Initialversion: Forschungsprojekte 'HRT meets' und 'Grundsymbole' integriert

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Akteure.md

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+Um drei Referenzperformer als Highperformer, Lowperformer und Realperformer zu simulieren, können wir das existierende Simulationsmodell anpassen, um diese unterschiedlichen Leistungsniveaus abzubilden. Dabei setzen wir spezifische Werte für die Startkompetenz, die Varianz und die Wachstumsraten, um die gewünschten Profile zu erzeugen. Hier sind die Anpassungen für jeden Performer:
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+## **Tabelle der Parameter für drei Referenzperformer**
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+| Performer | Startkompetenz | Standardabweichung | Anpassung | Verfestigung | Wachstum | Plateau |
+| -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- |
+| Highperformer | 1.5 | 0.05 | 0.0 | 0.3 | 0.6 | 0.8 |
+| Lowperformer | 1.0 | 0.2 | -0.2 | 0.0 | 0.3 | 0.4 |
+| Realperformer | 1.25 | 0.1 | -0.1 | 0.2 | 0.5 | 0.7 |
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+### **Erläuterung der Parameter**
+- Startkompetenz: Initialwert der Kompetenz zu Beginn der Simulation. Höhere Werte bedeuten eine stärkere Ausgangsposition.
+- Standardabweichung: Beeinflusst die Variabilität der Kompetenzentwicklung. Eine geringere Standardabweichung führt zu stabileren Entwicklungen.
+- Anpassung / Verfestigung / Wachstum / Plateau: Diese Werte definieren die Steigerungsrate der Kompetenz in den verschiedenen Phasen der Karriereentwicklung.
+Diese Anpassungen ermöglichen eine differenzierte Betrachtung der Leistungsunterschiede zwischen den Performern. Je nachdem, wie aggressiv oder konservativ die Steigerungsraten und die Standardabweichungen gesetzt werden, können die Performer effektiv simuliert werden.
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+## **Tabelle der Parameter für drei zusätzliche Akteure**
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+| Performer | Startkompetenz | Standardabweichung | Anpassung | Verfestigung | Wachstum | Plateau |
+| -- | -- | -- | -- | -- | -- | -- |
+| Glückspilz | 1.25 | 0.1 | 0.0 | 0.3 | 0.7 | 0.9 |
+| Pechvogel | 1.25 | 0.15 | -0.2 | 0.0 | 0.2 | 0.3 |
+| Durchschnitt | 1.25 | 0.1 | -0.05 | 0.2 | 0.5 | 0.6 |
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+### **Erläuterung der Parameter**
+- Startkompetenz: Alle beginnen mit demselben Kompetenzwert, was eine gleichmäßige Basis für den Vergleich bietet.
+- Standardabweichung: Der Glückspilz hat eine moderate Variabilität mit gelegentlichen positiven Ausschlägen, der Pechvogel eine etwas höhere Variabilität mit der Tendenz zu negativen Ergebnissen. Der Durchschnittsakteur hat eine stabile Entwicklung.
+- Anpassung / Verfestigung / Wachstum / Plateau: Diese Werte sind bei Glückspilz und Durchschnitt höher, was eine erfolgreichere Karriereentwicklung suggeriert. Der Pechvogel erlebt dagegen eine schlechtere Entwicklungsphase.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Archetypen der Lernenden in der Simulation.md

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+---
+author: Jochen Hanisch-Johannsen
+title: Archetypen der Lernenden in der Simulation
+created: 2024-10-14
+updated: 2024-10-14
+tags: 
+project: Wirkgefüge im digitalen Bildungsraum
+type:
+  - Methodische Notiz
+publish:
+---
+
+# 1 Archetypen der Lernenden
+
+In der Simulation werden verschiedene **Archetypen der Lernenden** verwendet, die typischen Persönlichkeitsmustern entsprechen. Diese Archetypen basieren auf emotionalen Reaktionen auf **Persönliche Ereignisse (PE)** und modellieren die Bereitschaft zur Kompetenzentwicklung unter Unsicherheitsbedingungen. Die wissenschaftliche Basis dieser Charaktere stützt sich auf pädagogische, psychologische und systemtheoretische Konzepte (Bandura, 1997; Deci & Ryan, 1985; Luhmann, 1997).
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+## 2 Modellierung der Archetypen
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+### 2.1 Charakteristika der Archetypen
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+| **Faktor**                            | **Standardlernender**                                                                                | **Pechvogel-Lernender** (Donald Duck)                                                                        | **Glückspilz-Lernender** (Gunter Gans)                                                                             | **Überambitionierter Lernender** (Dagobert Duck)                                                           | **Zögerlicher Lernender** (Schnecke Susi)                                                                                   | **Sozialer Lernender** (Micky Maus)                                                                                | **Kreativer Lernender** (Daniel Düsentrieb)                                                                 | **Pragmatischer Lernender** (Klaas Klever)                                                                          |
+| ------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Charakter**                         | Durchschnittlich motiviert, reagiert moderat auf PE                                                  | Stark negativ beeinflusst von Rückschlägen, zeigt emotionale Instabilität                                    | Zeigt hohe emotionale Stabilität und positives Feedback auf PE                                                     | Starker Ehrgeiz, reagiert extrem auf positive und negative PE                                              | Meidet Risiken und Herausforderungen, reagiert stark auf negative PE                                                        | Stark sozial abhängig, zeigt hohe Lernbereitschaft in unterstützenden sozialen Kontexten                           | Hohe Kreativität, sucht nach innovativen Problemlösungen, zeigt starkes Interesse an neuen Ansätzen         | Stark pragmatisch, orientiert sich an direktem Nutzen und praktischen Lösungen                                      |
+| **Bereitschafts-Standardabweichung**  | 0.3                                                                                                  | 0.7                                                                                                          | 0.2                                                                                                                | 0.6                                                                                                        | 0.8                                                                                                                         | 0.4                                                                                                                | 0.5                                                                                                         | 0.3                                                                                                                 |
+| **PFE** (Pers. Fehlschlag extern)     | 0.1                                                                                                  | 0.2                                                                                                          | 0.05                                                                                                               | 0.15                                                                                                       | 0.25                                                                                                                        | 0.05                                                                                                               | 0.1                                                                                                         | 0.05                                                                                                                |
+| **PLE** (Pers. Leistungseinbruch)     | 0.08                                                                                                 | 0.15                                                                                                         | 0.05                                                                                                               | 0.2                                                                                                        | 0.2                                                                                                                         | 0.05                                                                                                               | 0.05                                                                                                        | 0.05                                                                                                                |
+| **PFV** (Pers. Fortschritt variabel)  | 0.15                                                                                                 | 0.1                                                                                                          | 0.15                                                                                                               | 0.2                                                                                                        | 0.1                                                                                                                         | 0.15                                                                                                               | 0.2                                                                                                         | 0.15                                                                                                                |
+| **PGV** (Pers. Großereignis variabel) | 0.1                                                                                                  | 0.1                                                                                                          | 0.1                                                                                                                | 0.15                                                                                                       | 0.1                                                                                                                         | 0.15                                                                                                               | 0.15                                                                                                        | 0.1                                                                                                                 |
+| **PSE** (Pers. Stabilitätserfolg)     | 0.2                                                                                                  | 0.1                                                                                                          | 0.25                                                                                                               | 0.3                                                                                                        | 0.05                                                                                                                        | 0.2                                                                                                                | 0.1                                                                                                         | 0.15                                                                                                                |
+| **PEE** (Pers. Erfolg extern)         | 0.05                                                                                                 | 0.05                                                                                                         | 0.1                                                                                                                | 0.05                                                                                                       | 0.03                                                                                                                        | 0.1                                                                                                                | 0.05                                                                                                        | 0.1                                                                                                                 |
+| **Erklärung**                         | Reagiert moderat auf PE, zeigt durchschnittliche Lernbereitschaft und konstante Kompetenzentwicklung | Stark von negativen Ereignissen beeinflusst, zeigt emotionale Instabilität, benötigt intensive Unterstützung | Zeigt hohe emotionale Stabilität und profitiert stark von positiven Ereignissen, selten von Rückschlägen betroffen | Zeigt starke Schwankungen zwischen Ehrgeiz und Rückschlägen, benötigt positive PE, um motiviert zu bleiben | Meidet Herausforderungen und zeigt sehr stark negative Reaktionen auf Rückschläge, benötigt starke emotionale Unterstützung | Hohe soziale Abhängigkeit, profitiert von positiven PE im sozialen Kontext, reagiert stark auf soziale Bestätigung | Kreativer Problemlöser, der stark auf innovative Aufgaben anspricht, verliert bei Routine schnell Interesse | Reagiert besonders auf praktische Fortschritte und konkreten Nutzen, zeigt konstante, pragmatische Lernbereitschaft |
+  
+## 3 Wissenschaftliche Basis und Quellen
+
+Die oben dargestellten Archetypen basieren auf fundierten Konzepten aus der Bildungsforschung, Psychologie und Systemtheorie. Verschiedene Theorien, wie die Selbstbestimmungstheorie von Deci & Ryan (1985), die Selbstwirksamkeitstheorie von Bandura (1997) und systemische Ansätze von Luhmann (1997), bilden die Grundlage für das Verständnis von Lernprozessen und der Einflussnahme durch persönliche Ereignisse.
+
+### Quellen (APA 7th Edition)
+
+- Bandura, A. (1997). *Self-Efficacy: The Exercise of Control*. W.H. Freeman.
+- Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). *Intrinsic Motivation and Self-Determination in Human Behavior*. Plenum Press.
+- Luhmann, N. (1997). *Die Gesellschaft der Gesellschaft*. Suhrkamp Verlag.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Berichte ChatGPT/Berichte SKER Die Anzahl der Durchläufe.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+**Bericht zur Vollständigen Nachvollziehbarkeit der Monte Carlo Simulationserkenntnisse**
+Erstellt von Jochen Hanisch-Johannsen
Zeitraum: 01.01.2024 bis 02.01.2024
+
+## **1. Gewonnene Erkenntnisse**
+Die Durchführung der Monte Carlo Simulationen für verschiedene Variablentypen ergab folgende Erkenntnisse:
+- Für normalverteilte Variablen (ILG, SRSK, ESS, AWSA, PLE, KKF) wurde eine gute Konvergenz der Mittelwerte und Varianzen im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen beobachtet.
+- Für Beta-verteilte Variablen (MEB, KTF, EPB) zeigte sich ebenfalls eine stabile Konvergenz im gleichen Durchlaufbereich.
+- Für Poisson-verteilte Variablen (PFE, PLE, PFV, PGV, PSE, PEE) war die Konvergenz der Mittelwerte und Varianzen ebenfalls stabil im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen.
+## **2. Schritte im Prozess**
+- **Vorbereitung:** Definition der Problemstellung und Festlegung der zu simulierenden Variablen und ihrer Verteilungen.
+	- **Durchführung von Konvergenztests:**
+	- Für normalverteilte Variablen wurden Standardwerte für Mittelwert und Standardabweichung angenommen.
+	- Für Beta-verteilte Variablen wurden Alpha- und Beta-Parameter festgelegt.
+	- Für Poisson-verteilte Variablen wurden die Prozentsätze als λ-Werte interpretiert.
+- **Analyse der Ergebnisse:** Beobachtung von Mittelwert und Varianz für jede Variable über eine Reihe von Durchläufen.
+## **3. Wendungen, Irrungen und Lösungen**
+- **Annahmen über Verteilungsparameter:** Die Notwendigkeit, Annahmen über Parameterwerte zu treffen, führte zu Unsicherheiten. Diese wurden durch Standardannahmen für normalverteilte Variablen und plausible Annahmen für Beta- und Poisson-Verteilungen gelöst.
+- **Interpretation der Poisson-Parameter:** Die Umwandlung von Prozentsätzen in λ-Werte für Poisson-Verteilungen war eine Herausforderung, die durch die Annahme, dass die Prozentsätze die durchschnittliche Anzahl von Ereignissen pro 100 Zeitintervallen repräsentieren, bewältigt wurde.
+## **4. Besonderheiten**
+- **Konvergenzverhalten:** Bei allen Variablentypen zeigte sich eine bemerkenswerte Konvergenz im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen, was auf eine allgemeine Anwendbarkeit dieser Durchlaufzahl für unterschiedliche Verteilungen hindeutet.
+## **5. Analyse des Entwicklungsprozesses**
+Der Prozess zeichnete sich durch eine systematische Herangehensweise aus, wobei jede Variable individuell betrachtet und analysiert wurde. Die Herausforderung lag in der Annahme geeigneter Parameterwerte und der Interpretation der Daten. Die Konvergenztests lieferten einheitliche Ergebnisse über verschiedene Verteilungstypen hinweg, was auf eine robuste Methode hindeutet. Die Analyse zeigte, dass eine sorgfältige Vorbereitung und klare Definition der Variablen und ihrer Eigenschaften entscheidend für den Erfolg der Simulation sind.
+Dieser Prozess demonstriert die Bedeutung von Flexibilität und Anpassungsfähigkeit bei der Datenanalyse, insbesondere wenn spezifische Informationen oder Parameter fehlen und durch plausible Annahmen ersetzt werden müssen.
+
+**Ende des Berichts**

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Berichte ChatGPT/Berichte SKER Die Art des Problems.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+**Bericht zur Nachvollziehbarkeit der Erkenntnisgewinnung im Kontext der Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern**
+**Verfasser:** Jochen Hanisch-Johannsen
+**Zeitraum:** 01.01.2024 bis 02.01.2024
+
+## **1. Gewonnene Erkenntnisse:**
+- **Kompetenzdefinition für HRT**: Die Kompetenz in High Responsibility Teams (HRT), besonders für Notfallsanitäter, umfasst die Bereitschaft zur Planung und Durchführung von Operationen auf ausbildungsrechtlicher Grundlage, um effektiv von einem unerwünschten zu einem erwünschten Zustand zu gelangen.
+- **Bedeutung der Vorbildung**: Viele Auszubildende zum Notfallsanitäter haben bereits eine Qualifikation als Rettungssanitäter, was das Anfangskompetenzniveau beeinflusst.
+- **Gesetzliche Anforderungen**: Der § 4 NotSanG stellt spezifische Anforderungen an die Ausbildung, die fachliche, personale, soziale und methodische Kompetenzen umfassen.
+- **Diskrepanz zwischen Gesetz und Praxis**: Die Masterarbeit weist auf Diskrepanzen zwischen den gesetzlichen Zielen und der tatsächlichen Ausbildungspraxis hin.
+
+## **2. Schritte zur Erkenntnisgewinnung:**
+		**Definition der Kompetenzentwicklung für HRT**: Erörterung der Bedeutung der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams, insbesondere für Notfallsanitäter.
+		**Formulierung der Problemstellung für die Monte Carlo Simulation**: Definition des Problems als Entwicklung einer idealtypischen Kompetenzentwicklungskurve unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen im Berufsfeld der Notfallsanitäter.
+		**Identifikation relevanter Erkenntnisse aus der Masterarbeit**: Analyse von Abschnitten der Masterarbeit zur Identifikation relevanter Informationen, die für die Simulation genutzt werden können.
+		**Vergleich mit dem Ausbildungsziel gemäß § 4 NotSanG**: Abgleich der Forschungsergebnisse mit den gesetzlichen Anforderungen, um die Übereinstimmung und relevante Diskrepanzen festzustellen.
+
+## **3. Wendungen, Irrungen und Lösungen:**
+- **Technische Schwierigkeiten beim Zitieren**: Beim Versuch, spezifische Abschnitte aus der Masterarbeit zu zitieren, traten technische Schwierigkeiten auf, die durch die direkte Bereitstellung des Textes durch den Verfasser gelöst wurden.
+
+## **4. Besonderheiten:**
+- **Vielfalt der Kompetenzbereiche**: Die Komplexität der Kompetenzbereiche, die in der Notfallsanitäterausbildung abgedeckt werden müssen, ist besonders hervorzuheben.
+- **Differenzierung der Ausbildungsniveaus**: Die unterschiedlichen Ausbildungsniveaus der Teilnehmer, insbesondere der Unterschied zwischen Rettungssanitätern und Notfallsanitätern, stellen eine wichtige Variable in der Simulation dar.
+
+## **5. Analyse des Entwicklungsprozesses:**
+Der Prozess der Erkenntnisgewinnung war geprägt durch eine schrittweise Annäherung an die Komplexität des Ausbildungsziels für Notfallsanitäter. Die Herausforderung bestand darin, ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Kompetenzbereiche und gesetzlichen Anforderungen zu entwickeln. Besonders interessant war die Erkenntnis, dass die reale Ausbildungspraxis möglicherweise von den gesetzlichen Zielen abweicht. Dieser Aspekt könnte in zukünftigen Untersuchungen und bei der weiteren Ausgestaltung der Simulation berücksichtigt werden. Die Entwicklung des Prompts für die Simulation erforderte eine Balance zwischen der detaillierten Berücksichtigung spezifischer Anforderungen und der Notwendigkeit, einen allgemeinen Rahmen zu schaffen, der für eine breite Analyse geeignet ist.
+
+**Abschluss:** Dieser Bericht bietet eine detaillierte Übersicht über den Prozess der Erkenntnisgewinnung und die Entwicklung des Prompts für eine Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern. Er dient als Grundlage für die weitere Arbeit und kann von unbeteiligten Dritten zur Nachvollziehbarkeit der Schritte und Entscheidungen verwendet werden.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Berichte ChatGPT/Berichte SKER Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+Bericht zur Entwicklung einer Monte Carlo Simulation für die Ausbildung von Notfallsanitätern
+Erstellt von Jochen Hanisch-Johannsen
+Zeitraum: 01.01.2024 bis 02.01.2024
+
+## **1. Gewonnene Erkenntnisse**
+Wir haben ein umfassendes Verständnis der erforderlichen Kompetenzen und Fähigkeiten für die Ausbildung von Notfallsanitätern entwickelt, basierend auf den Anforderungen des § 4 NotSanG und weiteren relevanten Faktoren. Die Erkenntnisse beinhalten:
+- Die Notwendigkeit, ein breites Spektrum an Kompetenzen zu berücksichtigen, einschließlich fachlicher, personaler, sozialer und methodischer Fähigkeiten.
+- Die Bedeutung von individueller Lerngeschwindigkeit, emotionaler Stabilität, Motivation, Teamarbeitsfähigkeit, Empathie und anderen Schlüsselkompetenzen.
+- Die Anwendung von verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normalverteilung, Beta-Verteilung, Poisson-Verteilung) zur realistischen Abbildung dieser Kompetenzen in einer Monte Carlo Simulation.
+## **2. Gemachte Schritte und Abfolge**
+- **Initialer Dialog**: Diskussion der Monte Carlo Simulation und der Poisson-Verteilung.
+- **Erweiterung des Kontextes**: Einbeziehung des NotSanG und Anpassung der Simulation.
+- **Detaillierte Analyse**: Definition spezifischer Kompetenzen und Auswahl passender Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
+- **Strukturierung der Vorgehensweise**: Entwicklung eines strukturierten Prompts für die Simulation.
+## **3. Wendungen, Irrungen und Lösungen**
+- **Missverständnis bezüglich der Verteilungen**: Anfangs wurden nicht alle relevanten Verteilungen berücksichtigt. Dies wurde später korrigiert, indem die Poisson-Verteilung für unerwartete Ereignisse hinzugefügt wurde.
+- **Anpassung an den rechtlichen Rahmen**: Die Integration der Anforderungen des NotSanG führte zu einer umfassenderen und realistischeren Abbildung der Kompetenzen.
+## **4. Besonderheiten**
+- **Flexibilität der Simulation**: Die Anpassungsfähigkeit der Simulation an die spezifischen Anforderungen des Notfallsanitäterberufs ist bemerkenswert. Sie bietet eine realistische Modellierung der Kompetenzentwicklung.
+## **5. Analyse des Entwicklungsprozesses**
+Der Entwicklungsprozess zeichnete sich durch eine schrittweise Verfeinerung der Simulation aus, beginnend mit grundlegenden Überlegungen zur Monte Carlo Simulation und Poisson-Verteilung, gefolgt von der Einbeziehung spezifischer beruflicher Anforderungen gemäß NotSanG. Die Berücksichtigung rechtlicher Rahmenbedingungen und berufsspezifischer Kompetenzen ermöglichte eine tiefergehende und praxisnahe Gestaltung der Simulation. Die Anpassungen in Bezug auf die Wahrscheinlichkeitsverteilungen spiegeln ein zunehmendes Verständnis der Komplexität und Vielfalt der erforderlichen Fähigkeiten wider.
+
+Dieser Bericht bietet eine detaillierte Übersicht über den Prozess der Entwicklung einer Monte Carlo Simulation für die Ausbildung von Notfallsanitätern, einschließlich der gewonnenen Erkenntnisse, der durchgeführten Schritte und der Herausforderungen sowie Lösungen im Entwicklungsprozess.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Berichte ChatGPT/Berichte SKER Die relevanten Variablen.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+**Detaillierter Bericht zur Nachvollziehbarkeit des Erkenntnisgewinns**
+Von Jochen Hanisch-Johannsen
+Zeitraum: 01.01.2024 bis 02.01.2024
+		**Erkenntnisse:**
+	- **Relevanz von Wechselwirkungen**: Die Bedeutung der Interaktionen zwischen verschiedenen Kompetenzvariablen wurde deutlich.
+	- **Bedeutung der Anpassung an gesetzliche Anforderungen**: Notwendigkeit, die Simulation gemäß § 4 NotSanG anzupassen.
+	- **Wichtigkeit der Einbeziehung spezifischer Kompetenzen**: Einbeziehung von Variablen wie ASMV (Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren) und BPSU (Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände).
+		**Schritte im Prozess:**
+	- **Identifikation der Variablen**: Basierend auf früheren Arbeiten und Diskussionen wurden relevante Variablen wie ILG, SRSK, ESS, MEB, AWSA, PLE, KTF, EPB und KKF identifiziert.
+	- **Analyse der Variablen und Wechselwirkungen**: Diskussion über die internen Konsistenzen und Beziehungen zwischen den Variablen.
+	- **Anpassung der Variablen**: Aufnahme neuer Variablen (ASMV, BPSU) und Anpassung bestehender Variablen aufgrund der Erkenntnisse aus der Masterarbeit und § 4 NotSanG.
+	- **Überarbeitung der Wechselwirkungen**: Anpassung der Wechselwirkungen zwischen den Variablen entsprechend den neuen Erkenntnissen.
+		**Wendungen, Irrungen und Lösungen:**
+	- **Missverständnisse bei der Abkürzung "UNE"**: Die ursprüngliche Abkürzung "UNE" für "unerwartete Ereignisse" wurde aufgrund von Verwechslungsgefahr geändert.
+	- **Lösung**: Auswahl einer alternativen Abkürzung ohne Konflikte.
+		**Besonderheiten:**
+	- **Anpassungsfähigkeit des Modells**: Die Fähigkeit, das Modell an neue Erkenntnisse und Anforderungen anzupassen, war auffällig und zeigte die Flexibilität des Ansatzes.
+		**Analyse des Entwicklungsprozesses:**
+	- **Iterative Entwicklung**: Der Prozess zeigte eine iterative Natur, wobei Erkenntnisse aus der Diskussion und Analyse zu Anpassungen des Modells führten.
+	- **Einbeziehung von Expertenwissen**: Die Integration von Informationen aus einer Masterarbeit und gesetzlichen Vorgaben stellte sicher, dass das Modell praxis- und realitätsnah gestaltet wurde.
+	- **Flexibilität und Anpassungsfähigkeit**: Die Fähigkeit, das Modell aufgrund neuer Erkenntnisse oder veränderter Anforderungen anzupassen, war entscheidend für die Entwicklung eines aussagekräftigen und nützlichen Simulationstools.
+	- **Kollaborativer Ansatz**: Die gemeinsame Analyse und Diskussion trugen wesentlich zur Qualität und Tiefe des Modells bei.
+Zusammenfassend führte dieser Prozess zu einem tiefgreifenden Verständnis für die Komplexität der Kompetenzentwicklung in der Notfallmedizin und lieferte wertvolle Einsichten für die Gestaltung effektiver Ausbildungsprogramme für Notfallsanitäter.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Berichte ChatGPT/Berichte SKER Konsistenzsanalyse und Vorarbeiten.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+**Bericht zur Entwicklung des Prompts für die Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams (HRT) für Notfallsanitäter**
+Erstellt von: Jochen Hanisch-Johannsen
+Zeitraum: 01.01.2024 bis 02.01.2024
+
+**1. Gewonnene Erkenntnisse:**
+Die Entwicklung des Simulationsprompts zielte darauf ab, eine realistische und detaillierte Darstellung der Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern in HRT zu modellieren. Schlüsselerkenntnisse umfassen:
+- Die Bedeutung einer präzisen Kompetenzdefinition und der spezifischen Charakteristika von HRT.
+- Die Notwendigkeit, spezifische Beobachtungen und Dynamiken der Kompetenzentwicklung während der Ausbildung zu integrieren.
+- Die Wichtigkeit, die Simulation anhand verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu modellieren, um unterschiedliche Kompetenzbereiche realistisch abzubilden.
+- Die Relevanz von Feedback-Schleifen und dynamischen Anpassungen im Laufe der Ausbildung.
+
+**2. Schritte im Entwicklungsprozess:**
+- **Initiale Problemstellung**: Der Prozess begann mit der Definition des Ziels der Simulation und der Identifizierung der relevanten HRT-Kompetenzen.
+- **Prompt-Erstellung**: Basierend auf der initialen Problemstellung wurde ein erster Entwurf des Prompts entwickelt, der die Grundstruktur für die Simulation festlegte.
+- **Integration spezifischer Beobachtungen**: Auf Grundlage von persönlichen Beobachtungen wurden dynamische Faktoren wie Verzögerungen im Verständnis der Didaktik und Motivationsänderungen in den Prompt eingearbeitet.
+- **Anpassung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen**: Verschiedene Wahrscheinlichkeitsverteilungen wurden ausgewählt und beschrieben, um unterschiedliche Kompetenzbereiche zu modellieren.
+- **Einbeziehung der Zeitachse**: Die Simulation wurde um eine monatliche Durchführung und quartalsweise Darstellung der Ergebnisse erweitert.
+- **Feedback-Schleifen**: Dynamische Anpassungen und Feedback-Schleifen wurden integriert, um die Simulation realitätsnäher zu gestalten.
+
+**3. Wendungen, Irrungen und Lösungen:**
+- **Wendungen**: Die Einsicht, dass die Didaktik der Ausbildung eine wesentliche Rolle in der Kompetenzentwicklung spielt, war eine wichtige Wendung.
+- **Irrungen**: Anfänglich wurde die Bedeutung des Verständnisses der Didaktik für die Kompetenzentwicklung unterschätzt.
+- **Lösungen**: Durch die Integration der Beobachtungen zur Didaktik und des Feedbacks aus der Ausbildung in den Prompt konnte eine realistischere Darstellung der Kompetenzentwicklung erreicht werden.
+
+**4. Besonderheiten:**
+- **Beobachtungen als zentraler Einflussfaktor**: Die Einbeziehung persönlicher Beobachtungen hat sich als entscheidend für die Realitätsnähe der Simulation herausgestellt.
+- **Dynamische Anpassung**: Die Fähigkeit der Simulation, sich dynamisch an die Entwicklungen der Auszubildenden anzupassen, ist eine bemerkenswerte Besonderheit.
+
+**5. Analyse des Entwicklungsprozesses:**
+Der Prozess war iterativ und adaptiv, wobei ständig Feedback und neue Erkenntnisse eingearbeitet wurden. Die anfängliche Fokussierung auf theoretische Aspekte wich einer stärkeren Berücksichtigung realer Beobachtungen und Erfahrungen. Die Integration der Zeitachse und der Feedback-Schleifen trug wesentlich zur Entwicklung einer Simulation bei, die nicht nur statische Modelle abbildet, sondern auch die Entwicklung und Veränderung von Kompetenzen über die Zeit. Dieser Prozess spiegelt eine tiefe Reflexion über die Kompetenzentwicklung und die Notwendigkeit wider, die Simulation kontinuierlich an neue Erkenntnisse und Beobachtungen anzupassen.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Berichte ChatGPT/Berichte SKER Monte Carlo Simulation V1.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+## **Detaillierter Bericht zur Entwicklung der Simulierten Kompetenzentwicklungsreferenz (SKER) durch Jochen Hanisch-Johannsen**
+1. Gewonnene Erkenntnisse
+- **SKER als Werkzeug**: Die SKER bietet eine visuelle und quantitative Darstellung der Kompetenzentwicklung in einer dreijährigen Ausbildung zum Notfallsanitäter. Sie dient als Referenz für erwartete Kompetenzniveaus.
+- **Phasen der Kompetenzentwicklung**: Die SKER zeigt verschiedene Phasen wie Anfangsstagnation, Verfestigung der Kompetenzen, Plateauphasen und Steigerungsphasen.
+- **Einflussfaktoren**: Persönliche Ereignisse und Kontextfaktoren wie Ausbildungsqualität beeinflussen die Kompetenzentwicklung signifikant.
+- **Nutzung für Bildung und Personalentwicklung**: Die SKER kann als Planungsinstrument für die Ausbildung und zur Personalentwicklung genutzt werden.
+2. Schritte im Prozess
+- **Initiierung**: Festlegung des Ziels, eine SKER für die Ausbildung zum Notfallsanitäter zu entwickeln.
+- **Monte Carlo-Simulation**: Durchführung einer Simulation unter Berücksichtigung verschiedener Parameter und Einflussfaktoren.
+- **Datenanalyse**: Erstellung einer durchschnittlichen Gesamtkurve aus den Simulationsergebnissen.
+- **Spline-Interpolation**: Anwendung zur Glättung der durchschnittlichen Gesamtkurve.
+- **Visualisierung der SKER**: Erstellung von Grafiken zur Darstellung der SKER und ihres Integrals.
+3. Wendungen, Irrungen und deren Lösungen
+
+-  
+	- **ZEK in der Visualisierung**: Anfängliche Schwierigkeiten bei der korrekten Darstellung der Zeitachse in den Grafiken.
+	- **Lösung**: Anpassung der Zeitachse und Neuerstellung der Grafiken.
+	- **Interpretation der Daten**: Herausforderungen bei der Deutung der Simulationsresultate im Kontext realer Ausbildungsszenarien.
+	- **Lösung**: Diskussion und Reflexion über die Bedeutung der Ergebnisse.
+4. Besonderheiten
+- **Realitätsnähe der Simulation**: Die Simulation reflektierte realistisch die Komplexität und Variabilität der Kompetenzentwicklung.
+- **Einfluss persönlicher Ereignisse**: Die signifikante Rolle individueller Ereignisse in der Kompetenzentwicklung wurde deutlich.
+5. Analyse des Entwicklungsprozesses
+- **Methodik**: Der Prozess kombinierte quantitative Simulationsmethoden mit qualitativer Dateninterpretation, was eine umfassende Sicht auf die Kompetenzentwicklung ermöglichte.
+- **Iterative Entwicklung**: Der Prozess war geprägt von wiederholten Überprüfungen und Anpassungen, insbesondere in der Phase der Datenvisualisierung, was die Genauigkeit und Aussagekraft der SKER erhöhte.
+- **Zusammenarbeit mit KI**: Die Nutzung von ChatGPT für Analysen und Visualisierungen zeigte, wie KI-assistierte Werkzeuge in komplexen Forschungs- und Entwicklungsprozessen effektiv eingesetzt werden können.
+
+Dieser Bericht bietet eine detaillierte Übersicht über den Entwicklungsprozess der SKER durch Jochen Hanisch-Johannsen, einschließlich der Schritte, Herausforderungen und Besonderheiten, die im Prozess aufgetreten sind.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Berichte ChatGPT/Berichte SKER Persönliche Ereignisse.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+**Detaillierter Bericht zur Nachvollziehbarkeit der Forschungserkenntnisse**
+**Projekt:** Integration Persönlicher Ereignisse in die Kompetenzentwicklung mittels Monte-Carlo-Simulation
+**Bearbeiter:** Jochen Hanisch-Johannsen
+**Zeitraum:** 01.01.2024 bis 02.01.2024
+
+## **1. Gewonnene Erkenntnisse**
+- **Relevanz Persönlicher Ereignisse (PE):** Erkenntnis, dass PEs wie familiäre Ereignisse, bedeutende Lebensveränderungen, finanzielle Veränderungen, gesundheitliche Veränderungen, soziale Ereignisse und persönliche Erfolge/Herausforderungen einen signifikanten Einfluss auf die Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern in Ausbildung haben können.
+- **Quantitative Einschätzung der PE:** Entwicklung einer geschätzten prozentualen Verteilung der PEs basierend auf Beobachtungen und Annahmen.
+- **Modellierung für die Simulation:** Herleitung, wie die PEs in einer Monte-Carlo-Simulation modelliert werden können, einschließlich der Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten und des Einflusses auf die Kompetenzentwicklung.
+
+## **2. Schritte zur Erkenntnisgewinnung**
+		**Definition und Kategorisierung der PE:** Festlegung von sechs Hauptkategorien der PE und ihrer Relevanz für die Kompetenzentwicklung.
+		**Festlegung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen:** Auf Basis von Beobachtungen und Annahmen wurde eine prozentuale Verteilung der PEs über einen Zeitraum von sechs Jahren erstellt.
+		**Modellierung der Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung:** Bewertung des potenziellen Einflusses jeder PE-Kategorie.
+		**Vorbereitung der Simulationsparameter:** Festlegung der Anzahl der Simulationsläufe und der Anfangskompetenzniveaus.
+		**Durchführung der Simulation:** Planung der Generierung von Zufallsereignissen und der Berechnung ihrer Auswirkungen.
+		**Analyse und Interpretation der Ergebnisse:** Konzeption der Auswertung der Simulationsergebnisse und deren Visualisierung.
+
+## **3. Wendungen, Irrungen und ZEK**
+- **Unspezifische Beschreibungen:** Herausforderung bei der Umwandlung qualitativer, unspezifischer Beobachtungen in quantitative Daten. Gelöst durch Annahmen und interpretative Umwandlung.
+- **Komplexität der Modellierung:** Die Komplexität bei der Integration verschiedener PE in die Simulation. Gelöst durch eine schrittweise Herangehensweise und klare Definition der Auswirkungsmodelle.
+
+## **4. Besonderheiten**
+- **Interdisziplinäre Herangehensweise:** Die Kombination von sozialwissenschaftlichen Erkenntnissen mit quantitativen Simulationsmethoden.
+- **Adaptivität des Modells:** Die Flexibilität des Modells, um sich neuen Erkenntnissen und Daten anzupassen.
+
+## **5. Analyse des Entwicklungsprozesses**
+Der Prozess zeichnete sich durch eine iterative Herangehensweise aus, bei der zunächst ein grundlegendes Verständnis der relevanten PEs entwickelt wurde. Darauf aufbauend erfolgte die quantitative Einschätzung und Modellierung dieser Ereignisse für die Monte-Carlo-Simulation. Besondere Aufmerksamkeit galt der Herausforderung, qualitative Beobachtungen in ein quantitatives Modell zu überführen. Der Prozess zeigte, wie wichtig eine adaptive und flexible Herangehensweise in der Forschung ist, insbesondere wenn es um die Modellierung komplexer realer Phänomene geht. Die enge Verzahnung von theoretischem Wissen und praktischer Anwendung war entscheidend, um zu aussagekräftigen und realitätsnahen Ergebnissen zu gelangen.
+
+**Fazit:** Dieser Bericht bietet eine umfassende und detaillierte Übersicht über den Prozess und die erzielten Erkenntnisse und soll als Referenz für unbeteiligte Dritte zur Nachvollziehbarkeit der Forschungsergebnisse dienen.
+
+## Darstellung der Beiträge im Forschungsprozess
+
+Beiträge von Jochen Hanisch-Johannsen
+
+	•	Initiale Idee und Konzept: Die Grundidee, persönliche Ereignisse (PE) und deren Einfluss auf die Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern in Ausbildung zu untersuchen, stammt von Ihnen.
+	•	Beobachtungen und Erfahrungen: Sie haben wichtige Beobachtungen und Erfahrungen aus der Praxis eingebracht, die für die Definition und Kategorisierung der PE sowie für die Schätzung ihrer Häufigkeiten unerlässlich waren.
+	•	Feedback und Richtungsweisung: Sie haben kontinuierlich Feedback gegeben und die Richtung der Untersuchung gesteuert, insbesondere durch die Bestätigung oder Anpassung der vorgeschlagenen Schritte und Modelle.
+	•	Spezifische Anforderungen und Rahmenbedingungen: Die Festlegung der spezifischen Anforderungen für die Simulation und die Definition des Untersuchungsrahmens basierten auf Ihren Vorgaben und Ihrem Fachwissen.
+
+Beiträge von ChatGPT
+
+	•	Strukturierung und Kategorisierung: Ich habe bei der Strukturierung der PE in verschiedene Kategorien und bei der Erarbeitung eines klaren Konzepts für deren Integration in die Simulation geholfen.
+	•	Quantitative Schätzungen: Die Umwandlung Ihrer qualitativen Beschreibungen in quantitative Schätzungen und prozentuale Verteilungen für die Simulation wurde von mir vorgenommen.
+	•	Modellierung für die Monte-Carlo-Simulation: Ich habe Vorschläge zur Modellierung der Auswirkungen der PE auf die Kompetenzentwicklung und zur Gestaltung der Simulationsparameter gemacht.
+	•	Analyse- und Berichtsvorschläge: Ich habe Vorschläge für die Analyse der Simulationsergebnisse und die Erstellung von Berichten und Protokollen geliefert.
+	•	Lösungsansätze für Herausforderungen: Bei der Identifizierung und Lösung von Herausforderungen, wie der Umwandlung unspezifischer Beschreibungen in quantitative Daten, habe ich Unterstützung geboten.
+
+Zusammenarbeit
+
+Die Forschung wurde durch eine synergistische Zusammenarbeit geprägt, bei der Ihre praktischen Erfahrungen und mein analytisches sowie strukturierendes Vermögen zusammenkamen. Ihr fundiertes Fachwissen und Ihre praktischen Einblicke waren wesentlich für die Realitätsnähe und Anwendbarkeit des Modells, während ich methodische Unterstützung und theoretische Modellierung beisteuerte.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Bugfixes/Anpassungen.md

@@ -0,0 +1,67 @@
+Hier ist eine tabellarische Übersicht über die geänderten Parameter im Modell:
+
+| Parameter | Ursprünglicher Wert | Geänderter Wert | Begründung |
+| -- | -- | -- | -- |
+| Bereitschafts-Standardabweichung | 0.2 | 0.5 | Erhöhung der Standardabweichung zur Erhöhung der Unsicherheit in der Kompetenzentwicklung |
+| Bereitschaftssteigerung Phase: Anpassung | -0.05 | -0.1 | Erhöhung der negativen Auswirkung, um größere Schwankungen zu ermöglichen |
+| Bereitschaftssteigerung Phase: Verfestigung | 0.1 | 0.2 | Erhöhung der positiven Auswirkung, um größere Schwankungen zu ermöglichen |
+| Bereitschaftssteigerung Phase: Wachstum | 0.2 | 0.3 | Erhöhung der positiven Auswirkung, um größere Schwankungen zu ermöglichen |
+| Bereitschaftssteigerung Phase: Plateau | 0.15 | 0.2 | Erhöhung der positiven Auswirkung, um größere Schwankungen zu ermöglichen |
+| Zufallsfaktoren in PE-Auswirkungen | 0.9 bis 1.1 | 0.8 bis 1.2 | Erhöhung der Variabilität der zufälligen Faktoren, um mehr Unsicherheit einzubringen |
+
+
+Diese Tabelle fasst die Änderungen der Parameter zusammen und gibt die Begründung für jede Änderung an. Durch die Erhöhung der Standardabweichungen und der Schwankungen in den Bereitschaftssteigerungen sowie den Zufallsfaktoren in den persönlichen Ereignissen wird die Unsicherheit in der Kompetenzentwicklung vergrößert, was zu einer realistischeren Modellierung der Kompetenzentwicklung führt.
+
+Hier ist die tabellarische Übersicht über die geänderten Parameter in den Phasen der Bereitschaftssteigerung:
+
+| Phase | Ursprünglicher Wert | Geänderter Wert | Begründung |
+| -- | -- | -- | -- |
+| Anpassung | -0.05 | Dynamisch: 
+−
+0.1
+≤
+x
+<
+0
+-0.1 \leq x < 0
+−0.1≤x<0 | Dynamische Anpassungsphase zur Erhöhung der Unsicherheit in der Kompetenzentwicklung |
+| Verfestigung | 0.1 | Dynamisch: 
+0.05
+≤
+x
+≤
+0.15
+0.05 \leq x \leq 0.15
+0.05≤x≤0.15 | Dynamische Verfestigungsphase zur Erhöhung der Unsicherheit in der Kompetenzentwicklung |
+| Wachstum | 0.2 | Dynamisch: 
+0.15
+≤
+x
+≤
+0.25
+0.15 \leq x \leq 0.25
+0.15≤x≤0.25 | Dynamische Wachstumsphase zur Erhöhung der Unsicherheit in der Kompetenzentwicklung |
+| Plateau | 0.15 | Dynamisch: 
+0.1
+≤
+x
+≤
+0.2
+0.1 \leq x \leq 0.2
+0.1≤x≤0.2 | Dynamische Plateauphase zur Erhöhung der Unsicherheit in der Kompetenzentwicklung |
+
+
+<span style="font-size:16pt;"><b>Erklärung der Änderungen</b></span>
+- Anpassung:
+	- Ursprünglich war der Wert fix bei -0.05.
+	- Jetzt wird der Wert dynamisch zwischen -0.1 und 0 festgelegt, um größere Schwankungen und Unsicherheit zu ermöglichen.
+- Verfestigung:
+	- Ursprünglich war der Wert fix bei 0.1.
+	- Jetzt wird der Wert dynamisch zwischen 0.05 und 0.15 festgelegt, um eine variablere Verfestigungsphase zu simulieren.
+- Wachstum:
+	- Ursprünglich war der Wert fix bei 0.2.
+	- Jetzt wird der Wert dynamisch zwischen 0.15 und 0.25 festgelegt, um die Unsicherheit und Variabilität in der Wachstumsphase zu erhöhen.
+- Plateau:
+	- Ursprünglich war der Wert fix bei 0.15.
+	- Jetzt wird der Wert dynamisch zwischen 0.1 und 0.2 festgelegt, um eine variablere Plateauphase zu simulieren.
+Diese Änderungen führen zu einer dynamischeren Modellierung der Bereitschaftssteigerungsphasen und erhöhen die Unsicherheit und Variabilität, was zu einer realistischeren Darstellung der Kompetenzentwicklung führt.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Bugfixes/Entferne redundante Berechnungen für mittelwerte_kompetenz und andere ….md

@@ -0,0 +1,6 @@
+- [x] Füge Werte in die bereitschaftssteigerungen und kompetenzniveaus DataFrames ein, oder entferne die Verwendung dieser DataFrames, wenn sie nicht benötigt werden. Stelle sicher, dass alle Operationen auf diesen DataFrames gültige Daten enthalten, um NaN-Ergebnisse zu vermeiden.
+- [x] Nachdem alle oben genannten Korrekturen durchgeführt wurden, führe eine gründliche Überprüfung und Tests des gesamten Skripts durch, um sicherzustellen, dass alle Funktionen wie erwartet arbeiten und die Ergebnisse konsistent und korrekt sind.
+- [x] Überprüfe, ob die Visualisierungen korrekt die gewünschten Daten darstellen. Korrigiere eventuelle Inkonsistenzen oder Fehler in der Art, wie Daten in den Plots dargestellt werden. Stelle auch sicher, dass die interaktiven Elemente wie Schieberegler korrekt funktionieren.
+- [x] Da die Korrelationsmatrix zweimal berechnet wird, ist es wichtig, dass jede Berechnung in einer separaten Variable gespeichert wird, falls beide benötigt werden. Dies verhindert die Überschreibung von Daten und ermöglicht es, beide Ergebnisse unabhängig zu analysieren und zu präsentieren.
+- [x] Vermeide es, den Wert der Spalte 'Quartal' wiederholt zu setzen, indem du dies nur einmal außerhalb der Schleife machst oder eine effizientere Methode zur Handhabung verwendest.
+- [x] Überprüfe und korrigiere die Nutzung der pe_auswirkungen_df und kompetenzniveaus_df. Stelle sicher, dass alle notwendigen Spalten korrekt initialisiert sind, bevor Werte eingefügt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die DataFrames so zu initialisieren, dass sie die benötigten Spalten von Anfang an enthalten.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/CompSIM/GPT für Testing und Validierung.md

@@ -0,0 +1,2 @@
+- Aufgabe: Durchführung von Tests zur Überprüfung der Genauigkeit und Effektivität der Simulation. Dies umfasst sowohl Unit-Tests für einzelne Komponenten als auch Systemtests für die gesamte Anwendung.
+	- Ziel: Sicherstellung, dass die Simulation korrekt arbeitet und die lerntheoretischen Ansätze adäquat wiedergibt.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/CompSIM/Phase 1 Anforderungsanalyse und Planung.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+- [ ] Definition der Lerntheorien: Detaillierte Definition dessen, was jeder lerntheoretische Ansatz in der Simulation darstellen soll.
+- [ ] Anforderungen festlegen: Klären, welche Funktionen und Datenstrukturen benötigt werden, um jeden Ansatz zu simulieren.
+## **Phase 2: Design und Modellierung**
+- [ ] Mathematische Modellierung: Entwicklung von mathematischen Modellen für jeden Ansatz, die erklären, wie Lernraten, Interaktionen und Feedback-Prozesse abgebildet werden.
+- [ ] Entwurf der Benutzeroberfläche: Design einer einfachen Benutzeroberfläche oder eines Eingabesystems, das es den Benutzern ermöglicht, einen Lernansatz zu wählen oder zufällig zuweisen zu lassen.
+## **Phase 3: Entwicklung**
+- [ ] Implementierung der Benutzereingabe: Programmierung der Funktion zur Auswahl des Lernansatzes.
+- [ ] Implementierung der Simulationslogik: Umsetzung der spezifischen Algorithmen und Funktionen für jeden lerntheoretischen Ansatz.
+- [ ] Integration der Modelle: Zusammenführen der verschiedenen Modelle in ein kohärentes Simulationssystem, das abhängig von der Benutzerwahl funktioniert.
+## **Phase 4: Testing und Validation**
+- [ ] Unit Testing: Durchführen von Tests für einzelne Komponenten, um sicherzustellen, dass jede Funktion wie erwartet arbeitet.
+- [ ] Integrationstests: Testen der vollständigen Simulation, um die korrekte Integration der Komponenten zu überprüfen.
+- [ ] Benutzertests: Einbeziehung von realen Nutzern, um Feedback zur Benutzerfreundlichkeit und zur Realitätstreue der Simulation zu erhalten.
+## **Phase 5: Dokumentation und Veröffentlichung**
+- [ ] Dokumentation erstellen: Dokumentieren des Codes und der Benutzeroberfläche, um zukünftigen Nutzern und Entwicklern den Einstieg zu erleichtern.
+- [ ] Veröffentlichung: Bereitstellung der finalen Version der Software für Endbenutzer, möglicherweise über ein Online-Repository oder eine spezielle Download-Seite.
+## **Phase 6: Wartung und Updates**
+- [ ] Feedback einholen: Regelmäßiges Sammeln von Nutzerfeedback zur weiteren Verbesserung der Software.
+- [ ] Updates durchführen: Basierend auf dem Feedback und neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen, Anpassungen und Erweiterungen der Simulation vornehmen.
+Dieser Plan strukturiert die Entwicklung der neuen Features von Anfang bis Ende und stellt sicher, dass alle Aspekte gründlich durchdacht und umgesetzt werden. Die enge Zusammenarbeit im Team und die regelmäßige Überprüfung der Fortschritte sind dabei essentiell für den Erfolg des Projekts.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Externe Parameter.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+## Eigene Beobachtungen
+- Die Auszubildenden beschreiben, dass das Verständnis der Art und Weise wir die Notfallsanitäterausbildung didaktisch konzipiert ist, erst nach 5 bis 6 Quartalen bewusst wird und ganz erfasst erst zu Beginn bzw. im Verlauf der Prüfungsvorbereitung. Diese findet in den letzten sechs Wochen der Ausbildung statt. Anders ausgedrückt: ich habe beobachtet, dass die Kompetenzentwicklung innerhalb der ersten vier bis sechs Quartalen aufgrund der ungewohnten Didaktik eher stagniert bzw. sinkt. Nach ungefähr sechs Quartalen scheint sich die Kompetenzentwicklung zu verfestigen.
+- Nach ca. zehn Quartalen erreicht die Kompetenzentwicklung ein Plateau
+- Zumeist, so mein Eindruck, gibt es einen "Knick" in der Motivation im Übergaben von zweiten zum dritten Ausbildungsjahr.
+- in den letzten beiden Quartalen allerdings (gefühlt) zu steigender Kompetenzentwicklung führt.
+
+
+## Änderung am Prompt
+**Hintergrund und Beobachtungen:**
+- Kompetenzdefinition und Charakteristika von HRT bleiben wie zuvor definiert.
+	- Zusätzliche dynamische Faktoren basierend auf Beobachtungen:
+	- **Verständnis der Didaktik**: Integration einer initialen Verzögerung in der Kompetenzentwicklung, da die Auszubildenden 5 bis 6 Quartale benötigen, um die Didaktik der Ausbildung vollständig zu verstehen.
+	- **Stagnation in den ersten Quartalen**: Modelliere eine Phase der Stagnation oder leichten Rückgangs der Kompetenzentwicklung in den ersten 4 bis 6 Quartalen.
+	- **Plateauphase**: Nach etwa 10 Quartalen erreicht die Kompetenzentwicklung ein Plateau.
+	- **Motivationsknick**: Implementiere einen "Knick" in der Motivation beim Übergang vom zweiten zum dritten Ausbildungsjahr.
+	- **Steigerung in den letzten Quartalen**: Eine gesteigerte Kompetenzentwicklung in den letzten beiden Quartalen, insbesondere während der Prüfungsvorbereitung.
+- **Integration von Feedback-Schleifen und dynamischen Anpassungen:**
+- Feedback-Schleifen und dynamische Anpassungen werden um zusätzliche Parameter ergänzt, die die oben genannten Beobachtungen berücksichtigen.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Gerne stelle ich eine Kurzanleitung zum Verändern der Parameter in ….md

@@ -0,0 +1,67 @@
+### Kurzanleitung zur Anpassung von Parametern
+
+#### 1. **Startwert der Kompetenz**
+   - **Parameter:** `start_kompetenz`
+   - **Beschreibung:** Definiert den Anfangswert der Kompetenz zu Beginn der Simulation.
+   - **Anpassung:** Ändere den Wert, um mit einer höheren oder niedrigeren Anfangskompetenz zu starten.
+   - **Beispiel:**
+     ```python
+     start_kompetenz = 1.5  # Erhöht den Startwert der Kompetenz
+     ```
+
+#### 2. **Anzahl der Quartale**
+   - **Parameter:** `quartale`
+   - **Beschreibung:** Gibt die Dauer der Simulation in Quartalen an.
+   - **Anpassung:** Ändere die Zahl, um die Simulationsdauer zu verlängern oder zu verkürzen.
+   - **Beispiel:**
+     ```python
+     quartale = 16  # Verlängert die Simulation auf 4 Jahre
+     ```
+
+#### 3. **Standardabweichung der Bereitschaft**
+   - **Parameter:** `bereitschafts_std`
+   - **Beschreibung:** Steuert die Volatilität der Kompetenzsteigerung innerhalb jedes Quartals.
+   - **Anpassung:** Erhöhe oder verringere den Wert, um größere oder kleinere Schwankungen zu simulieren.
+   - **Beispiel:**
+     ```python
+     bereitschafts_std = 0.2  # Erhöht die Variabilität der Kompetenzsteigerungen
+     ```
+
+#### 4. **Phasen der Bereitschaftssteigerung**
+   - **Parameter:** `bereitschafts_steigerung_phase`
+   - **Beschreibung:** Definiert die Änderungsrate der Kompetenz für verschiedene Phasen der Simulation.
+   - **Anpassung:** Modifiziere die Werte für jede Phase, um unterschiedliche Wachstumsdynamiken zu simulieren.
+   - **Beispiel:**
+     ```python
+     bereitschafts_steigerung_phase = {
+         'Anpassung': -0.05,
+         'Verfestigung': 0.15,
+         'Wachstum': 0.45,
+         'Plateau': 0.65
+     }  # Ändert die Steigerungsraten in allen Phasen
+     ```
+
+#### 5. **Funktionen zur Steigerung und Motivation**
+   - **Parameter:** Funktionen `anpassung_der_bereitschaft` und `motivation`
+   - **Beschreibung:** Diese Funktionen definieren, wie sich die Kompetenz über die Zeit ändert.
+   - **Anpassung:** Passe die Bedingungen oder Rückgabewerte an, um die Simulation an spezifische Szenarien anzupassen.
+   - **Beispiel:**
+     ```python
+     def motivation(aktuelles_quartal):
+         if aktuelles_quartal == 7:
+             return -0.3  # Ändert den Zeitpunkt des Motivationsknicks
+         elif aktuelles_quartal == 11:
+             return 0.5  # Ändert den Zeitpunkt und die Intensität der Motivationssteigerung
+         else:
+             return 0
+     ```
+
+#### 6. **Visualisierung anpassen**
+   - **Beschreibung:** Änderungen in der Art, wie Ergebnisse dargestellt werden.
+   - **Anpassung:** Ändere Farben, Transparenz oder andere visuelle Elemente in den `plt`-Funktionen.
+   - **Beispiel:**
+     ```python
+     plt.plot(smoothed_results, color='green', alpha=0.1)  # Ändert die Farbe der Kurven
+     ```
+
+Diese Anleitung gibt dir einen Überblick, wie du die verschiedenen Parameter und Funktionen in deinem Simulationsskript anpassen kannst, um unterschiedliche Szenarien und Auswirkungen zu simulieren. Experimentiere mit diesen Einstellungen, um ein tieferes Verständnis für die Dynamik der Kompetenzentwicklung zu erlangen.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Glossar der Simulationsparameter.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+## **In Reihenfolge**
+
+Startkompetenz
+- Definition: Der initiale Kompetenzwert, mit dem ein Performer die Simulation beginnt.
+- Einfluss: Bestimmt das Ausgangsniveau der Kompetenz. Höhere Startwerte können eine fortgeschrittene Anfangskompetenz symbolisieren.
+
+Anzahl der Quartale
+- Definition: Die Gesamtdauer der Simulation, ausgedrückt in Quartalen.
+- Einfluss: Beeinflusst die Länge der Zeitreihe, über die die Kompetenzentwicklung simuliert wird.
+
+Standardabweichung der Bereitschaft
+- Definition: Maß für die Volatilität oder Unsicherheit in der Entwicklung der Kompetenz innerhalb eines Quartals.
+- Einfluss: Höhere Werte führen zu größeren Schwankungen in der Kompetenzentwicklung, was die Simulation realistischer oder risikoreicher macht.
+
+Anpassung
+- Definition: Rate der Kompetenzveränderung in der Anfangsphase der Karriereentwicklung.
+- Einfluss: Kann positiv oder negativ sein und spiegelt die Anfangsherausforderungen oder -vorteile wider, die ein Performer erlebt.
+
+Verfestigung
+- Definition: Rate der Kompetenzveränderung in der mittleren Phase der Karriereentwicklung, typischerweise eine Phase der Stabilisierung.
+- Einfluss: Positive Werte fördern eine stetige Verbesserung, während niedrige oder negative Werte Stagnation oder Schwierigkeiten darstellen können.
+
+Wachstum
+- Definition: Rate der Kompetenzveränderung während der Hauptwachstumsphase der Karriere.
+- Einfluss: Höhere Werte symbolisieren schnelle Karrierefortschritte und erfolgreiche Phasen.
+
+Plateau
+- Definition: Rate der Kompetenzveränderung in der späten Karrierephase, wenn wenig oder kein Wachstum stattfindet.
+- Einfluss: Oftmals die höchsten positiven Werte, was eine Reife und Höhepunkt der Karriere darstellt.
+
+Diese Parameter bieten eine flexible Grundlage, um verschiedene Karrierepfade und -entwicklungen in einer simulierten Umgebung zu modellieren. Sie ermöglichen es, die Auswirkungen von Umständen wie Glück, Pech oder durchschnittlichen Bedingungen auf die Karriere eines Individuums zu verstehen und darzustellen.
+
+## Alphabetisch
+
+Anpassung
+- Definition: Rate der Kompetenzveränderung in der Anfangsphase der Karriereentwicklung.
+- Einfluss: Kann positiv oder negativ sein und spiegelt die Anfangsherausforderungen oder -vorteile wider, die ein Performer erlebt.
+
+Anzahl der Quartale
+- Definition: Die Gesamtdauer der Simulation, ausgedrückt in Quartalen.
+- Einfluss: Beeinflusst die Länge der Zeitreihe, über die die Kompetenzentwicklung simuliert wird.
+
+Plateau
+- Definition: Rate der Kompetenzveränderung in der späten Karrierephase, wenn wenig oder kein Wachstum stattfindet.
+- Einfluss: Oftmals die höchsten positiven Werte, was eine Reife und Höhepunkt der Karriere darstellt.
+
+Standardabweichung der Bereitschaft
+- Definition: Maß für die Volatilität oder Unsicherheit in der Entwicklung der Kompetenz innerhalb eines Quartals.
+- Einfluss: Höhere Werte führen zu größeren Schwankungen in der Kompetenzentwicklung, was die Simulation realistischer oder risikoreicher macht.
+
+Startkompetenz
+- Definition: Der initiale Kompetenzwert, mit dem ein Performer die Simulation beginnt.
+- Einfluss: Bestimmt das Ausgangsniveau der Kompetenz. Höhere Startwerte können eine fortgeschrittene Anfangskompetenz symbolisieren.
+
+Verfestigung
+- Definition: Rate der Kompetenzveränderung in der mittleren Phase der Karriereentwicklung, typischerweise eine Phase der Stabilisierung.
+- Einfluss: Positive Werte fördern eine stetige Verbesserung, während niedrige oder negative Werte Stagnation oder Schwierigkeiten darstellen können.
+
+Wachstum
+- Definition: Rate der Kompetenzveränderung während der Hauptwachstumsphase der Karriere.
+- Einfluss: Höhere Werte symbolisieren schnelle Karrierefortschritte und erfolgreiche Phasen.
+
+Diese Definitionen bieten eine detaillierte Basis, um die verschiedenen Aspekte der Kompetenzentwicklung in einem simulierten Umfeld zu verstehen und entsprechend zu manipulieren.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Grundannahmen und Vorarbeiten/Beziehung zwischen Neugier und intrinsischer Motivation.md

@@ -0,0 +1,241 @@
+## **ChatGPT 4**
+
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+![[Attachment 385.png]]
+
+Welchen Einfluss hat Neugierde auf die Entwicklung von Kompetenz? 
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Neugierde spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Kompetenz, vor allem in Bildung und beruflicher Weiterbildung. Dies liegt daran, dass neugierige Menschen dazu neigen, aktiv nach Informationen und Wissen zu suchen, was das Lernen fördert und vertieft. Neugier treibt die Exploration und das Erkunden neuer Konzepte an, was für das lebenslange Lernen und die Anpassungsfähigkeit in sich schnell verändernden Fachgebieten unerlässlich ist.
+In der Bildungswissenschaft wird Neugier oft als ein wichtiger Faktor für die intrinsische Motivation angesehen. Sie kann das Engagement und die Ausdauer erhöhen, mit denen sich Lernende neuen Herausforderungen stellen. In Deinem Bereich, Jochen, könnte dies bedeuten, dass Lehrmethoden und Lernumgebungen so gestaltet werden sollten, dass sie die Neugierde der Lernenden wecken und aufrechterhalten, um eine tiefergehende Auseinandersetzung mit dem Lernmaterial zu fördern und somit die Entwicklung relevanter Kompetenzen zu unterstützen.
+Auch im Kontext der systemischen Beratung kann Neugierde dazu beitragen, effektivere Kommunikations- und Problemlösungsstrategien zu entwickeln. Indem Berater und Klienten neugierig aufeinander und auf die Lösungswege bleiben, entsteht ein produktiverer Dialog, der zu kreativeren und nachhaltigeren Lösungen führen kann.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+
+![[Attachment 386.png]]
+
+Verstehe ich das richtig: (intrinsische) Motivation ist die abhängige Variable, Neugier die unabhängige Variable?
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Genau, das hast du richtig verstanden. In vielen Bildungs- und psychologischen Modellen wird Neugier als eine unabhängige Variable betrachtet, die die intrinsische Motivation beeinflusst, welche wiederum als abhängige Variable fungiert. Neugier initiiert oder steigert das Interesse und die Motivation, sich mit einem Thema oder einer Aufgabe auseinanderzusetzen. Dies führt oft zu einer tieferen Beschäftigung und einem besseren Verständnis des Lerngegenstandes, was entscheidend ist für die Entwicklung und Verbesserung von Kompetenzen.
+In deiner Arbeit könnte dieser Zusammenhang besonders wichtig sein, um Lernumgebungen und Beratungsansätze so zu gestalten, dass sie die Neugier der Teilnehmer oder Klienten aktiv fördern, was wiederum ihre Motivation und letztlich ihre Leistung und Zufriedenheit steigert.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+
+![[Attachment 387.png]]
+
+Mehr noch: Neugierde kann ich beobachten, Motivation nicht
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Das ist ein wichtiger Punkt. Neugierde äußert sich oft in beobachtbarem Verhalten wie dem Stellen von Fragen, der aktiven Exploration und dem Experimentieren, was sie leichter messbar und erkennbar macht. Motivation hingegen ist in der Tat eine interne, subjektive Erfahrung, die sich nicht direkt beobachten lässt, sondern nur indirekt über Verhalten, Leistung oder durch Selbstberichte erschlossen werden kann.
+Für deine Arbeit, besonders in Bildung und Beratung, bietet dies einen praktischen Ansatzpunkt: Indem du Umgebungen schaffst, die Neugierde stimulieren, kannst du die Motivation indirekt fördern und somit den Lern- oder Beratungsprozess effektiv unterstützen. In der systemischen Beratung etwa könnte das Anregen von Neugier dazu beitragen, dass Klienten eigene Lösungen entdecken und verfolgen, was die Selbstwirksamkeit und das Engagement im Beratungsprozess erhöht.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+
+![[Attachment 388.png]]
+
+Bist du in der Lage, eine mathematische Beziehung zwischen beiden Parameter herzustellen?
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Eine mathematische Beziehung zwischen Neugierde und Motivation direkt zu modellieren, kann herausfordernd sein, da beide Konzepte psychologischer Natur sind und nicht immer leicht quantifizierbar. Dennoch kann man versuchen, ihre Beziehung durch ein einfaches Modell zu beschreiben, oft in Form von Korrelations- oder Regressionsanalysen, die in der psychologischen Forschung verwendet werden.
+Ein einfaches lineares Modell könnte beispielsweise so aussehen:
+## **M=α+βC+**<span style="font-family:HelveticaNeue-Bold;"><b>ϵ</b></span>
+Hierbei ist:
+- M

M

M die intrinsische Motivation,
+- C

C

C die Neugierde,
+- α

\alpha

α und β

\beta

β sind Parameter, die durch Daten geschätzt werden müssen,
+- <span style="font-family:HelveticaNeue;">ϵ</span>

\epsilon

<span style="font-family:HelveticaNeue;">ϵ</span> ist ein Fehlerterm, der andere Einflüsse auf die Motivation erfasst, die nicht durch Neugierde erklärt werden.
+In diesem Modell würde 
+## **β**
+## **\beta**
+## **β** <span style="font-family:.AppleSystemUIFont;font-size:13pt;">die Stärke des Einflusses von Neugierde auf die Motivation angeben. Wenn</span> 
+## **β**
+## **\beta**
+<span style="font-size:16pt;"><b>β</b></span> positiv und signifikant ist, bedeutet dies, dass eine Erhöhung der Neugier tendenziell mit einer Erhöhung der Motivation einhergeht.
+Allerdings wäre es notwendig, empirische Daten zu sammeln, um die Parameter zu schätzen und die Gültigkeit des Modells zu überprüfen. Dies könnte durch psychometrische Tests, Beobachtungen oder Selbstberichte geschehen, in denen Neugier und Motivation erfasst werden.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+
+![[Attachment 389.png]]
+
+Wir befinden uns in der abstrakten theoretischen Bildungsforschung. Da gibt’s noch keine Daten
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+In der abstrakten theoretischen Bildungsforschung, wo noch keine empirischen Daten vorliegen, könnte man die Beziehung zwischen Neugier und Motivation durch ein konzeptuelles Modell darstellen, das hypothetische Annahmen und theoretische Verknüpfungen zwischen diesen Konstrukten formuliert. Solche Modelle helfen, die theoretische Grundlage für zukünftige Forschung zu schaffen und können auf bestehenden Theorien aufbauen, um Vorhersagen oder Hypothesen zu generieren.
+Ein konzeptuelles Modell könnte zum Beispiel so aussehen:
+		Hypothese aufstellen: Neugier ist ein Prädiktor für intrinsische Motivation. Je höher die Neugier, desto höher die intrinsische Motivation.
+		- Theoretischer Rahmen: Bezugnahme auf bestehende Theorien wie die Selbstbestimmungstheorie (Deci & Ryan), welche die Wichtigkeit von Autonomie, Kompetenz und sozialer Eingebundenheit für die intrinsische Motivation betont. Neugier könnte als ein Faktor betrachtet werden, der das Gefühl von Kompetenz und Autonomie fördert.
+		- Modellentwicklung:
+	- Direkter Pfad: Neugier führt direkt zu erhöhter intrinsischer Motivation durch das Bedürfnis, Wissen und Fähigkeiten zu erweitern.
+	- Moderatorvariablen: Faktoren wie Lernumgebung und persönliche Interessen könnten die Stärke der Beziehung zwischen Neugier und Motivation beeinflussen.
+	- Mediatorvariablen: Prozesse wie das Engagement in Lernaktivitäten könnten als Mediatoren fungieren, durch die Neugier die intrinsische Motivation beeinflusst.
+		Formalisierung des Modells: Nutzung von Diagrammen und formalen Beschreibungen, um die Beziehung zwischen den Variablen zu visualisieren und theoretisch zu untermauern.
+Durch die Entwicklung solcher Modelle könnten Bildungsforscher wie du dazu beitragen, die theoretische Basis zu erweitern und die Grundlagen für zukünftige empirische Studien zu schaffen. Diese theoretischen Modelle sind essenziell, um die Komplexität der Interaktionen zwischen psychologischen Konstrukten in Bildungskontexten zu verstehen und zu erklären.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+JH
+Okay, erstelle einen Python Code für unsere Annahmen 
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Für ein konzeptuelles Beispiel, wie man die Beziehung zwischen Neugier (C) und intrinsischer Motivation (M) modellieren könnte, können wir ein einfaches lineares Modell in Python aufstellen. Dieser Code wird das Modell jedoch nur simulieren, da wir keine realen Daten haben. Wir werden stattdessen zufällig generierte Daten verwenden, um zu illustrieren, wie die Analyse durchgeführt werden könnte, wenn Daten verfügbar wären.
+Hier ein Python-Code-Snippet, das dieses Modell implementiert:
+python
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+Copy code
+
+Dieser Code führt die folgenden Schritte durch:
+		Daten generieren: Erstellt Zufallsdaten für Neugier (C) und simuliert intrinsische Motivation (M) basierend auf einem linearen Modell.
+		- Regressionsanalyse: Verwendet statsmodels um eine lineare Regression zwischen Neugier und intrinsischer Motivation durchzuführen.
+		- Ergebnisse ausgeben: Zeigt die Zusammenfassung der Regressionsanalyse, die Schätzungen für α

\alpha

α (Intercept) und β

\beta

β (Steigung) enthält.
+		- Daten visualisieren: Zeichnet einen Scatter-Plot der Datenpunkte und die Regressionsgerade.
+Dieses Beispiel dient nur der Illustration und Modellierung und sollte nicht für echte Vorhersagen ohne tatsächliche Daten verwendet werden.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+JH:
+Führe das Skript durch 
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+
+
+![[file-KckJ1F77UZEzC0rKFILytWni]]
+
+Das Ergebnis der linearen Regression zeigt, dass das Modell einen signifikanten Zusammenhang zwischen Neugier (C) und intrinsischer Motivation (M) aufzeigt. Der Koeffizient für Neugier beträgt etwa 0.428, was bedeutet, dass mit jedem Zuwachs von einer Einheit in Neugier, die intrinsische Motivation im Durchschnitt um 0.428 Einheiten steigt. Dies unterstützt unsere Hypothese, dass Neugier die intrinsische Motivation positiv beeinflusst.
+Der Determinationskoeffizient (R²) beträgt 0.404, was bedeutet, dass etwa 40.4% der Variabilität in der intrinsischen Motivation durch Neugier erklärt werden können. Dies ist ein beachtlicher Anteil, der die Bedeutung von Neugier als Einflussfaktor auf die Motivation unterstreicht.
+Der Scatter-Plot mit der Regressionsgeraden visualisiert diesen Zusammenhang: Die Punkte repräsentieren die simulierten Daten und die rote Linie zeigt die Regressionsgerade, die den Trend im Datensatz darstellt. Dieses Modell und die Visualisierung könnten als Grundlage dienen, um tiefergehende Untersuchungen über die Beziehung zwischen diesen Variablen in realen Bildungssettings anzustoßen. ​​
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+JH:
+Ich möchte Neugierde und Motivation in einer Ordinalskala 0-10 ausdrücken; passe den Code an 
+
+![[Beziehung zwischen Neugier und intrinsischer Motivation (Ordinalskala).png]]
+
+
+## Testanalyse
+Hier ist die OLS-Regressionsergebnisse in Form einer Tabelle dargestellt:
+
+| Statistik | Wert |
+| -- | -- |
+| Abhängige Variable | y |
+| R-Quadrat | 0.842 |
+| Adjustiertes R-Quadrat | 0.840 |
+| Methode | Least Squares |
+| F-Statistik | 520.7 |
+| Prob (F-Statistik) | 5.35e-41 |
+| Log-Likelihood | -131.12 |
+| Anzahl der Beobachtungen | 100 |
+| AIC | 266.2 |
+| BIC | 271.5 |
+| Freiheitsgrade Residuen | 98 |
+| Freiheitsgrade Modell | 1 |
+| Kovarianztyp | nonrobust |
+
+
+
+| Koeffizient | Konstante | 3.0621 |
+| -- | -- | -- |
+| Standardfehler | 0.176 |  |
+| t-Wert | 17.413 |  |
+| P> | t |  |
+| 95% Konfidenzintervall | [2.713, 3.411] |  |
+
+
+
+| Koeffizient | x1 | 0.6767 |
+| -- | -- | -- |
+| Standardfehler | 0.030 |  |
+| t-Wert | 22.819 |  |
+| P> | t |  |
+| 95% Konfidenzintervall | [0.618, 0.736] |  |
+
+
+
+| Tests | Omnibus | 1.151 |
+| -- | -- | -- |
+| Prob(Omnibus) | 0.562 |  |
+| Jarque-Bera (JB) | 1.031 |  |
+| Prob(JB) | 0.597 |  |
+| Skew | -0.017 |  |
+| Kurtosis | 2.504 |  |
+| Cond. No. | 11.7 |  |
+| Durbin-Watson | 2.042 |  |
+
+
+Diese Tabelle bietet eine übersichtliche Darstellung der Ergebnisse der OLS-Regression, einschließlich Statistiken zur Modellgüte, Tests, und Konfidenzintervallen der Koeffizienten.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+
+![[Attachment 390.png]]
+
+interpretiere
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Die Regressionsergebnisse, die Du bereitgestellt hast, können wie folgt interpretiert werden:
+## **Modellgüte**
+- R-Quadrat: Das R-Quadrat beträgt 0.842, was bedeutet, dass etwa 84.2% der Varianz der abhängigen Variablen y

y

y durch das Modell erklärt werden. Dies ist ein relativ hoher Wert, der darauf hindeutet, dass das Modell die Daten gut anpasst.
+- Adjustiertes R-Quadrat: Mit 0.840 liegt das adjustierte R-Quadrat sehr nah am R-Quadrat, was darauf hindeutet, dass das Modell auch unter Berücksichtigung der Anzahl der Prädiktoren effektiv ist.
+## **Modellschätzung**
+- F-Statistik: Die F-Statistik von 520.7 mit einem sehr kleinen p-Wert (5.35e-41) zeigt, dass das Modell statistisch signifikant ist und die unabhängige Variable x
1

x1

x1 eine starke prädiktive Kraft hat.
+- Log-Likelihood und Informationskriterien (AIC/BIC): Der Wert der Log-Likelihood ist -131.12, und die Werte von AIC und BIC sind 266.2 bzw. 271.5. Diese Kriterien helfen bei der Modellauswahl, wobei niedrigere Werte eine bessere Modellanpassung anzeigen.
+## **Koeffizienten**
+- Konstante (const): Der Schätzwert der Konstanten beträgt 3.0621, mit einem p-Wert von nahezu Null. Dies bedeutet, dass der Y-Achsenabschnitt des Modells statistisch signifikant ist.
+- Koeffizient von x
1

x1

x1: Der Koeffizient für x
1

x1

x1 beträgt 0.6767. Dies deutet darauf hin, dass mit jedem Zuwachs von einer Einheit in x
1

x1

x1 ein erwarteter Zuwachs von etwa 0.6767 Einheiten in y

y

y verbunden ist, unter der Annahme, dass alle anderen Variablen konstant gehalten werden.
+## **Diagnostische Tests**
+- Durbin-Watson-Statistik: Ein Wert von 2.042 deutet darauf hin, dass es keine ausgeprägte Autokorrelation der Residuen gibt, was gut für die Modellannahmen ist.
+- Omnibus/Prob(Omnibus): Der Omnibus-Test auf Normalverteilung der Residuen zeigt einen Wert von 1.151 mit einem p-Wert von 0.562, was darauf hindeutet, dass die Residuen ungefähr normalverteilt sind.
+- Jarque-Bera (JB)/Prob(JB): Ähnlich zeigt der Jarque-Bera-Test einen Wert von 1.031 mit einem p-Wert von 0.597, was weitere Unterstützung für die Normalverteilung der Residuen liefert.
+- Kurtosis und Skew: Die Werte für Schiefe und Kurtosis sind -0.017 bzw. 2.504, was nahe bei den idealen Werten für eine Normalverteilung liegt.
+## **Zusammenfassung**
+Das Modell zeigt eine starke Anpassung und Relevanz für die erklärenden Variablen. Die Koeffizienten sind statistisch signifikant, und die diagnostischen Tests bestätigen, dass die Residuen weitgehend den Annahmen der linearen Regression entsprechen. Das Modell scheint gut spezifiziert zu sein und kann für Vorhersagen oder weiterführende Analysen herangezogen werden.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Kompetenzziele als erste Näherung.md

@@ -0,0 +1 @@
+In einem Spinnennetz aufzeigen, Operationalisieren, vgl. die Moodle-Kompetenzziele

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Konsitenzsprüfung.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+**Integration von Feedback-Schleifen:**
+- Dynamische Anpassung der Kompetenzentwicklung basierend auf Erfahrungen und Feedback.
+- Messung und Anpassung der Parameter im Laufe der Zeit.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Modellprüfung/Konsistenz und Robustheit.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+Um die Konsistenz und Robustheit des entwickelten Simulationsmodells weiter zu überprüfen, können wir mehrere spezifische Tests durchführen. Hier sind einige Vorschläge und Methoden, die angewendet werden können:
+		Sensitivitätsanalyse:
+	- Parameteränderungen: Variieren Sie die Schlüsselparameter wie die bereitschafts_std, die Koeffizienten für Motivation (-0.3 und 0.4) und Neugier (0.2, -0.1, 0.1, -0.05). Überprüfen Sie, wie empfindlich das Modell auf diese Änderungen reagiert, insbesondere in Bezug auf die Endresultate der Kompetenzentwicklung.
+	- Auswirkungen auf die Gesamtfläche unter der Kurve: Analysieren Sie, wie sich die Fläche unter der Kurve verändert, wenn Sie die Eingabeparameter variieren. Dies gibt Aufschluss darüber, welche Parameter das Modellverhalten am stärksten beeinflussen.
+		Replikation der Simulation mit verschiedenen Seeds:
+	- Führen Sie die Simulation mehrmals mit unterschiedlichen Zufallsseeds durch, um die Variabilität der Ergebnisse zu beobachten. Dies hilft zu verstehen, wie stabil das Modell unter verschiedenen Zufallseinflüssen ist.
+		Vergleich mit theoretischen Erwartungen:
+	- Theoriebasierte Erwartungen: Stellen Sie sicher, dass die Simulationsergebnisse mit theoretischen Erwartungen und bekannten Lerntheorien übereinstimmen. Zum Beispiel sollten Phasen des schnellen Wachstums von Kompetenzen von Perioden der Konsolidierung gefolgt sein.
+	- Konsistenz mit empirischen Daten: Wenn möglich, vergleichen Sie die Ergebnisse mit realen Daten oder Studien zur Kompetenzentwicklung, um zu überprüfen, ob das Modell realistische Muster reproduziert.
+		Statistische Analysen:
+	- Konfidenzintervalle und Variabilität: Berechnen Sie Konfidenzintervalle für den mittleren Kompetenzwert am Ende der Simulationsperiode, um die Unsicherheit in den Ergebnissen zu quantifizieren.
+	- Histogramme der Endkompetenz: Erstellen Sie Histogramme oder Dichtefunktionen der Kompetenzwerte am Ende der Simulationsperioden, um die Verteilung der Ergebnisse zu visualisieren und auf Anomalien zu untersuchen.
+		Robustheitschecks:
+	- Test auf Extremwerte: Überprüfen Sie, wie das Modell auf extrem hohe oder niedrige Werte bei der initialen Kompetenz oder bei den Parametern für Motivation und Neugier reagiert.
+	- Null- und Negativtests: Setzen Sie spezifische Parameter wie die Motivations- oder Neugierkoeffizienten auf Null oder negative Werte, um zu sehen, ob das Modell wie erwartet reagiert und keine unplausiblen Werte produziert.
+Diese Tests helfen dabei, das Vertrauen in das Modell zu stärken und seine Grenzen zu verstehen. Falls du eine dieser Analysen durchgeführt sehen möchtest oder spezifische Anpassungen benötigst, lass es mich wissen, und ich kann den entsprechenden Python-Code bereitstellen oder die Analyse durchführen.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Modellprüfung/Statistische Analyse.md

@@ -0,0 +1,86 @@
+## **Um die statistischen Analysen in dein bestehendes Modell einzufügen, darunter die Berechnung von Konfidenzintervallen und das Erstellen von Histogrammen zur Visualisierung der Endkompetenzwerte, kannst du den Code wie folgt erweitern:**
+## **Ergänzung zum Code**
+## **Nach der Simulation und grundlegenden Analyse können die folgenden Schritte implementiert werden:**
+		Berechnung von Konfidenzintervallen für den mittleren Kompetenzwert am Ende der Simulationsperiode.
+		- Erstellung von Histogrammen der Endkompetenzwerte, um die Verteilung zu visualisieren.
+## **Hier ist der vollständige Code mit den zusätzlichen statistischen Analysen:**
+python
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+Copy code
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import scipy.stats as stats
+
+# Definiere die Startbedingungen und Parameter
+start_kompetenz = 1.25
+quartale = 12
+bereitschafts_std = 0.1
+bereitschafts_steigerung_phase = {
+    'Anpassung': -0.1,
+    'Verfestigung': 0.2,
+    'Wachstum': 0.5,
+    'Plateau': 0.7
+}
+
+# Funktionen zur Anpassung der Bereitschaft, Motivation und Neugier
+def anpassung_der_bereitschaft(aktuelles_quartal):
+    if aktuelles_quartal <= 4:
+        return bereitschafts_steigerung_phase['Anpassung']
+    elif 5 <= aktuelles_quartal <= 6:
+        return bereitschafts_steigerung_phase['Verfestigung']
+    elif 7 <= aktuelles_quartal <= 10:
+        return bereitschafts_steigerung_phase['Wachstum']
+    else:
+        return bereitschafts_steigerung_phase['Plateau']
+
+def motivation(aktuelles_quartal):
+    if aktuelles_quartal == 8:
+        return -0.3
+    elif aktuelles_quartal == 12:
+        return 0.4
+    return 0
+
+def neugier(aktuelles_quartal, start_kompetenz):
+    if start_kompetenz < 5:
+        return 0.2 if aktuelles_quartal <= 6 else -0.1
+    return 0.1 if aktuelles_quartal <= 6 else -0.05
+
+# Simulation der Kompetenzentwicklung
+simulations_durchläufe = 1000
+ergebnisse = pd.DataFrame()
+
+for durchlauf in range(simulations_durchläufe):
+    kompetenz = [start_kompetenz]
+    for quartal in range(1, quartale + 1):
+        steigerung = anpassung_der_bereitschaft(quartal) + motivation(quartal) + neugier(quartal, start_kompetenz)
+        bereitschaft = np.random.normal(steigerung, bereitschafts_std)
+        neue_kompetenz = np.clip(kompetenz[-1] + bereitschaft, 1, 10)
+        kompetenz.append(neue_kompetenz)
+    ergebnisse[f'Quartal_{durchlauf}'] = kompetenz
+
+# Berechnung von Konfidenzintervallen
+end_kompetenzen = ergebnisse.iloc[-1]
+mittelwert = end_kompetenzen.mean()
+std_abweichung = end_kompetenzen.std()
+konfidenzintervall = stats.norm.interval(0.95, loc=mittelwert, scale=std_abweichung / np.sqrt(len(end_kompetenzen)))
+
+# Visualisierung von Histogramm der Endkompetenz
+plt.figure()
+plt.hist(end_kompetenzen, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
+plt.title('Histogramm der Endkompetenzwerte')
+plt.xlabel('Kompetenzniveau')
+plt.ylabel('Häufigkeit')
+plt.grid(True)
+plt.show()
+
+# Ausgabe der Analyseergebnisse
+print("Durchschnittliche Endkompetenz:", mittelwert)
+print("Standardabweichung der Endkompetenz:", std_abweichung)
+print("95% Konfidenzintervall für die mittlere Endkompetenz:", konfidenzintervall)
+## **Erklärung**
+- Konfidenzintervalle: Das 95% Konfidenzintervall gibt an, wo die wahre mittlere Endkompetenz mit 95% Sicherheit liegt. Es wird unter der Annahme berechnet, dass die Endkompetenzen normalverteilt sind.
+- Histogramm: Dieses visualisiert die Verteilung der Endkompetenzwerte aller Simulationsdurchläufe, was hilft, die Form der Verteilung zu erkennen und auf Anomalien zu prüfen.
+## **Dieser Code fügt deinem Simulationsmodell wichtige statistische Analysen hinzu, um die Unsicherheit und Verteilung der Ergebnisse zu verstehen.**

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Modulationen/Subtyp Donald Duck (DD).md

@@ -0,0 +1,14 @@
+- Familiäre Ereignisse (PFE): 0.08
+- Bedeutende Lebensveränderungen (PLE): 0.06
+- Finanzielle Veränderungen (PFV): 0.12
+- Gesundheitliche Veränderungen (PGV): 0.08
+- Soziale Ereignisse (PSE): 0.16
+- Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE): 0.04
+
+Subtyp "Donald Duck" (DD):
+- DD reagiert auf familiäre Ereignisse (PFE) mit einer reduzierten Auswirkung von 0.08, da er möglicherweise weniger von familiären Unterstützungsnetzwerken profitiert.
+- Bei bedeutenden Lebensveränderungen (PLE) zeigt DD eine reduzierte Auswirkung von 0.06, da er tendenziell weniger resilient gegenüber Veränderungen ist.
+- Finanzielle Veränderungen (PFV) haben eine reduzierte Auswirkung von 0.12 auf DD, da er möglicherweise finanziell weniger stabil ist.
+- Gesundheitliche Veränderungen (PGV) haben eine reduzierte Auswirkung von 0.08 auf DD, da er möglicherweise weniger Zugang zu Gesundheitsressourcen hat.
+- Soziale Ereignisse (PSE) haben eine reduzierte Auswirkung von 0.16 auf DD, da er möglicherweise über ein kleineres soziales Netzwerk verfügt.
+- Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE) haben eine reduzierte Auswirkung von 0.04 auf DD, da er weniger von persönlichen Erfolgen oder Herausforderungen beeinflusst wird.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Modulationen/Subtyp Klaas Klever (KK).md

@@ -0,0 +1,14 @@
+- Familiäre Ereignisse (PFE): 0.12
+- Bedeutende Lebensveränderungen (PLE): 0.1
+- Finanzielle Veränderungen (PFV): 0.18
+- Gesundheitliche Veränderungen (PGV): 0.12
+- Soziale Ereignisse (PSE): 0.24
+- Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE): 0.06
+
+Subtyp "Klaas Klever" (KK):
+- KK reagiert auf familiäre Ereignisse (PFE) mit einer erhöhten Auswirkung von 0.12, da er möglicherweise von einem starken familiären Unterstützungsnetzwerk profitiert.
+- Bei bedeutenden Lebensveränderungen (PLE) zeigt KK eine Auswirkung von 0.1, da er tendenziell besser in der Lage ist, sich an Veränderungen anzupassen.
+- Finanzielle Veränderungen (PFV) haben eine erhöhte Auswirkung von 0.18 auf KK, da er wahrscheinlich finanziell stabiler ist und Veränderungen in diesem Bereich stärker spürt.
+- Gesundheitliche Veränderungen (PGV) haben eine Auswirkung von 0.12 auf KK, da er möglicherweise über einen besseren Zugang zu Gesundheitsressourcen verfügt.
+- Soziale Ereignisse (PSE) haben eine erhöhte Auswirkung von 0.24 auf KK, da er wahrscheinlich über ein breiteres soziales Netzwerk verfügt und daher soziale Ereignisse stärker beeinflussen.
+- Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE) haben eine Auswirkung von 0.06 auf KK, da er gleichermaßen von Erfolgen und Herausforderungen beeinflusst wird.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Modulationen/Subtyp Tick, Trick und Track (TTT).md

@@ -0,0 +1,10 @@
+- Familiäre Ereignisse (PFE): 0.1
+- Bedeutende Lebensveränderungen (PLE): 0.08
+- Finanzielle Veränderungen (PFV): 0.15
+- Gesundheitliche Veränderungen (PGV): 0.1
+- Soziale Ereignisse (PSE): 0.2
+- Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE): 0.05
+
+Subtyp "Tick, Trick und Track" (TTT):
+- TTT zeigt eine durchschnittliche Auswirkung auf alle Ereignisse, da er als durchschnittliche Reaktion auf verschiedene Ereignisse betrachtet wird. Alle Auswirkungen bleiben unverändert.
+Diese Erklärungen sollen verdeutlichen, warum die Auswirkungen für jeden Subtyp unterschiedlich sind und wie sie die Kompetenzentwicklung jedes Subtyps beeinflussen können.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Namen der Figuren und die Reihenfelge als Subplot.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+fig_mc
+fig3
+fig_kumulative_kompetenz
+fig_bildungswirkgefuege
+fig_histogram
+fig_flussdiagramm

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Problemstellung für Monte Carlo Simulation.md

@@ -0,0 +1,96 @@
+## **Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams (HRT), speziell für Notfallsanitäter**
+
+## **Ziel**
+Entwicklung einer Referenzkurve, die eine idealtypische Kompetenzentwicklung für Notfallsanitäter darstellt, basierend auf der Kompetenzdefinition und den Charakteristika von HRT.
+
+## **Hintergrund:**
+- **Kompetenzdefinition**: „Kompetenz im Kontext von High Responsibility Teams ist die individuelle Bereitschaft, Operationen auf ausbildungsrechtlichen Grundlagen zu planen, deren Wirkung zu angemessenem und brauchbarem Handeln führt, um Transformationsbarrieren vom unerwünschten zum erwünschten Zustand zu überwinden.“ (Hanisch, 2023, S. 81)
+- **Charakteristika von HRT**: Notfallsanitäter in HRT zeichnen sich durch irreversiblen Handlungen, potenzielle Gefahr für Dritte, Verantwortung für das Leben anderer und die Notwendigkeit, Handlungen nicht unterbrechen zu können, aus.
+
+## **Beobachtungen:**
+Zusätzliche dynamische Faktoren basierend auf Beobachtungen:
+- **Verständnis der Didaktik**: Nach einer moderaten Steigung, Integration einer initialen Verzögerung in der Kompetenzentwicklung, da die Auszubildenden ca. 5 bis 6 Quartale benötigen, um die Didaktik der Ausbildung vollständig zu verstehen.
+- **Stagnation in den ersten Quartalen**: Modelliere eine Phase der Stagnation oder leichten Rückgangs der Kompetenzentwicklung in den ersten 4 bis 6 Quartalen.
+- **Plateauphase**: Nach etwa 10 Quartalen erreicht die Kompetenzentwicklung ein Plateau.
+- **Motivationsknick**: Implementiere einen "Knick" in der Motivation beim Übergang vom zweiten zum dritten Ausbildungsjahr.
+- **Steigerung in den letzten Quartalen**: Eine gesteigerte Kompetenzentwicklung in den letzten beiden Quartalen, insbesondere während der Prüfungsvorbereitung.
+
+## Verwende dabei die folgenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die entsprechenden Variablen:
+### **Weibull-Verteilung**
+- für die Modellierung der allgemeinen Entwicklung von Kompetenzen über die Zeit. Setze spezifische Form- und Skalenparameter, um unterschiedliche Entwicklungsmuster zu simulieren.
+
+### **Normalverteilung**
+- **Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG)**: Grundlegende Fähigkeit zum Erlernen neuer Kompetenzen.
+- **Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK)**: Fähigkeit zur Reflexion über das eigene Handeln.
+- **Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS)**: Wichtig für die effektive Ausübung des Berufs unter Stress.
+- **Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen (AWSA)**: Flexibilität in unterschiedlichen Einsatzbedingungen.
+- **Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE)**: Anwendung algorithmenbasierter Handlungen.
+- **Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF)**: Wichtig für Teamarbeit und Konfliktbewältigung.
+- **Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren (ASMV)**: Anwendung standardisierter Verfahren in der Notfallmedizin.
+
+### **Beta-Verteilung**
+- **Motivation und Engagement für den Beruf (MEB)**: Hohe Motivation und Engagement für den Beruf.
+- **Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF)**: Teamorientierte Fähigkeiten in der notfallmedizinischen Versorgung.
+- **Empathie und Patientenbetreuung (EPB)**: Berücksichtigung der Patientenperspektive.
+- **Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände (BPSU)**: Anpassung des Handelns an Patientenumstände.
+
+### **Poisson-Verteilung**
+- **Unerwartete Ereignisse**: Erfassung seltener, unvorhersehbarer Ereignisse, für das Auftreten persönlicher Ereignisse (PE): während der Ausbildung. Bestimme die Rate λ (Lambda) für die Häufigkeit dieser Ereignisse. Datenbasis für die persönlichen Ereignisse:
+	- Familiäre Ereignisse (PFE): 12,5%
+	- Bedeutende Lebensveränderungen (PLE): 8,33%
+	- Finanzielle Veränderungen (PFV): 20,83%
+	- Gesundheitliche Veränderungen (PGV): 12,5%
+	- Soziale Ereignisse (PSE): 41,67%
+	- Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE): 4,17%
+
+### **Wechselwirkungen zwischen den Variablen**:
+- **Wechselwirkung zwischen ILG (Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit) und ASMV (Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren)**:
+	- Eine höhere ILG könnte die Fähigkeit zur schnellen Aneignung und effizienten Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren verbessern.
+- **Interaktion zwischen ESS (Emotionale Stabilität und Stressbewältigung) und BPSU (Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände)**:
+	- Starke ESS unterstützt die Fähigkeit, in herausfordernden Situationen empathisch und patientenorientiert zu handeln, was für die adäquate Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände der Patienten essenziell ist.
+- **Beziehung zwischen MEB (Motivation und Engagement für den Beruf) und AWSA (Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen)**:
+	- Ein hohes Maß an MEB fördert die Bereitschaft, sich an verschiedene situative Bedingungen anzupassen und fortlaufend neues Wissen zu erwerben.
+- **Zusammenhang zwischen KTF (Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit) und KKF (Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit)**:
+	- Effektive KTF verbessert die Fähigkeit zur Konfliktlösung und Kooperation im Team, was wiederum für eine effiziente Teamarbeit in Notfallsituationen entscheidend ist.
+- **Wechselwirkung zwischen EPB (Empathie und Patientenbetreuung) und ASMV/BPSU**:
+	- Hohe EPB unterstützt die adäquate Anwendung medizinischer Verfahren unter Berücksichtigung individueller Patientenbedürfnisse und situativer Umstände.
+
+## **Simulationsparameter:**
+- **Anzahl der Simulationsläufe:**
+	- Für normal- und Beta-verteilte Variablen wurde eine gute Konvergenz der Mittelwerte und Varianzen im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen beobachtet.
+	- Für Poisson-verteilte Variablen zeigte sich ebenfalls eine stabile Konvergenz im gleichen Durchlaufbereich.
+- **Anfangskompetenzniveau:**
+	- Hintergrundinformationen:
+		- **Ausbildungsumfang**: Notfallsanitäterausbildung umfasst insgesamt 4600 Stunden, während die Rettungssanitäterausbildung 520 Stunden umfasst.
+		- **Annahme**: Das Kompetenzniveau eines vollständig ausgebildeten Notfallsanitäters entspricht auf der Skala einem Wert von 10.
+	- Bestimmung des Anfangskompetenzniveaus:
+		- Unter Berücksichtigung des Verhältnisses der Ausbildungsstunden, schätze das Anfangskompetenzniveau der als Rettungssanitäter qualifizierten Teilnehmer auf der Skala von 0-10.
+		- **Berücksichtigung individueller Unterschiede**: Erwäge, dass die Kompetenzniveaus individuell variieren können, basierend auf persönlichen Erfahrungen und Fähigkeiten.
+		- **Integration in die Simulation**: Nutze diese Einschätzung als Ausgangspunkt für die weitere Entwicklung in der Monte Carlo Simulation.
+- **Integration von Feedback-Schleifen:**
+	- Dynamische Anpassung der Kompetenzentwicklung basierend auf Erfahrungen und Feedback.
+	- Messung und Anpassung der Parameter im Laufe der Zeit.
+	- Die oben genannten Beobachtungen werden berücksichtigt.
+- **Integration der Zeitachse in die Simulation:**
+	- **Monatliche Simulation**: Die Simulation soll in monatlichen Intervallen durchgeführt werden, um die kontinuierliche Entwicklung der Kompetenzen und die Auswirkungen von Erfahrungen und Feedback-Schleifen präzise abzubilden.
+	- **Quartalsweise Darstellung der Ergebnisse**:
+		- Die Ergebnisse der Simulation werden quartalsweise dargestellt, um einen klaren Überblick über die Kompetenzentwicklung im Zeitverlauf zu bieten. Dies entspricht vier Quartalen pro Ausbildungsjahr.
+		- Jedes Quartal repräsentiert eine aggregierte Darstellung der monatlichen Entwicklungen und Veränderungen in den Kompetenzen der Notfallsanitäter.
+		- **Gesamtdauer der Simulation**:
+		- Die Simulation deckt den gesamten Zeitraum der Notfallsanitäterausbildung ab, welcher insgesamt drei Jahre (drei Ausbildungsjahre) umfasst.
+		- Dies ermöglicht es, die vollständige Entwicklung der Kompetenzen von Anfang bis Ende der Ausbildung zu verfolgen und zu analysieren.
+		- Das Kompetenzniveau (y-Achse) soll auf eine Nominalskala in den Grenzen 0 bis 10 bezogen werden.
+
+## Darstellung:
+- Die Beschriftung der x-Achse soll „Quartal“ sein.
+- Die Beschriftung der y-Achse soll „Niveau“ sein.
+- Die Skalierung der x-Achse soll in Quartalsschritten sein.
+- Die Skalierung der y-Achse soll auf einer dimensionslosen Nominalskala 0 bis 10 sein.
+- Beide Ursprünge der x- und y-Achse sollen einem Koordinatensystem gleichen.



passt grundsätzlich, jedoch wächst die Kurve zu steil und in einer zu kurzen Zeit an. Nochmal meine Beobachtungen, ich beschreibe diese in absoluter Zeit zur Gesamtausbildungsdauer von 36 Monaten:
+
+- - moderate bis höhere Steigerung in der ersten 3-4 Monaten, da Auszubildende sich freuen 
+- - eher weniger Steigung, da Ernüchterung, dass die Ausbildung nicht nur Medizin beinhaltet, 
+- - nach ca. 12 - 18 Monaten haben die Auszubildenden das System verinnerlicht, bis dahin gibt es ein auf und ab
+- - Hiernach eine Plateau Phase, die bis ca. zweites Drittel dauert und irgdwo dort einen signifikanten Knick erhält.
+- - dieser Knick hält ca. 2-3 Monate an und baut sich moderat wieder auf 
+- - ca. 2 Monate vor Ausbildungsende gibt es noch mal einen Signifikanten Anstieg de Komentenz durch die intensive  Prüfungsvorbereitung

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/S(c)/Systemische Datenerhebung.md

@@ -0,0 +1,79 @@
+# Anleitung: LimeSurvey
+
+## Ziel
+
+Dieses Dokument beschreibt die Einrichtung, Durchführung und Auswertung einer systemischen Datenerhebung mithilfe von LimeSurvey. Ziel ist es, die drei zentralen Modellvariablen der [[Systemintelligenz]] zu erfassen:
+
+- Strukturelle Kopplung (x)
+- Kommunikationsdichte (y)
+- Entwicklungspotenzial (z)
+
+## 1. Vorbereitung des Fragebogens
+
+### Fragegruppen
+
+Erstelle eine Fragegruppe mit dem Titel:  
+**Systemische Einschätzung Notfallteam**
+
+### Fragen
+
+Lege folgende Fragen an:
+
+1. **Strukturelle Kopplung**  
+   Fragetext: „Wie klar und verbindlich waren die Rollen und Zuständigkeiten im Team geregelt?“  
+   Fragetyp: Numerisch (Ganzzahl)  
+   Skala: 0–10  
+   Pflichtfeld: Ja
+
+2. **Kommunikationsdichte**  
+   Fragetext: „Wie intensiv und kontinuierlich wurde im Team kommuniziert?“  
+   Fragetyp: Numerisch (Ganzzahl)  
+   Skala: 0–10  
+   Pflichtfeld: Ja
+
+3. **Entwicklungspotenzial**  
+   Fragetext: „Wie offen war das Team für situatives Lernen und Anpassung?“  
+   Fragetyp: Numerisch (Ganzzahl)  
+   Skala: 0–10  
+   Pflichtfeld: Ja
+
+### Hinweise zur Skalierung
+Die Skala 0–10 ist für Teilnehmende intuitiv verständlich. Im Python-Modell wird sie anschließend durch Division mit 10 auf einen Wertebereich von 0.0–1.0 normiert.
+
+## 2. Durchführung der Erhebung
+
+- Befragung im Anschluss an reale Einsätze, Simulationen oder Teambesprechungen
+- Optional: Einzelbefragung pro Teammitglied oder aggregierte Einschätzung durch eine Beobachterin oder einen Beobachter
+- Die Umfrage kann anonym oder personenbezogen erfolgen, je nach Datenschutzkontext
+
+## 3. Export der Ergebnisse
+
+- Format: CSV oder XLSX (bevorzugt)
+- Exportierte Spalten: je eine Spalte für strukturelle Kopplung, Kommunikationsdichte und Entwicklungspotenzial
+- Optional: Zusatzspalten für Datum, Team-ID, Kontextbeschreibung
+
+## 4. Import in das Modell
+
+Die numerischen Werte werden in Python wie folgt normiert:
+
+```python
+    import pandas as pd
+
+    df = pd.read_csv("ergebnisse.csv")
+    x = df["struktur"].to_numpy() / 10
+    y = df["kommunikation"].to_numpy() / 10
+    z = df["entwicklung"].to_numpy() / 10
+```
+
+Diese Werte können dann direkt in das Systemintelligenz-Modell zur Visualisierung und Analyse überführt werden.
+
+## 5. Weiterführende Schritte
+
+- Integration in Simulationsdesigns
+- Vergleich mehrerer Teams oder Zeitpunkte
+- Visualisierung systemischer Stabilität über S(c)
+
+## Hinweis
+
+Diese Methode basiert auf einem konzeptionellen Modell und eignet sich für explorative, reflexive und wissenschaftlich fundierte Analysen systemischer Teamkonfigurationen.
+

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/S(c)/Template Systemische Beobachtung.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# 🧭 Systemische Beobachtung: z.B. Notfallteam
+
+## 🧩 Teamstruktur (normiert auf Skala 0–1)
+
+| Dimension                     | Beschreibung                                                                 | Wert |
+|------------------------------|------------------------------------------------------------------------------|------|
+| **Strukturelle Kopplung (x)** | Klarheit und Verbindlichkeit der Rollenverteilung im Team                   |      |
+| **Kommunikationsdichte (y)** | Interaktionshäufigkeit und -intensität (z. B. pro Minute, verbal/nonverbal) |      |
+| **Entwicklungspotenzial (z)**| Offenheit für Lernen, Reflexion und situative Weiterentwicklung              |      |
+
+---
+
+## 👥 Einzelperspektiven (optional)
+
+| Teammitglied | Rollenklärung x | Interaktion y | Entwicklung z |
+|--------------|------------------|----------------|----------------|
+| A            |                  |                |                |
+| B            |                  |                |                |
+| C            |                  |                |                |
+
+---
+
+## 🧠 Beobachtungsnotizen
+
+### ✴ Auffällige Dynamiken oder Muster
+- …
+
+### ⚖ Stabilitäts- oder Destabilisierungsphasen
+- …
+
+### 🔄 Emergenz-Phänomene (Selbstorganisation, plötzliche Umstrukturierung o. Ä.)
+- …
+
+---
+
+## 🧮 Datenexport (für Modellinput)
+
+```python
+x = np.array([/* x-Werte */])
+y = np.array([/* y-Werte */])
+z = np.array([/* z-Werte */])
+```
+## 📌 Quelle / Kontext
+
+- **📍 Einsatz / Simulation**: `___________________________`
+- **📅 Datum / Uhrzeit**: `___________________________`
+- **🧑‍💼 Beobachter/in**: `___________________________`
+- **📝 Methode**: `Beobachtung / Interview / Nachbesprechung / Logdaten`
+
+## 📊 Datenerhebung
+
+### 🎯 Ziel der Erhebung
+Erfassung systemisch relevanter Zustände in einem Notfallteam zur Modellierung von:
+- struktureller Kopplung \( x \)
+- Kommunikationsdichte \( y \)
+- Entwicklungspotenzial \( z \)
+
+### 🧾 Erhebungsart
+- [ ] Strukturierte Beobachtung
+- [ ] Interviewbasierte Selbsteinschätzung
+- [ ] Fremdeinschätzung durch Beobachter/in
+- [ ] Logdaten / Sensorsysteme
+- [ ] Kombination / Mixed Methods
+
+### 🔁 Erhebungszeitpunkte
+- [ ] einmalig (z. B. retrospektiv)
+- [ ] mehrfach (z. B. Einsatzphasen, Schichten)
+- [ ] kontinuierlich (Monitoring)
+
+### 👥 Beobachtungseinheiten
+- [ ] Teamaggregat (1 Datensatz für das gesamte Team)
+- [ ] Pro Teammitglied (individuelle Einschätzungen)
+- [ ] Pro Phase / Ereignisabschnitt
+
+### 📐 Skalierung der Variablen
+Alle Skalen werden **im Feld auf einer Skala von 0 bis 10 erhoben**  
+→ **Im Modell werden die Werte durch `10` geteilt**, um eine Normierung auf \([0.0 – 1.0]\) zu erreichen.
+
+| Variable | Beschreibung | Skala im Feld | Modellwert |
+|----------|--------------|----------------|-------------|
+| \( x \)  | Strukturelle Kopplung (Formalisierung, Rollenklarheit) | 0–10 | \( x_{\text{norm}} = x/10 \) |
+| \( y \)  | Kommunikationsdichte (Häufigkeit, Fluss, Redundanz) | 0–10 | \( y_{\text{norm}} = y/10 \) |
+| \( z \)  | Entwicklungspotenzial (Lern-, Reflexions- oder Anpassungsfähigkeit) | 0–10 | \( z_{\text{norm}} = z/10 \) |
+
+---
+
+> 🧠 **Hinweis**: Diese Anpassung erlaubt eine intuitivere Einschätzung im Feld (z. B. durch Skalenanker), während das Modell weiterhin auf normierten Werten basiert.
+

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/SKER Anfangskompetenzniveau.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+#ChatGPT 
+
+
+Prompt für die Darstellung des Anfangskompetenzniveaus in einer Monte Carlo Simulation im Kontext von ChatGPT:
+
+**Problemstellung:** Bestimmung des Anfangskompetenzniveaus für Teilnehmende der Notfallsanitäterausbildung, unter Berücksichtigung der Qualifikation als Rettungssanitäter.
+**Ziel:** Einschätzung des Anfangskompetenzniveaus auf einer Skala von 0-10 für Auszubildende, die bereits als Rettungssanitäter qualifiziert sind, und Integration dieser Einschätzung in eine Monte Carlo Simulation zur Modellierung der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams.
+> **Hintergrundinformationen:**
+> - **Ausbildungsumfang**: Notfallsanitäterausbildung umfasst insgesamt 4600 Stunden, während die Rettungssanitäterausbildung 480 Stunden umfasst.
+> - **Annahme**: Das Kompetenzniveau eines vollständig ausgebildeten Notfallsanitäters entspricht auf der Skala einem Wert von 10.
+> **Aufgabenstellung:**
+> - **Bestimmung des Anfangskompetenzniveaus**: Unter Berücksichtigung des Verhältnisses der Ausbildungsstunden, schätze das Anfangskompetenzniveau der als Rettungssanitäter qualifizierten Teilnehmer auf der Skala von 0-10.
+> - **Berücksichtigung individueller Unterschiede**: Erwäge, dass die Kompetenzniveaus individuell variieren können, basierend auf persönlichen Erfahrungen und Fähigkeiten.
+> - **Integration in die Simulation**: Nutze diese Einschätzung als Ausgangspunkt für die weitere Entwicklung in der Monte Carlo Simulation.
+**Ziel der Analyse:**
+- Verwende die ermittelten Anfangskompetenzniveaus, um realistische Entwicklungspfade in der Monte Carlo Simulation zu modellieren.
+- Berücksichtige, dass die Simulation das breite Spektrum der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams, insbesondere bei Notfallsanitätern, abbilden soll.
+
+Bitte nutzen Sie diesen Prompt als Grundlage für die weitere Arbeit an der Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams, insbesondere für die Einschätzung des Anfangskompetenzniveaus von Notfallsanitätern mit vorheriger Qualifikation als Rettungssanitäter.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/SKER Die Anzahl der Durchläufe.md

@@ -0,0 +1,192 @@
+#ChatGPT 
+
+
+Wir können dies tun, indem wir die Simulation mit einer relativ kleinen Anzahl von Durchläufen starten und diese Anzahl schrittweise erhöhen. In jedem Schritt analysieren wir die resultierenden Daten, um zu sehen, ob sich die Ergebnisse stabilisieren. Ein häufiger Ansatz ist es, mit einigen hundert oder tausend Durchläufen zu beginnen und diese Anzahl schrittweise zu verdoppeln oder signifikant zu erhöhen.
+Für unsere exemplarische Simulation wählen wir zunächst eine kleinere Anzahl von Durchläufen und erhöhen diese dann schrittweise. Wir können uns auf eine der Variablen konzentrieren, zum Beispiel die individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG), die einer Normalverteilung folgt. Wir werden prüfen, wie sich der Mittelwert und die Varianz mit zunehmender Anzahl von Durchläufen verhalten.
+Lassen Sie uns mit einer ersten Simulation beginnen.
+
+![[file-3hduqAe57jnaS5VdeeHauWAS]]
+
+In den obigen Diagrammen sehen wir, wie sich Mittelwert und Varianz der simulierten Daten für die individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG) mit zunehmender Anzahl von Durchläufen verhalten.
+- **Mittelwerte-Diagramm (links):** Hier beobachten wir, wie sich der berechnete Mittelwert mit zunehmender Anzahl von Durchläufen verändert. Der Mittelwert scheint sich zu stabilisieren, was auf eine Konvergenz hindeutet.
+- **Varianzen-Diagramm (rechts):** Dieses Diagramm zeigt die Veränderung der Varianz der simulierten Daten. Eine abnehmende Varianz deutet darauf hin, dass die Simulation mit zunehmender Anzahl von Durchläufen konsistenter wird.
+Aus den Diagrammen geht hervor, dass sich sowohl der Mittelwert als auch die Varianz ab einer bestimmten Anzahl von Durchläufen (etwa 5.000 bis 10.000) zu stabilisieren scheinen. Das deutet darauf hin, dass eine solche Anzahl von Durchläufen für die Simulation dieser spezifischen Variable angemessen sein könnte, um verlässliche und stabile Ergebnisse zu erzielen.
+Es ist wichtig zu beachten, dass dies nur eine exemplarische Simulation für eine Variable ist. Für ein vollständiges Bild müssten alle relevanten Variablen in die Simulation einbezogen und ähnliche Konvergenztests durchgeführt werden. ​​
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+![[Attachment 73.png]]
+
+Wie wäre der Konvergenztest bei 10000-25000 Durchlaufen?
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Um den Konvergenztest im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen zu betrachten, können wir die Simulation erneut durchführen, dieses Mal mit höheren Durchlaufzahlen. Wir konzentrieren uns weiterhin auf die Variable "Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG)", die normalverteilt ist.
+Wir werden die Simulation für verschiedene Durchlaufzahlen in diesem Bereich durchführen und dabei sowohl den Mittelwert als auch die Varianz der simulierten Daten beobachten. Wenn wir feststellen, dass sich sowohl der Mittelwert als auch die Varianz mit zunehmender Anzahl von Durchläufen stabilisieren, deutet dies darauf hin, dass Konvergenz erreicht wurde.
+Ich werde die Simulation für die Durchlaufzahlen 10.000, 12.500, 15.000, 17.500, 20.000, 22.500 und 25.000 durchführen und die Ergebnisse darstellen.
+
+![[file-YHbwZqRlRGAcK0ewclS7qgt5]]
+
+In den erweiterten Diagrammen sehen wir, wie sich Mittelwert und Varianz der simulierten Daten für die individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG) im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen verhalten:
+- **Mittelwerte-Diagramm (links):** Der Mittelwert scheint sich im gesamten Bereich relativ stabil zu halten. Dies deutet darauf hin, dass der Durchschnittswert der simulierten Daten konvergiert und sich nicht wesentlich ändert, wenn die Anzahl der Durchläufe erhöht wird.
+- **Varianzen-Diagramm (rechts):** Auch die Varianz zeigt eine Tendenz zur Stabilisierung, mit nur geringfügigen Schwankungen in diesem Bereich. Dies ist ein Indikator für die Konsistenz der Simulationsergebnisse.
+Diese Beobachtungen legen nahe, dass eine Anzahl von Durchläufen in diesem Bereich (10.000 bis 25.000) für die Simulation dieser spezifischen Variable ausreichend sein könnte, um zuverlässige und stabile Ergebnisse zu erzielen. Da die Varianz und der Mittelwert sich nicht signifikant ändern, könnte man argumentieren, dass eine weitere Erhöhung der Durchlaufzahl über 25.000 hinaus möglicherweise keine bedeutenden zusätzlichen Erkenntnisse liefert.
+Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass dies für andere Variablen unterschiedlich sein könnte, besonders für jene, die nicht normalverteilt sind. Für eine vollständige Analyse müssten alle relevanten Variablen in Betracht gezogen und ähnliche Konvergenztests durchgeführt werden. ​​
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+![[Attachment 74.png]]
+
+Für welche weiteren Variablen würde sich ein Konvergenztest lohnen?
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Ein Konvergenztest lohnt sich insbesondere für Variablen, die eine hohe Unsicherheit oder Variabilität in ihren Ausprägungen aufweisen oder die einen bedeutenden Einfluss auf das Gesamtergebnis der Simulation haben. In Ihrem Fall der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams (HRT) für Notfallsanitäter könnten folgende Variablen von besonderem Interesse sein:
+		**Motivation und Engagement für den Beruf (MEB):** Da diese Variable mit einer Beta-Verteilung modelliert wird, könnte sie eine unterschiedliche Form aufweisen, die sich von der Normalverteilung unterscheidet. Es ist wichtig zu verstehen, wie sich die Form der Verteilung auf die Konvergenz der Simulation auswirkt.
+		**Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF):** Ebenfalls mit einer Beta-Verteilung modelliert, könnte diese Variable aufgrund ihrer Bedeutung in einem Teamkontext einen signifikanten Einfluss auf das Gesamtergebnis haben.
+		**Empathie und Patientenbetreuung (EPB):** Da Empathie und Patientenbetreuung in einem medizinischen Berufsfeld essentiell sind, könnte die Analyse der Konvergenz dieser Variable wichtige Einblicke in die Variabilität dieser Kompetenz bieten.
+		**Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS):** Obwohl normalverteilt, könnte die Variabilität dieser Variable einen erheblichen Einfluss auf die Gesamtkompetenz haben, insbesondere in einem hochintensiven Arbeitsumfeld wie dem der Notfallsanitäter.
+Für jede dieser Variablen würde ein Konvergenztest helfen zu bestimmen, wie viele Simulationen erforderlich sind, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Dies ist besonders relevant, wenn die Verteilung der Variable asymmetrisch ist (wie bei der Beta-Verteilung) oder wenn man erwartet, dass die Variable einen großen Einfluss auf das Endergebnis hat.
+Es ist auch nützlich, Konvergenztests für Kombinationen von Variablen durchzuführen, insbesondere wenn diese in der realen Welt interagieren könnten. Dies hilft dabei, die Wechselwirkungen zwischen den Variablen zu verstehen und wie diese das Gesamtergebnis beeinflussen könnten.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+![[Attachment 75.png]]
+
+Führe einen Konvergenztest für alle normalverteilte Variablen durch
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Um einen Konvergenztest für alle normalverteilten Variablen durchzuführen, werden wir jede Variable separat betrachten. Laut Ihrer Beschreibung sind folgende Variablen normalverteilt:
+		Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG)
+		- Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK)
+		- Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS)
+		- Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen (AWSA)
+		- Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE)
+		- Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF)
+Da Sie keine spezifischen Mittelwerte und Standardabweichungen für diese Variablen angegeben haben, werde ich Standardwerte für die Simulation verwenden. Wir können für jede Variable eine Reihe von Simulationen mit unterschiedlichen Anzahlen von Durchläufen durchführen und die Konvergenz des Mittelwerts und der Varianz beobachten.
+Um den Prozess zu vereinfachen, werde ich die Analyse für alle Variablen gleichzeitig durchführen. Wir beginnen mit 10.000 Durchläufen und erhöhen die Anzahl schrittweise bis zu 25.000 Durchläufen, ähnlich wie beim vorherigen Test für die ILG.
+Wir nehmen an, dass alle Variablen einen Mittelwert von 50 und eine Standardabweichung von 10 haben. Lassen Sie uns die Simulation durchführen:
+
+![[file-IDVGyB6PnDg4opgPtzNT3dxa]]
+
+In den Diagrammen oben sehen wir die Ergebnisse der Konvergenztests für jede der normalverteilten Variablen: Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG), Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK), Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS), Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen (AWSA), Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE) sowie Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF).
+In jedem Diagramm sind die Verläufe des Mittelwerts (mit Kreisen markiert) und der Varianz (mit Kreuzen markiert) für die jeweilige Variable dargestellt:
+- **Mittelwert**: In den meisten Fällen scheint der Mittelwert relativ stabil zu sein, mit geringfügigen Schwankungen über die verschiedenen Anzahlen von Durchläufen.
+- **Varianz**: Ähnlich verhält es sich mit der Varianz, die sich ebenfalls zu stabilisieren scheint, insbesondere bei höheren Durchlaufzahlen.
+Diese Beobachtungen deuten darauf hin, dass eine Konvergenz in den Simulationsergebnissen für die meisten Variablen bei einer Anzahl von 10.000 bis 25.000 Durchläufen erreicht wird. Eine weitere Erhöhung der Durchlaufzahl könnte zu einer marginalen Verbesserung der Stabilität führen, aber die Ergebnisse zeigen, dass bereits bei diesen Durchlaufzahlen eine gute Konvergenz vorliegt.
+Es ist wichtig zu beachten, dass dies unter der Annahme erfolgt, dass alle Variablen denselben Mittelwert und dieselbe Standardabweichung haben. Bei unterschiedlichen Werten für verschiedene Variablen könnten sich die Konvergenzmuster unterscheiden. ​​
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+![[Attachment 76.png]]
+
+Führe einen Konvergenztest für alle beta-verteilten Variablen durch
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Um einen Konvergenztest für alle Beta-verteilten Variablen durchzuführen, werden wir die Simulationen für die entsprechenden Variablen separat durchführen. Gemäß Ihrer Beschreibung sind folgende Variablen mit einer Beta-Verteilung modelliert:
+		Motivation und Engagement für den Beruf (MEB)
+		- Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF)
+		- Empathie und Patientenbetreuung (EPB)
+Die Beta-Verteilung wird durch zwei Parameter, Alpha (α) und Beta (β), charakterisiert. Diese Parameter bestimmen die Form der Verteilung. Für diese Simulation werden wir Annahmen über die Werte von Alpha und Beta treffen, da keine spezifischen Werte vorgegeben wurden. Eine typische Annahme für Beta-verteilte Daten im Kontext von Fähigkeiten und Kompetenzen wäre, dass sie tendenziell auf der höheren Seite konzentriert sind, was durch eine Beta-Verteilung mit α > 1 und β < α dargestellt werden kann.
+Ich werde die Simulation für jede dieser Variablen durchführen, beginnend mit 10.000 Durchläufen und erhöhe dann schrittweise die Anzahl der Durchläufe bis zu 25.000. Wir beobachten die Konvergenz des Mittelwerts und der Varianz für jede Variable.
+Lassen Sie uns mit den Simulationen beginnen:
+
+![[file-OrOa3UlzV6UQhh35vMkhGd7Z]]
+
+In den Diagrammen oben sind die Ergebnisse der Konvergenztests für jede der Beta-verteilten Variablen dargestellt: Motivation und Engagement für den Beruf (MEB), Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF) und Empathie und Patientenbetreuung (EPB).
+Für jede Variable zeigen die Diagramme die Entwicklung des Mittelwerts (mit Kreisen markiert) und der Varianz (mit Kreuzen markiert) über die verschiedenen Anzahlen von Durchläufen:
+- **Mittelwert**: Bei allen drei Variablen scheint der Mittelwert relativ stabil zu sein, mit nur geringen Schwankungen über die verschiedenen Durchlaufzahlen. Dies deutet auf eine gute Konvergenz hin.
+- **Varianz**: Ähnlich verhält es sich mit der Varianz, die sich ebenfalls über den Bereich der Durchlaufzahlen zu stabilisieren scheint.
+Diese Beobachtungen deuten darauf hin, dass eine Konvergenz in den Simulationsergebnissen für diese Variablen bei einer Anzahl von 10.000 bis 25.000 Durchläufen erreicht wird. Eine weitere Erhöhung der Durchlaufzahl über 25.000 hinaus könnte nur geringfügige Verbesserungen der Stabilität der Ergebnisse bringen.
+Es ist wichtig zu beachten, dass diese Ergebnisse unter der Annahme spezifischer Alpha- und Beta-Parameter erzielt wurden. Die tatsächlichen Parameterwerte können einen signifikanten Einfluss auf die Form der Beta-Verteilung und damit auf die Ergebnisse der Simulation haben. Daher sollte bei der Anwendung dieser Methode in einem realen Kontext sorgfältig überlegt werden, welche Parameterwerte die realen Daten am besten widerspiegeln. ​​
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+![[Attachment 77.png]]
+
+Führe einen Konvergenztest für alle Poisson-verteilten Variablen durch
+
+Familiäre Ereignisse (PFE): 12,5%
+Bedeutende Lebensveränderungen (PLE): 8,33%
+Finanzielle Veränderungen (PFV): 20,83%
+Gesundheitliche Veränderungen (PGV): 12,5%
+Soziale Ereignisse (PSE): 41,67%
+Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE): 4,17%
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Um einen Konvergenztest für Variablen durchzuführen, die einer Poisson-Verteilung folgen, müssen wir zunächst verstehen, dass die Poisson-Verteilung typischerweise für die Modellierung von Ereignissen verwendet wird, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg auftreten, wobei der Parameter λ (Lambda) die durchschnittliche Anzahl dieser Ereignisse im gegebenen Zeitraum darstellt.
+Die von Ihnen bereitgestellten Prozentsätze für verschiedene Ereignisse (familiäre Ereignisse, bedeutende Lebensveränderungen, finanzielle Veränderungen usw.) müssen in entsprechende λ-Werte umgewandelt werden. Diese Prozentsätze scheinen die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu repräsentieren, aber für eine Poisson-Verteilung benötigen wir die durchschnittliche Anzahl der Ereignisse.
+Für die Konvergenztests werde ich diese Prozentsätze als direkte λ-Werte interpretieren, was bedeutet, dass sie die durchschnittliche Anzahl von Ereignissen pro 100 Zeitintervallen repräsentieren. Wir können dann die Poisson-Verteilung verwenden, um die Anzahl dieser Ereignisse in 100 Zeitintervallen zu simulieren.
+Ich werde die Simulation für jede der Variablen durchführen, beginnend mit 10.000 Durchläufen und erhöhe dann schrittweise die Anzahl der Durchläufe bis zu 25.000. Wir beobachten die Konvergenz des Mittelwerts und der Varianz für jede Variable.
+Lassen Sie uns mit den Simulationen beginnen:
+
+![[file-THUY85FnoNJ8ff47tG04xQaY]]
+
+In den Diagrammen oben sind die Ergebnisse der Konvergenztests für jede der Poisson-verteilten Variablen dargestellt: Familiäre Ereignisse (PFE), Bedeutende Lebensveränderungen (PLE), Finanzielle Veränderungen (PFV), Gesundheitliche Veränderungen (PGV), Soziale Ereignisse (PSE) und Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE).
+Für jede Variable zeigen die Diagramme die Entwicklung des Mittelwerts (mit Kreisen markiert) und der Varianz (mit Kreuzen markiert) über die verschiedenen Anzahlen von Durchläufen:
+- **Mittelwert**: Bei allen Variablen scheint der Mittelwert relativ stabil zu sein, mit nur geringen Schwankungen über die verschiedenen Durchlaufzahlen. Dies deutet auf eine gute Konvergenz hin.
+- **Varianz**: Ähnlich verhält es sich mit der Varianz, die sich ebenfalls über den Bereich der Durchlaufzahlen zu stabilisieren scheint.
+Diese Beobachtungen deuten darauf hin, dass eine Konvergenz in den Simulationsergebnissen für diese Variablen bei einer Anzahl von 10.000 bis 25.000 Durchläufen erreicht wird. Eine weitere Erhöhung der Durchlaufzahl über 25.000 hinaus könnte nur geringfügige Verbesserungen der Stabilität der Ergebnisse bringen.
+Die Ergebnisse sind konsistent mit dem erwarteten Verhalten der Poisson-Verteilung, bei der Mittelwert und Varianz gleich dem λ-Wert sind. Dies bestätigt, dass die Simulationsergebnisse sinnvoll sind und eine gute Konvergenz aufweisen. ​​
+
+
+## Zusammenfassung:
+Die durchgeführten Konvergenztests für verschiedene Variablentypen in der Monte Carlo Simulation haben zu den folgenden Erkenntnissen geführt:
+- **Normalverteilte Variablen:**
+	- Variablen: Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG), Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK), Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS), Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen (AWSA), Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE), Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF).
+	- Ergebnisse: Die Mittelwerte und Varianzen dieser Variablen zeigten eine gute Konvergenz bei einer Anzahl von Durchläufen zwischen 10.000 und 25.000. Die Ergebnisse waren relativ stabil, was darauf hinweist, dass eine weitere Erhöhung der Durchlaufzahl nur marginale Verbesserungen bringen würde.
+- **Beta-verteilte Variablen:**
+	- Variablen: Motivation und Engagement für den Beruf (MEB), Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF), Empathie und Patientenbetreuung (EPB).
+	- Ergebnisse: Die Mittelwerte und Varianzen dieser Variablen konvergierten ebenfalls gut im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen. Die Simulationsergebnisse waren konsistent und zeigten eine stabile Konvergenz.
+- **Poisson-verteilte Variablen:**
+	- Variablen: Familiäre Ereignisse (PFE), Bedeutende Lebensveränderungen (PLE), Finanzielle Veränderungen (PFV), Gesundheitliche Veränderungen (PGV), Soziale Ereignisse (PSE), Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE).
+	- Ergebnisse: Bei diesen Variablen wurde ebenfalls eine gute Konvergenz der Mittelwerte und Varianzen im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen festgestellt. Die Ergebnisse waren stabil und zeigten keine signifikanten Veränderungen bei einer Erhöhung der Durchlaufzahl.
+
+Zusammenfassend lässt sich sagen, dass für die betrachteten Variablen eine Anzahl von Durchläufen im Bereich von 10.000 bis 25.000 ausreichend ist, um zuverlässige und stabile Ergebnisse in der Monte Carlo Simulation zu erzielen. Dies gilt sowohl für normal- und Beta-verteilte als auch für Poisson-verteilte Variablen. Eine Erhöhung der Durchlaufzahl über 25.000 hinaus würde wahrscheinlich keine signifikante Verbesserung der Ergebnisse bewirken, könnte aber in bestimmten Fällen zur weiteren Absicherung der Ergebnisstabilität dienen.
+
+
+## Promt für die [[Problemstellung für Monte Carlo Simulation]]
+**Titel:** Bestimmung der optimalen Anzahl von Durchläufen für eine Monte Carlo Simulation in ChatGPT
+**Kontext:** In der Monte Carlo Simulation ist es entscheidend, die richtige Anzahl von Durchläufen (Iterationen) zu wählen, um zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Eine zu geringe Anzahl von Durchläufen kann zu ungenauen oder instabilen Ergebnissen führen, während eine zu hohe Anzahl unnötigen Rechenaufwand verursacht.
+**Aufgabe:** Basierend auf den vorliegenden Daten und den Charakteristika der Variablen soll ChatGPT die optimale Anzahl von Durchläufen für eine Monte Carlo Simulation bestimmen. Die Simulation umfasst verschiedene Variablentypen: normalverteilt, Beta-verteilt und Poisson-verteilt.
+**Variablen und ihre Verteilungen:**
+- Normalverteilte Variablen: ILG, SRSK, ESS, AWSA, PLE, KKF.
+- Beta-verteilte Variablen: MEB, KTF, EPB.
+- Poisson-verteilte Variablen: PFE, PLE, PFV, PGV, PSE, PEE.
+
+> **Erkenntnisse aus vorherigen Konvergenztests:**
+> - Für normal- und Beta-verteilte Variablen wurde eine gute Konvergenz der Mittelwerte und Varianzen im Bereich von 10.000 bis 25.000 Durchläufen beobachtet.
+> - Für Poisson-verteilte Variablen zeigte sich ebenfalls eine stabile Konvergenz im gleichen Durchlaufbereich.
+
+**Aufgabenstellung für ChatGPT:**
+- Berücksichtige die Ergebnisse aus den Konvergenztests.
+- Bestimme die optimale Anzahl von Durchläufen für die gesamte Simulation, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.
+- Berücksichtige den Trade-off zwischen Rechenaufwand und Genauigkeit.
+**Erwartete Antwort:**
+- Eine empfohlene Anzahl von Durchläufen für die gesamte Simulation, begründet auf Basis der vorliegenden Daten und Erkenntnisse aus den Konvergenztests.
+- Eine kurze Erläuterung, wie diese Anzahl von Durchläufen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Simulationsergebnisse beeinflusst.
+
+Dieser Prompt leitet ChatGPT an, die optimale Anzahl von Durchläufen für eine Monte Carlo Simulation zu bestimmen, wobei sowohl die Genauigkeit als auch der Rechenaufwand berücksichtigt werden sollen.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/SKER Die Art des Problems.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+#ChatGPT 
+
+Sitzungsprotokoll: Entwicklung einer Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams
+**Datum der Sitzung:** 2. Januar 2024
+**Teilnehmer:** Jochen Hanisch-Johannsen, ChatGPT (https://chat.openai.com/g/g-HMNcP6w7d-data-analysis/c/e4c13018-cc10-4c41-9dc2-1aa6cf7c012c)
+
+**Tagesordnungspunkte:**
+		Definition der Kompetenzentwicklung für High Responsibility Teams (HRT) im Kontext der Notfallsanitäter.
+		- Entwicklung der Art des Problems für eine Monte Carlo Simulation.
+		- Identifikation relevanter Erkenntnisse aus der Masterarbeit für die Simulation.
+		- Formulierung der Problemstellung für die Monte Carlo Simulation.
+		- Erstellung eines detaillierten Protokolls der Sitzung.
+
+## **1. Definition der Kompetenzentwicklung für HRT**
+- Diskutiert wurde die Bedeutung der Kompetenzentwicklung in HRT, speziell für Notfallsanitäter.
+- Hervorgehoben wurde die Wichtigkeit von agilen Lernmethoden und strukturierten Lernarrangements.
+- Die spezifische Definition von Kompetenz wurde aus der Masterarbeit entnommen: "Kompetenz im Kontext von HRT ist die individuelle Bereitschaft, Operationen auf ausbildungsrechtlichen Grundlagen zu planen, deren Wirkung zu angemessenem und brauchbarem Handeln führt, um Transformationsbarrieren vom unerwünschten zum erwünschten Zustand zu überwinden."
+
+## **2. Entwicklung der Art des Problems für eine Monte Carlo Simulation**
+- Es wurde diskutiert, dass die Kompetenzdefinition allein noch nicht die Art des Problems vollständig beschreibt.
+- Wichtig sind die Identifikation von Variablen und Parametern, messbaren Indikatoren für Kompetenz, Szenarien und Wahrscheinlichkeiten sowie die klare Zielsetzung der Simulation.
+- Die Zielsetzung wurde festgelegt als Entwicklung einer Referenzkurve, die eine idealtypische Kompetenzentwicklung darstellt.
+
+## **3. Identifikation relevanter Erkenntnisse aus der Masterarbeit**
+- Die Masterarbeit liefert wichtige Informationen zur Charakterisierung von HRT im Gesundheitsbereich, insbesondere für Notfallsanitäter.
+- HRT zeichnen sich durch irreversiblen Handlungen, potenzielle Gefahr für Dritte, Verantwortung für das Leben anderer und die Notwendigkeit, Handlungen nicht unterbrechen zu können, aus.
+
+## **4. Formulierung der Problemstellung für die Monte Carlo Simulation**
+- Die Problemstellung wurde formuliert, um die Komplexität und Variabilität der Kompetenzentwicklung in HRT zu erfassen und zu analysieren.
+- Das Ziel ist die Modellierung einer idealtypischen Kompetenzentwicklungskurve unter Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen und Rahmenbedingungen im Berufsfeld der Notfallsanitäter.
+
+## **5. Erstellung eines detaillierten Protokolls**
+- Dieses Protokoll fasst die besprochenen Punkte und deren Herleitung zusammen und bietet eine detaillierte Übersicht über den Verlauf der Sitzung.
+
+**Abschluss der Sitzung:** Die Sitzung endete mit der Erstellung des Protokolls und der Planung weiterer Schritte zur Umsetzung der Monte Carlo Simulation. Zukünftige Sitzungen könnten sich auf die detaillierte Modellierung der Simulation und die Analyse der Ergebnisse konzentrieren.
+
+
+
+**Problemstellung:**
+In High Responsibility Teams (HRT), speziell im Berufsfeld der Notfallsanitäter, ist die Entwicklung von Kompetenzen von entscheidender Bedeutung. Diese Kompetenzen sind definiert als die individuelle Bereitschaft, Operationen auf ausbildungsrechtlichen Grundlagen zu planen und durchzuführen, mit dem Ziel, effektiv von einem unerwünschten zu einem erwünschten Zustand zu gelangen. Die Besonderheit dieser Teams liegt in der Irreversibilität ihrer Handlungen, der potenziellen Gefahr für Dritte, der Verantwortung für das Leben anderer und der Notwendigkeit, Handlungen nicht unterbrechen zu können.
+Die Herausforderung besteht darin, eine idealtypische Kompetenzentwicklungskurve für Notfallsanitäter zu modellieren, die die spezifischen Anforderungen und Rahmenbedingungen ihres Berufsfeldes berücksichtigt. Diese Kurve soll als Referenzmodell dienen, um die optimale Entwicklung von Kompetenzen in diesem Kontext abzubilden.
+**Ziel der Monte Carlo Simulation:**
+Die Simulation zielt darauf ab, die Variabilität und Komplexität der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams zu erfassen. Sie soll verschiedene Szenarien und Einflussfaktoren berücksichtigen, um ein breites Spektrum möglicher Entwicklungsverläufe zu generieren. Dadurch soll ermittelt werden, welche Faktoren und Bedingungen am ehesten zu einer Entwicklung führen, die dem idealtypischen Verlauf entspricht. Dies umfasst die Untersuchung von individuellen, ausbildungsbezogenen und umweltbedingten Variablen und deren Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung.
+Zusammengefasst wird das Problem durch die Notwendigkeit definiert, ein realistisches und präzises Modell der Kompetenzentwicklung für Notfallsanitäter zu entwickeln, das den einzigartigen Herausforderungen und Anforderungen ihres Berufsfeldes gerecht wird.
+
+**Problemstellung:** Bestimmung des Anfangskompetenzniveaus für Teilnehmende der Notfallsanitäterausbildung unter Berücksichtigung ihrer Vorerfahrungen und Qualifikationen.
+**Ziel:** Entwicklung einer Monte Carlo Simulation, die das Anfangskompetenzniveau von Notfallsanitätern auf einer Skala von 0-10 abbildet und dabei verschiedene Ausbildungshintergründe und Erfahrungen berücksichtigt.
+
+**Hintergrundinformationen:**
+- **Diversität der Ausbildungshintergründe**: Einbeziehung der Tatsache, dass ein Teil der Auszubildenden bereits als Rettungssanitäter qualifiziert ist.
+- **Berücksichtigung gesetzlicher Anforderungen**: Anpassung der Simulation an die allgemeinen Anforderungen und Kompetenzbereiche, wie sie im § 4 NotSanG definiert sind.
+**Aufgabenstellung:**
+		**Einschätzung des Anfangskompetenzniveaus**: Schätzung des Kompetenzniveaus der Teilnehmer basierend auf ihrer vorherigen Qualifikation und Erfahrung.
+		**Berücksichtigung unterschiedlicher Ausbildungswege**: Modellierung der Einflüsse verschiedener Ausbildungshintergründe auf die Kompetenzentwicklung.
+**Ziel der Analyse:**
+- Untersuchung des Einflusses von Vorbildung und Erfahrung auf die initiale Kompetenzeinstufung.
+- Darstellung der Bandbreite der Kompetenzentwicklung unter den Auszubildenden, unter Berücksichtigung der unterschiedlichen Ausbildungs- und Erfahrungsniveaus.
+
+
+## Promt für die [[Problemstellung für Monte Carlo Simulation]]
+
+**Problemstellung für Monte Carlo Simulation: Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams (HRT), speziell für Notfallsanitäter**
+**Ziel:** Entwicklung einer Referenzkurve, die eine idealtypische Kompetenzentwicklung für Notfallsanitäter darstellt, basierend auf der Kompetenzdefinition und den Charakteristika von HRT.
+> **Hintergrund:**
+> - **Kompetenzdefinition**: Kompetenz im Kontext von HRT ist definiert als die individuelle Bereitschaft, Operationen auf ausbildungsrechtlichen Grundlagen zu planen und durchzuführen, um effektiv von einem unerwünschten zu einem erwünschten Zustand zu gelangen.
+> - **Charakteristika von HRT**: Notfallsanitäter in HRT zeichnen sich durch irreversiblen Handlungen, potenzielle Gefahr für Dritte, Verantwortung für das Leben anderer und die Notwendigkeit, Handlungen nicht unterbrechen zu können, aus.
+> **Simulationsdesign:**
+> - **Variablen und Parameter**: Identifiziere Variablen, die die Kompetenzentwicklung beeinflussen (z.B. Ausbildungsniveau, Erfahrung, individuelle Lernfähigkeit, Umweltbedingungen).
+> - **Messbare Indikatoren für Kompetenz**: Definiere Kriterien zur Bewertung der Kompetenzentwicklung.
+> - **Szenarien und Wahrscheinlichkeiten**: Entwickle verschiedene Szenarien mit unterschiedlichen Kombinationen der Variablen und bestimme deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
+> - **Durchführung und Analyse**: Führe die Simulation durch und analysiere die resultierenden Daten, um zu verstehen, wie die Variablen die Kompetenzentwicklung beeinflussen.
+> **Ziel der Analyse:**
+> - Ermittle, welche Faktoren und Bedingungen am ehesten zu einer Entwicklung führen, die dem idealtypischen Verlauf entspricht.
+> - Erstelle eine Referenzkurve, die die wahrscheinlichste oder optimale Trajektorie der Kompetenzentwicklung darstellt.
+
+Bitte nutze diesen Prompt als Grundlage für die weitere Arbeit an der Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams, speziell für Notfallsanitäter.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/SKER Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen.md

@@ -0,0 +1,124 @@
+#ChatGPT
+
+# **Protokoll der Sitzung**
+**Datum der Sitzung:** 1. und 2. Januar 2024
+**Teilnehmer:** Jochen Hanisch-Johannsen und ChatGPT (https://chat.openai.com/c/8ccd07ec-61d3-476b-a8c4-b06efe3c3c22)
+
+## **Thema:**
+Entwicklung einer Simulierten Kompetenzentwicklungsreferenz (SKER) für die Ausbildung von Notfallsanitätern mittels Monte Carlo-Simulation.
+
+## **Verlauf:**
+1. Anfrage zur Monte Carlo Simulation in Excel
+- **Zeitpunkt**: Anfang der Sitzung
+- **Inhalt**: Anfrage zur Durchführung einer Monte Carlo Simulation in Excel.
+- **Antwort**: Erläuterung der grundlegenden Schritte zur Durchführung einer Monte Carlo Simulation in Excel.
+2. Diskussion über Python-Kompetenzen
+- **Zeitpunkt**: Kurz darauf
+- **Inhalt**: Nachfrage, ob Python für die Simulation verwendet werden kann.
+- **Antwort**: Bestätigung der Python-Kompetenz und Angebot, bei Python-bezogenen Anfragen zu helfen.
+3. Erläuterung der Poisson-Verteilung
+- **Zeitpunkt**: Folgende Anfrage
+- **Inhalt**: Frage zur Poisson-Verteilung und deren Eignung zur Darstellung seltener Ereignisse.
+- **Antwort**: Detaillierte Erklärung der Poisson-Verteilung, ihrer Eigenschaften und Anwendungsbereiche.
+4. Diskussion über die Weibull-Verteilung
+- **Zeitpunkt**: Im weiteren Verlauf
+- **Inhalt**: Vergleich zwischen Weibull- und Poisson-Verteilung hinsichtlich ihrer Eignung zur Modellierung der Kompetenzentwicklung.
+- **Antwort**: Ausführliche Erläuterung der Unterschiede und Einsatzmöglichkeiten beider Verteilungen.
+5. Recherche zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen
+- **Zeitpunkt**: Nachfolgend
+- **Inhalt**: Anfrage zur Recherche über Weibull- und Poisson-Verteilungen.
+- **Antwort**: Recherche durchgeführt, Informationen zu Eigenschaften und Anwendungen beider Verteilungen bereitgestellt.
+6. Konkretisierung des Simulationsziels
+- **Zeitpunkt**: Anschließende Diskussion
+- **Inhalt**: Konkretisierung des Simulationsziels für die Entwicklung der SKER.
+- **Antwort**: Detaillierte Beschreibung des Vorgehens zur Entwicklung der SKER, einschließlich der Definition von Parametern und Variablen, sowie des vierstufigen Prozesses der Simulation.
+7. Zusammenfassung und Schlussfolgerung
+- **Zeitpunkt**: Abschluss der Sitzung
+- **Inhalt**: Zusammenfassung der besprochenen Inhalte und Schlussfolgerung zur Eignung der Weibull- und Poisson-Verteilungen für das Simulationsziel.
+- **Antwort**: Zusammenfassende Darstellung der geeigneten Verwendung beider Verteilungen im Kontext der Monte Carlo-Simulation zur Kompetenzentwicklung im Bereich der Notfallmedizin.
+## **Ergebnis:**
+Erarbeitung eines strukturierten Plans zur Entwicklung einer SKER mittels Monte Carlo-Simulation, unter Berücksichtigung der Weibull- und Poisson-Verteilungen zur realistischen Abbildung der Kompetenzentwicklung bei Notfallsanitätern.
+
+Dieses Protokoll fasst die wesentlichen Punkte und den Verlauf der Sitzung zusammen. Es dient als Referenzdokument für die weiteren Schritte in der Entwicklung der SKER und zur Nachvollziehbarkeit der diskutierten Konzepte und Entscheidungen.
+
+## Promt für die [[Problemstellung für Monte Carlo Simulation]]
+> Für die Entwicklung einer Simulierten Kompetenzentwicklungsreferenz (SKER) im Rahmen der Ausbildung von Notfallsanitätern wurden verschiedene Wahrscheinlichkeitsverteilungen berücksichtigt. Die Wahl dieser Verteilungen basiert auf ihrer Eignung, die verschiedenen Aspekte der Kompetenzentwicklung und die damit verbundenen Unsicherheiten realistisch abzubilden. Hier ist eine Zusammenfassung der verwendeten Verteilungen und ihrer Begründungen:
+> ## **Weibull-Verteilung**
+> - **Anwendungsbereich**: Modellierung der Kompetenzentwicklung über die Zeit.
+> - **Begründung**: Die Weibull-Verteilung ist besonders geeignet, um die Zeit bis zum Eintreten eines Ereignisses (in diesem Fall die Entwicklung einer bestimmten Kompetenz) zu modellieren. Ihre Flexibilität erlaubt es, verschiedene Muster der Kompetenzentwicklung abzubilden, wie schnelles Lernen zu Beginn der Ausbildung und eine mögliche Abnahme der Lerngeschwindigkeit im weiteren Verlauf​​​​​​.
+> ## **Poisson-Verteilung**
+> - **Anwendungsbereich**: Berücksichtigung seltener, unerwarteter Ereignisse (z.B. persönliche Krisen, signifikante Lernerfolge).
+> - **Begründung**: Die Poisson-Verteilung eignet sich gut für die Modellierung der Anzahl von seltenen, unabhängigen Ereignissen in einem festgelegten Zeitraum. Dies ist relevant für die Erfassung von unerwarteten Ereignissen, die einen signifikanten Einfluss auf den Lernprozess haben können【source】.
+> ## **Anwendung in der Monte Carlo-Simulation**
+> - **Ziel**: Ermittlung eines breiten Spektrums möglicher Entwicklungsverläufe unter Berücksichtigung von individuellen, ausbildungsbezogenen und umweltbedingten Variablen.
+> - **Methodik**: Durchführung einer großen Anzahl von Simulationsdurchläufen mit variierenden Parametern basierend auf den genannten Verteilungen, um die Variabilität und Komplexität der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams zu erfassen.
+> ## **Schlussfolgerung**
+> Die Kombination von Weibull- und Poisson-Verteilungen in der Monte Carlo-Simulation ermöglicht es, ein realistisches Bild der Kompetenzentwicklung im Bereich der Notfallmedizin zu zeichnen. Die Weibull-Verteilung erfasst die dynamische Natur des Lernprozesses, während die Poisson-Verteilung für die Modellierung seltener, aber einflussreicher Ereignisse herangezogen wird. Diese methodische Herangehensweise liefert wichtige Erkenntnisse für die Gestaltung und Optimierung von Ausbildungsprogrammen für Notfallsanitäter.
+
+ChatGPT
+Basierend auf den umfassenden Erkenntnissen und unter Berücksichtigung der Anforderungen des § 4 NotSanG, formuliere ich folgenden Prompt für eine Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern:
+
+**Prompt:**
+> Implementiere eine Monte Carlo Simulation zur Darstellung der Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern. Die Simulation sollte folgende Variablen mit den entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen berücksichtigen:
+		**Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG)**
+> 	- **Verteilung**: Normalverteilung
+> 	- **Begründung**: Abbildung der allgemeinen Lernfähigkeit und kognitiven Variabilität.
+		**Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK)**
+> 	- **Verteilung**: Normalverteilung
+> 	- **Begründung**: Erfassung der Fähigkeit zur Selbstreflexion unter verschiedenen Bedingungen.
+		**Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS)**
+> 	- **Verteilung**: Normalverteilung
+> 	- **Begründung**: Wichtig für die Anpassung an stressige und emotionale Situationen im Rettungsdienst.
+		**Motivation und Engagement für den Beruf (MEB)**
+> 	- **Verteilung**: Beta-Verteilung
+> 	- **Begründung**: Modellierung der Variabilität von Motivation und Engagement, die für den Beruf entscheidend sind.
+		**Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen (AWSA)**
+> 	- **Verteilung**: Normalverteilung
+> 	- **Begründung**: Wichtig für die flexible Anpassung an unterschiedliche Einsatzbedingungen.
+		**Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE)**
+> 	- **Verteilung**: Normalverteilung
+> 	- **Begründung**: Berücksichtigung der Fähigkeit zur Anwendung von Algorithmen und Entscheidungsfindung.
+		**Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF)**
+> 	- **Verteilung**: Beta-Verteilung
+> 	- **Begründung**: Erfassung der teamorientierten Fähigkeiten in der notfallmedizinischen Versorgung.
+		**Empathie und Patientenbetreuung (EPB)**
+> 	- **Verteilung**: Beta-Verteilung
+> 	- **Begründung**: Berücksichtigung der Patientenperspektive und des Einfühlungsvermögens.
+		**Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF)**
+> 	- **Verteilung**: Normalverteilung
+> 	- **Begründung**: Wichtig für die Teamarbeit und Konfliktbewältigung.
+		**Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren (ASMV)**
+> 	- **Verteilung**: Normalverteilung
+> 	- **Begründung**: Erfassung der Fähigkeit zur Anwendung standardisierter Verfahren.
+		**Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände (BPSU)**
+> 	- **Verteilung**: Beta-Verteilung
+> 	- **Begründung**: Anpassung des medizinischen Handelns an die spezifischen Umstände der Patienten.
+		**Unerwartete Ereignisse (z.B. persönliche Krisen, Krankheiten)**
+> 	- **Verteilung**: Poisson-Verteilung
+> 	- **Begründung**: Modellierung der Häufigkeit seltener, unvorhersehbarer Ereignisse.
+> Führe die Simulation mit einer ausreichenden Anzahl von Durchläufen durch, um eine robuste Datenbasis zu erhalten. Analysiere die Ergebnisse, um Muster in der Kompetenzentwicklung und den Einfluss verschiedener Variablen zu identifizieren.
+
+Um den Prompt nach Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu sortieren, passt man ihn wie folgt an:
+
+> **Prompt:**
+> Entwickle eine Monte Carlo Simulation für die Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern, wobei die Variablen nach ihren Wahrscheinlichkeitsverteilungen gruppiert werden:
+> ## **Normalverteilung**
+> - **Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG)**: Grundlegende Fähigkeit zum Erlernen neuer Kompetenzen.
+> - **Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK)**: Fähigkeit zur Reflexion über das eigene Handeln.
+> - **Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS)**: Wichtig für die effektive Ausübung des Berufs unter Stress.
+> - **Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen (AWSA)**: Flexibilität in unterschiedlichen Einsatzbedingungen.
+> - **Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE)**: Anwendung algorithmenbasierter Handlungen.
+> - **Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF)**: Wichtig für Teamarbeit und Konfliktbewältigung.
+> - **Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren (ASMV)**: Anwendung standardisierter Verfahren in der Notfallmedizin.
+> ## **Beta-Verteilung**
+> - **Motivation und Engagement für den Beruf (MEB)**: Hohe Motivation und Engagement für den Beruf.
+> - **Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF)**: Teamorientierte Fähigkeiten in der notfallmedizinischen Versorgung.
+> - **Empathie und Patientenbetreuung (EPB)**: Berücksichtigung der Patientenperspektive.
+> - **Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände (BPSU)**: Anpassung des Handelns an Patientenumstände.
+> ## **Poisson-Verteilung**
+> - **Unerwartete Ereignisse**: Erfassung seltener, unvorhersehbarer Ereignisse im Ausbildungsverlauf.
+> Führe die Simulation mit einer ausreichenden Anzahl von Durchläufen durch, um eine robuste Datenbasis zu erhalten. Analysiere die Ergebnisse, um Muster in der Kompetenzentwicklung und den Einfluss der verschiedenen Variablen zu identifizieren.
+
+> Dieser strukturierte und nach Wahrscheinlichkeitsverteilungen sortierte Prompt ermöglicht eine klar organisierte und zielgerichtete Implementierung der Monte Carlo Simulation. Er gewährleistet, dass jede Variable und Kompetenz gemäß ihrer spezifischen Eigenschaften und Anforderungen in der Ausbildung von Notfallsanitätern modelliert wird.
+
+> Dieser Prompt dient als Anleitung für die Erstellung und Durchführung einer Monte Carlo Simulation, die speziell auf die Anforderungen und Ziele der Ausbildung von Notfallsanitätern abgestimmt ist. Er ermöglicht eine detaillierte und realitätsnahe Abbildung der verschiedenen Aspekte der Kompetenzentwicklung in diesem Berufsfeld.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/SKER Die persönlichen Ereignisse.md

@@ -0,0 +1,77 @@
+#ChatGPT 
+
+**Protokoll der Sitzung: Integration Persönlicher Ereignisse in die Kompetenzentwicklung mittels Monte-Carlo-Simulation**
+**Datum:** 01.-02.01.2024
+**Teilnehmer:** Jochen Hanisch-Johannsen und ChatGPT (https://chat.openai.com/c/223fbf6c-3b40-43dd-9c1b-64d77efcb025)
+
+## **Ziel der Sitzung**
+Entwicklung eines Modells zur Integration persönlicher Ereignisse (PE) in die Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern in Ausbildung, unter Anwendung der Monte-Carlo-Simulation.
+
+## **Schritte und Herleitung**
+**1. Definition und Kategorisierung der PE**
+- Persönliche Ereignisse wurden in sechs Kategorien unterteilt: familiäre Ereignisse (PFE), bedeutende Lebensveränderungen (PLE), finanzielle Veränderungen (PFV), gesundheitliche Veränderungen (PGV), soziale Ereignisse (PSE), und persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE).
+- Die Kategorisierung basiert auf alltäglichen Ereignissen, die potenziell Einfluss auf die Kompetenzentwicklung haben.
+**2. Festlegung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen**
+- Basierend auf deinen Beobachtungen und Erfahrungen wurden geschätzte prozentuale Verteilungen für jede PE-Kategorie über einen Zeitraum von sechs Jahren festgelegt.
+**3. Modellierung der Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung**
+- Jede PE-Kategorie wurde bezüglich ihres potenziellen Einflusses auf die Kompetenzentwicklung bewertet (positiv, negativ, neutral).
+- Die Bewertung basierte auf logischen Annahmen und allgemeinen Erkenntnissen über die Auswirkungen solcher Ereignisse.
+**4. Vorbereitung der Simulationsparameter**
+- Festlegung der Anzahl der Simulationsläufe und Initialisierung der Ausgangsbedingungen.
+- Bestimmung, dass eine hohe Anzahl von Durchläufen für statistisch signifikante Ergebnisse erforderlich ist.
+**5. Durchführung der Simulation**
+- Beschreibung des Vorgehens: In jedem Simulationslauf werden zufällige Ereignisse basierend auf den festgelegten Wahrscheinlichkeiten generiert und deren Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung berechnet.
+**6. Analyse und Interpretation der Ergebnisse**
+- Plan zur Auswertung der Simulationsergebnisse, Identifizierung von Mustern und Trends und deren Visualisierung.
+
+## **Zusätzliche Hinweise**
+- Betonung der Bedeutung der Datenqualität, der Notwendigkeit der Modellvalidierung und der Flexibilität für Anpassungen.
+- Diskussion über die Komplexität der Modellierung von PE in einer Monte-Carlo-Simulation und die Herausforderungen bei der Umwandlung qualitativer Beschreibungen in quantitative Schätzungen.
+
+## **Abschluss und Ausblick**
+- Zusammenfassung der Sitzung und Diskussion über die weitere Verwendung der Simulationsergebnisse in der Forschung und Ausbildung.
+
+**Monte-Carlo-Simulation: Integration Persönlicher Ereignisse (PE) in die Kompetenzentwicklung**
+- **Beobachtete Ereignisse und geschätzte Verteilung (über 6 Jahre):**
+	- Familiäre Ereignisse (PFE): 12,5%
+	- Bedeutende Lebensveränderungen (PLE): 8,33%
+	- Finanzielle Veränderungen (PFV): 20,83%
+	- Gesundheitliche Veränderungen (PGV): 12,5%
+	- Soziale Ereignisse (PSE): 41,67%
+	- Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE): 4,17%
+- **Hinweise zur Verteilung:**
+	- Die Zahlen basieren auf Beobachtungen und interpretativer Umwandlung unspezifischer Beschreibungen in quantitative Schätzungen.
+	- Soziale Ereignisse bilden mit etwa 41,67% den größten Anteil, gefolgt von finanziellen Veränderungen (20,83%) und familiären sowie gesundheitlichen Veränderungen (jeweils 12,5%).
+	- Bedeutende Lebensveränderungen und persönliche Erfolge oder Herausforderungen sind mit 8,33% bzw. 4,17% vertreten.
+	- Diese Schätzungen sind illustrativ und können von den tatsächlichen Verhältnissen abweichen.
+- **Anwendung in der Monte-Carlo-Simulation:**
+	- Jede PE-Kategorie wird als separate Zufallsvariable mit der entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilung modelliert.
+	- Die Auswirkungen jeder Kategorie auf die Kompetenzentwicklung werden basierend auf vorgegebenen Modellen und Gewichtungen berechnet.
+	- Durchführung mehrerer Simulationsläufe zur Erstellung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung möglicher Kompetenzentwicklungs-Ergebnisse.
+
+
+## Promt für die [[Problemstellung für Monte Carlo Simulation]]
+
+Um eine Monte-Carlo-Simulation der persönlichen Ereignisse (PE) in der Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern in Ausbildung in ChatGPT zu ermöglichen, könnte der folgende Prompt verwendet werden:
+
+**Prompt für die Monte-Carlo-Simulation in ChatGPT:**
+**Ziel:** Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation zur Untersuchung der Auswirkungen persönlicher Ereignisse (PE) auf die Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern in Ausbildung.
+> **Datenbasis:**
+> - Familiäre Ereignisse (PFE): 12,5%
+> - Bedeutende Lebensveränderungen (PLE): 8,33%
+> - Finanzielle Veränderungen (PFV): 20,83%
+> - Gesundheitliche Veränderungen (PGV): 12,5%
+> - Soziale Ereignisse (PSE): 41,67%
+> - Persönliche Erfolge/Herausforderungen (PEE): 4,17%
+> **Simulationsparameter:**
+> - Anzahl der Simulationsläufe: [Anzahl der Durchläufe]
+> - Anfangskompetenzniveau: [Basiskompetenzniveau der Auszubildenden]
+> - Gewichtungsfaktoren für den Einfluss der PEs: [Spezifische Gewichtungen für jede PE-Kategorie]
+
+
+> **Zusätzliche Anweisungen:**
+- Achte auf die Einhaltung von Datenschutz und ethischen Richtlinien.
+- Berücksichtige die Möglichkeit von Wechselwirkungen zwischen verschiedenen PEs.
+- Sei offen für Anpassungen und Verbesserungen des Modells basierend auf den Simulationsergebnissen.
+
+**Hinweis:** Dieser Prompt dient als Grundlage für die Durchführung einer Monte-Carlo-Simulation in ChatGPT. Er kann weiter angepasst und verfeinert werden, um spezifische Forschungsfragen und -ziele zu adressieren.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/SKER Die relevanten Variablen.md

@@ -0,0 +1,164 @@
+#ChatGPT 
+
+## Protokoll 2 der Sitzung
+**Datum der Sitzung**: 02.01.2024 
+**Teilnehmer**: Jochen Hanisch-Johannsen, ChatGPT (https://chat.openai.com/g/g-HMNcP6w7d-data-analysis/c/4f2ebb23-f70d-4d2b-b41e-4a8c3c454302)
+
+**Protokoll der Sitzung: Herleitung der relevanten Variablen für die Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern**
+		**Einführung und Kontext**
+	- Ziel: Entwicklung eines realistischen und präzisen Modells der Kompetenzentwicklung für Notfallsanitäter.
+	- Methode: Monte Carlo Simulation.
+	- Hintergrund: Basierend auf Informationen aus zwei früheren Arbeiten und weiteren Diskussionen.
+		**Definition der Kompetenzparameter**
+	- Analyse der Arbeiten "Agiles Lernen zur Kompetenzentwicklung für High Responsibility Teams" (2023) und "Evaluation von Einflussfaktoren zum nachhaltigen Wissensmanagement durch Kollaborationstools" (2016).
+	- Identifikation von Schlüsselkompetenzen und relevanten Themen: Agile Methoden, Selbstorganisation, Fehlervermeidung, kognitive und psychomotorische Handlungen, Teamtraining und Lernarrangements.
+		**Auswahl und Definition relevanter Variablen**
+	- Basierend auf den obigen Erkenntnissen und der Notwendigkeit, individuelle, teambezogene, kognitive, psychomotorische und organisatorische Aspekte abzudecken.
+		Festlegung der Variablen:
+				- Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG)
+				- Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK)
+				- Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS)
+				- Motivation und Engagement für den Beruf (MEB)
+				- Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen (AWSA)
+				- Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE)
+				- Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF)
+				- Empathie und Patientenbetreuung (EPB)
+				- Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF)
+		**Diskussion der Variablen und deren Interaktionen**
+	- Analyse der internen Konsistenz und der Beziehungen zwischen den Variablen.
+	- Betrachtung möglicher Überlappungen und Wechselwirkungen.
+	- Entscheidung, die Variablen aufgrund ihrer Bedeutung und ihres Einflusses auf die Kompetenzentwicklung beizubehalten.
+		**Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Modellierung**
+	- Entscheidung für die Nutzung von Normal- und Beta-Verteilungen zur Modellierung der Variablen, basierend auf der Annahme, dass diese Verteilungen die realen Muster der Kompetenzentwicklung am besten abbilden.
+	- Einbeziehung der Weibull-Verteilung für die zeitliche Entwicklung der Kompetenzen und der Poisson-Verteilung für seltene, unerwartete Ereignisse.
+		**Überprüfung von Aufwand und Ertrag**
+	- Diskussion über den erforderlichen Aufwand für die Entwicklung und Anpassung des Modells.
+	- Betrachtung des potenziellen Ertrags, insbesondere in Bezug auf die Verbesserung der Ausbildungsqualität und Effektivität.
+**Fazit**
+- Die Herleitung der Variablen basiert auf einer sorgfältigen Analyse bestehender Literatur und der Berücksichtigung relevanter Aspekte der Kompetenzentwicklung im Bereich der Notfallmedizin.
+	•	Die Auswahl und Definition der Variablen sowie die Entscheidung für spezifische Wahrscheinlichkeitsverteilungen zielen darauf ab, ein realistisches und effektives Modell zu schaffen, das sowohl den Anforderungen der Notfallmedizin als auch den Bedingungen der Ausbildungsumgebung gerecht wird.
+
+## Protokoll 1
+**Thema**: Entwicklung einer Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern
+
+## **Schritt 1: Identifikation relevanter Variablen**
+**Zeit**: [Zeitstempel einfügen]
+- Diskussion über relevante Variablen aus den Arbeiten von Jochen Hanisch-Johannsen.
+- Identifikation der Schlüsselvariablen für die Simulation: ILG, SRSK, ESS, MEB, AWSA, PLE, KTF, EPB, KKF.
+- Beschluss, die Variablen auf einer Skala von 0-10 zu bewerten.
+## **Schritt 2: Wahl der Wahrscheinlichkeitsverteilungen**
+**Zeit**: [Zeitstempel einfügen]
+- Diskussion über geeignete Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Simulation.
+- Entscheidung für die Weibull-Verteilung zur Modellierung der Kompetenzentwicklung und die Poisson-Verteilung für seltene Ereignisse.
+## **Schritt 3: Prüfung der Konsistenz der Variablen**
+**Zeit**: [Zeitstempel einfügen]
+- Überprüfung der internen Konsistenz jeder Variable und der Konsistenz zwischen den Variablen.
+- Identifikation möglicher Überlappungen und Interaktionen zwischen den Variablen.
+## **Schritt 4: Vorschläge zur Verbesserung der Konsistenz**
+**Zeit**: [Zeitstempel einfügen]
+- Vorschlag zur klaren Abgrenzung und Definition jeder Variable.
+- Empfehlung zur Modellierung von Interaktionen zwischen den Variablen.
+## **Schritt 5: Bewertung von Aufwand und Ertrag**
+**Zeit**: [Zeitstempel einfügen]
+- Einschätzung des Aufwands (Zeit, Ressourcen, Komplexität) gegenüber dem potenziellen Ertrag (präzisere und realistischere Simulationsergebnisse).
+
+**Schlussfolgerung**:
+Die Entwicklung einer detaillierten und präzisen Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern ist ein komplexes Unterfangen. Der Prozess erfordert sorgfältige Planung, Definition der Variablen, Auswahl von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Überprüfung der Konsistenz und fortlaufende Anpassungen. Trotz des hohen Aufwands ist der potenzielle Nutzen einer solchen Simulation für die Ausbildung und berufliche Entwicklung von Notfallsanitätern erheblich.
+**Nächste Schritte**:
+- Umsetzung der vorgeschlagenen Lösungen zur Verbesserung der Konsistenz.
+- Durchführung von Pilot-Tests zur Bewertung der Wirksamkeit der Anpassungen.
+- Sammlung von Feedback und weitere Analyse zur Feinabstimmung des Modells.
+
+**Unterschrift**:
+Jochen Hanisch-Johannsen
+**Datum**: [Datum der Erstellung des Protokolls einfügen]
+
+**Hinweis**: Dieses Protokoll dient als Zusammenfassung der Sitzung und der besprochenen Punkte. Es sollte regelmäßig überprüft und bei Bedarf aktualisiert werden, um den Fortschritt und die Entwicklung der Simulation zu dokumentieren.
+
+
+ChatGPT
+Hier ist eine tabellarische Darstellung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die verschiedenen Variablen bzw. Kompetenzen, die in der Monte Carlo Simulation für die Ausbildung von Notfallsanitätern berücksichtigt werden:
+
+| **Variable** | **Wahrscheinlichkeitsverteilung** | **Begründung** |
+| -- | -- | -- |
+| Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG) | Normalverteilung | Die meisten Menschen weisen ein durchschnittliches Niveau auf, Extremwerte sind seltener. |
+| Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK) | Normalverteilung | Die Verteilung reflektiert, dass die meisten Menschen ein mittleres Niveau an Selbstreflexion und Selbstkritik aufweisen. |
+| Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS) | Normalverteilung | Diese Fähigkeiten sind um einen Durchschnittswert verteilt, wobei Extreme weniger häufig sind. |
+| Motivation und Engagement für den Beruf (MEB) | Beta-Verteilung | Die Verteilung kann an verschiedene Formen angepasst werden, um die möglicherweise nicht symmetrische Verteilung von Motivation und Engagement abzubilden. |
+| Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen (AWSA) | Normalverteilung | Die meisten Menschen besitzen ein mittleres Niveau dieser Fähigkeit, mit weniger Individuen an den Extremen. |
+| Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE) | Normalverteilung | Diese kognitiven Fähigkeiten sind häufig normal verteilt in der Bevölkerung. |
+| Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF) | Beta-Verteilung | Die Verteilung kann asymmetrisch sein und sich auf höhere Werte konzentrieren, insbesondere in einem berufsorientierten Kontext. |
+| Empathie und Patientenbetreuung (EPB) | Beta-Verteilung | Die Verteilung reflektiert eine mögliche Tendenz zu höheren Werten in einem medizinischen Berufsfeld. |
+| Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF) | Normalverteilung | Ähnlich wie andere kognitive und soziale Fähigkeiten, sind diese Fähigkeiten wahrscheinlich normal verteilt. |
+| Unerwartete Ereignisse (UNE) | Poisson-Verteilung | Erfasst die Anzahl seltener, unabhängiger Ereignisse in einem festgelegten Zeitraum; geeignet für unvorhergesehene Ereignisse. |
+
+
+
+
+Die verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die für die in deiner Monte Carlo Simulation der Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern betrachteten Variablen bzw. Verfahren verwendet werden, können folgendermaßen dargestellt werden:
+- **Weibull-Verteilung**:
+	(übergeordnet)
+	- Anwendung: Zur Modellierung der Entwicklung der Kompetenzen über die Zeit.
+	- Eigenschaften: Charakterisiert durch einen Formparameter und einen Skalenparameter. Die Verteilung kann verschiedene Muster der Kompetenzentwicklung abbilden, abhängig von den Parametern. Beispielsweise kann ein höherer Formparameter eine Beschleunigung der Kompetenzentwicklung im Laufe der Zeit darstellen.
+- **Normalverteilung**:
+	- Anwendung: Für Variablen wie individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG), Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK), emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS), Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen (AWSA), Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE), sowie Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF).
+	- Eigenschaften: Symmetrisch, mit dem Mittelpunkt (Mittelwert) und der Streuung (Standardabweichung) als Parameter. Die meisten Werte konzentrieren sich um den Mittelwert, und die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von Extremwerten fällt mit zunehmender Entfernung vom Mittelwert ab.
+- **Beta-Verteilung**:
+	- Anwendung: Für Variablen wie Motivation und Engagement für den Beruf (MEB), Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF), sowie Empathie und Patientenbetreuung (EPB).
+	- Eigenschaften: Definiert im Intervall [0, 1], sehr flexibel in Bezug auf die Form, abhängig von zwei Parametern α (Alpha) und β (Beta). Kann verschiedene Formen annehmen, einschließlich unimodaler und J-förmiger Verteilungen, und ist besonders geeignet, um Proportionen und Anteile zu modellieren.
+- **Poisson-Verteilung:**
+	- Anwendung: Für Variablen wie Unerwartete Ereignisse (UNE)
+	- Eigenschaften: Erfasst die Anzahl seltener, unabhängiger Ereignisse in einem festgelegten Zeitraum; geeignet für unvorhergesehene Ereignisse.
+
+Diese Verteilungen ermöglichen eine umfassende und realistische Modellierung der unterschiedlichen Aspekte der Kompetenzentwicklung, indem sie die natürliche Variation in der Bevölkerung und die spezifischen Eigenschaften der jeweiligen Kompetenzen berücksichtigen. Jede Verteilung trägt dazu bei, die Unsicherheiten und Variabilitäten innerhalb des Prozesses der Kompetenzentwicklung adäquat abzubilden.
+
+Die Auswahl der geeigneten Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Variablen in einer Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern hängt von der Natur jeder Variable und der Art und Weise ab, wie sie sich typischerweise entwickelt oder manifestiert. Hier sind meine Empfehlungen und Begründungen für die Verteilungen für die einzelnen Variablen:
+- **Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG) - Normalverteilung**
+	- **Begründung**: Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit variieren in der Bevölkerung meist in einer symmetrischen Weise, wobei die meisten Menschen ein durchschnittliches Niveau aufweisen und Extremwerte seltener sind. Die Normalverteilung eignet sich gut, um solche natürlichen Variationen abzubilden.
+- **Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK) - Normalverteilung**
+	- **Begründung**: Ähnlich wie bei ILG würde eine Normalverteilung die Realität widerspiegeln, dass die meisten Menschen ein mittleres Niveau an Selbstreflexion und Selbstkritik aufweisen, mit weniger Personen an den Extremen.
+- **Emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS) - Normalverteilung**
+	- **Begründung**: Emotionale Stabilität und Stressbewältigungsfähigkeiten sind normalerweise um einen Durchschnittswert verteilt, wobei Extreme weniger häufig sind. Eine Normalverteilung bildet dieses Muster adäquat ab.
+- **Motivation und Engagement für den Beruf (MEB) - Beta-Verteilung**
+	- **Begründung**: Die Beta-Verteilung ist flexibel und kann an verschiedene Formen angepasst werden, was nützlich ist, um die Verteilung von Motivation und Engagement abzubilden, die möglicherweise nicht symmetrisch ist und sich auf höhere Werte konzentrieren könnte, besonders in einer berufsorientierten Gruppe wie Notfallsanitätern.
+- **Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen (AWSA) - Normalverteilung**
+	- **Begründung**: Die Fähigkeit, sich an wechselnde Umstände anzupassen, ist wahrscheinlich bei den meisten Menschen in einem mittleren Bereich angesiedelt, mit weniger Individuen, die entweder sehr schlecht oder sehr gut darin sind, was durch eine Normalverteilung gut repräsentiert wird.
+- **Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE) - Normalverteilung**
+	- **Begründung**: Diese kognitiven Fähigkeiten sind häufig normal verteilt in der Bevölkerung, wobei die meisten Menschen durchschnittliche Fähigkeiten besitzen und Extremwerte seltener vorkommen.
+- **Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF) - Beta-Verteilung**
+	- **Begründung**: Da Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeiten in einem beruflichen Kontext wie dem Rettungsdienst besonders gefördert werden, könnte die Verteilung in Richtung höherer Werte verschoben sein, was sich mit einer Beta-Verteilung gut abbilden lässt.
+- **Empathie und Patientenbetreuung (EPB) - Beta-Verteilung**
+	- **Begründung**: Empathie und Patientenbetreuung sind in einem medizinischen Berufsfeld essentiell, daher könnte es eine Tendenz zu höheren Werten geben. Die Beta-Verteilung erlaubt eine Anpassung an diese Schieflage.
+- **Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF) - Normalverteilung**
+	- **Begründung**: Diese sozialen Fähigkeiten sind wahrscheinlich ähnlich wie andere kognitive und soziale Fähigkeiten normal verteilt, mit den meisten Menschen in einem mittleren Bereich.
+Die Verwendung dieser Verteilungen erlaubt eine realistische Darstellung der Variabilität und Verteilung der verschiedenen Kompetenzen und Fähigkeiten. Sie spiegeln die natürlichen Muster der Kompetenzentwicklung wider und tragen zu einer realitätsnahen Simulation bei.
+
+Auf Basis der diskutierten Erkenntnisse kann ein Prompt für die Implementierung einer Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen in ChatGPT folgendermaßen formuliert werden:
+
+## Promt für die [[Problemstellung für Monte Carlo Simulation]]
+> Implementiere eine Monte Carlo Simulation zur Darstellung der Kompetenzentwicklung in der Ausbildung von Notfallsanitätern. Verwende dabei die folgenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die entsprechenden Variablen:
+> - **Weibull-Verteilung** für die Modellierung der allgemeinen Entwicklung von Kompetenzen über die Zeit. Setze spezifische Form- und Skalenparameter, um unterschiedliche Entwicklungsmuster zu simulieren.
+> - **Normalverteilung** für die Variablen individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit (ILG), Selbstreflexions- und Selbstkritikfähigkeit (SRSK), emotionale Stabilität und Stressbewältigung (ESS), Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen (AWSA), Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungsfindung (PLE) sowie Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit (KKF). Definiere Mittelwerte und Standardabweichungen für jede dieser Variablen.
+> - **Beta-Verteilung** für die Variablen Motivation und Engagement für den Beruf (MEB), Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit (KTF) sowie Empathie und Patientenbetreuung (EPB). Stelle Parameter α (Alpha) und β (Beta) ein, um die Verteilungen dieser Kompetenzen zu modellieren.
+> - **Poisson-Verteilung** für das Auftreten persönlicher Ereignisse (PE): während der Ausbildung. Bestimme die Rate λ (Lambda) für die Häufigkeit dieser Ereignisse.
+> Führe die Simulation mit einer angemessenen Anzahl von Durchläufen durch, um eine umfassende Datenbasis für die Analyse der Kompetenzentwicklung zu erhalten. Analysiere die resultierenden Daten, um Muster und Trends in der Entwicklung zu identifizieren.
+
+Dieser Prompt dient als Leitfaden für die Strukturierung und Durchführung der Simulation. Er berücksichtigt die spezifischen Eigenschaften der Ausbildung von Notfallsanitätern und die Variabilität in der Kompetenzentwicklung, wie sie durch die verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen dargestellt wird.
+
+> **Wechselwirkungen zwischen den Variablen**:
+> - ILG beeinflusst SRSK: Höhere Lerngeschwindigkeit verstärkt die Effektivität der Selbstreflexion.
+> - ESS beeinflusst PLE und KTF: Emotionale Stabilität unterstützt die Entscheidungsfindung und verbessert die Teamdynamik.
+> - MEB beeinflusst AWSA: Höheres Engagement fördert die Anpassungsfähigkeit.
+> - KTF interagiert mit KKF: Effektive Kommunikation verbessert Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeiten.
+> - EPB verstärkt soziale Aspekte in KTF und KKF: Empathie spielt eine Schlüsselrolle in der Teamkommunikation und -kooperation.
+
+- **Wechselwirkung zwischen ILG (Individuelle Lerngeschwindigkeit und Aufnahmefähigkeit) und ASMV (Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren)**:
+	- Eine höhere ILG könnte die Fähigkeit zur schnellen Aneignung und effizienten Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren verbessern.
+- **Interaktion zwischen ESS (Emotionale Stabilität und Stressbewältigung) und BPSU (Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände)**:
+	- Starke ESS unterstützt die Fähigkeit, in herausfordernden Situationen empathisch und patientenorientiert zu handeln, was für die adäquate Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände der Patienten essenziell ist.
+- **Beziehung zwischen MEB (Motivation und Engagement für den Beruf) und AWSA (Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen und Anforderungen)**:
+	- Ein hohes Maß an MEB fördert die Bereitschaft, sich an verschiedene situative Bedingungen anzupassen und fortlaufend neues Wissen zu erwerben.
+- **Zusammenhang zwischen KTF (Kommunikations- und Teamarbeitsfähigkeit) und KKF (Konfliktlösungs- und Kooperationsfähigkeit)**:
+	- Effektive KTF verbessert die Fähigkeit zur Konfliktlösung und Kooperation im Team, was wiederum für eine effiziente Teamarbeit in Notfallsituationen entscheidend ist.
+- **Wechselwirkung zwischen EPB (Empathie und Patientenbetreuung) und ASMV/BPSU**:
+	- Hohe EPB unterstützt die adäquate Anwendung medizinischer Verfahren unter Berücksichtigung individueller Patientenbedürfnisse und situativer Umstände.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/SKER Methode „Monte Carlo Simulation“.md

@@ -0,0 +1 @@
+#ChatGPT

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Um das Anfangskompetenzniveau der als Rettungssanitäter qualifizierten ….md

@@ -0,0 +1,140 @@
+Um das Anfangskompetenzniveau abzuschätzen, können wir das Verhältnis der Ausbildungsstunden der Rettungssanitäter zur Notfallsanitäterausbildung nutzen und es mit dem maximalen Kompetenzniveau (10) multiplizieren.
+
+Das Verhältnis beträgt:
+
+\[ \frac{520}{4600} \approx 0.113 \]
+
+Dies bedeutet, dass die Rettungssanitäterausbildung etwa 11,3% der Notfallsanitäterausbildung entspricht.
+
+Um das Anfangskompetenzniveau abzuschätzen, multiplizieren wir dieses Verhältnis mit dem maximalen Kompetenzniveau von 10:
+
+\[ Anfangskompetenzniveau = Verhältnis \times Maximal\_Kompetenzniveau \]
+\[ Anfangskompetenzniveau = 0.113 \times 10 \]
+\[ Anfangskompetenzniveau \approx 1.13 \]
+
+Daher könnte das Anfangskompetenzniveau eines als Rettungssanitäter qualifizierten Teilnehmers auf einer Skala von 0 bis 10 ungefähr 1,13 betragen. Es ist wichtig zu beachten, dass individuelle Unterschiede basierend auf persönlichen Erfahrungen und Fähigkeiten variieren können, daher sollte diese Schätzung als allgemeine Richtlinie betrachtet werden.
+
+
+Um realistischere Werte für die Phasen der Bereitschaftssteigerung zu wählen, können wir uns an den tatsächlichen Veränderungen orientieren, die in verschiedenen Entwicklungsphasen beobachtet werden können. Hier sind einige angepasste Werte, die realistischer erscheinen könnten:
+- Anpassung: In dieser Phase könnte die Kompetenz um etwa 5% abnehmen, da sich die Person möglicherweise zunächst an neue Anforderungen oder Umstände anpassen muss.
+- Verfestigung: Während dieser Phase könnte die Kompetenz um etwa 10% zunehmen, da die Person ihre Fähigkeiten und Kenntnisse festigt und konsolidiert.
+- Wachstum: In dieser Phase könnte die Kompetenz um etwa 20% zunehmen, da die Person signifikante Fortschritte macht und neue Fähigkeiten entwickelt.
+- Plateau: Die Kompetenz könnte in dieser Phase um etwa 15% zunehmen, da die Person ihr höchstes Kompetenzniveau erreicht und sich auf einem stabilen Niveau befindet, jedoch möglicherweise noch einige Verbesserungen möglich sind.
+Diese Werte sind nur Schätzungen und können je nach Kontext und individuellen Umständen variieren. Es ist wichtig, dass sie als grobe Richtlinien betrachtet werden und bei Bedarf weiter angepasst werden können.
+
+Um realistischere Werte für die Auswirkungen verschiedener Ereignisse auf die persönliche Entwicklung zu wählen, sollten wir die relative Bedeutung dieser Ereignisse berücksichtigen. Hier sind angepasste Werte, die realistischer erscheinen könnten:
+- Familiäre Ereignisse: Ereignisse innerhalb der Familie haben oft eine bedeutende Auswirkung auf die persönliche Entwicklung. Ein Wert von 0,1 könnte realistisch sein, da diese Ereignisse eine mittlere bis starke Auswirkung haben können.
+- Bedeutende Lebensveränderungen: Große Veränderungen im Leben, wie Umzüge oder berufliche Veränderungen, haben in der Regel eine signifikante Auswirkung. Ein Wert von 0,08 erscheint angemessen.
+- Finanzielle Veränderungen: Die finanzielle Situation kann einen erheblichen Einfluss auf das Wohlbefinden und die Entwicklung einer Person haben. Ein Wert von 0,15 könnte realistisch sein, da finanzielle Veränderungen oft starken Stress verursachen können.
+- Gesundheitliche Veränderungen: Der Gesundheitszustand beeinflusst maßgeblich die Lebensqualität und persönliche Entwicklung. Ein Wert von 0,1 scheint angemessen für die Auswirkungen von Gesundheitsveränderungen.
+- Soziale Ereignisse: Ereignisse im sozialen Umfeld können sowohl positiv als auch negativ die persönliche Entwicklung beeinflussen. Ein Wert von 0,2 könnte realistisch sein, da soziale Ereignisse oft eine starke emotionale Wirkung haben.
+- Persönliche Erfolge/Herausforderungen: Persönliche Erfolge oder Herausforderungen können die Selbstwahrnehmung und das Selbstvertrauen beeinflussen. Ein Wert von 0,05 könnte angemessen sein für Ereignisse, die eine eher moderate Auswirkung haben.
+Es ist wichtig zu beachten, dass diese Werte nur Schätzungen sind und je nach individuellen Umständen variieren können.
+
+Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streuung der Werte um den Mittelwert in einer Normalverteilung. In diesem Fall wird die Standardabweichung verwendet, um die Variation der Bereitschaft in einem Modell zu definieren. Ein Wert von 0,1 bedeutet, dass die Bereitschaftswerte relativ nah beieinander liegen und die Variation relativ gering ist.
+Je kleiner die Standardabweichung, desto geringer ist die Variation der Daten um den Mittelwert. Ein Wert von 0,1 deutet darauf hin, dass die meisten Bereitschaftswerte innerhalb eines relativ engen Bereichs um den Mittelwert liegen, was auf eine eher konsistente Bereitschaft hinweist.
+Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl der Standardabweichung davon abhängt, wie stark die Bereitschaft in der realen Welt variiert. Ein Wert von 0,1 könnte angemessen sein, wenn die Bereitschaft tendenziell stabil ist und nur geringfügige Schwankungen aufweist. Wenn jedoch größere Schwankungen auftreten, könnte eine größere Standardabweichung erforderlich sein.
+
+
+
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
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+</p>
+
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+![[Attachment 391.png]]
+
+realistisch?
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+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Ein Standardabweichungswert von 0,1 für die Modellierung der Bereitschaftsdynamik könnte in bestimmten Kontexten realistisch sein, insbesondere wenn die Bereitschaft tendenziell stabil ist und nur geringfügige Schwankungen aufweist.
+Wenn die Bereitschaft jedoch in der realen Welt großen Schwankungen unterliegt oder starken externen Einflüssen ausgesetzt ist, könnte eine Standardabweichung von 0,1 möglicherweise zu niedrig sein. In solchen Fällen müsste die Standardabweichung entsprechend angepasst werden, um die tatsächliche Variation der Bereitschaft angemessen zu berücksichtigen.
+Es ist wichtig, den Kontext und die spezifischen Eigenschaften der Bereitschaftsdynamik zu berücksichtigen, um eine realistische Standardabweichung festzulegen. Gegebenenfalls können empirische Daten oder Expertenmeinungen verwendet werden, um die Modellparameter genauer anzupassen.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
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+</p>
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+
+![[Attachment 392.png]]
+
+Verbesserung?
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Um die Realitätsnähe des Modells zu verbessern, könntest du die Standardabweichung basierend auf empirischen Daten oder Fachwissen anpassen. Hier sind einige Schritte, die du unternehmen könntest, um die Verbesserung voranzutreiben:
+		Analyse von empirischen Daten: Überprüfe vorhandene Daten oder Studien, die die Variation der Bereitschaft in deinem spezifischen Bereich untersuchen. Analysiere die Streuung der Bereitschaftswerte, um eine realistische Vorstellung von der Standardabweichung zu erhalten.
+		- Experteneinschätzung: Konsultiere Experten in deinem Bereich, wie zum Beispiel erfahrene Praktiker oder Forscher, um ihre Einschätzung zur Variation der Bereitschaft zu erhalten. Sie könnten Einblicke in die typischen Schwankungen und Faktoren geben, die die Bereitschaft beeinflussen.
+		- Sensitivitätsanalyse: Führe eine Sensitivitätsanalyse durch, um zu testen, wie sich verschiedene Standardabweichungswerte auf die Ergebnisse deines Modells auswirken. Experimentiere mit verschiedenen Werten und überprüfe, ob das Modell konsistente und realistische Ergebnisse liefert.
+		- Anpassung basierend auf dem Kontext: Berücksichtige den spezifischen Kontext, in dem das Modell angewendet wird. Wenn die Bereitschaft in diesem Kontext bekanntermaßen stark schwankt, sollte die Standardabweichung entsprechend erhöht werden.
+Durch die Kombination dieser Ansätze kannst du die Modellierung der Bereitschaftsdynamik verbessern und sicherstellen, dass das Modell realistische Ergebnisse liefert, die den tatsächlichen Gegebenheiten entsprechen.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+
+![[Attachment 393.png]]
+
+im Ausbildungskontext: durchsuche Dein wissen und Analyse 
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Im Ausbildungskontext, insbesondere bei der Ausbildung von Rettungssanitätern und Notfallsanitätern, kann die Bereitschaft der Auszubildenden von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden. Hier sind einige Aspekte, die berücksichtigt werden könnten:
+		Stress und Belastung: Die Ausbildung zum Rettungssanitäter und Notfallsanitäter kann mit hohem Stress und Belastung verbunden sein, insbesondere während praktischer Übungen und im Rahmen von Simulationen. Die Variation der Bereitschaft könnte daher relativ hoch sein, da die Auszubildenden auf verschiedene Stressoren unterschiedlich reagieren.
+		- Individuelle Unterschiede: Jeder Auszubildende bringt unterschiedliche Erfahrungen, Fähigkeiten und Persönlichkeitsmerkmale mit sich. Diese individuellen Unterschiede können sich auf die Bereitschaft auswirken und zu einer breiten Streuung der Bereitschaftswerte führen.
+		- Trainingserfahrung: Die Bereitschaft könnte im Laufe der Ausbildung variieren, wobei sie möglicherweise zu Beginn niedriger ist und mit zunehmender Erfahrung und Kompetenz ansteigt. Dies könnte durch eine geringere Standardabweichung zu Beginn der Ausbildung und eine höhere Standardabweichung in fortgeschrittenen Stadien reflektiert werden.
+		- Feedback und Unterstützung: Das Feedback der Ausbilder und die Unterstützung durch Kollegen könnten ebenfalls die Bereitschaft beeinflussen. Positive Rückmeldungen und ein unterstützendes Umfeld könnten zu einer höheren Bereitschaft führen, während negative Erfahrungen die Bereitschaft möglicherweise verringern.
+		- Außere Faktoren: Externe Faktoren wie familiäre Ereignisse, finanzielle Belastungen oder gesundheitliche Probleme können ebenfalls die Bereitschaft beeinflussen und zu einer erhöhten Variation der Bereitschaftswerte führen.
+Durch die Analyse dieser Faktoren und die Berücksichtigung ihrer Auswirkungen auf die Bereitschaft der Auszubildenden können realistischere Werte für die Standardabweichung festgelegt werden, um die Modellierung der Bereitschaftsdynamik im Ausbildungskontext zu verbessern.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+
+![[Attachment 394.png]]
+
+Deine Einschätzung?
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Basierend auf der Analyse des Ausbildungskontextes für Rettungssanitäter und Notfallsanitäter sowie meiner Kenntnisse über die Dynamik von Ausbildungsprozessen und menschlichem Verhalten, würde ich folgende Einschätzung abgeben:
+		Stress und Belastung: Die Ausbildung zum Rettungssanitäter und Notfallsanitäter ist bekanntermaßen stressig und belastend, da sie mit der Bewältigung von Notfällen und lebensbedrohlichen Situationen verbunden ist. Dies führt wahrscheinlich zu einer relativ hohen Variation der Bereitschaftswerte, da verschiedene Auszubildende unterschiedlich auf Stress reagieren.
+		- Individuelle Unterschiede: Jeder Auszubildende bringt unterschiedliche Erfahrungen, Fähigkeiten und Persönlichkeitsmerkmale mit sich, die sich auf ihre Bereitschaft auswirken können. Dies könnte zu einer breiten Streuung der Bereitschaftswerte führen, da einige Auszubildende möglicherweise besser mit den Anforderungen der Ausbildung zurechtkommen als andere.
+		- Trainingserfahrung: Die Bereitschaft der Auszubildenden könnte sich im Laufe der Ausbildung entwickeln, wobei sie zu Beginn möglicherweise niedriger ist und mit zunehmender Erfahrung und Kompetenz ansteigt. Dies könnte zu einer erhöhten Variation der Bereitschaftswerte führen, da Auszubildende in verschiedenen Ausbildungsphasen unterschiedliche Erfahrungen machen.
+		- Feedback und Unterstützung: Das Feedback der Ausbilder und die Unterstützung durch Kollegen spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Bereitschaft der Auszubildenden. Positive Rückmeldungen und ein unterstützendes Umfeld können die Bereitschaft erhöhen, während negatives Feedback oder ein mangelndes Unterstützungssystem die Bereitschaft möglicherweise verringern.
+		- Externe Faktoren: Außere Faktoren wie familiäre Ereignisse, finanzielle Belastungen oder gesundheitliche Probleme können ebenfalls die Bereitschaft beeinflussen und zu einer erhöhten Variation der Bereitschaftswerte führen, da sie zusätzlichen Stress und Ablenkungen verursachen können.
+Basierend auf diesen Überlegungen könnte eine Standardabweichung von 0,1 möglicherweise zu niedrig sein, um die tatsächliche Variation der Bereitschaft im Ausbildungskontext angemessen zu erfassen. Eine höhere Standardabweichung könnte erforderlich sein, um die breite Streuung der Bereitschaftswerte zu berücksichtigen, die durch die verschiedenen Einflussfaktoren verursacht wird.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+
+</p>
+
+
+![[Attachment 395.png]]
+
+Welcher Wert?
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+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+ChatGPT
+Für eine realistischere Standardabweichung im Ausbildungskontext für Rettungssanitäter und Notfallsanitäter könnte ein Wert zwischen 0,15 und 0,25 angemessen sein. Diese Spanne berücksichtigt die Vielfalt der individuellen Unterschiede, die Belastung und den Stress während der Ausbildung, die Entwicklung der Bereitschaft im Laufe der Zeit sowie externe Faktoren, die die Bereitschaft beeinflussen können.
+Es ist wichtig zu betonen, dass die genaue Wahl der Standardabweichung von verschiedenen Faktoren abhängt, darunter die spezifischen Bedingungen der Ausbildung, die Erfahrungen der Auszubildenden und das Vorhandensein von Unterstützungssystemen. Eine Sensitivitätsanalyse kann hilfreich sein, um verschiedene Werte zu testen und sicherzustellen, dass das Modell die tatsächliche Variation der Bereitschaft angemessen berücksichtigt.
+
+Ein Ausgangswert für die Neugier von 5 auf einer Skala von 1 bis 10 könnte durchaus realistisch sein, insbesondere in einem Ausbildungskontext. Hier sind einige Überlegungen, die diesen Wert unterstützen könnten:
+		Mittleres Interesse: Ein Wert von 5 deutet darauf hin, dass die Auszubildenden ein durchschnittliches Interesse an der Ausbildung haben. Dies könnte bedeuten, dass sie sich bewusst für diese Ausbildung entschieden haben und ein gewisses Maß an Interesse und Neugier mitbringen, jedoch nicht übermäßig enthusiastisch oder desinteressiert sind.
+		- Heterogenität der Gruppe: In einer Gruppe von Auszubildenden kann die Neugier stark variieren. Ein Durchschnittswert von 5 könnte die Vielfalt der individuellen Neigungen und Interessen innerhalb der Gruppe angemessen widerspiegeln.
+		- Entwicklungspotenzial: Ein mittleres Maß an Neugier bietet Raum für Wachstum und Entwicklung während der Ausbildung. Auszubildende mit einem Wert von 5 könnten motiviert sein, neue Fähigkeiten zu erlernen und sich in ihrem Berufsfeld weiterzuentwickeln, während sie gleichzeitig noch Raum haben, um ihre Neugier zu steigern.
+Es ist wichtig zu beachten, dass dies nur eine grobe Schätzung ist und die tatsächlichen Neugierwerte in einer bestimmten Ausbildungsgruppe stark variieren können. Es ist auch möglich, dass individuelle Unterschiede oder spezifische Kontextfaktoren den Ausgangswert beeinflussen könnten.

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Umsetzung.md

@@ -0,0 +1,154 @@
+Hier ist eine tabellarische Gegenüberstellung der wesentlichen Punkte aus der Präsentation "Kompetenzentwicklung für High Responsibility Teams" von Jochen Hanisch und deren Umsetzung im Code:
+
+| Thema | Präsentation | Umsetzung im Code |
+| -- | -- | -- |
+| Kompetenzverständnis und Unschärferelation | - Kompetenz als unscharfer Begriff<br>- Notwendigkeit einer klaren Definition<br>- Rechtliche und eigenverantwortliche Anforderungen | - Implementierung von Unsicherheitsfaktoren<br>- Zufällige Schwankungen durch bereitschafts_std<br>- Modellierung der Kompetenzentwicklung mit Unsicherheiten |
+| Paradigmenwechsel durch Entwicklungsorientierung | - Entwicklung von Wissensorientierung zu Kompetenzorientierung und dann zu Entwicklungsorientierung<br>- Auslöser für kognitive, emotionale und soziale Verhaltensweisen | - Verschiedene Phasen der Bereitschaftssteigerung (bereitschafts_steigerung_phase)<br>- Modellierung von Motivation und Neugier |
+| Individuelle Faktoren und persönliche Ereignisse (PE) | - PE beeinflussen die Kompetenzentwicklung<br>- Ereignisse können positiv oder negativ sein | - Simulation persönlicher Ereignisse (persoenliches_ereignis)<br>- Zufällige Modifikation der Auswirkungen (gesamtauswirkung_pe) |
+| Simulation und Variabilität | - Berücksichtigung der Variabilität in der Kompetenzentwicklung<br>- Nutzung statistischer Methoden | - Monte Carlo-Simulation (simulate_motivation_neugier_modified)<br>- Berechnung von Mittelwerten, Medianen und Standardabweichungen |
+| Statistische Analyse und Visualisierung | - Darstellung der Kompetenzentwicklung über die Zeit<br>- Identifizierung von Mustern und Trends | - Umfangreiche Visualisierungen (fig_summary)<br>- Darstellung der besten und schlechtesten Ergebnisse (fig_mc) |
+| Kompetenzdefinition für High Responsibility Teams | - Kompetenz als Bereitschaft zur Durchführung evidenzbasierter Operationen<br>- Überwindung von Transformationsbarrieren | - Dynamische Simulation der Kompetenzentwicklung<br>- Anpassung der Bereitschaft basierend auf Entwicklungsphasen (anpassung_der_bereitschaft) |
+| Determinanten-Substitution | - Zusammenspiel verschiedener Faktoren (Fähigkeit, spezifische Leistung, Selbstorganisation, Kreativität, neue Denkweisen) | - Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren (pe_auswirkungen)<br>- Simulation der Fähigkeit, Leistung, Selbstorganisation und Kreativität |
+
+
+Diese Tabelle fasst die Hauptpunkte der Präsentation und deren Implementierung im Code zusammen, sodass du auf einen Blick sehen kannst, wie die theoretischen Konzepte praktisch umgesetzt wurden.
+
+
+Der Code, den du zur Verfügung gestellt hast, umfasst eine umfassende Simulation der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams (HRT) und spiegelt die in der Präsentation von Jochen Hanisch genannten Konzepte wider. Die wichtigsten Punkte aus der Präsentation werden durch den Code abgedeckt:
+1. Kompetenzverständnis und Unschärferelation:
+	- Der Code zeigt, wie Kompetenz als dynamischer Prozess modelliert wird, der durch verschiedene Faktoren beeinflusst wird, ähnlich wie die Unscharfheitsrelation von Heisenberg die Unschärfe in der Messung beschreibt. Die Simulation berücksichtigt Unsicherheiten und Schwankungen in der Kompetenzentwicklung.
+1. Paradigmenwechsel durch Entwicklungsorientierung:
+	- Der Code implementiert eine entwicklungsorientierte Sichtweise auf die Kompetenzentwicklung. Er berücksichtigt verschiedene Phasen der Bereitschaftssteigerung und zeigt, wie diese Phasen die Kompetenzentwicklung beeinflussen.
+1. Individuelle Faktoren und persönliche Ereignisse (PE):
+	- Persönliche Ereignisse (PE) und ihre Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung werden modelliert. Diese Ereignisse haben spezifische Auswirkungen, die zufällig modifiziert werden, um die Variabilität im realen Leben nachzubilden.
+1. Simulation und Variabilität:
+	- Die Monte Carlo-Simulation berücksichtigt die Variabilität der Kompetenzentwicklung durch zufällige Einflüsse und interne Faktoren wie Motivation und Neugier. Dies ermöglicht die Untersuchung verschiedener Entwicklungspfade und die Bewertung der Robustheit des Simulationsansatzes.
+1. Statistische Analyse und Visualisierung:
+	- Der Code beinhaltet umfangreiche Visualisierungen, die Mittelwerte, Mediane und Standardabweichungen der Kompetenzentwicklung darstellen. Dies unterstützt die Identifizierung von Mustern und Trends in den Daten.
+Hier sind einige spezifische Punkte, die aus dem Dokument "Kompetenzentwicklung für High Responsibility Teams" stammen und im Code wiedergefunden werden können:
+## Aktuelles Kompetenzverständnis
+- Die Implementierung der Phasen der Bereitschaftssteigerung und die Berücksichtigung von Neugier und persönlichen Ereignissen im Code spiegeln das Verständnis wider, dass Kompetenz durch verschiedene, oft unscharf definierte Faktoren beeinflusst wird.
+## Paradigmenwechsel durch Entwicklungsorientierung
+- Die Simulation berücksichtigt unterschiedliche Phasen (Anpassung, Verfestigung, Wachstum, Plateau), was dem entwicklungsorientierten Ansatz der Kompetenzentwicklung entspricht.
+## Kompetenzdefinition für High Responsibility Teams
+- Der Code definiert Kompetenz als eine dynamische Größe, die durch verschiedene Einflüsse verändert wird. Dies entspricht der Definition von Kompetenz als Bereitschaft zur Durchführung evidenzbasierter Operationen.
+## Unschärferelation und Kompetenzentwicklung
+- Die Berücksichtigung der Standardabweichung und zufälliger Schwankungen in der Simulation spiegelt das Konzept der Unschärferelation wider, das besagt, dass genaue Messungen und Vorhersagen schwierig sind.
+## Determinanten-Substitution
+- Der Code integriert verschiedene Faktoren (Fähigkeit, spezifische Leistung, Selbstorganisation, Kreativität, neue Denkweisen), die die Kompetenzentwicklung beeinflussen. Diese Faktoren sind im Dokument als wesentliche Determinanten beschrieben.
+Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Code die wesentlichen Gedanken und Konzepte aus der Präsentation von Jochen Hanisch zur Kompetenzentwicklung für High Responsibility Teams gut widerspiegelt und in einer detaillierten Simulationsumgebung umsetzt.
+
+Erstelle mir eine detaillierte Gegenüberstellung 
+ChatGPT
+Hier ist eine detaillierte Gegenüberstellung der wesentlichen Punkte aus der Präsentation "Kompetenzentwicklung für High Responsibility Teams" von Jochen Hanisch und wie diese Punkte im Code umgesetzt wurden:
+## 1. Kompetenzverständnis und Unschärferelation
+Präsentation:
+- Kompetenz als unscharfer Begriff, abhängig von Maßnahmenbeschreibungen.
+- Notwendigkeit einer klaren Definition und Schärfung des Begriffs aufgrund rechtlicher und eigenverantwortlicher Anforderungen.
+Code:
+- Implementierung der Unsicherheitsfaktoren durch zufällige Schwankungen (z.B. bereitschafts_std).
+- Modellierung der Kompetenzentwicklung durch verschiedene Einflussfaktoren, die die Unsicherheit und Variabilität der Realität abbilden.
+## 2. Paradigmenwechsel durch Entwicklungsorientierung
+Präsentation:
+- Bildungsparadigmen entwickeln sich von Wissensorientierung über Kompetenzorientierung hin zu Entwicklungsorientierung.
+- Kognitive, emotionale und soziale Verhaltensweisen werden durch Auslöser getriggert.
+Code:
+- Berücksichtigung verschiedener Phasen der Bereitschaftssteigerung (bereitschafts_steigerung_phase), die den Entwicklungsprozess der Kompetenz modellieren.
+- Modellierung der Motivation und Neugier, die kognitive, emotionale und soziale Aspekte beeinflussen.
+## 3. Individuelle Faktoren und persönliche Ereignisse (PE)
+Präsentation:
+- Persönliche Ereignisse (PE) und deren Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung.
+- Ereignisse können sowohl positiv als auch negativ sein und beeinflussen die Kompetenzentwicklung.
+Code:
+- Implementierung von Funktionen zur Simulation persönlicher Ereignisse (persoenliches_ereignis), die unterschiedliche Auswirkungen auf die Kompetenz haben.
+- Zufällige Modifikation der Auswirkungen, um die Variabilität und Unsicherheit realer Ereignisse nachzubilden (gesamtauswirkung_pe).
+## 4. Simulation und Variabilität
+Präsentation:
+- Die Notwendigkeit, Variabilität in der Kompetenzentwicklung zu berücksichtigen und zu verstehen.
+- Einsatz von statistischen Methoden zur Modellierung und Analyse der Kompetenzentwicklung.
+Code:
+- Nutzung der Monte Carlo-Simulation zur Modellierung der Kompetenzentwicklung über mehrere Durchläufe (simulate_motivation_neugier_modified).
+- Berechnung von Mittelwerten, Mediane und Standardabweichungen, um die Variabilität und Verteilung der Kompetenzniveaus darzustellen.
+## 5. Statistische Analyse und Visualisierung
+Präsentation:
+- Darstellung der Kompetenzentwicklung über die Zeit.
+- Identifizierung von Mustern und Trends in den Daten zur besseren Analyse und Entscheidungsunterstützung.
+Code:
+- Umfangreiche Visualisierungen der Simulationsergebnisse, einschließlich Mittelwerte, Mediane und Standardabweichungen (fig_summary).
+- Visualisierung der besten und schlechtesten Ergebnisse sowie der Dichteverteilungen (fig_mc, fig_summary, fig_bereitschaft, fig_pe).
+## 6. Kompetenzdefinition für High Responsibility Teams
+Präsentation:
+- Kompetenz als Bereitschaft, Operationen auf der Grundlage ausbildungsrechtlicher Vorgaben zu planen und durchzuführen.
+- Überwindung von Transformationsbarrieren vom unerwünschten zum erwünschten Zustand.
+Code:
+- Simulation der Kompetenzentwicklung als dynamischer Prozess, der durch persönliche Ereignisse, Motivation und Neugier beeinflusst wird.
+- Modellierung der Anpassung der Bereitschaft basierend auf verschiedenen Entwicklungsphasen (anpassung_der_bereitschaft).
+## 7. Determinanten-Substitution
+Präsentation:
+- Kompetenz als Zusammenspiel verschiedener Faktoren wie Fähigkeit, spezifische Leistung, Selbstorganisation, Kreativität und neue Denkweisen.
+Code:
+- Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren und deren Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung (pe_auswirkungen).
+- Implementierung von Funktionen zur Simulation der Fähigkeit, Leistung, Selbstorganisation und Kreativität.
+## Fazit
+Die Präsentation von Jochen Hanisch und der Code zur Simulation der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams decken sich in mehreren wesentlichen Aspekten. Beide Ansätze betonen die Notwendigkeit, die Unsicherheiten und Variabilitäten in der Kompetenzentwicklung zu berücksichtigen und verschiedene Einflussfaktoren zu modellieren. Der Code setzt die theoretischen Konzepte der Präsentation praktisch um und ermöglicht eine detaillierte Analyse und Visualisierung der Kompetenzentwicklung unter Berücksichtigung persönlicher Ereignisse, Motivation und Neugier.
+
+Erstelle mir eine visualisierte Gegenüberstellung 
+ChatGPT
+Hier ist eine visualisierte Gegenüberstellung der wesentlichen Punkte aus der Präsentation "Kompetenzentwicklung für High Responsibility Teams" von Jochen Hanisch und deren Umsetzung im Code:
+
+## Kompetenzverständnis und Unschärferelation
+Präsentation:
+- Kompetenz als unscharfer Begriff
+- Notwendigkeit einer klaren Definition
+- Rechtliche und eigenverantwortliche Anforderungen
+Code:
+- Implementierung von Unsicherheitsfaktoren
+- Zufällige Schwankungen durch bereitschafts_std
+- Modellierung der Kompetenzentwicklung mit Unsicherheiten
+
+## Paradigmenwechsel durch Entwicklungsorientierung
+Präsentation:
+- Entwicklung von Wissensorientierung zu Kompetenzorientierung und dann zu Entwicklungsorientierung
+- Auslöser für kognitive, emotionale und soziale Verhaltensweisen
+Code:
+- Verschiedene Phasen der Bereitschaftssteigerung (bereitschafts_steigerung_phase)
+- Modellierung von Motivation und Neugier
+
+## Individuelle Faktoren und persönliche Ereignisse (PE)
+Präsentation:
+- PE beeinflussen die Kompetenzentwicklung
+- Ereignisse können positiv oder negativ sein
+Code:
+- Simulation persönlicher Ereignisse (persoenliches_ereignis)
+- Zufällige Modifikation der Auswirkungen (gesamtauswirkung_pe)
+
+## Simulation und Variabilität
+Präsentation:
+- Berücksichtigung der Variabilität in der Kompetenzentwicklung
+- Nutzung statistischer Methoden
+Code:
+- Monte Carlo-Simulation (simulate_motivation_neugier_modified)
+- Berechnung von Mittelwerten, Medianen und Standardabweichungen
+
+## Statistische Analyse und Visualisierung
+Präsentation:
+- Darstellung der Kompetenzentwicklung über die Zeit
+- Identifizierung von Mustern und Trends
+Code:
+- Umfangreiche Visualisierungen (fig_summary)
+- Darstellung der besten und schlechtesten Ergebnisse (fig_mc)
+
+## Kompetenzdefinition für High Responsibility Teams
+Präsentation:
+- Kompetenz als Bereitschaft zur Durchführung evidenzbasierter Operationen
+- Überwindung von Transformationsbarrieren
+Code:
+- Dynamische Simulation der Kompetenzentwicklung
+- Anpassung der Bereitschaft basierend auf Entwicklungsphasen (anpassung_der_bereitschaft)
+
+## Determinanten-Substitution
+Präsentation:
+- Zusammenspiel verschiedener Faktoren (Fähigkeit, spezifische Leistung, Selbstorganisation, Kreativität, neue Denkweisen)
+Code:
+- Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren (pe_auswirkungen)
+- Simulation der Fähigkeit, Leistung, Selbstorganisation und Kreativität

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/Verbesserungen.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+Basierend auf den Parametern und Einstellungen deiner Simulation, die sich auf die Entwicklung von Kompetenzen über verschiedene Quartale hinweg konzentriert, können Korrelationen zwischen verschiedenen Faktoren aufschlussreich sein, um zu verstehen, wie diese verschiedenen Faktoren zusammenwirken und die Entwicklung von Kompetenzen beeinflussen. Hier sind einige sinnvolle Korrelationsanalysen, die du durchführen könntest:
+## **1. Korrelation zwischen Bereitschaftssteigerung und Kompetenzentwicklung**
+- Ziel: Untersuchen, wie die verschiedenen Phasen der Bereitschaftssteigerung (Anpassung, Verfestigung, Wachstum, Plateau) mit der Veränderung der Kompetenzniveaus über die Zeit korrelieren.
+- Erkenntnis: Verständnis darüber, welche Phasen der Bereitschaftssteigerung am meisten zur Kompetenzentwicklung beitragen.
+## **2. Korrelation zwischen persönlichen Ereignissen (PE) und Kompetenzveränderungen**
+- Ziel: Analysieren, welche Kategorien von persönlichen Ereignissen (PFE, PLE, PFV, PGV, PSE, PEE) am stärksten mit Veränderungen in den Kompetenzniveaus korrelieren.
+- Erkenntnis: Ermittlung der persönlichen Ereigniskategorien mit dem größten Einfluss auf die Kompetenzentwicklung, was helfen kann, unterstützende Maßnahmen oder Interventionen zu planen.
+## **3. Korrelation zwischen initialer Neugier und Kompetenzwachstum**
+- Ziel: Erforschen, wie die anfängliche Neugier (initial_neugier) mit der Rate des Kompetenzwachstums über die Zeit zusammenhängt.
+- Erkenntnis: Bestimmung, ob höhere anfängliche Neugier mit schnellerer oder effektiverer Kompetenzentwicklung verbunden ist.
+## **4. Korrelation zwischen simulierten Quartalen und Kompetenzwerten**
+- Ziel: Untersuchung der Veränderung der Kompetenzwerte im Laufe der Zeit, um Muster zu erkennen, die auf spezifische Trends oder Wendepunkte in der Entwicklung hinweisen könnten.
+- Erkenntnis: Identifizierung von Zeitpunkten oder Phasen im Simulationszeitraum, die kritisch für die Kompetenzentwicklung sind.
+## **Umsetzung**
+Du kannst diese Korrelationen mit Hilfe von Korrelationsmatrizen und Scatterplots visualisieren, um die Beziehungen zu veranschaulichen. Plotly und Seaborn bieten hervorragende Werkzeuge, um diese Analysen durchzuführen und visuell ansprechend darzustellen.
+Wenn du Hilfe bei der Implementierung dieser Korrelationsanalysen oder weiterführende Fragen hast, stehe ich gerne zur Verfügung. Es ist wichtig, diese Korrelationen im Kontext deiner spezifischen Simulationsziele und -annahmen zu interpretieren.
+
+- [ ] Hier muss alles noch überprüft werden!

Systemische Kompetenzentwicklung HRT/kannst du eine monte Carlo simulation durchführen.md

@@ -0,0 +1,157 @@
+kannst du eine monte Carlo simulation durchführen?
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Ja, ich kann eine Monte Carlo-Simulation durchführen. Um Ihnen am besten zu helfen, benötige ich jedoch einige spezifische Informationen:
+		**Ziel der Simulation**: Was möchten Sie mit der Monte Carlo-Simulation untersuchen oder modellieren? Zum Beispiel könnte es um Risikobewertung, Finanzprognosen, physikalische Systeme oder etwas anderes gehen.
+		**Parameter und Variablen**: Welche Variablen oder Parameter sind in Ihrem Modell enthalten? Gibt es bestimmte Wahrscheinlichkeitsverteilungen für diese Variablen, die berücksichtigt werden sollten?
+		**Anzahl der Durchläufe**: Wie viele Iterationen oder Durchläufe sollten in der Simulation berücksichtigt werden? Dies kann von einigen hundert bis zu mehreren Millionen reichen, abhängig von der Komplexität des Modells und der gewünschten Genauigkeit.
+		**Ergebnisse und Analyse**: Welche Art von Ergebnissen oder Ausgaben erwarten Sie? Sind Sie an Durchschnittswerten, Verteilungen, Wahrscheinlichkeiten oder spezifischen Metriken interessiert?
+Bitte geben Sie mir diese Informationen, damit ich die Simulation entsprechend Ihren Bedürfnissen durchführen kann.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+</p>
+
+![[Attachment 117.png]]
+
+1. ziel ist die Modulation einer Kompetenzentwicklung
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Um eine Monte Carlo-Simulation für die Modellierung der Kompetenzentwicklung durchzuführen, benötigen wir ein klares Verständnis davon, wie sich Kompetenzen über die Zeit entwickeln und welche Faktoren darauf Einfluss haben. Die Monte Carlo-Simulation eignet sich gut, um Unsicherheiten und Variabilitäten in solchen Prozessen zu berücksichtigen.
+Hier sind einige wichtige Punkte, die wir klären sollten, um die Simulation durchzuführen:
+		**Kompetenzmetriken**: Wie werden Kompetenzen gemessen? Gibt es spezifische Skalen oder Kriterien, die verwendet werden?
+		**Einflussfaktoren auf die Kompetenzentwicklung**: Welche Faktoren beeinflussen die Entwicklung der Kompetenzen? Dies können Dinge wie Training, Erfahrung, Bildung, Feedback, etc. sein.
+		**Beziehungen zwischen Faktoren und Kompetenzentwicklung**: Wie genau beeinflussen diese Faktoren die Kompetenzentwicklung? Gibt es eine lineare Beziehung, eine exponentielle Beziehung oder eine andere Art von Beziehung?
+		**Anfangsbedingungen und Variabilität**: Wo startet jeder in Ihrer Simulation in Bezug auf ihre Kompetenzen, und wie groß ist die Variabilität zwischen verschiedenen Individuen?
+		**Zeitrahmen und Iterationen**: Über welchen Zeitraum soll die Kompetenzentwicklung simuliert werden und wie viele Durchläufe (Iterationen) sollten wir berücksichtigen?
+		**Erwartete Ergebnisse**: Sind Sie an der durchschnittlichen Kompetenzentwicklung, der Verteilung der Kompetenzniveaus oder spezifischen Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Kompetenzniveaus interessiert?
+Bitte geben Sie mir diese Informationen, damit ich eine geeignete Simulation für Ihre Anforderungen erstellen kann.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+</p>
+
+![[Attachment 118.png]]
+
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+![[Attachment 119.png]]
+
+</p>
+Definition der zu modulierenden Kompetenz: "„Kompetenz im Kontext von High Responsibility Teams ist die individuelle Bereitschaft, Operationen auf ausbildungsrechtlichen Grundlagen zu planen, deren Wirkung zu angemessenem und brauchbarem Handeln führt, um Transformationsbarrieren vom unerwünschten zum erwünschten Zustand zu überwinden.“"
+
+Sie haben eine Definition einer zu modellierenden Kompetenz hochgeladen:
+"Kompetenz im Kontext von High Responsibility Teams ist die individuelle Bereitschaft, Operationen auf ausbildungsrechtlichen Grundlagen zu planen, deren Wirkung zu angemessenem und brauchbarem Handeln führt, um Transformationsbarrieren vom unerwünschten zum erwünschten Zustand zu überwinden."
+Um eine Monte Carlo-Simulation für diese Art von Kompetenzentwicklung zu erstellen, benötigen wir dennoch weitere spezifische Informationen:
+		**Maßeinheiten für Kompetenz**: Wie wird diese spezifische Kompetenz quantitativ bewertet oder gemessen? Gibt es bestimmte Skalen oder Leistungsindikatoren?
+		**Variablen der Kompetenzentwicklung**: Welche Variablen beeinflussen die Entwicklung dieser Kompetenz (z.B. Anzahl der Trainingsstunden, Typ und Qualität der Ausbildung, Erfahrung in realen Operationen)?
+		**Daten oder Annahmen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen**: Haben Sie bestimmte Daten oder Annahmen darüber, wie die Variablen verteilt sind? Zum Beispiel könnten die Trainingsstunden normalverteilt sein, während die Qualität der Ausbildung einer anderen Verteilung folgen könnte.
+		**Ausgangsniveau der Kompetenz**: Gibt es ein typisches Ausgangsniveau für die Mitglieder der High Responsibility Teams oder variiert dies stark?
+		**Zeitrahmen und Iterationen**: Über welchen Zeitraum soll die Kompetenzentwicklung simuliert werden? Wie viele Durchläufe (Simulationen) sollten berücksichtigt werden, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten?
+		**Erwartete Ergebnisse und Analyse**: Suchen Sie nach einer Verteilung der Kompetenzniveaus nach einer bestimmten Zeit, der Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Kompetenzniveau zu erreichen, oder anderen spezifischen Metriken?
+Bitte geben Sie Details zu diesen Punkten, damit wir eine Simulation durchführen können, die Ihren Bedürfnissen entspricht.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+</p>
+
+![[Attachment 120.png]]
+
+zu 1.: 
+die Maßeinheit ist dimensionslos und auf einer Nominalskala zwischen 1 - 10 angegeben
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Vielen Dank für die Klarstellung. Um mit den nächsten Schritten fortzufahren, benötigen wir noch ein paar zusätzliche Informationen:
+		**Variablen der Kompetenzentwicklung**: Was sind die Schlüsselfaktoren, die diese Kompetenz beeinflussen? Zum Beispiel könnte die Anzahl der absolvierten Trainingsmodule, die Dauer der Erfahrung im Feld oder die Qualität des Mentorings sein. Wie werden diese Faktoren gemessen?
+		**Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Variablen**: Haben wir bestimmte Daten oder Annahmen darüber, wie die Variablen verteilt sind? Sind sie normalverteilt, gleichverteilt, oder gibt es eine andere Verteilung, die berücksichtigt werden sollte?
+		**Ausgangsniveau der Kompetenz**: Was ist das anfängliche Kompetenzniveau eines typischen Teammitglieds, bevor es an der Kompetenzentwicklung teilnimmt?
+		**Zeitrahmen und Iterationen**: Über welchen Zeitraum soll die Kompetenzentwicklung simuliert werden, und wie viele Durchläufe (Simulationen) sollten durchgeführt werden?
+		**Erwartete Ergebnisse und Analyse**: Sind Sie an der Verteilung der Kompetenzniveaus nach einer bestimmten Zeit, der Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Kompetenzniveau zu erreichen, oder an anderen spezifischen Metriken interessiert?
+Sobald ich diese Informationen habe, kann ich ein Modell für die Monte Carlo-Simulation erstellen.
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+</p>
+
+![[Attachment 121.png]]
+
+zu 1:
+die Kompetenz wird in den Variablen: individuelle Bereitschaft als als unabhängige Variable, angemessenes und brauchbare Handlungen zur Überwindung der Transformationsbarrieren als abhängige Variable.
+
+zu 2.
+die Verteilung soll zunächst normalverteilt sein
+
+zu 3.
+Das Kompetenzniveau soll zunächst 1 sein
+
+zu 4.
+die Integration soll über einen Zeitraum von drei Jahren zum Ende eines jeden Quartals erfolgen
+
+zu 5.
+ich erwarte eine Steigerung der  Kompetenzentwicklung
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Danke für die zusätzlichen Informationen. Um die Monte Carlo-Simulation aufzubauen, müssen wir die Beziehung zwischen der individuellen Bereitschaft (unabhängige Variable) und den angemessenen und brauchbaren Handlungen zur Überwindung der Transformationsbarrieren (abhängige Variable) definieren. Da es sich um eine Simulation handelt, müssen wir Annahmen über diese Beziehung treffen.
+Hier ist ein Vorschlag, wie die Simulation aussehen könnte:
+		**Unabhängige Variable (Individuelle Bereitschaft)**: Wir nehmen an, dass die individuelle Bereitschaft sich im Laufe der Zeit durch Erfahrungen, Training und andere Einflüsse verbessert. Wir können annehmen, dass diese Verbesserung normalverteilt ist, mit einem Mittelwert, der sich jedes Quartal erhöht, und einer Standardabweichung, die eine gewisse Variabilität repräsentiert.
+		**Abhängige Variable (Kompetenzentwicklung)**: Die Kompetenzentwicklung ist eine Funktion der individuellen Bereitschaft und kann ebenfalls als normalverteilt angenommen werden. Die Verbesserung der individuellen Bereitschaft führt zu einer Erhöhung der Kompetenzentwicklung.
+		**Startwert**: Jedes Individuum beginnt mit einem Kompetenzniveau von 1.
+		**Zeitrahmen**: Die Simulation wird über einen Zeitraum von drei Jahren durchgeführt, wobei am Ende jedes Quartals eine Bewertung stattfindet. Das ergibt insgesamt 12 Bewertungszeitpunkte.
+		**Erwartete Ergebnisse**: Wir erwarten eine Steigerung der Kompetenzentwicklung über die Zeit. Diese Verbesserung könnte anhand der Zunahme des Mittelwerts der Kompetenzniveaus gemessen werden.
+Für die Simulation können wir folgendes Szenario annehmen:
+- Jedes Quartal erhöht sich die individuelle Bereitschaft durchschnittlich um einen bestimmten Betrag, sagen wir 0,5, mit einer Standardabweichung von 0,1.
+- Die Kompetenzentwicklung folgt der individuellen Bereitschaft, mit einer Verzögerung oder einem Wirkungsgrad, den wir definieren müssen.
+Lassen Sie uns nun mit diesen Annahmen eine einfache Monte Carlo-Simulation durchführen. Wir simulieren für jedes Quartal die individuelle Bereitschaft und daraus resultierend die Kompetenzentwicklung für jedes Individuum. Wir können mit einer kleinen Anzahl von Durchläufen beginnen, um das Konzept zu demonstrieren, und dann die Anzahl erhöhen, um robustere Ergebnisse zu erzielen.
+Ich werde den Code für eine solche Simulation vorbereiten und ausführen.
+
+![[file-k2dazzxy5fGGXKSSF3DtWdbz 1]]
+
+ich habe beobachtet, dass die Kompetenzentwicklung innerhalb der ersten vier Quartalen aufgrund der ungewohnten Didaktik eher stagniert bzw. sinkt. Nach ungefähr sechs Quartalen scheint sich die Kompetenzentwicklung zu verfestigen. Nach ca. zehn Quartalen erreicht die Kompetenzentwicklung ein Plateau; welches in den letzten beiden Quartalen zu steigender Kompetenzentwicklung führt.
+
+Bitte meine Überlegungen berücksichtigen
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Um Ihre Beobachtungen in die Monte Carlo-Simulation einzubeziehen, müssen wir ein etwas komplexeres Modell für die Kompetenzentwicklung entwerfen, das diese Phasen berücksichtigt. Wir können die durchschnittliche Steigerung der individuellen Bereitschaft und die Standardabweichung in verschiedenen Phasen anpassen:
+		**Phase der Anpassung (Quartale 1-4)**: Die Kompetenzentwicklung stagniert oder sinkt sogar. Dies kann durch eine geringere oder negative Steigerung der individuellen Bereitschaft modelliert werden.
+		**Phase der Verfestigung (Quartale 5-6)**: Die Kompetenzentwicklung beginnt sich zu verfestigen. Die Steigerung der individuellen Bereitschaft könnte hier etwas höher sein, aber immer noch unter dem langfristigen Durchschnitt.
+		**Phase des Wachstums (Quartale 7-10)**: Die Kompetenzentwicklung beschleunigt sich, und die individuelle Bereitschaft steigt stärker an.
+		**Plateauphase (Quartale 11-12)**: Die Kompetenzentwicklung erreicht ein Plateau, aber gegen Ende dieser Phase gibt es eine erhöhte Steigerung, die zu einer weiteren Erhöhung der Kompetenz führt.
+Ich werde die Simulation nun entsprechend anpassen, um diese Phasen zu reflektieren.
+
+![[file-FhQqeVsc9w4TeR2lufVVumdg 1]]
+
+Die angepasste Monte Carlo-Simulation, die Ihre Beobachtungen zu den verschiedenen Phasen der Kompetenzentwicklung berücksichtigt, zeigt eine durchschnittliche Kompetenzsteigerung auf ein Niveau von etwa 4.41 am Ende des dreijährigen Zeitraums.
+In der Visualisierung ist die Variabilität der Kompetenzentwicklung in den verschiedenen Phasen zu erkennen, mit einer anfänglichen Tendenz zu stagnieren oder zu sinken, einer Verfestigung im mittleren Bereich und einem Wachstum sowie einem Plateau in den späteren Phasen. ​​
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+
+</p>
+
+![[Attachment 122.png]]
+
+prima! nehmen wir nun folgendes an:
+die Lernerfolge werden durch die Jahrgänge zuvor beeinflusst.
+erstelle eine entsprechende Simulation, in der jeweils um ein Jahr versetzt die Einflüsse berücksichtig werden
+
+<p style="text-align:center;margin:0">
+</p>
+
+Wenn die Lernerfolge von den vorherigen Jahrgängen beeinflusst werden, müssen wir eine Form von "Erinnerung" oder "Erfahrungsaufbau" in unser Modell integrieren. Dies könnte bedeuten, dass das erreichte Kompetenzniveau eines Jahres die Startbasis für das nächste Jahr bildet und eine gewisse Steigerung erfährt, die auf den Erfahrungen des vorangegangenen Jahres beruht.
+Um dies zu simulieren, können wir folgendes Szenario annehmen:
+- Am Ende jedes Jahres (nach dem 4., 8. und 12. Quartal) wird das durchschnittliche Kompetenzniveau des Jahrgangs ermittelt.
+- Dieses durchschnittliche Niveau beeinflusst dann die Startbereitschaft des folgenden Jahrgangs, wobei angenommen wird, dass ein Teil des Lernerfolgs erhalten bleibt und ins nächste Jahr übertragen wird.
+- Wir könnten annehmen, dass ein bestimmter Prozentsatz der erreichten Kompetenz (zum Beispiel 50%) als Basis für das nächste Jahr dient.
+- Die Simulation wird dann mit dieser neuen Basis für die individuelle Bereitschaft für das nächste Jahr fortgesetzt.
+Ich werde nun die Simulation anpassen, um diese Annahmen zu berücksichtigen.
+
+![[file-hBZBWyl7sGR6xhAiQEWW5uVI 1]]