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Detaillierter Bericht zur Entwicklung der Simulierten Kompetenzentwicklungsreferenz (SKER) durch Jochen Hanisch-Johannsen
- 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.
- 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.
- Wendungen, Irrungen und deren Lösungen
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- 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.
- 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.
- 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.