Ausgangspunkt der Überlegungen ist, dass Intelligenztests wie sie derzeit zum Einsatz kommen vor allem auf konvergente Problemlösungen einfacher Probleme abzielen. Sie sind einseitig auf den akademischen und schulischen Bereich fixiert und vermögen wenig Aussagen über die Lösungsfähigkeit in Bezug auf komplexe Probleme zu treffen, mit denen wir es in unser sozialen und beruflichen Umwelt täglich zu tun haben. Komplexe Probleme zeichnen sich durch Komplexität, Vernetzheit, Intransparenz, Dynamik und Polytelie aus. In einer theoretischen Annäherung versucht diese Arbeit die theoretischen Ansätze Sternbergs und Dörner miteinander zu verbinden. Erfolgreiche Intelligenz nach Sternberg ist die Fähigkeit eines Individuums seine Ziele im einem gegeben soziokulturellen Kontext zu erreichen. Er gliedert die Intelligenzstruktur triarchisch, dabei sind Subkomponenten wie Metakognitionen, Wissensakquise und Umsetzung i.S.v. Performanz für das Problemlösen von entscheidender Bedeutung. Für Dörner sind die operativen Merkmale von Intelligenz entscheidend darunter versteht er Umsicht, Steuerungsfähigkeit (im Metakognitiven Sinne) und das Verfügen über Heurismen. Diese zeigen sich in Explorationsverhalten und Kontrolle. Die Forschungen zu beiden Ansätzen zusammenfassend kann man sagen, dass metakognitive Strategien, Schlussfolgern und verbesserte Informationsverarbeitung einen erfolgreichen Problemlöser auszeichnen, hinzukommen das Anwenden von Heurismen und von Tacit Knowledge. Beide Theorien passen in ihrer Zielrichtung, der Betrachtung von Prozessen und der Systematik ihrer Modellvorstellung überein, sie ergänzen sich methodisch. Um das Primat der quantitativen Messbarkeit zu brechen, bedarf es einer neuen Beachtung des Werts qualitativer Ansätze für Diagnostik und Beratung. Mithilfe von Szenarien und Simulationen zum komplexen Problemlösen können für Forschung und Diagnostik neue Erkenntnisse über Planung, Systemrepäsentation und dem Lernen aus Erfahrungen gewonnen werden. Divergente Lösungsansätze können qualitativ, durch vergleichende Expertenurteile gemessen werden an Werten von Neuigkeit und Adäquatheit. Die Fähigkeit zu innovativen Lösungen innerhalb komplexer Probleme wird bestimmt durch die Fähigkeit in Analogien denken zu können. Für die Forschung bieten Simulationen und praktischen Fällen komplexer Probleme ein ergiebiges Feld für das Verständnis und die Diagnostik von Intelligenz. Die Lösung dieser Forschungsaufgabe bleibt aber selbst komplex.:1. Einleitung, Fragestellung und Methode
2. Theoretische und empirische Grundlagen
2.1. Einfache und komplexe Probleme
2.2. Neudefinition von Intelligenz bei Sternberg
2.3. Komplexes Problemlösen bei Dörner
2.3.1. Simulationen zum komplexen Problemlösen
2.3.2. Beschreibung von Szenarios
2.3.3. Erfassung des Problemlöseprozess
2.3.3. Ergebnisse zu IQ und Problemlösesimulationen
3. Merkmale erfolgreicher Löser komplexer Probleme
3.1. Merkmale nach Dörner
3.2. Merkmale nach Sternberg
3.3. Vergleich und Zusammenfassung
4. Intelligenztests und komplexe Problemlöseaufgaben
4.1. Gemeinsamkeiten
4.2. Differenzierung nach Sternberg
4.3. Differenzierung nach Dörner
5. Exkurs zum Denken in Analogien und Metaphern
6. Chancen und Herausforderungen für die Diagnostik
6.1. Beschreibung der Problemlage
6.2. Diagnostische Schwerpunkte
6.2.1. Intelligenztests
6.2.2. Szenarios komplexer Probleme
6.3. Chancen und Herausforderungen
7. Exkurs zur Professionellen Diagnostik als Beispiel komplexer Problemlösung
8. Forschungsdesiderata
9. Zusammenfassung
10. Quellen
Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:13057 |
Date | January 2012 |
Creators | Grüneberg, Tillmann |
Contributors | Herfter, Christian, Universität Leipzig |
Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
Language | German |
Detected Language | German |
Type | doc-type:StudyThesis, info:eu-repo/semantics/StudyThesis, doc-type:Text |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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