%0 Generic
%A Blech, Christine
%D 2006
%F heidok:6750
%K reaktive Messungproblem solving , knowledge , diagnosis , system , reactive measures
%R 10.11588/heidok.00006750
%T Die Reaktivität von Kausaldiagramm-Analysen beim komplexen Problemlösen : eine experimentelle Untersuchung anhand des komplexen, dynamischen Systems ÖKOSYSTEM
%U https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/6750/
%X Ein Experiment sollte den Einfluss von Kausaldiagramm-Analysen auf Problemlöseverhalten und -erfolg im Umgang mit komplexen, dynamischen Systemen untersuchen. Es wurde vermutet, dass die wissensdiagnostische Methode prozessbegleitender Kausaldiagramm-Analysen einen hypothesengeleiteten Problemlösestil sensu Klahr und Dunbar (1988) unterstützt und intensiviert. Als beobachtbare Konsequenz intermittierender Kausaldiagramm-Analysen wurde erhöhter Erwerb von Strukturwissen und gesteigerte Leistung im Steuern des Systems erwartet. 64 studentische Versuchspersonen nahmen an der Untersuchung teil. Sie bearbeiteten das DYNAMIS-Szenario ÖKOSYSTEM über fünf kombinierte Explorations- und Anwendungsdurchgänge. Probanden, die in den Intervallen zwischen diesen Durchgängen Kausaldiagramme anfertigten, zeigten sich im abschließend erworbenen Strukturwissen Vergleichspersonen überlegen, die einen oberflächlichen Rekognitionstest, eine nicht szenariobezogene Aufgabe oder gar keine zusätzliche Aufgabe absolviert hatten. Dies spricht für eine Reaktivität von Kausaldiagramm-Analysen. Keine definitiven Hinweise auf Reaktivität hingegen erbrachte die Analyse der Bearbeitungszeiten und des Strategieeinsatzes im Explorieren des Systems: Kausal-instruierte Probanden benötigten weder mehr Zeit noch explorierten sie ÖKOSYSTEM geschickter. Ein Pfadmodell belegte wie vermutet einen hohen positiven, prädikativen Zusamennhang des Strukturwissens auf die Steuerleistung; dennoch ging der Wissensvorteil bei Kausaldiagramm-Analysen nicht mit verbesserter Steuerleistung einher. Inwieweit spezifisches Eingriffswissen alternativ zum abstrakten Strukturwissen am Steuerprozess beteiligt ist, konnte im Rahmen des Experiments nicht geklärt werden. Als weitere Determinanten auf die Problemlösegüte erwiesen sich der Vernetztheitsgrad des Systems (s. Funke, 1985) und das Geschlecht der Versuchspersonen. Allgemeine und spezifisch mathematische intellektuelle Leistungsfähigkeit hatten entgegen der Erwartung keinen nachweisbaren Einfluss auf den Problemlöseerfolg.