Beschreibung und Bewertung verschiedener Lerntheorien und Prüfung derer auf Eignung in Online-Lernsystemen. Konzept zur Erweiterung der Lernplattform Data Mining Tutor (DaMiT) durch Integration benutzer-adaptiver Funktionen.

Beschreibung und Bewertung verschiedener Lerntheorien und Prüfung derer auf Eignung in Online-Lernsystemen. Konzept zur Erweiterung der Lernplattform Data Mining Tutor (DaMiT) durch Integration benutzer-adaptiver Funktionen.

Außergewöhnliche Schadensereignisse und Katastrophen zeichnen sich durch eine zunehmende Häufigkeit und Komplexität aus. Dabei können Extremereignisse nur durch eine koordinierte Zusammenarbeit von verschiedenen im Katastrophenschutz mitwirkenden Einsatzorganisationen und Behörden erfolgreich bewältigt werden. Zur Stärkung der Resilienz im Katastrophenschutz bedarf es folglich regelmäßiger interdisziplinärer Simulationstrainings. In der vorliegenden Arbeit befasst sich die Autorin mit dem Netzwerklernen von Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) im Rahmen von simulationsgestützten Einsatztrainings. Aus systemtheoretischer Sicht werden die übergreifenden Fragestellungen untersucht, welchen Beitrag Katastrophenschutzübungen zum Netzwerklernen von BOS leisten und wie dieses Netzwerklernen beschrieben werden kann. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurde eine Katastrophenschutzübung wissenschaftlich begleitet. Unter Verwendung von komplementären Methoden und Verfahren der empirischen Sozialforschung konnte eine schwache Verdichtung des kollektiven Wissenssystems nachgewiesen werden. Ebenso konnten die Phasen und Einflussfaktoren von Netzwerklernen detailliert rekonstruiert bzw. beschrieben werden. Die Erkenntnisse liefern Anknüpfungspunkte für die Erhöhung des Lern-Werts von Katastrophenschutzübungen sowie für weitere Forschungsarbeiten.:1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen der Katastrophenforschung 3 Theoretisches Vorverständnis für die Herleitung des Bezugsrahmens 4 Forschungsmodell und Arbeitshypothesen 5 Empirische Untersuchung 6 Zusammenfassung und Ausblick / Unexpected extreme events are characterized by increasing frequency and complexity. In this context, extreme events can only be successfully managed through coordinated cooperation between various emergency response organizations and agencies involved in disaster management. Consequently, regular interdisciplinary simulation-based response training is needed to strengthen resilience in disaster management. In this paper, the author deals with the network learning of agencies and organizations with security tasks from emergency response exercises. From a systems theory perspective, the overarching questions of what contribution disaster response exercises make to network learning of the actors participating in the network and how this network learning can be described are investigated. To answer the research questions, a simulation-based disaster response exercise was scientifically accompanied. Using complementary methods and procedures of empirical social research, a weak condensation of the collective knowledge system could be demonstrated. Likewise, the phases and influencing factors of network learning could be reconstructed or described in detail. The findings provide starting points for increasing the learning value of disaster management exercises as well as for further research.:1 Einleitung 2 Theoretische Grundlagen der Katastrophenforschung 3 Theoretisches Vorverständnis für die Herleitung des Bezugsrahmens 4 Forschungsmodell und Arbeitshypothesen 5 Empirische Untersuchung 6 Zusammenfassung und Ausblick