Dynamisches Problemlösen

Theoriegeleitete Konstruktion von Aufgaben zur Erfassung des Problemlösens in dynamischen Situationen (Funke; 2007-2013)

Kurzbeschreibung

 Laufzeit seit 2007

 

Kompetenzdiagnostik im Bereich der Schlüsselqualifikation "Problemlösen" wird durch die Verwendung computersimulierter Szenarien auf neue Füße gestellt. Im Paradigma des selbstregulierten Lernens geht es um das Entdecken und Nutzen von Zusammenhängen in dynamischen Systemen. Ausgehend von der Notwendigkeit einer rationalen Aufgabenkonstruktion wird in der ersten Projektperiode das Konzept "Erkennen von Kausalstrukturen" fokussiert (zentrale Konstrukte in späteren Phasen: "Dynamik" und "Ziele"). Die hinsichtlich Komplexität und Dynamik sowie semantischer Einkleidung frei skalierbaren Formalismen "Finite Automaten" und "Lineare Strukturgleichungen" bieten für die Konstruktion gestufter Aufgabenschwierigkeiten sehr gute Voraussetzungen. Neben einer theoriegeleiteten Modellierung von Problemlösekompetenzen im Zusammenhang mit komplexen Realitätsbereichen stehen die Entwicklung und empirische Erprobung computergestützter dynamischer Messverfahren im Bereich des Problemlösens im Zentrum des Antrags.
Der Antrag ist Leitfrage 3 (Messkonzepte und Messverfahren) des SPP-Rahmenantrags zugeordnet.


Forschungsstand 2009

Seit nahezu drei Jahrzehnten ist problemlösendes Denken und Handeln ein zentrales Thema experimentalpsychologischer Forschung. In diesem Zeitraum wurde eine Vielzahl unterschiedlicher Messinstrumente entwickelt. Überraschenderweise beinhalten sämtliche Verfahren bei genauem Hinsehen lediglich ein einziges Item und widersprechen somit grundlegenden Anforderungen an ein psychometrisches Testverfahren. Um diesen Mangel zu beheben, entwickelten wir einen Ansatz, in dem eine ganze Serie minimal komplexer Szenarios vorgegeben wird. Der verwendete Itemtyp ist angelehnt an Szenarios auf der Basis linearer Strukturgleichungsmodelle, die bereits seit vielen Jahren in der komplexen Problemlöseforschung verwendet werden. Die Bearbeitungszeit für ein Item ist dabei kurz gehalten, um eine hinreichende Itemzahl (ca. 15) in einer vertretbaren Testzeit (ca. 1 Stunde) vorgeben zu können. Wir nennen diesen Ansatz MicroDYN. Das Testverfahren ist an Dörners Theorie der operativen Intelligenz angelehnt. In seiner endgültigen Version soll MicroDYN Aussagen über die fünf Anforderungsbereiche an ein Individuum in einer Problemlösesituation treffen: Informationsreduktion, Modellbildung, Prognose, Informationsgewinnung, Bewertung. Um ein Kompetenzmodell empirisch abzuleiten, untersuchten wir in zwei Experimenten (n1 = 50; n2 = 130; Individualtestungen) zunächst systemimmanente Merkmale, die sich auf die Schwierigkeit eines Systems auswirken könnten, indem wir die Merkmale experimentell variierten. Als abhängiges Maß diente uns ein Indikator zur Erkennung der zugrunde liegenden Kausalstruktur (Güte der Kausalstruktur, GdK; d.h. wie gut versteht eine Person die Struktur eines Systems?) und ein Maß zur Güte der Steuerwerte (Steuerwissen, SW; d.h. wie gut kann eine Person ein System steuern?). Für GdK stellte sich insbesondere die Anzahl der vorhandenen Effekte als schwierigkeitsbestimmend heraus. Mehr Effekte in einem System erschweren die Erkennbarkeit dessen Struktur. Auch die Effektqualität (z.B. handelt es sich um einen Haupteffekt oder eine Eigendynamik?) war in ihrer Auswirkung auf GdK deutlich. Andere Systemmerkmale waren in ihrer Bedeutsamkeit nachgeordnet. Hieraus leiten wir ein Kompetenzmodell mit zwei Kompetenzstufen (gering & stark vernetzte Systeme) ab. Innerhalb dieser Kompetenzstufen erfolgt eine Aufgliederung nach Effektqualität (bspw. Haupteffekte leichter als Eigendynamiken). Für SW ließ sich keine ebenso klare Kompetenzstruktur ableiten, was an der Schwierigkeit, Steuerleistung adäquat abzubilden, liegen mag. Aber auch für SW waren die Zahl der Effekte und die Effektqualität – wenn auch interaktiv miteinander verknüpft – bedeutsam für die Leistung in einem System. Analog zu GdK wurde eine Kompetenzstruktur abgeleitet. Diese Erkenntnisse werden nun in ein Testverfahren übersetzt und erstmalig einer größeren Stichprobe der PISA-Zielgruppe (n=200) vorgelegt. Daten, um die Struktur des erfassten Konstruktes und seine Bezüge zu anderen Konstrukten zu überprüfen, liegen vor, müssen aber noch ausgewertet werden. Erste psychometrische Kennwerte sind allerdings vielversprechend.

Forschungsstand 2011

In unserer zunehmend von technologischem Fortschritt durchdrungenen Gesellschaft gewinnt die Beherrschung neuer Technologien an Bedeutung, sei es bei der Arbeit (z.B. die Bedienung von Computersystemen) oder privat (z.B. neuartige Mobiltelefone). Der Umgang mit neuartigen und unbekannten Systemen wird durch das psychologische Konstrukt „dynamische Problemlösefähigkeit“ beschrieben. Bislang mangelte es jedoch an psychometrisch einwandfreien Messinstrumenten, um diese Fähigkeit individualdiagnostisch zu erfassen.

Die von uns entwickelten Ansätze MicroDYN und MicroFIN beheben diesen Mangel und bieten einen innovativen Ansatz zur Kompetenzdiagnostik. Innerhalb beider Ansätze wird eine hinreichende Menge minimal komplexer Items vorgegeben, wobei in MicroDYN die Beziehung quantitativer und in MicroFIN die qualitativer Variablen beschrieben wird. Beide Testverfahren sind an Dörners Theorie der operativen Intelligenz angelehnt und sollen letztlich Aussagen über fünf Teilfacetten dynamischer Problemlösefähigkeit erlauben: Informationsgenerierung, Modellbildung, Prognose, Informationsreduktion und Bewertung.

In der zweiten Förderphase gelang eine Validierung des MicroDYN-Tests und die Bestätigung der in Förderphase 1 empirisch gewonnenen und auf den ersten drei der genannten Facetten basierenden Binnenstruktur anhand umfangreicher Stichproben. Das theoretisch angenommene 3-dimensionale Modell zeigte einen akzeptablen globalen Modellfit (CFI = .99, TLI = .99, RMSEA = .06). Empirisch favorisiert wurde aufgrund der hohen latenten Korrelationen zwischen den Facetten Informationsgenerierung und Modellbildung (r = .95, p < .001) jedoch das 2-dimensionale Modell mit einem kombinierten Faktor Informationsgenerierung/Modellbildung, bei identischem Fit (CFI = .99, TLI = .99, RMSEA = .06). Der hohe Zusammenhang der beiden Facetten könnte auf die leistungsstarke studentische Stichprobe zurückzuführen sein, welche aus der Verwendung passender Strategien (Informationsgenerierung) jeweils die richtigen Schlussfolgerungen für Modellbildung ziehen konnte. Die Reliabilitätsschätzungen bei beiden Modellen fielen durchgängig sehr befriedigend aus (Cronbachs´ α = .88 bis .90). Die Ergebnisse der aktuell durchgeführten Schülererhebung mit breiterer Leistungsstreuung werden zur Klärung der Binnenstruktur beitragen können.

Die Ergebnisse zur Konstruktvalidität sind insgesamt zufriedenstellend. Die von einem perfekten Zusammenhang deutlich abweichenden latenten Korrelationen zu fluider Intelligenz (zw. r=.58 und r=.73) deuten darauf hin, dass gegenläufig zu bisheriger (psychometrisch allerdings kritisierbarer) Forschung dynamische Problemlösefähigkeit und fluide Intelligenz als separate Konstrukte verstanden werden können. Empirisch belegbar ist dies auch durch Befunde zur inkrementellen Validität. Die Teilfacette Modellbildung konnte über Intelligenz hinaus Varianz in der Abiturnote aufklären (Pfadkoeffizient: .30, R2 = .09, p < .01), bei sehr gutem globalen Modellfit (Chi2 = 44.04, df = 37, p > .21, CFI = .99, TLI = .99, RMSEA = .03). Diese Befunde zeigen das Potential von dynamischer Problemlösefähigkeit, die im Gegensatz zur klassischen Intelligenzmessung neben deklarativen kognitiven Prozessen zusätzlich auch prozedurale Prozesse erfasst.

Weitere Befunde zeigen, dass sich dynamisches Problemlösen von fachbezogenem Problemlösen abgrenzen lässt (Modellbildung: r = .47, p < .01; Prognose: r = .34, p < .01). In Bezug auf die theoretische Modellierung beteiligter kognitiver Prozesse sowie der Erweiterung der Binnenstruktur auf die fünf Dörnerschen Facetten sind Datenanalysen bzw. Erhebungen in der zweiten Hälfte der Förderphase geplant. In der dritten Förderphase ist angedacht, MicroFIN und MicroDYN weiter einander anzunähern und die verbleibenden Facetten zu integrieren. Erste Korrelationen der Modellbildungs- (r = .77, p < .001) und Prognose-Facetten (r = .90, p < .001) beider Ansätze lagen im erwarteten Bereich. Geplant ist weiterhin, den längsschnittlichen Verlauf der Problemlösekompetenz in Hinblick auf seine Plastizität bei Schülern und Studenten zu untersuchen.

 

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