Urteilsbildung at Universität Jena | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Urteilsbildung an der Universität Jena

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TESTE DEIN WISSEN

Was versteht man unter der diagnostischen Urteilsbildung?

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TESTE DEIN WISSEN

Diagnostische Urteilsbildung ist ein Prozess, „innerhalb dessen der Diagnostiker die ihm zunächst vorliegenden Informationen [...] zu einem neuen, aus vorhandenen Daten aggregierten Datum reduziert, um es diagnostisch oder prognostisch zu nutzen“ 


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Welches Ziel strebt die diagnostische Urteilsbildung an?

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TESTE DEIN WISSEN

Ziel ist es die vorliegende Fülle von Daten zu gewichten und zu einer Aussage über ein Individuum, eine Gruppe oder einen Sachverhalt zu integrieren.

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Klausurfrage: 

Vor einem Schulübertritt (Grund → Realschule) werden Tests durchgeführt: Sprachliche Intelligenz (SI), 

Nichtsprachliche Intelligenz (NI), Rechnerisches Denken (RD), Konzentrationsvermögen (KO). 

Aus Untersuchungen liegt folgende Regressionsgleichung vor, um die Schulleistung in der 6. Klasse vorherzusagen: Y‘ = 1.31 + 0.23 SI + 0.21 NI + 0.32 RD + 0.27 KO 

Ein Schüler erreicht: SI = 6, NI = 4, RD = 8, KO = 7 

Die Angaben sind in Stanine (M=5, SD=2) gemacht. 

Sagen Sie seinen Schulerfolg vorher!


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TESTE DEIN WISSEN

Vorhersage für den Schüler: Y‘ =1.31 + 0.23*6 + 0.21*4 + 0.32*8 + 0.27*7 ≈ 8

Interpretation des Ergebnisses: Mit Y‘ = 8 erreicht der Schüler einen Vorhersagewert für Schulerfolg nach der 6. Klasse, der oberhalb des Durchschnittsintervalls (Stanine 3 - 7) liegt. Man kann ihm deshalb gute Erfolgsaussichten bescheinigen


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MC: Klinische Urteilsbildung ist besser als statistische, wenn der Beurteiler viel Erfahrung hat. 

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falsch

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Beschreibe die 

Erstellung eines Vorhersagemodells

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TESTE DEIN WISSEN

1. Identifikation relevanter Prädiktoren und Erstellung eines Modells mit dem Ziel der Maximierung der Kriteriumsvalidität (Vorsicht: „Vorhersage bedeutet nicht Verursachung“).


2. Optimale Regressionsgleichung erstellen => mit Minimum an Prädiktoren Maximum an Varianz erklären (inkrementelle Validität beachten)

  • Basis: Ausreichend große (repräsentative) Stichprobe (Angaben streuen: mind. N = 400 oder 15 – 40 Personen je Prädiktor; vgl. Pedhazur, 1997).


3. (Doppelte) Kreuzvalidierung: Vorhersage des Kriteriums durch die ermittelte Regressionsgleichung in einer neuen Stichprobe.

  • Kreuzvalidierungskoeffizient ryy‘ => Korrelation zwischen beobachteten und mit der Regressionsgleichung vorhergesagten Kriteriumswerten
  • Schrumpfung (shrinkage) => Differenz zwischen optimalem R2 und quadriertem Kreuzvalidierungskoeffizient ryy‘2

4. Stichproben kombinieren und endgültige Regressionsgleichung berechnen.

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Kritik wird an der statistischen Urteilsbildung geübt?

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TESTE DEIN WISSEN
  1. Operationalisierung der Kriterien oft nur schwer möglich.
  2. Keine ausreichenden empirischen Daten vorhanden, um Vorhersagemodelle aufzustellen.
  3. Situative Besonderheiten des Einzelfalls werden vernachlässigt.
  4. Nicht-quantifizierbare Daten werden vernachlässigt.
  5. Aufwand zu hoch
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Was versteht man unter der klinischen Urteilsbildung? 

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TESTE DEIN WISSEN

Freie Integration diagnostischer Informationen, ohne festgelegte und klar definierte Regeln aufgrund von Intuition, Erfahrung, Expertise - auch im Alltag zu finden!

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TESTE DEIN WISSEN

Wann treten möglichen kognitiven Verzerrungen bei der klinischen Urteilsbildung auf?

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TESTE DEIN WISSEN
  1. Bei der diagnostischen Datenerhebung
  2. Bei der Verarbeitung diagnostischer Informationen  
  3. Bei der Ergebnisbeurteilung
  4. Bei Feedback über die diagnostische Beurteilung
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TESTE DEIN WISSEN

Welche Maßnahmen werden genutzt 

zur Minimierung von Fehlern?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Erweiterung des Wissens -> Fachwissen Berufserfahrung!
  • Hypothesengeleitetes, systematisches Vorgehen
  • Entscheidungskriterien festlegen und konsequent nutzen!

Trotz kritischen Bewusstseins gegenüber bekannten Urteilsfehlern besteht großes Vertrauen in die eigene Urteilsfähigkeit

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TESTE DEIN WISSEN

Zusammenfassung klinische und statistische Urteilsbildung. 

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TESTE DEIN WISSEN
  • Für den Bereich der Datensynthese gilt: Statistische Datensynthese ist in den meisten Fällen mindestens so gut wie klinische Datensynthese.
  • Für den Bereich der Datensammlung gilt: Multimethodale Datensammlung empfehlenswert!
  • In vielen diagnostischen Bereichen liegen noch keine statistischen Vorhersagemodelle vor.
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TESTE DEIN WISSEN

Worin liegt der Unterschied zwischen statistischer und klinischer Urteilsbildung in der Datenerhebung und der Datensynthese.  


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Datenerhebung:

  • Klinisch: Beurteilung durch Diagnostiker notwendig (z.B. bei Exploration, Beobachtung), manchmal rein individuumzentrierte Datenerhebung.
  • Statistisch: Standardisierung von Aufzeichnung, Auswertung und Interpretation


Datensynthese:

  • Klinisch (informell, beurteilend, intuitiv, implizit): erfahrungsgesteuert, kasuistisch, keine expliziten und validierten Regeln (nicht auf den klinischen Bereich begrenzt).
  • Statistisch (formell, aktuarisch, mechanisch, algorithmisch, explizit): Gewichtung diagnostischer Informationen nach expliziten, empirisch begründeten Regeln (=> Regressionsgleichung!)
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MC: Wenn man die Selektionsquote verringert, führt das zu einer Erhöhung der Effizienz der Auswahl. 

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richtig 

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Q:

Was versteht man unter der diagnostischen Urteilsbildung?

A:

Diagnostische Urteilsbildung ist ein Prozess, „innerhalb dessen der Diagnostiker die ihm zunächst vorliegenden Informationen [...] zu einem neuen, aus vorhandenen Daten aggregierten Datum reduziert, um es diagnostisch oder prognostisch zu nutzen“ 


Q:

Welches Ziel strebt die diagnostische Urteilsbildung an?

A:

Ziel ist es die vorliegende Fülle von Daten zu gewichten und zu einer Aussage über ein Individuum, eine Gruppe oder einen Sachverhalt zu integrieren.

Q:

Klausurfrage: 

Vor einem Schulübertritt (Grund → Realschule) werden Tests durchgeführt: Sprachliche Intelligenz (SI), 

Nichtsprachliche Intelligenz (NI), Rechnerisches Denken (RD), Konzentrationsvermögen (KO). 

Aus Untersuchungen liegt folgende Regressionsgleichung vor, um die Schulleistung in der 6. Klasse vorherzusagen: Y‘ = 1.31 + 0.23 SI + 0.21 NI + 0.32 RD + 0.27 KO 

Ein Schüler erreicht: SI = 6, NI = 4, RD = 8, KO = 7 

Die Angaben sind in Stanine (M=5, SD=2) gemacht. 

Sagen Sie seinen Schulerfolg vorher!


A:

Vorhersage für den Schüler: Y‘ =1.31 + 0.23*6 + 0.21*4 + 0.32*8 + 0.27*7 ≈ 8

Interpretation des Ergebnisses: Mit Y‘ = 8 erreicht der Schüler einen Vorhersagewert für Schulerfolg nach der 6. Klasse, der oberhalb des Durchschnittsintervalls (Stanine 3 - 7) liegt. Man kann ihm deshalb gute Erfolgsaussichten bescheinigen


Q:

MC: Klinische Urteilsbildung ist besser als statistische, wenn der Beurteiler viel Erfahrung hat. 

A:

falsch

Q:

Beschreibe die 

Erstellung eines Vorhersagemodells

A:

1. Identifikation relevanter Prädiktoren und Erstellung eines Modells mit dem Ziel der Maximierung der Kriteriumsvalidität (Vorsicht: „Vorhersage bedeutet nicht Verursachung“).


2. Optimale Regressionsgleichung erstellen => mit Minimum an Prädiktoren Maximum an Varianz erklären (inkrementelle Validität beachten)

  • Basis: Ausreichend große (repräsentative) Stichprobe (Angaben streuen: mind. N = 400 oder 15 – 40 Personen je Prädiktor; vgl. Pedhazur, 1997).


3. (Doppelte) Kreuzvalidierung: Vorhersage des Kriteriums durch die ermittelte Regressionsgleichung in einer neuen Stichprobe.

  • Kreuzvalidierungskoeffizient ryy‘ => Korrelation zwischen beobachteten und mit der Regressionsgleichung vorhergesagten Kriteriumswerten
  • Schrumpfung (shrinkage) => Differenz zwischen optimalem R2 und quadriertem Kreuzvalidierungskoeffizient ryy‘2

4. Stichproben kombinieren und endgültige Regressionsgleichung berechnen.

Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

Welche Kritik wird an der statistischen Urteilsbildung geübt?

A:
  1. Operationalisierung der Kriterien oft nur schwer möglich.
  2. Keine ausreichenden empirischen Daten vorhanden, um Vorhersagemodelle aufzustellen.
  3. Situative Besonderheiten des Einzelfalls werden vernachlässigt.
  4. Nicht-quantifizierbare Daten werden vernachlässigt.
  5. Aufwand zu hoch
Q:

Was versteht man unter der klinischen Urteilsbildung? 

A:

Freie Integration diagnostischer Informationen, ohne festgelegte und klar definierte Regeln aufgrund von Intuition, Erfahrung, Expertise - auch im Alltag zu finden!

Q:

Wann treten möglichen kognitiven Verzerrungen bei der klinischen Urteilsbildung auf?

A:
  1. Bei der diagnostischen Datenerhebung
  2. Bei der Verarbeitung diagnostischer Informationen  
  3. Bei der Ergebnisbeurteilung
  4. Bei Feedback über die diagnostische Beurteilung
Q:

Welche Maßnahmen werden genutzt 

zur Minimierung von Fehlern?

A:
  • Erweiterung des Wissens -> Fachwissen Berufserfahrung!
  • Hypothesengeleitetes, systematisches Vorgehen
  • Entscheidungskriterien festlegen und konsequent nutzen!

Trotz kritischen Bewusstseins gegenüber bekannten Urteilsfehlern besteht großes Vertrauen in die eigene Urteilsfähigkeit

Q:

Zusammenfassung klinische und statistische Urteilsbildung. 

A:
  • Für den Bereich der Datensynthese gilt: Statistische Datensynthese ist in den meisten Fällen mindestens so gut wie klinische Datensynthese.
  • Für den Bereich der Datensammlung gilt: Multimethodale Datensammlung empfehlenswert!
  • In vielen diagnostischen Bereichen liegen noch keine statistischen Vorhersagemodelle vor.
Q:

Worin liegt der Unterschied zwischen statistischer und klinischer Urteilsbildung in der Datenerhebung und der Datensynthese.  


A:

Datenerhebung:

  • Klinisch: Beurteilung durch Diagnostiker notwendig (z.B. bei Exploration, Beobachtung), manchmal rein individuumzentrierte Datenerhebung.
  • Statistisch: Standardisierung von Aufzeichnung, Auswertung und Interpretation


Datensynthese:

  • Klinisch (informell, beurteilend, intuitiv, implizit): erfahrungsgesteuert, kasuistisch, keine expliziten und validierten Regeln (nicht auf den klinischen Bereich begrenzt).
  • Statistisch (formell, aktuarisch, mechanisch, algorithmisch, explizit): Gewichtung diagnostischer Informationen nach expliziten, empirisch begründeten Regeln (=> Regressionsgleichung!)
Q:

MC: Wenn man die Selektionsquote verringert, führt das zu einer Erhöhung der Effizienz der Auswahl. 

A:

richtig 

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