forschungsprojekte/Systemische Kompetenzentwicklung HRT/SKER Die persönlichen Ereignisse.md

#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.