Hypothesen beim diagnostischen Problemlösen in technischen Domänen: Mentale Grundlage, Prozess und Ergebnis

• Antragsteller: Professor Dr. Stephan Abele; Professor Dr. Sebastian Pannasch
• Fachliche Zuordnung: Allgemeines und fachbezogenes Lehren und Lernen
• Förderung: Förderung seit 2015
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 281441695

Beim diagnostischen Problemlösen spielen Hypothesen über Fehlerursachen eine zentrale Rolle und bestimmen die Qualität nachfolgender Diagnosen. In einem vorangegangenen Projekt haben wir festgestellt, dass Auszubildende der Kfz-Mechatronik unterschiedliche Strategien anwenden (fallbasiert, computerbasiert und modellbasiert), und dass vor allem bei schwierigen Problemen die Abhängigkeit von mentalen Modellen über das System entscheidend ist. Es ist jedoch nicht hinreichend verstanden, ob die Strategien einen kausalen Effekt haben, wie die modellbasierte Strategie zur Generierung von Hypothesen angewendet wird und ob sich dies zwischen Domänen unterscheidet. Wir nehmen an, dass (1) drei Strategien verwendet werden, die sich in ihren zugrundeliegenden mentalen Aktivitäten unterscheiden und einen kausalen Einfluss auf Prozesse und Ergebnisse des Hypothesengenerierens haben, (2) die Hypothesengenerierung von individuellen Merkmalen und mentalen Modellen abhängt und (3) die Verwendung von mentalen Modellen von der technischen Domäne abhängt. Basierend auf der in unserem vorherigen Projekt verwendeten Methode schlagen wir vier Studien vor. Auszubildende der Kfz-Mechatronik und Mechatronik diagnostizieren Fehlerursachen aus ihrer jeweiligen Domäne, entweder in einer Fahrzeugsimulation oder an einer Verpackungsmaschine. Sie generieren zunächst Hypothesen und testen diese später, um Fehlerursachen zu diagnostizieren. Daten aus Logfiles, Eyetracking-Daten und verbale Protokolle werden verwendet, um den Prozess und die Ergebnisse der Hypothesengenerierung zu charakterisieren. Darüber hinaus erstellen die Teilnehmer in zwei Studien Concept Maps, die ihre mentalen Modelle des Systems widerspiegeln. Der Inhalt dieser Modelle wird mit dem Verhalten beim Hypothesengenerieren in Zusammenhang gebracht. Studie 1 dient als Replikation des vorangegangenen Projekts zu den Auswirkungen von drei spontan angewandten Strategien in der Kfz-Mechatronik und ergänzt dies um eine detaillierte Charakterisierung des Hypothesengenerierungsprozesses. Studie 2 manipuliert die Strategien in der Kfz-Mechatronik experimentell, um kausale Zusammenhänge zwischen den Strategien und der Qualität der Hypothesengenerierung zu untersuchen. In Studie 3 werden Experten in beiden Domänen untersucht und die mentalen Modelle von Experten über das Fahrzeug oder die Verpackungsmaschine werden gemessen. In Studie 4 werden diese Expertenmodelle verwendet, um die mentalen Modelle von Auszubildenden zu bewerten. Es wird untersucht, wie sich die Qualität von mentalen Modellen auf Prozess und Ergebnis der Hypothesengenerierung auswirken. In Kombination ermöglichen die Studien eine theoretisch und empirisch fundierte Beschreibung von Hypothesengenerierungsprozessen und der Rolle von mentalen Modellen in verschiedenen technischen Domänen. Auf Basis dieser Beschreibung liefern die Studien Implikationen für die Unterstützung von Hypothesengenerierungsprozessen in der beruflichen Ausbildung.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortlich(e): Dr. Romy Müller