the curves of missed gallons suggests that successful performance in the WPP goes together with low scores on neuroticism. Above that to look forward and take future effects into account as well as only little changes in the strategy seem to correlate with succeeding in the WPP. The IBLT-model could not be verified in this study. But the WPP is a good-programmed scenario with many possibilities for future research.

Dokumententyp: Masterarbeit u.a.
Erstellungsdatum: 25 Jul. 2005 13:54
Erscheinungsjahr: 2004
Institute/Einrichtungen: Fakultät für Verhaltens- und Empirische Kulturwissenschaften > Psychologisches Institut
DDC-Sachgruppe: 300 Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Recht
Normierte Schlagwörter: Zeitdruck, Problemlösen
Freie Schlagwörter: Persönlichkeitsmerkmale , Water-Purification-Plant , komplexes Problemlösencomplex problem solving , instance-based , time pressure
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