Initialversion: Forschungsprojekte 'HRT meets' und 'Grundsymbole' integriert
This commit is contained in:
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**Bericht zur Vollständigen Nachvollziehbarkeit der Monte Carlo Simulationserkenntnisse**
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Erstellt von Jochen Hanisch-Johannsen
Zeitraum: 01.01.2024 bis 02.01.2024
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## **1. Gewonnene Erkenntnisse**
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Die Durchführung der Monte Carlo Simulationen für verschiedene Variablentypen ergab folgende Erkenntnisse:
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- 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.
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- Für Beta-verteilte Variablen (MEB, KTF, EPB) zeigte sich ebenfalls eine stabile Konvergenz im gleichen Durchlaufbereich.
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- 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.
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## **2. Schritte im Prozess**
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- **Vorbereitung:** Definition der Problemstellung und Festlegung der zu simulierenden Variablen und ihrer Verteilungen.
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- **Durchführung von Konvergenztests:**
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- Für normalverteilte Variablen wurden Standardwerte für Mittelwert und Standardabweichung angenommen.
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- Für Beta-verteilte Variablen wurden Alpha- und Beta-Parameter festgelegt.
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- Für Poisson-verteilte Variablen wurden die Prozentsätze als λ-Werte interpretiert.
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- **Analyse der Ergebnisse:** Beobachtung von Mittelwert und Varianz für jede Variable über eine Reihe von Durchläufen.
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## **3. Wendungen, Irrungen und Lösungen**
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- **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.
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- **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.
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## **4. Besonderheiten**
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- **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.
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## **5. Analyse des Entwicklungsprozesses**
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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.
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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.
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**Ende des Berichts**
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**Bericht zur Nachvollziehbarkeit der Erkenntnisgewinnung im Kontext der Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern**
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**Verfasser:** Jochen Hanisch-Johannsen
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**Zeitraum:** 01.01.2024 bis 02.01.2024
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## **1. Gewonnene Erkenntnisse:**
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- **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.
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- **Bedeutung der Vorbildung**: Viele Auszubildende zum Notfallsanitäter haben bereits eine Qualifikation als Rettungssanitäter, was das Anfangskompetenzniveau beeinflusst.
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- **Gesetzliche Anforderungen**: Der § 4 NotSanG stellt spezifische Anforderungen an die Ausbildung, die fachliche, personale, soziale und methodische Kompetenzen umfassen.
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- **Diskrepanz zwischen Gesetz und Praxis**: Die Masterarbeit weist auf Diskrepanzen zwischen den gesetzlichen Zielen und der tatsächlichen Ausbildungspraxis hin.
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## **2. Schritte zur Erkenntnisgewinnung:**
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**Definition der Kompetenzentwicklung für HRT**: Erörterung der Bedeutung der Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams, insbesondere für Notfallsanitäter.
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**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.
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**Identifikation relevanter Erkenntnisse aus der Masterarbeit**: Analyse von Abschnitten der Masterarbeit zur Identifikation relevanter Informationen, die für die Simulation genutzt werden können.
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**Vergleich mit dem Ausbildungsziel gemäß § 4 NotSanG**: Abgleich der Forschungsergebnisse mit den gesetzlichen Anforderungen, um die Übereinstimmung und relevante Diskrepanzen festzustellen.
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## **3. Wendungen, Irrungen und Lösungen:**
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- **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.
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## **4. Besonderheiten:**
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- **Vielfalt der Kompetenzbereiche**: Die Komplexität der Kompetenzbereiche, die in der Notfallsanitäterausbildung abgedeckt werden müssen, ist besonders hervorzuheben.
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- **Differenzierung der Ausbildungsniveaus**: Die unterschiedlichen Ausbildungsniveaus der Teilnehmer, insbesondere der Unterschied zwischen Rettungssanitätern und Notfallsanitätern, stellen eine wichtige Variable in der Simulation dar.
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## **5. Analyse des Entwicklungsprozesses:**
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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.
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**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.
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Bericht zur Entwicklung einer Monte Carlo Simulation für die Ausbildung von Notfallsanitätern
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Erstellt von Jochen Hanisch-Johannsen
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Zeitraum: 01.01.2024 bis 02.01.2024
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## **1. Gewonnene Erkenntnisse**
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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:
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- Die Notwendigkeit, ein breites Spektrum an Kompetenzen zu berücksichtigen, einschließlich fachlicher, personaler, sozialer und methodischer Fähigkeiten.
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- Die Bedeutung von individueller Lerngeschwindigkeit, emotionaler Stabilität, Motivation, Teamarbeitsfähigkeit, Empathie und anderen Schlüsselkompetenzen.
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- Die Anwendung von verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Normalverteilung, Beta-Verteilung, Poisson-Verteilung) zur realistischen Abbildung dieser Kompetenzen in einer Monte Carlo Simulation.
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## **2. Gemachte Schritte und Abfolge**
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- **Initialer Dialog**: Diskussion der Monte Carlo Simulation und der Poisson-Verteilung.
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- **Erweiterung des Kontextes**: Einbeziehung des NotSanG und Anpassung der Simulation.
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- **Detaillierte Analyse**: Definition spezifischer Kompetenzen und Auswahl passender Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
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- **Strukturierung der Vorgehensweise**: Entwicklung eines strukturierten Prompts für die Simulation.
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## **3. Wendungen, Irrungen und Lösungen**
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- **Missverständnis bezüglich der Verteilungen**: Anfangs wurden nicht alle relevanten Verteilungen berücksichtigt. Dies wurde später korrigiert, indem die Poisson-Verteilung für unerwartete Ereignisse hinzugefügt wurde.
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- **Anpassung an den rechtlichen Rahmen**: Die Integration der Anforderungen des NotSanG führte zu einer umfassenderen und realistischeren Abbildung der Kompetenzen.
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## **4. Besonderheiten**
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- **Flexibilität der Simulation**: Die Anpassungsfähigkeit der Simulation an die spezifischen Anforderungen des Notfallsanitäterberufs ist bemerkenswert. Sie bietet eine realistische Modellierung der Kompetenzentwicklung.
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## **5. Analyse des Entwicklungsprozesses**
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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.
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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.
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**Detaillierter Bericht zur Nachvollziehbarkeit des Erkenntnisgewinns**
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Von Jochen Hanisch-Johannsen
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Zeitraum: 01.01.2024 bis 02.01.2024
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**Erkenntnisse:**
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- **Relevanz von Wechselwirkungen**: Die Bedeutung der Interaktionen zwischen verschiedenen Kompetenzvariablen wurde deutlich.
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- **Bedeutung der Anpassung an gesetzliche Anforderungen**: Notwendigkeit, die Simulation gemäß § 4 NotSanG anzupassen.
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- **Wichtigkeit der Einbeziehung spezifischer Kompetenzen**: Einbeziehung von Variablen wie ASMV (Anwendung standardisierter medizinischer Verfahren) und BPSU (Berücksichtigung persönlicher und situativer Umstände).
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**Schritte im Prozess:**
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- **Identifikation der Variablen**: Basierend auf früheren Arbeiten und Diskussionen wurden relevante Variablen wie ILG, SRSK, ESS, MEB, AWSA, PLE, KTF, EPB und KKF identifiziert.
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- **Analyse der Variablen und Wechselwirkungen**: Diskussion über die internen Konsistenzen und Beziehungen zwischen den Variablen.
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- **Anpassung der Variablen**: Aufnahme neuer Variablen (ASMV, BPSU) und Anpassung bestehender Variablen aufgrund der Erkenntnisse aus der Masterarbeit und § 4 NotSanG.
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- **Überarbeitung der Wechselwirkungen**: Anpassung der Wechselwirkungen zwischen den Variablen entsprechend den neuen Erkenntnissen.
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**Wendungen, Irrungen und Lösungen:**
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- **Missverständnisse bei der Abkürzung "UNE"**: Die ursprüngliche Abkürzung "UNE" für "unerwartete Ereignisse" wurde aufgrund von Verwechslungsgefahr geändert.
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- **Lösung**: Auswahl einer alternativen Abkürzung ohne Konflikte.
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**Besonderheiten:**
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- **Anpassungsfähigkeit des Modells**: Die Fähigkeit, das Modell an neue Erkenntnisse und Anforderungen anzupassen, war auffällig und zeigte die Flexibilität des Ansatzes.
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**Analyse des Entwicklungsprozesses:**
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- **Iterative Entwicklung**: Der Prozess zeigte eine iterative Natur, wobei Erkenntnisse aus der Diskussion und Analyse zu Anpassungen des Modells führten.
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- **Einbeziehung von Expertenwissen**: Die Integration von Informationen aus einer Masterarbeit und gesetzlichen Vorgaben stellte sicher, dass das Modell praxis- und realitätsnah gestaltet wurde.
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- **Flexibilität und Anpassungsfähigkeit**: Die Fähigkeit, das Modell aufgrund neuer Erkenntnisse oder veränderter Anforderungen anzupassen, war entscheidend für die Entwicklung eines aussagekräftigen und nützlichen Simulationstools.
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- **Kollaborativer Ansatz**: Die gemeinsame Analyse und Diskussion trugen wesentlich zur Qualität und Tiefe des Modells bei.
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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.
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**Bericht zur Entwicklung des Prompts für die Monte Carlo Simulation zur Kompetenzentwicklung in High Responsibility Teams (HRT) für Notfallsanitäter**
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Erstellt von: Jochen Hanisch-Johannsen
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Zeitraum: 01.01.2024 bis 02.01.2024
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**1. Gewonnene Erkenntnisse:**
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Die Entwicklung des Simulationsprompts zielte darauf ab, eine realistische und detaillierte Darstellung der Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern in HRT zu modellieren. Schlüsselerkenntnisse umfassen:
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- Die Bedeutung einer präzisen Kompetenzdefinition und der spezifischen Charakteristika von HRT.
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- Die Notwendigkeit, spezifische Beobachtungen und Dynamiken der Kompetenzentwicklung während der Ausbildung zu integrieren.
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- Die Wichtigkeit, die Simulation anhand verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu modellieren, um unterschiedliche Kompetenzbereiche realistisch abzubilden.
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- Die Relevanz von Feedback-Schleifen und dynamischen Anpassungen im Laufe der Ausbildung.
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**2. Schritte im Entwicklungsprozess:**
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- **Initiale Problemstellung**: Der Prozess begann mit der Definition des Ziels der Simulation und der Identifizierung der relevanten HRT-Kompetenzen.
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- **Prompt-Erstellung**: Basierend auf der initialen Problemstellung wurde ein erster Entwurf des Prompts entwickelt, der die Grundstruktur für die Simulation festlegte.
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- **Integration spezifischer Beobachtungen**: Auf Grundlage von persönlichen Beobachtungen wurden dynamische Faktoren wie Verzögerungen im Verständnis der Didaktik und Motivationsänderungen in den Prompt eingearbeitet.
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- **Anpassung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen**: Verschiedene Wahrscheinlichkeitsverteilungen wurden ausgewählt und beschrieben, um unterschiedliche Kompetenzbereiche zu modellieren.
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- **Einbeziehung der Zeitachse**: Die Simulation wurde um eine monatliche Durchführung und quartalsweise Darstellung der Ergebnisse erweitert.
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- **Feedback-Schleifen**: Dynamische Anpassungen und Feedback-Schleifen wurden integriert, um die Simulation realitätsnäher zu gestalten.
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**3. Wendungen, Irrungen und Lösungen:**
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- **Wendungen**: Die Einsicht, dass die Didaktik der Ausbildung eine wesentliche Rolle in der Kompetenzentwicklung spielt, war eine wichtige Wendung.
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- **Irrungen**: Anfänglich wurde die Bedeutung des Verständnisses der Didaktik für die Kompetenzentwicklung unterschätzt.
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- **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.
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**4. Besonderheiten:**
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- **Beobachtungen als zentraler Einflussfaktor**: Die Einbeziehung persönlicher Beobachtungen hat sich als entscheidend für die Realitätsnähe der Simulation herausgestellt.
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- **Dynamische Anpassung**: Die Fähigkeit der Simulation, sich dynamisch an die Entwicklungen der Auszubildenden anzupassen, ist eine bemerkenswerte Besonderheit.
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**5. Analyse des Entwicklungsprozesses:**
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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.
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## **Detaillierter Bericht zur Entwicklung der Simulierten Kompetenzentwicklungsreferenz (SKER) durch Jochen Hanisch-Johannsen**
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1. Gewonnene Erkenntnisse
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- **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.
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- **Phasen der Kompetenzentwicklung**: Die SKER zeigt verschiedene Phasen wie Anfangsstagnation, Verfestigung der Kompetenzen, Plateauphasen und Steigerungsphasen.
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- **Einflussfaktoren**: Persönliche Ereignisse und Kontextfaktoren wie Ausbildungsqualität beeinflussen die Kompetenzentwicklung signifikant.
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- **Nutzung für Bildung und Personalentwicklung**: Die SKER kann als Planungsinstrument für die Ausbildung und zur Personalentwicklung genutzt werden.
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2. Schritte im Prozess
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- **Initiierung**: Festlegung des Ziels, eine SKER für die Ausbildung zum Notfallsanitäter zu entwickeln.
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- **Monte Carlo-Simulation**: Durchführung einer Simulation unter Berücksichtigung verschiedener Parameter und Einflussfaktoren.
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- **Datenanalyse**: Erstellung einer durchschnittlichen Gesamtkurve aus den Simulationsergebnissen.
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- **Spline-Interpolation**: Anwendung zur Glättung der durchschnittlichen Gesamtkurve.
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- **Visualisierung der SKER**: Erstellung von Grafiken zur Darstellung der SKER und ihres Integrals.
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3. Wendungen, Irrungen und deren Lösungen
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- **ZEK in der Visualisierung**: Anfängliche Schwierigkeiten bei der korrekten Darstellung der Zeitachse in den Grafiken.
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- **Lösung**: Anpassung der Zeitachse und Neuerstellung der Grafiken.
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- **Interpretation der Daten**: Herausforderungen bei der Deutung der Simulationsresultate im Kontext realer Ausbildungsszenarien.
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- **Lösung**: Diskussion und Reflexion über die Bedeutung der Ergebnisse.
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4. Besonderheiten
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- **Realitätsnähe der Simulation**: Die Simulation reflektierte realistisch die Komplexität und Variabilität der Kompetenzentwicklung.
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- **Einfluss persönlicher Ereignisse**: Die signifikante Rolle individueller Ereignisse in der Kompetenzentwicklung wurde deutlich.
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5. Analyse des Entwicklungsprozesses
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- **Methodik**: Der Prozess kombinierte quantitative Simulationsmethoden mit qualitativer Dateninterpretation, was eine umfassende Sicht auf die Kompetenzentwicklung ermöglichte.
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- **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.
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- **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.
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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.
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**Detaillierter Bericht zur Nachvollziehbarkeit der Forschungserkenntnisse**
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**Projekt:** Integration Persönlicher Ereignisse in die Kompetenzentwicklung mittels Monte-Carlo-Simulation
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**Bearbeiter:** Jochen Hanisch-Johannsen
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**Zeitraum:** 01.01.2024 bis 02.01.2024
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## **1. Gewonnene Erkenntnisse**
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- **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.
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- **Quantitative Einschätzung der PE:** Entwicklung einer geschätzten prozentualen Verteilung der PEs basierend auf Beobachtungen und Annahmen.
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- **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.
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## **2. Schritte zur Erkenntnisgewinnung**
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**Definition und Kategorisierung der PE:** Festlegung von sechs Hauptkategorien der PE und ihrer Relevanz für die Kompetenzentwicklung.
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**Festlegung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen:** Auf Basis von Beobachtungen und Annahmen wurde eine prozentuale Verteilung der PEs über einen Zeitraum von sechs Jahren erstellt.
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**Modellierung der Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung:** Bewertung des potenziellen Einflusses jeder PE-Kategorie.
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**Vorbereitung der Simulationsparameter:** Festlegung der Anzahl der Simulationsläufe und der Anfangskompetenzniveaus.
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**Durchführung der Simulation:** Planung der Generierung von Zufallsereignissen und der Berechnung ihrer Auswirkungen.
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**Analyse und Interpretation der Ergebnisse:** Konzeption der Auswertung der Simulationsergebnisse und deren Visualisierung.
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## **3. Wendungen, Irrungen und ZEK**
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- **Unspezifische Beschreibungen:** Herausforderung bei der Umwandlung qualitativer, unspezifischer Beobachtungen in quantitative Daten. Gelöst durch Annahmen und interpretative Umwandlung.
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- **Komplexität der Modellierung:** Die Komplexität bei der Integration verschiedener PE in die Simulation. Gelöst durch eine schrittweise Herangehensweise und klare Definition der Auswirkungsmodelle.
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## **4. Besonderheiten**
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- **Interdisziplinäre Herangehensweise:** Die Kombination von sozialwissenschaftlichen Erkenntnissen mit quantitativen Simulationsmethoden.
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- **Adaptivität des Modells:** Die Flexibilität des Modells, um sich neuen Erkenntnissen und Daten anzupassen.
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## **5. Analyse des Entwicklungsprozesses**
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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.
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**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.
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## Darstellung der Beiträge im Forschungsprozess
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Beiträge von Jochen Hanisch-Johannsen
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• Initiale Idee und Konzept: Die Grundidee, persönliche Ereignisse (PE) und deren Einfluss auf die Kompetenzentwicklung von Notfallsanitätern in Ausbildung zu untersuchen, stammt von Ihnen.
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• 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.
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• 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.
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• Spezifische Anforderungen und Rahmenbedingungen: Die Festlegung der spezifischen Anforderungen für die Simulation und die Definition des Untersuchungsrahmens basierten auf Ihren Vorgaben und Ihrem Fachwissen.
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Beiträge von ChatGPT
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• 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.
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• Quantitative Schätzungen: Die Umwandlung Ihrer qualitativen Beschreibungen in quantitative Schätzungen und prozentuale Verteilungen für die Simulation wurde von mir vorgenommen.
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• Modellierung für die Monte-Carlo-Simulation: Ich habe Vorschläge zur Modellierung der Auswirkungen der PE auf die Kompetenzentwicklung und zur Gestaltung der Simulationsparameter gemacht.
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• Analyse- und Berichtsvorschläge: Ich habe Vorschläge für die Analyse der Simulationsergebnisse und die Erstellung von Berichten und Protokollen geliefert.
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• Lösungsansätze für Herausforderungen: Bei der Identifizierung und Lösung von Herausforderungen, wie der Umwandlung unspezifischer Beschreibungen in quantitative Daten, habe ich Unterstützung geboten.
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Zusammenarbeit
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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.
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