Wie unterscheidet sich das Verhalten von Leistungsgruppen während der Bearbeitung
von kaufmännischen Problemlöseszenarien?
Relevanz & Erkenntnisinteresse
Problemlösekompetenz gilt als Schlüsselkompetenz im 21. Jahrhundert (Autor et al.,
2003; Frey & Osborne, 2017) und muss in der Berufsausbildung verstärkt gefördert
werden. Diese Studie soll Verhaltensmuster verschiedener Leistungsniveaus bei der
Bearbeitung eines kaufmännischen Problemlöseszenarios aufzeigen und Implikationen
zur Stärkung der Problemlösekompetenz ableiten. -
Theorie:
Als Grundlage zur Erklärung des Wechselspiels zwischen Augenbewegung und
Verständnis dient die Eye-Mind Assumption nach Just & Carpenter (1980). Eine
Auswertung der Gesichtszüge und automatische Erkennung von Emotionen erfolgt in
Anlehnung an die Klassifizierung nach Ekman - Facial Action Coding System (FACS)
(1993; 1976).
Untersuchungsdesign
Analysen von Augenbewegungen („Eye-Tracking“) und emotionaler Gesichtszüge
(„facial expression recognition“) sind moderne Zugänge zur Beobachtung des
Lernverhaltens im Prozesses („online“) (Orquin et al., 2019; Was et al., 2016). Unsere
Software ermöglicht die Arbeit mit typischen Büroanwendungen (u.a. Mail,
Tabellenkalkulation, ERP-System) in ca. 30-minütigen Szenarien eines authentischen
Modellunternehmens. Zur Datenerhebung nutzen wir einen Gazepoint GP3 HD EyeJahrestagung der Sektion Berufs- und Wirtschaftspädagogik der
Deutschen Gesellschaft für Erziehungswissenschaft (9. bis zum 11. September 2020).
Tracker (150 Hz) und zur Auswertung einen Algorithmus zur Erkennung von Emotionen
(AFFDEX) sowie Eye-Tracking Software und die Statistiksoftware R. -
Ergebnisse:
Wir erwarten einen Zusammenhang zwischen Problemlösekompetenz und
strategischen Augenbewegungen (Tsai et al., 2012), sowie zwischen emotionalem
Befinden und Problemlösestrategien (Spering et al., 2005). -
Relevante Implikationen:
Verhaltensdaten zum Problemlöseprozess zeigen Muster auf, die es erlauben
Interventionen zu planen und die Problemlösekompetenz zu fördern.
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