Initialversion: Forschungsprojekte 'HRT meets' und 'Grundsymbole' integriert
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# Anleitung: LimeSurvey
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## Ziel
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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:
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- Strukturelle Kopplung (x)
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- Kommunikationsdichte (y)
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- Entwicklungspotenzial (z)
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## 1. Vorbereitung des Fragebogens
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### Fragegruppen
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Erstelle eine Fragegruppe mit dem Titel:
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**Systemische Einschätzung Notfallteam**
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### Fragen
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Lege folgende Fragen an:
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1. **Strukturelle Kopplung**
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Fragetext: „Wie klar und verbindlich waren die Rollen und Zuständigkeiten im Team geregelt?“
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Fragetyp: Numerisch (Ganzzahl)
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Skala: 0–10
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Pflichtfeld: Ja
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2. **Kommunikationsdichte**
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Fragetext: „Wie intensiv und kontinuierlich wurde im Team kommuniziert?“
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Fragetyp: Numerisch (Ganzzahl)
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Skala: 0–10
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Pflichtfeld: Ja
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3. **Entwicklungspotenzial**
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Fragetext: „Wie offen war das Team für situatives Lernen und Anpassung?“
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Fragetyp: Numerisch (Ganzzahl)
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Skala: 0–10
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Pflichtfeld: Ja
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### Hinweise zur Skalierung
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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.
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## 2. Durchführung der Erhebung
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- Befragung im Anschluss an reale Einsätze, Simulationen oder Teambesprechungen
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- Optional: Einzelbefragung pro Teammitglied oder aggregierte Einschätzung durch eine Beobachterin oder einen Beobachter
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- Die Umfrage kann anonym oder personenbezogen erfolgen, je nach Datenschutzkontext
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## 3. Export der Ergebnisse
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- Format: CSV oder XLSX (bevorzugt)
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- Exportierte Spalten: je eine Spalte für strukturelle Kopplung, Kommunikationsdichte und Entwicklungspotenzial
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- Optional: Zusatzspalten für Datum, Team-ID, Kontextbeschreibung
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## 4. Import in das Modell
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Die numerischen Werte werden in Python wie folgt normiert:
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```python
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import pandas as pd
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df = pd.read_csv("ergebnisse.csv")
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x = df["struktur"].to_numpy() / 10
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y = df["kommunikation"].to_numpy() / 10
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z = df["entwicklung"].to_numpy() / 10
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```
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Diese Werte können dann direkt in das Systemintelligenz-Modell zur Visualisierung und Analyse überführt werden.
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## 5. Weiterführende Schritte
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- Integration in Simulationsdesigns
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- Vergleich mehrerer Teams oder Zeitpunkte
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- Visualisierung systemischer Stabilität über S(c)
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## Hinweis
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Diese Methode basiert auf einem konzeptionellen Modell und eignet sich für explorative, reflexive und wissenschaftlich fundierte Analysen systemischer Teamkonfigurationen.
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# 🧭 Systemische Beobachtung: z.B. Notfallteam
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## 🧩 Teamstruktur (normiert auf Skala 0–1)
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| Dimension | Beschreibung | Wert |
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|------------------------------|------------------------------------------------------------------------------|------|
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| **Strukturelle Kopplung (x)** | Klarheit und Verbindlichkeit der Rollenverteilung im Team | |
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| **Kommunikationsdichte (y)** | Interaktionshäufigkeit und -intensität (z. B. pro Minute, verbal/nonverbal) | |
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| **Entwicklungspotenzial (z)**| Offenheit für Lernen, Reflexion und situative Weiterentwicklung | |
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## 👥 Einzelperspektiven (optional)
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| Teammitglied | Rollenklärung x | Interaktion y | Entwicklung z |
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|--------------|------------------|----------------|----------------|
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| A | | | |
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| B | | | |
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| C | | | |
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## 🧠 Beobachtungsnotizen
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### ✴ Auffällige Dynamiken oder Muster
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- …
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### ⚖ Stabilitäts- oder Destabilisierungsphasen
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- …
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### 🔄 Emergenz-Phänomene (Selbstorganisation, plötzliche Umstrukturierung o. Ä.)
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- …
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## 🧮 Datenexport (für Modellinput)
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```python
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x = np.array([/* x-Werte */])
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y = np.array([/* y-Werte */])
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z = np.array([/* z-Werte */])
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```
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## 📌 Quelle / Kontext
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- **📍 Einsatz / Simulation**: `___________________________`
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- **📅 Datum / Uhrzeit**: `___________________________`
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- **🧑💼 Beobachter/in**: `___________________________`
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- **📝 Methode**: `Beobachtung / Interview / Nachbesprechung / Logdaten`
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## 📊 Datenerhebung
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### 🎯 Ziel der Erhebung
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Erfassung systemisch relevanter Zustände in einem Notfallteam zur Modellierung von:
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- struktureller Kopplung \( x \)
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- Kommunikationsdichte \( y \)
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- Entwicklungspotenzial \( z \)
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### 🧾 Erhebungsart
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- [ ] Strukturierte Beobachtung
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- [ ] Interviewbasierte Selbsteinschätzung
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- [ ] Fremdeinschätzung durch Beobachter/in
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- [ ] Logdaten / Sensorsysteme
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- [ ] Kombination / Mixed Methods
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### 🔁 Erhebungszeitpunkte
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- [ ] einmalig (z. B. retrospektiv)
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- [ ] mehrfach (z. B. Einsatzphasen, Schichten)
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- [ ] kontinuierlich (Monitoring)
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### 👥 Beobachtungseinheiten
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- [ ] Teamaggregat (1 Datensatz für das gesamte Team)
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- [ ] Pro Teammitglied (individuelle Einschätzungen)
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- [ ] Pro Phase / Ereignisabschnitt
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### 📐 Skalierung der Variablen
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Alle Skalen werden **im Feld auf einer Skala von 0 bis 10 erhoben**
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→ **Im Modell werden die Werte durch `10` geteilt**, um eine Normierung auf \([0.0 – 1.0]\) zu erreichen.
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| Variable | Beschreibung | Skala im Feld | Modellwert |
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|----------|--------------|----------------|-------------|
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| \( x \) | Strukturelle Kopplung (Formalisierung, Rollenklarheit) | 0–10 | \( x_{\text{norm}} = x/10 \) |
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| \( y \) | Kommunikationsdichte (Häufigkeit, Fluss, Redundanz) | 0–10 | \( y_{\text{norm}} = y/10 \) |
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| \( z \) | Entwicklungspotenzial (Lern-, Reflexions- oder Anpassungsfähigkeit) | 0–10 | \( z_{\text{norm}} = z/10 \) |
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> 🧠 **Hinweis**: Diese Anpassung erlaubt eine intuitivere Einschätzung im Feld (z. B. durch Skalenanker), während das Modell weiterhin auf normierten Werten basiert.
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