Titelaufnahme

Titel
Kompetenzbasierte Wissensräume betreffend Risikoverständnis in Abhängigkeit von unterschiedlichen Darstellungsformaten / eingereicht von Christian Schein
Weitere Titel
Knowlege competence-spaces underlying risk comprehension driven by representational formats
Verfasser/ VerfasserinSchein, Christian
Begutachter / BegutachterinAlbert, Dietrich
ErschienenGraz, 27. Mai 2016
Umfang164 Blätter : Illustrationen, Diagramme
HochschulschriftKarl-Franzens-Universität Graz, Diplomarbeit, 2016
Anmerkung
Zusammenfassungen in Deutsch und Englisch
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (GND)Risikoverhalten / Bayes-Regel
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-101410 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
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Kompetenzbasierte Wissensräume betreffend Risikoverständnis in Abhängigkeit von unterschiedlichen Darstellungsformaten [3.21 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Arbeit basiert auf Forschung zur Lösung von Aufgaben nach dem Bayes-Theorem, mit Angaben in Form von natürlichen Häufigkeiten oder bedingten Wahrscheinlichkeiten (Gigerenzer et al. 1995; Zhu & Gigerenzer, 2006). Zusätzlich wird versucht die Kompetenz-Performanz-Theorie (Korossy, 1996) zur Generierung und Validierung einer Struktur der zur Lösung solcher Aufgaben notwendigen Fertigkeiten einzusetzen. Laut Vorgängeruntersuchungen werden prozentuell dargestellte Aufgaben weniger häufig gelöst als in natürlichen Häufigkeiten dargestellte. Die durchgeführte Studie zeigt ähnliche Ergebnisse. Die Analyse des erstellten Kompetenz-Performanz-Modells zeigt mehrere Modellverletzungen. Das erstellte Modell erweist sich bei der Erklärung der Antwortmuster der Versuchspersonen einer linearen, nur auf Basis der Aufgabenschwierigkeit erstellten Modellierung nicht als überlegen.

Zusammenfassung (Englisch)

This paper is based on research about solving Bayesian problems, with instructions presented in natural frequencies or conditional probabilities (Gigerenzer et al. 1995; Zhu & Gigerenzer, 2006). In addition, it is attempted to use the theory of knowledge spaces to generate and validate a structure of the underlying skills needed to solve such problems, using the competence-performance approach (Korossy, 1996). According to previous research, Bayesian problems represented in percentages are less likely to be solved than those represented in natural frequencies. The conducted study shows similar results. The analysis of the established competence-performance-model shows several infractions of the model. The model is not superior in explaining the participants answer patterns to a linear modelling based solely on task difficulty.