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Psychologie (Subject) / Diagnostik VL (Lesson)
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- Vorgehensweise – Fragestellung: Interview (direktes Befragen, welche Regeln für Entscheidung verwendet wurden) Rekonstruktion auf Basis von Beobachtungen bei Bearbeitung von Fällen (lautes Denken) Statistische Modellierung des Zusammenhangs zw. Diagnostischen Daten & Entscheidungen Kombination der Vorgehensweisen
- Vorgehensweise – Fragestellung: Interview Vorteile: · Naheliegend, einfach, ökonomisch · Keine eigene Datenerhebung nötig Probleme: · Zugänglichkeit · Verzerrungsmöglichkeiten
- Vorgehensweise – Fragestellung: Rekonstruktion Auf Basis der Beobachtung, wie Fälle bearbeitet werden (lautes Denken) Grundlage: · Vorhandene & dokumentierte Fälle (nachträgliche Rekonstruktion) · Neue/reale oder künstliche/Konstruierte Fälle Vorteil = höhere Validität Nachteil: · Hoher Aufwand für Diagnostiker & Untersucher · Verzerrungen möglich
- Vorgehensweise – Fragestellung: Statistische Modellierung Datengrundlage wie bei Rekonstruktion Vorteile: o Aufwand relativ gering, wenn Fälle bereits vorliegen o Verzerrungen können ausgeschlossen werden, da keine subjektiven Urteile verlangt o Modelle liefern ökonomische Repräsentation des Vorgehens o Da formelle Modelle, Vergleich von Diagnostikern bzw. Modellen = einfach
- Paramorphe Modelle Formelle Repräsentation diagnostischer Urteile Ziel = NICHT die kognitiven Prozesse/Handlungsschritte bei Diagnosefindung abzubilden Sondern Zusammenhänge zw. Info & Entscheidungen sollen reproduziert werden! Modelle, die bei gleichen Ausgangsdaten zu gleichen/ähnlichen Diagnosen/Prognosen gelangen wie modellierten Diagnostiker
- Paramorphe Modelle vereinfachen: Vergleich zw. Verschiedenen Diagnostikern Vergleiche mit statistischen Modellen zur Vorhersage von Kriterien
- Erstellung paramorpher Modelle 1. Prädiktoren: Meist Fragebogen oder Testdaten, zusätzlich relevante L-Daten 2. Kriterien: Diagnose, meist abgebildet auf Ratingskalen 3. Voraussetzung: Daten sollten möglichst repräsentativ für Entscheidungssituation sein 4. Fragestellung: Welches Modelle repräsentiert Datenkombi beim Diagnostiker am besten/einfachsten? -> Gutes Paramorphes Modell reproduziert Urteile eines Diagnostikers, keine Aussage zur Validität dieser Urteile!
- Paramorphe Modelle - Modelltypen A) Lineare Modelle B) Konfigurationsmodelle
- Lineare Modelle: HaupteffektModell mit kurvlinearen KomponentenModell mit interaktivem Komponenten Y-Kriterium -> zb Auftreten schulischer Leistungsdefizite bei Grundschulkinder Prädiktoren:X = Ausmaß des Kontrollverhaltens der Eltern, gemessen auf Skala, die von Laissez-Faire bis zu extremer Einschränkung/Überwachung reicht X1 = Mutter X2 = Vater
- Empirische Befunde – Lineare Modelle: Diagnosen lassen sich durch Haupteffektmodelle gut repräsentieren Kontrast zu Beschreibungen der Diagnostiker selbst- Eigene Diagnosefindung wird als komplexer beschrieben- Gewichte von Variablen anders eingeschätzt- Werden mehr Variablen als relevant erachtet, als sich im paramorphen Modell wiederfinden Goldbergs Pardox (Psychose vs Neurose) -> paramorphe Modelle guter Kliniker diagnostizieren besser als Klinker selbst Faktische Entscheidungsregeln können häufig nicht vollständig expliziert werden Beurteilung durch Praktiker:- Artifiziell- Betonung von „Ausprägungsmustern“- Mangelnde Repräsentation sequenziell organisierter Entscheidungsabläufe
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- Konfigurationsmodelle Entscheidungen in Form einer Sequenz von Wenn-Dann-Regeln rekonstruiert (mit oder ohne Kompensation mögl)= logische Verknüpfungen Diagnosen hängen vom Ausprägungsmuster (Konfiguration) auf relevanten Variablen ab Kompensatorische Beziehungen können bestehen, ergeben sich aber nicht zwangsläufig
- Bsp. Konfig. Modell - Eignung Ausbild. Metallarbeiter WENN-DANN – UND/ODER REGELN · Entscheidung zunächst „unentschieden“ · Und-Verknüpfung (konjunktiv) · Oder-Verknüpfung (Disjunktiv) · Weitere Regeln für Aufnahme
- Erfahrungen Konfigurationsmodelle Ø Gewisse fachliche Naivität des Interviews im Anwendungsfeld ist günstig Ø Rückmeldung von Fehlern & Inkonsistenzen verlangt hohes Geschick in Gesprächsführung Ø Hauptanforderungen an Interviewer = Übersetzung der Aussagen d. Diagnostikers in formelles Regelsystem Ø Förderung der Akzeptanz: o Nähe zum diagnostischen Entscheidungsablauf o Modellentwicklungen in „lebendiger Zusammenarbeit“ mit Diagnostiker o Nicht so abstrakt wie rein statistisches Vorgehen
- Entscheidungsverhalten von Diagnostizierenden - Vorteile expliziter Modelle 1. Transparenz der Entscheidungsfindung 2. Optimierbarkeit diagnostischer Prozeduren auf Basis von Rückmeldungen 3. Falldokumentationen ermöglichen es, die Konsequenzen von Fallmodifikationen abzuschätzen 4. Lernen & Erfahrungsaustausch ist einfacher 5. EntlastungAufdecken von Redundanzen zw. Indikatoren (Kosten der Diagnostik, Belastung der Klienten)Automatisierung von Teilaspekten der Entscheidungsfindung möglich 6. Konsistenz 7. ValiditätGoldbergs ParadoxIdentifikation von Regeln, die Vorhersagegenauigkeit beeinträchtigen, wird einfacher
- Zusammenfassung Urteilen Untersuchungen von Diagnostiker zeigen: Zustandekommen der Urteile nicht konsistent, z.T. unreflektiert Mittels paramorpher Modelle kann Entscheidungsfindung formalisiert werden Entscheidungen von Diagnostiker zumeist nicht sehr komplex (Haupteffektmodell) Konfigurationsmodelle (Wenn-Dann-Regeln) geeignet, um Vorgehen von Praktikern zu beschreiben & zu explizieren Klinische & formelle Arten der Datenerhebung und Kombination lassen sich sinnvoll verbinden