80 lines
2.6 KiB
Markdown
80 lines
2.6 KiB
Markdown
# 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.
|
||
|