Zusammenfassung
Im Zentrum des Beitrags steht die Bedeutung und Prognosekraft dynamischer Problemlösekompetenz (DPK) für das Kriterium der technischen Problemlöseleistung. Als weitere Prädiktoren wurden in der Untersuchung fluide Intelligenz und technisches Fachwissen berücksichtigt. Die Integration fluider Intelligenz ermöglichte auch eine Untersuchung der Frage, ob sich DKP von fluider Intelligenz unterscheiden lässt. Die auf einer Kfz-Mechatroniker- und Elektronikerstichprobe (n = 129, n = 88) basierenden Analysen belegten die empirische Eigenständigkeit der DKP gegenüber fluider Intelligenz. In der Elektronikerstichprobe erklärte DKP die technische Problemlöseleistung am besten, wobei fluide Intelligenz darüber hinaus inkrementelle Validität zeigte. Bei den Kfz-Mechatronikern korrelierte nur fluide Intelligenz mit dem Kriterium, allerdings schwach. Wurde Fachwissen einbezogen, verschwand sowohl die Bedeutung der DKP als auch fluider Intelligenz. Allerdings übte bei den Elektronikern fluide Intelligenz einen über Wissen vermittelten indirekten Einfluss auf das Kriterium aus. Die nicht ganz eindeutige Befundlage, stichprobenspezifische Unterschiede sowie theoretische Ansätze zur Erklärung der beobachteten Effekte werden diskutiert.
Abstract
This article is about the importance and validity of dynamic problem solving (DPS) in predicting technical problem solving performances. In addition to DPS, fluid intelligence and technical knowledge were included in the study. Assessing DPS and fluid intelligence simultaneously also allowed for testing the empirical distinction between both constructs. Results are based on data of a sample of car mechatronics (n = 129) and electronics technicians (n = 88) and showed that DPS and fluid intelligence were empirically separable. In the first sample (electronics technicians) DPS explained technical problem solving performance best, although fluid intelligence showed incremental validity too. In the second sample (car mechatronics) fluid intelligence was weakly related to the criterion whereas DPS was not at all. When technical knowledge was added to the prediction, both DPS and fluid intelligence did not predict technical problem solving performance. However, in the sample of the electronics technicians fluid intelligence indirectly affected the criterion through technical knowledge. A discussion of the somewhat contradictory results, the different results patterns in the two samples and a theoretical explanation of the results are provided.
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Notes
Diese Veröffentlichung wurde ermöglicht durch Sachbeihilfen der Deutschen Forschungsgemeinschaft (Kennz.: DFG Ni 606/6-1 & Fu 173/14-1) im Schwerpunktprogramm „Kompetenzmodelle zur Erfassung individueller Lernergebnisse und zur Bilanzierung von Bildungsprozessen“ (SPP 1293).
Da technische Problemlöseleistungen bei den Kfz-Mechatronikern mit einem Multi-Matrix-Design erhoben wurden und dadurch blockweise fehlende Werte auftreten, werden aus Gründen einer besseren Vergleichbarkeit die abhängigen Variablen in beiden Berufen manifest modelliert. Denkbar wäre ebenfalls, die bei den Kfz-Mechatronikern fehlenden Werte anhandMultipler Imputation zu ersetzen (vgl. Lüdtke et al.2007) und daran anschließende die abhängigen Variablen in beiden Berufen latent zu modellieren. Aufgrund der geringen Fallzahlen und einem größeren Anteil fehlender Werte (ca. 60 %) scheint der hier eingeschlagene Wert angemessener (vgl. ebd.). Dafür spricht auch, dass die Befundlage zur untersuchten Fragestellung gegenwärtig sehr dünn ist und mögliche, mitMultipler Imputation verbundene Effekte kaum beurteilt werden können.
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Abele, S., Greiff, S., Gschwendtner, T. et al. Dynamische Problemlösekompetenz. Z Erziehungswiss 15, 363–391 (2012). https://doi.org/10.1007/s11618-012-0277-9
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