„Komplexes Problem“ – Versionsunterschied

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Aufgrund der Charakteristika komplexer Probleme wird zur [[Psychologische Diagnostik|Messung der Fähigkeit]] zum Lösen komplexer Probleme auf Computerprogramme (sog. [[Mikrowelten]]) zurückgegriffen, um dynamische und intransparente Problemsituationen präsentieren zu können. Mikrowelten als computersimulierte Szenarien versuchen dabei [[Ökologische Validität|realistische Problemsituationen]] darzustellen. Bekannte Mikrowelten in dieser Forschungstradition sind die [[Mikrowelten#Beispiele_von_Mikrowelten|Schneiderwerkstatt, FSYS oder PowerPlant]].
Aufgrund der Charakteristika komplexer Probleme wird zur [[Psychologische Diagnostik|Messung der Fähigkeit]] zum Lösen komplexer Probleme auf Computerprogramme (sog. [[Mikrowelten]]) zurückgegriffen, um dynamische und intransparente Problemsituationen präsentieren zu können. Mikrowelten als computersimulierte Szenarien versuchen dabei [[Ökologische Validität|realistische Problemsituationen]] darzustellen. Bekannte Mikrowelten in dieser Forschungstradition sind die [[Mikrowelten#Beispiele_von_Mikrowelten|Schneiderwerkstatt, FSYS oder PowerPlant]].


Neuere Arbeiten, basierend auf den Forschungsarbeiten von [[Joachim Funke]], verwenden einen anderen Ansatz: minimal komplexe Systeme. Dazu wird der [[Ökologische Validität|Realitätsbezug]] weniger stark und die psychometrischen Gütekriterien (d.h. insbesondere die [[Reliabilität]]) dafür besonders betont. Die Erhebungsinstrumente erfüllen einerseits noch immer die fünf Charakteristika eines komplexen Problems, weisen gleichzeitig aber die geringsten Ausprägungen dieser Charakteristika auf <ref name="Funke2014">Funke, J. (2014). Analysis of minimal complex systems and complex problem solving require different forms of causal cognition. Frontiers in Psychology, 5. http://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00739</ref>. Bekannte Erhebungsinstrumente in dieser Forschungstradition sind MicroDYN, MicroFIN und Genetics Lab. Dieser Messansatz ist auch im Rahmen der internationalen [[PISA-Studien|PISA-Studie]] 2012 zum Einsatz gekommen.
Neuere Arbeiten, basierend auf den Forschungsarbeiten von [[Joachim Funke]], verwenden einen anderen Ansatz: minimal komplexe Systeme. Dazu wird der [[Ökologische Validität|Realitätsbezug]] weniger stark und die psychometrischen Gütekriterien (d.h. insbesondere die [[Reliabilität]]) dafür besonders betont. Die Erhebungsinstrumente erfüllen einerseits noch immer die fünf Charakteristika eines komplexen Problems, weisen gleichzeitig aber die geringsten Ausprägungen dieser Charakteristika auf.<ref name="Funke2014">Funke, J. (2014). Analysis of minimal complex systems and complex problem solving require different forms of causal cognition. Frontiers in Psychology, 5. {{doi|10.3389/fpsyg.2014.00739}}</ref> Bekannte Erhebungsinstrumente in dieser Forschungstradition sind MicroDYN, MicroFIN und Genetics Lab. Dieser Messansatz ist auch im Rahmen der internationalen [[PISA-Studien|PISA-Studie]] 2012 zum Einsatz gekommen.


== Zusammenhang mit anderen Themengebieten ==
== Zusammenhang mit anderen Themengebieten ==

Version vom 9. April 2016, 10:24 Uhr

Ein komplexes Problem ist ein Problem, das sich durch folgende fünf Charakteristika von einem einfachen Problem unterscheidet: Komplexität, Vernetztheit, Eigendynamik, Intransparenz und Polytelie.

Der Begriff stammt aus der Allgemeinen Psychologie und wurde von Dietrich Dörner geprägt und von Joachim Funke weiterentwickelt.

Charakteristika

Komplexe Probleme sind durch die folgenden fünf Merkmale gekennzeichnet:

  • Komplexität: Komplexität wird traditionellerweise anhand der Anzahl der Variablen in der gegebenen Situation definiert. Zum Lösen des Problems ist daher eine Informationsreduktion notwendig.
  • Vernetztheit : Die Variablen der Problemsituation sind untereinander stark vernetzt. Der Grad der Vernetztheit kann dabei allerdings variieren. Eine Variable kann mit einer weiteren bis hin zu allen weiteren Variablen vernetzt sein. Daher besteht die Notwendigkeit zur Strukturierung der Informationen.
  • Eigendynamik: Die Variablen des Systems können sich auch ohne Zutun des Problemlösers über die Zeit verändern. Diese Veränderungen sind meist nicht vorhersehbar, wodurch schnelle Entscheidungen erforderlich werden.
  • Intransparenz: Bei einem komplexen Problem sind nicht immer alle Informationen zugänglich. Teilweise sind die Informationen nicht vorhanden und teilweise in der aktuellen Situation noch nicht verfügbar. Daher müssen Informationen aktiv beschafft werden.
  • Polytelie/Vielzieligkeit: Komplexe Probleme enthalten mehrere, teilweise widersprüchliche Ziele. Der Problemlöser muss deshalb Prioritäten setzen und Kompromisse eingehen.

Gary Klein bringt im Rahmen seiner Forschung zum lebensnahen Entscheiden (Naturalistic Decision Making) als weiteres Charakteristikum die emotionale und motivationale Bedeutsamkeit (high stakes) eines Problems ein. Das bedeutet, das Problem muss für den Problemlöser emotional bedeutsam erscheinen und ihn dazu motivieren, eine Lösung zu finden.

Psychologische Diagnostik

Aufgrund der Charakteristika komplexer Probleme wird zur Messung der Fähigkeit zum Lösen komplexer Probleme auf Computerprogramme (sog. Mikrowelten) zurückgegriffen, um dynamische und intransparente Problemsituationen präsentieren zu können. Mikrowelten als computersimulierte Szenarien versuchen dabei realistische Problemsituationen darzustellen. Bekannte Mikrowelten in dieser Forschungstradition sind die Schneiderwerkstatt, FSYS oder PowerPlant.

Neuere Arbeiten, basierend auf den Forschungsarbeiten von Joachim Funke, verwenden einen anderen Ansatz: minimal komplexe Systeme. Dazu wird der Realitätsbezug weniger stark und die psychometrischen Gütekriterien (d.h. insbesondere die Reliabilität) dafür besonders betont. Die Erhebungsinstrumente erfüllen einerseits noch immer die fünf Charakteristika eines komplexen Problems, weisen gleichzeitig aber die geringsten Ausprägungen dieser Charakteristika auf.[1] Bekannte Erhebungsinstrumente in dieser Forschungstradition sind MicroDYN, MicroFIN und Genetics Lab. Dieser Messansatz ist auch im Rahmen der internationalen PISA-Studie 2012 zum Einsatz gekommen.

Zusammenhang mit anderen Themengebieten

In der Forschung zum komplexen Problemlösen wird diskutiert, ob komplexes Problemlösen und Intelligenz substantiell gleiche Konstrukte darstellen. Die eine Forschungstradition (u.a. vertreten durch Dietrich Dörner und Joachim Funke) argumentiert, dass die Fähigkeit des komplexen Problemlösens mehr beinhalte als Intelligenz alleine und postulierte sogar eine neue Fähigkeit, die Operative Intelligenz [2]. Die andere Forschungstradition (u.a. vertreten durch Heinz-Martin Süß) formulierte die These, dass ein substantieller Zusammenhang zwischen den beiden Konstrukten bestehe. In einer der umfangreichsten Arbeiten zu dieser Fragestellung konnte empirisch nachgewiesen werden, dass die Leistung beim komplexen Problemlösen nahezu vollständig durch Intelligenz und Wissen erklärt werden kann [3]. Auch in neueren Arbeiten werden durchweg empirische Zusammenhänge zwischen der komplexen Problemlöseleistung und Leistungen in Intelligenztests gefunden, deren Höhe vergleichbar mit Korrelationen zwischen verschiedenen Intelligenztests ist [4]. Daher kann davon ausgegangen werden, dass komplexes Problemlösen eher die Leistung in neuartigen, interaktiven Intelligenztests beschreibt, als tatsächlich eine von Intelligenz verschiedene Fähigkeit darstellt.

Auch der Zusammenhang zu anderen Konstrukten wie z.B. Arbeitsgedächtnis, Persönlichkeitseigenschaften, Motivation oder Emotionen wurde untersucht. Bei einfachen Problemen führen beispielsweise positive Affekte zu einer besseren Leistung, wobei der Einfluss von Emotionen auf die Problemlösefähigkeit bei komplexen Problemen nicht vollständig geklärt ist.

Komplexe Probleme in der Welt

Einige komplexe Probleme betreffen die ganze Welt, sogenannte „World’s Biggest Problems“. Derzeit gibt es eine Debatte zwischen zwei Forschungsinstituten darüber, welche genau die größten Probleme der Welt darstellen. Das Arlington Institute zählt derzeit folgende Probleme dazu:

  • Ökonomischer Kollaps
  • Globales Ölfördermaximum
  • Globale Wasserkrise
  • Aussterben von Arten
  • Klimawandel

Das Copenhagen Consensus Center mit Präsident Bjørn Lomborg führt hingegen im Bericht von 2012 folgende Probleme auf:

  • Bewaffnete Konflikte
  • Biodiversität
  • Chronische Krankheiten
  • Klimawandel
  • Bildung
  • Hunger und Unterernährung
  • Infektionskrankheiten
  • Naturkatastrophen
  • Bevölkerungswachstum
  • Wasser und sanitäre Einrichtungen

Literatur

  • Dietrich Dörner: Problemlösen als Informationsverarbeitung. Kohlhammer, Stuttgart 1976, ISBN 3-17-001353-X.
  • Joachim Funke: Problemlösendes Denken. Kohlhammer, Stuttgart 2003, ISBN 3-17-017425-8.
  • Joachim Funke: Complex problem solving: a case for complex cognition? In: Cognitive Processing, Band 11, 2010, doi:10.1007/s10339-009-0345-0, S. 133–142.
  • Gary Klein: Naturalistic Decision Making. In: Human Factors. Nr. 50, Juni 2008, doi:10.1518/001872008X288385, S. 456-460.
  • Heinz-Martin Süß: Intelligenz und Problemlösen: Perspektiven für eine Kooperation zwischen differentiell-psychometrischer und kognitionspsychologischer Forschung. In: Psychologische Rundschau. Nr. 50, 1999, 220-228.
  • Heinz-Martin Süß: Intelligenz, Wissen und Problemlösen. Kognitive Voraussetzungen für erfolgreiches Handeln bei computersimulierten Problemen. Hogrefe, Göttingen 1996, ISBN 978-3-8017-1089-7.
  • Sascha Wüstenberg, Samuel Greiff, Joachim Funke: Complex ProblemSolving – More than reasoning? In: Intelligence. Nr. 40, Januar 2012, (doi:10.1016/j.intell.2011.11.003), S. 1-14.
  • Walter Schönwandt, Katrin Voermanek, Jürgen Utz, Jens Grunau, Christoph Hemberger: "Komplexe Probleme Lösen - Ein Handbuch", JOVIS Verlag Berlin 2013, ISBN 978-3-86859-227-6.

Quellenangaben

  1. Funke, J. (2014). Analysis of minimal complex systems and complex problem solving require different forms of causal cognition. Frontiers in Psychology, 5. doi:10.3389/fpsyg.2014.00739
  2. Dietrich Dörner. Diagnostik der operativen Intelligenz. In: Diagnostica, Nr. 32, 1986, S. 290 – 308
  3. Heinz-Martin Süß: Intelligenz, Wissen und Problemlösen. Kognitive Voraussetzungen für erfolgreiches Handeln bei computersimulierten Problemen. Hogrefe, Göttingen 1996, (ISBN 978-3-8017-1089-7)
  4. Stephan Kröner, Plass Jan L., Leutner, Detlev. Intelligence assessment with computer simulations In: Intelligence, Nr. 33, 2005, S. 347–368

Weblinks