Die Bedeutung graphischer Repräsentationen für den Umgang mit einem komplexen dynamischen Problem. Eine Trainingsstudie.

Inhaltsverzeichnis

1. EINLEITUNG

2. THEORETISCHER RAHMEN
2.1 Systemtheorie
2.1.1 Der Systembegriff
2.1.2 Zentrale Funktionsprinzipien von Systemen
2.2 Ansätze zum „Systemischen Denken“
2.2.1 Systemisches Denken nach Ossimitz
2.2.2 Ökologisches Denken nach Lecher
2.2.3 Ansätze zur Erfassung von systemischem Denken
2.3 Die Bedeutung graphischer Repräsentationen für systemisches Denken
2.3.1 Das Repräsentationsmedium Wirkungsdiagramm
2.3.2 Die didaktische Anwendung
2.4 Komplexes Problemlösen und systemgerechtes Handeln
2.4.1 Der Ansatz nach Dörner
2.4.2 Leistungsmaße in computersimulierten Systemen
2.4.3 Domänenspezifisches Vorwissen
2.4.4 Intelligenz
2.5 Studien zur Trainierbarkeit systemischen Denkens und Handelns
2.5.1 Trainierbarkeit komplexen Problemlösens
2.5.2 Trainierbarkeit systemischen Denkens
2.6 Fragestellung und Annahmen

3. METHODISCHES VORGEHEN
3.1 Die experimentelle Manipulation
3.1.1 Theoretische Fundierung des Unterrichts
3.1.2 Beschreibung des Unterrichts
3.2. Operationa lisierung der abhängigen Variablen
3.2.1 Beschreibung der Simulation
3.2.2 Die Leistungsmaße
Exkurs: Konstruktion eines simulationsspezifischen Wissenserwerbstests
3.3 Prüfung der Manipulation
3.4 Operationalisierung der Kontrollvariablen
3.4.1 Domänenspezifisches Vorwissen
Exkurs: Zur Konstruktion eines domänenspezifischen Vorwissenstest
3.4.2 Intelligenz
3.4.3 Erfahrungen mit Computerspielen
3.5 Die Hypothese
3.6 Design
3.7 Datenerhebung
3.7.1 Stichprobe
3.7.2 Rahmenbedingungen
3.7.3 Versuchsablauf

4. ERGEBNISSE
4.1 Deskriptive Statistik
4.1.1 Beschreibung der Stichprobe
4.1.2 Die abhängigen Variablen
4.1.3 Prüfung der Manipulation
4.1.4 Kontrollvariablen
4.2 Multivariater Test der Hypothese
4.3 Hypothesengenerierende Analysen
4.3.1 Gruppenspezifische Analyse der Kontrollvariablen
4.3.2 Einfluss der Vorerfahrung mit Wirkungsdiagrammen
4.3.3 Analyse des Explorationsverhaltens
4.3.4 Analyse der Extremgruppen

5. DISKUSSION

6. LITERATURVERZEICHNIS

ANHANG

„ ... ein Akteur in einer komplexen Handlungssituation (gleicht) einem Schachspieler, der mit einem Schachspiel spielen muss, welches sehr viele (etwa: einige Dutzend) Figuren aufweist, die mit Gummifäden aneinander hängen, so dass es ihm unmöglich ist, nur eine Figur zu bewegen. Außerdem bewegen sich seine und des Gegners Figuren auch von allein, nach Regeln, die er nicht genau kennt oderüber die er falsche Annahmen hat. Und obendrein befindet sich ein Teil der eigenen und der fremden Figuren im Nebel und ist nicht oder nur ungenau zu erkennen. “ (Dörner, 1989, S. 66)

1. Einleitung

Dieses Zitat von Dietrich Dörner, zu finden in seinem Buch „Die Logik des Misslingens - Strategisches Denken in komplexen Situationen“ (Dörner, 1989), beschreibt sehr eindrucksvoll die hohen Anforderungen, denen sich ein Mensch in komplexen Handlungssituationen gegenübersieht. Der von Dörner beschriebene Akteur ist durch die vielen voneinander abhängigen Merkmale der Situation (Komplexität) mit einem äußerst schwierigem Schachspiel konfrontiert. Unter derartigen Bedingungen, gespielt mit einem unberechenbaren Gegner, erscheint ein Gewinn nicht möglich. Vielleicht lassen sich nicht einmal einige geplante strategische Spielzüge vollziehen. Muss sich dieser Akteur aber überhaupt auf ein solch kompliziertes, weil komplexes Spiel einlassen?

Für Dörner ist dieser Akteur einerseits eine Versuchsperson, die komplexe Handlungssituation eine von Dörners Computersimulationen wie „Tanaland“ oder „Lohhausen“, die Teilnahme an seinen Versuchen bzw. die Konfrontation mit dem Schachspiel natürlich freiwillig. Unter einer weiteren Perspektive sieht Dörner diesen Akteur aber ebenso als einen Ingenieur des Kernkraftwerks Tschernobyl, der sich aufgrund seines Berufs mit komplexen Situationen auseinandersetzen muss. Dieser Ingenieur hat das Steuern eines Kernreaktors (hier die komplexe Situation) offenbar unterschätzt und war somit maßgeblich an der Katastrophe von Tschernobyl im April 1986 beteiligt.

Die Verbindung zwischen Simulation und Realität kennzeichnet Dörners Ansatz zum komplexen Problemlösen. Mit dem Ziel der Analyse des menschlichen Umgangs mit Komplexität dienen Dörners Computersimulationen (für seine Ver- suchspersonen komplexe Probleme) der Abbildung von komplexen Realitäts- bereichen. Obwohl dieser Transfer von der Simulation in die Realität natürlich nicht uneingeschränkt vollzogen werden kann und auch kritisch zu betrachten ist, konnte Dörner Parallelen zwischen den Fehlern seiner Versuchspersonen und denen der russischen Ingenieure aufzeigen: beide haben „Schwierigkeiten beim Umgang mit der Zeit, Schwierigkeiten bei der Einschätzung exponentieller Ent- wicklungen, Schwierigkeiten beim Umgang mit Neben- und Fernwirkungen, also die Tendenz zu einem isolierenden Ursache- Wirkungsdenken.“ (Dörner, 1989, S.57)

Als Fazit lässt sich also festhalten, dass es Menschen nicht leicht fällt, mit komplexen Handlungssituationen umzugehen. Es stellt sich allerdings die Frage, ob diese Fähigkeit außerhalb von Dörners Simulationen überhaupt eine bedeutende Rolle spielt? Oder anders gefragt, wo finden sich komplexe Handlungssituationen in der Realität (abgesehen von dem Steuern eines Kernreaktors)?

Je nach Weite der eigenen Perspektive lässt sich im Grunde genommen jegliche Situation als komplex begreifen, je nachdem, auf wie viele Variablen sich eine Person bei der Handlungsentscheidung einlassen möchte. Mit anderen Worten, jegliche Situation lässt sich unter einer systemischen Perspektive betrachten, unter der die Prinzipien der Systemtheorie wie bspw. Komplexität, Rückkopplung oder auch die Bedeutung langfristiger Wirkungen Berücksichtigung finden. Eine Entscheidung, die der Situation angemessen ist, lässt sich jedoch meist nur dann treffen, wenn der Entscheidungsgegenstand als System verstanden wird. Eine Reihe von Beispielen liefert der menschliche Umgang mit biologischen Systemen bzw. Ökosystemen. Obwohl der Systemcharakter hier außer Frage stehen dürfte, ist offensichtlich, dass sich viele Umweltprobleme als das Ergebnis isolierender, kurzfristiger Handlungs- und Planungsprozesse in Bezug auf ökologische Systeme auszeichnen. Für ein system- bzw. umweltgerechtes Planen und Handeln ist also eine systemische Sichtweise erforderlich.

Die Forderung nach einer neuen, ganzheitlichen Denkweise bzw. einer systemi- schen Perspektive ist in vielen gesellschaftlichen Bereichen zu hören, nicht nur im Umwelt- und Naturschutz. Der Soziologe Beck (1997) begründet bspw. die Not- wendigkeit einer ganzheitlichen Perspektive durch die Globalisierung von Auswir- kungen von (Umwelt-) Risiken im Wandel der Gesellschaft von der Industrie- zur Risikogesellschaft. Durch die qualitative Veränderung von Risiken, die nicht länger ausschließlich das Land betreffen, in dem sie „produziert“ wurden (z. B. nukleare Strahlung oder Klimaveränderungen), gewinnt längerfristiges, ganzheitliches Denken und Planen an gesellschaftlicher Bedeutung. Ulrich und Probst (1991) verweisen auf die Notwendigkeit einer neuen Denkweise nicht allein aufgrund der „großen Probleme der Menschheit“ wie z. B. Zerstörung der natürlichen Lebens- grundlagen. Auch im Hinblick auf alltägliche Problemlösungsprozesse spielt die Übernahme einer ganzheitlichen bzw. systemischen Perspektive eine große Rolle. Wer hat es nicht schon einmal erlebt, dass ein bestimmter Lösungsweg eines Problems sich in seinem Ergebnis als nicht realisierbar oder nachteilig erwiesen hat, mit Konsequenzen, die nicht beabsichtigt waren bzw. nicht vorhergesehen wurden. Um ein Beispiel aus der Domäne von Ulrich und Probst zu verwenden: Welche Führungskraft würde sich nicht einmal wünschen, eine (langfristig erfolgreiche) Entscheidung treffen zu können, in der Bedürfnisse der Mitarbeiter, Bedingungen des Marktes, finanzielle Voraussetzungen der Firma, usw. keine Berücksichtigung finden müssten?

Die globale bzw. holistische Betrachtung der „Einen Welt“ oder aber auch alltäglicher Probleme als komplexe Systeme erfordert vom Individuum Handlungen, bei denen nicht nur das primäre Ziel im Fokus bleibt, sondern auch die hervorgerufenen Fern- und Nebenwirkungen beachtet bzw. antizipiert werden müssen. Somit rücken systemische Beziehungen in den Vordergrund, die sich u.a. durch einen hohen Grad an Komplexität auszeichnen. Die Fähigkeit, sich in komplexen Systemen zurechtzufinden bzw. systemgerecht zu handeln, gewinnt also in unserer Gesellschaft immer mehr an Bedeutung. Nicht allein Dörners Arbeiten (Dörner, Kreuzig, Reither & Stäudel, 1983; Dörner, 1989) mit computer- simulierten komplexen Szenarien vermitteln einen Eindruck der Schwierigkeiten, die Menschen mit der Bewältigung dieses Problems haben. Neben eigenen Alltagserfahrungen verweist ebenfalls ein Blick in die Tagespresse auf die Proble- matik, Systemen im Planen und Handeln gerecht zu werden.

Wenn sich die Fähigkeit, mit komplexen Handlungssituationen umgehen zu können, als so zentral darstellt und Menschen offensichtlich Schwierigkeiten mit den Anforderungen haben, mit denen sie eine solche Situation konfrontiert, stellt sich die Frage, ob die Möglichkeit besteht, diese Fähigkeit zu trainieren bzw. ob sich der Umgang mit komplexen Systemen fördern lässt?

Als Annäherung an diese Frage stellt die folgende Arbeit eine Trainingskonzeption zur Förderung des Umgangs mit Systemen vor. Im Mittelpunkt steht das Erlernen wichtiger Systemprinzipien sowie der Systemrepräsentation und -analyse mit einem graphischen Repräsentationsmedium. Unter der Annahme eines förderlichen Einflusses auf den Umgang mit komplexen Situationen soll in einem 3-Gruppen-Vergleich der Trainingsnutzen experimentell analysiert werden. Die Konzeption richtet sich in erster Linie an Schüler/innen der neunten Klasse, da die Schule als ein zentraler Ort betrachtet wird, um bereits Jugendliche mit dem Umgang mit Komplexität vertraut zu machen.

Für die Entwicklung der Trainingskonzeption werden im Folgenden zunächst detaillierterer Fragestellungen diskutiert:

- Was kennzeichnet komplexe Systeme?
- Welche Fähigkeit muss ein Mensch besitzen, um sich in Systemen zurechtzufinden und systemgerecht zu handeln?
- Wie lässt sich diese Fähigkeit schließlich fördern bzw. trainieren?

In Kapitel 2 wird dementsprechend zunächst der Systembegriff erörtert. Anschließend werden zwei Ansätze zum systemischen bzw. ökologischen Denken vorgestellt, die sich mit der Frage beschäftigen, welche Fähigkeiten ein Denken ermöglichen, das den Anforderungen von komplexen Systemen gerecht werden kann. Aus diesen Ansätzen werden Schlussfolgerungen für die Trainings- konzeption gezogen. Zu der Frage, wie systemisches Denken vermittelt und gefördert werden kann, werden anschließend graphische Repräsentationsmedien vorgestellt, die für die Konzeption ebenfalls von großer Bedeutung sind. Der Ansatz von Dörner (1989) beleuchtet im weiteren Verlauf der Arbeit die Schwierigkeit, in (computersimulierten) Systemen zu handeln. Er liefert zugleich die Möglichkeit „Handeln in Systemen“ zu operationalisieren. Vor der Ableitung von Annahmen und Fragestellungen aus dem theoretischen Rahmen wird ein Überblick über Ansätze geliefert, systemisches Denken zu trainieren. Kapitel 3 präsentiert die methodische Umsetzung der Fragestellung. Die Ergebnisse der Untersuchung werden in Kapitel 4 vorgestellt und abschließend in Kapitel 5 diskutiert.

2. Theoretischer Rahmen

2.1 Systemtheorie

Der Begriff System wird in den unterschiedlichsten Disziplinen verwendet, wie z. B. in der Physik, der Technik, der Managementlehre, der Ökologie oder auch den Sozialwissenschaften und der Psychotherapie. Es ist die Rede von technischen Maschinen- bzw. Computersystemen, Wirtschafts- und Gesellschaftssystemen, biologischen und ökologischen Systemen, Familiensystemen, etc. Eine Ver- bindung der vielfältigen Systembegriffe leistet die Systemtheorie. Deren Grundlage ist die Annahme genereller Prinzipien, die es ermöglichten, verschiedenste Phänomene aus den oben genannten Bereichen als Systeme zu begreifen, die gemeinsame Charakteristika aufweisen. Es handelt sich also um einen multidisziplinären Ansatz, der als Metatheorie auf eine Verbindung bzw. eine Kooperation zwischen den wissenschaftlichen Disziplinen abzielt.

Die heutige Systemtheorie vereinigt eine Reihe unterschiedlicher Modelle, Hypothesen und Methoden (vgl. Engemann, 1990). Die Wurzeln bilden die kyber- netische Systemtheorie von Wiener (1948) und die allgemeine Systemtheorie von v. Bertalanffy (1949). Demnach sind in der Literatur eine Reihe von Systemdefinitionen zu finden.

2.1.1 Der Systembegriff

Eine konstruktivistisch geprägte Definition von Systemen liefert bspw. Wilke (1987, S.95; zit. nach Kriz, Rizzi & Nöbauer, 1999): Ein System ist nach Wilke „a holistic context of parts, whose relation to each other is quantitatively more intense and qualitatively more productive than their relationship to other elements“. Wilke betont, dass der Mensch selbst als System zu begreifen ist, das in Interaktion mit anderen Systemen steht und in seiner Beobachtung des anderen Systems nie objektiv sein, sondern nur die eigene konstruierte Realität wahrnehmen kann.

Lantermann, Döring-Seipel, Schmitz und Schima (2000) definieren Systeme allgemein über die Merkmale eines Objekts, die es besitzen muss, um als System betrachtet zu werden:

2. Theoretischer Rahmen

- „Das Objekt erfüllt eine bestimmte Funktion, d. h. es lässt sich durch einen

Systemzweck definieren, den wir als Beobachter in ihm erkennen.
- Das Objekt besteht aus einer bestimmten Konstellation von Elementen und Wirkungsverknüpfungen (Relationen) (Systemstruktur) , die seine System- funktion bestimmen.
- Ein System ist nicht teilbar. D. h. es existieren Elemente und Relationen in diesem Objekt, deren Herauslösung oder Zerstörung die Erfüllung des ursprünglichen Systemzwecks bzw. der Systemfunktion nicht mehr erlauben würde: Die Systemidentität hätte sich verändert oder wäre gänzlich zerstört.

Systeme sind also durch eine essentielle Wirkungsstruktur gekennzeichnet, die ihnen die Erfüllung bestimmter Funktionen gestattet, die Systemzweck und Systemidentität definieren. “ (aus dem Lernmedium „SYRENE“, Kapitel „Grundbegriffe der Systemtheorie“, Lantermann et al., 2000)

Die vorgestellten Systemdefinitionen fokussieren in erster Linie Systemelemente, die durch bestimmte Wirkungsbeziehungen miteinander verbunden sind und die Qualität des Systems bestimmen. Vereinfacht lässt sich sagen: Ein System ist durch eine Anzahl von einzelnen Elementen gekennzeichnet, die miteinander in Beziehung stehen. Um Systeme zu charakterisieren sind also die Eigenschaften dieser Elemente bzw. der Beziehungen, die sie miteinander verbinden, entscheidend. Sie stehen im Zentrum des folgenden Abschnitts.

2.1.2 Zentrale Funktionsprinzipien von Systemen

Bei der Definition der Eigenschaften von Systembeziehungen stellt Vester (1984, 1988) biologische bzw. ökologische Systeme in den Vordergrund. Er betrachtet die Funktionsprinzipien der Biosphäre, der Gesamtheit des von Lebewesen besiedelten Teiles der Erde, als allen Systemen übergeordnet. Vester erklärt in seinem biokybernetischen Systemansatz die biologische Welt zu seinem primären Referenzkontext. Dieses hochgradig komplexe und bzgl. seiner Überlebens- fähigkeit überaus erfolgreiche System ist hier Sinnbild für die natürlichen systemischen Prinzipien. Um Systeme verstehen und systemgerecht handeln zu können, sind es nach Vester also biologische bzw. ökologische Funktions prinzipien, die verstanden werden und im Handeln Berücksichtigung finden müssen.

Auch dieser Arbeit liegt die Auffassung zugrunde, dass sich der Mensch in natürlichen Systemen bewegt, die er begreifen muss, um system- bzw. umweltgerecht handeln zu können. Dementsprechend ist ein systemgerechtes Denken und Handeln nur über ein Verständnis grundlegender biologischer bzw. ökologischer Prinzipien möglich. Diesem Ansatz folgend liefern insbesondere Systemansätze Aufschluss über die Art der Wirkstruktur von Systemen bzw. über ihre Eigenschaften, die sich wie Vester in ihrer Konzeption auf biologische bzw. ökologische Systeme beziehen.

Lechers (1997) Ansatz zum ökologischen Denken (vgl. Abschnitt 2.2.2) basiert ebenfalls auf der Annahme der Notwendigkeit eines grundlegenden Verständnisses von Systemprinzipien. Demzufolge hat Lecher sechs wesentliche Funktions- bzw. Strukturprinzipien von Ökosystemen aus der traditionellen naturkundlichen Ökologie sowie aus den moderneren Ökosystemansätzen herausgearbeitet (vgl. Lecher, 1997, S. 20 ff.):

- das Prinzip der Historizität
- das Kreislaufprinzip
- das Rückkopplungsprinzip und das Prinzip der Wechselwirkungen § das Prinzip der Offenheit von Systemen
- das zeit-räumliche Distanzprinzip von Ursachen und Folgen § das Prinzip der funktionellen Integration (Gestaltprinzip)

Als übergeordnetes Strukturprinzip wird hier das Prinzip der dynamischen Stabilität betrachtet, das sich aus dem Zusammenspiel der einzelnen Funkti- onsprinzipien konstituiert. Gemeint ist, dass trotz qualitativer und quantitativer Veränderungen in Ökosystemen (Dynamik) eine systemeigene strukturelle Stabilität erhalten bleibt, die die Aufrechterhaltung des (Öko-) Systems garantiert. Kaminski (1983) bezieht sich in seinem Ansatz zu Ökobehavioralen Systemen ebenfalls auf natürliche Systeme. Die Interaktion zwischen Mensch und Umwelt findet nach Kaminski in ökobehavioralen Systemen statt, die sich durch offene Grenzen, eigendynamische Weiterentwicklung, Komplexität und intransparente Beziehungen auszeichnen. Sie scheinen sich deshalb bisweilen contraintuitiv zu verhalten. Eigendynamik, Komplexität und Intransparenz kennzeichnen ebenfalls die computersimulierten Systeme aus Dörners Forschung zum komplexen Problemlösen (Dörner, 1989).

Als Zusammenfassung der erörterten Systemansätze und -definitionen, ergibt sich für meine Arbeit folgendes Verständnis von Systemeigenschaften, die im Denken einer Person für den Umgang mit Systemen Abbildung finden sollten. Dabei spiegeln sich im folgenden Punkt 1 (Struktur eines Systems) die System- definitionen von Lantermann et al. (2000) und Wilke (1987) sowie Aspekte des Ansatzes von Kaminski (1983) in Bezug auf Intransparenz. Die Punkte 2 (Vernetztheit) und 4 (systemische Bedeutung von Zeit) basieren im wesentlichen auf den von Lecher (1997) erarbeiteten Systemprinzipien. Punkt 3 (räumliche Einbettung von Systemen) nimmt sowohl Bezug auf Lecher als auch auf Kaminski.

1. Die Struktur eines Systems: Ein System besteht aus Systemelementen. Die Elemente sind durch Wirkungsbeziehungen in einer für das gegebene System charakteristischen Systemstruktur miteinander verknüpft. Die Beziehungen müssen dem Außenstehenden nicht transparent sein und müssen u. U. erschlossen werden.

2. Vernetztheit von Variablen: Variablen stehen in komplexen Ursache- Wirkungsgefügen mit wechselseitiger Beeinflussung, d. h. die Veränderung einer einzigen Variablen verändert zugleich den Zustand anderer Variablen, deren Zustandsänderung wiederum Einfluss auf die Ursachenvariable hat. Es besteht die Möglichkeit indirekter, über andere Variablen vermittelter Wirk- ungen. Variablen können über Kreislaufverknüpfung verbunden sowie in Rückkopplungskreise (positive/ negative Rückkopplung) eingebunden sein.

3. Die räumliche Einbettung von Systemen: Die Grenzen von Systemen sind offen. Systeme stehen so mit anderen Systemen im Austausch. Systeme sind oftmals Teilsysteme eines hierarchisch übergeordneten Systems. Es besteht die Möglichkeit von Fernfolgen, also Auswirkungen auf benachbarte Systeme.

4. Die systemische Bedeutung von Zeit: Systeme bzw. Systemzustände entwickeln sich eigendynamisch weiter. Um Entwicklungsverläufe abschätzen zu können, muss bei der Betrachtung von Systemen Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft, oder in anderen Worten die Systemgeschichte be rücksichtigt werden. Wirkungen von Eingriffen können erst langfristig deutlich werden. Es kann also zu Spätfolgen oder auch zu kumulierten Folgen kommen. Systeme zeichnen sich durch charakteristische systemische Zeit- gestalten aus (verzögerte Wirkungen, verschiedene Wachstumstypen [linear, exponentiell, logistisch]). In Systemen können mehrere Vorgänge gleichzeitig ablaufen.

Die genannten Eigenschaften werden im Folgenden anhand eines Beispielsystems veranschaulicht.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Räuber-Beute-System mit ökonomischen Komponenten

Abbildung (Abb.) 1 bildet ein Räuber-Beute-System mit einem Wirkungsdiagramm (vgl. Abschnitt 2.3) ab, das in einen ökonomischen Kontext eingebettet ist. Diese Darstellungsweise erlaubt eine einfache Übersicht über die Zusammenhänge und Prinzipien des Systems. Beziehungen, die mit einem „+“ gekennzeichnet sind, sind gleichgerichtet (je mehr ..., desto mehr ...), Beziehungen mit einem „-“ gegengerichtet (je mehr ..., desto weniger ...).

Alle oben genannten Systemprinzipien sind in diesem einfachen System realisiert: die Elemente des Systems sind durch Wirkungsbeziehungen miteinander verknüpft, das System ist also stark vernetzt bzw. komplex. Ändert sich bspw. die Anzahl der Hasen, so ist davon sowohl die Größe der Wolfspopulation als auch der Umfang der Ernte der Farmer betroffen (Nebenwirkungen). Die Elemente des Systems sind darüber hinaus in Kreisläufe eingebunden: steigt die Zahl der Wölfe, so steigt ebenfalls die Zahl der erlegten Hasen. Das große Beuteangebot lässt wiederum die Vermehrungsrate der Wölfe wachsen, die Zahl der Wölfe steigt also weiter.

Dieser positive Rückkopplungskreislauf, in dem die Zustandsänderung der Ausgangsvariablen „Zahl der Wölfe“ indirekt auf diese Variable zurückwirkt, würde unter ausschließlicher Betrachtung dieser drei Variablen in einen uferlosen Anstieg der Wolfspopulation münden. Bezieht man allerdings auch die anderen Variablen des Systems ein, wird deutlich, dass sich das System durch einen negativen Rückkopplungskreislauf selbst reguliert: das Futterangebot (bzw. die Zahl der Hasen) bedeutet, abgesehen von Einflüssen, die hier nicht mit aufgenommen sind (z. B. Größe des Reviers), ein begrenzendes Element im Po- pulationswachstum der Wölfe. Im schlimmsten Fall sind fast alle Hasen erlegt, die Wolfspopulation reduziert sich enorm, woraufhin sich die Hasenpopulation erholen kann.

Ein weiterer negativer Rückkopplungskreis, in dem das Futterangebot als kritische Variable aufgenommen ist, findet sich im „Hasensystem“: je größer der Umfang der Ernte, also des Futterangebots für die Hasen, desto höher die Vermehrungsrate der Hasen. Durch das gesteigerte Wachstum und die hohe Anzahl der Hasen reduziert sich allerdings das Futterangebot, die Vermehrungsrate fällt wieder ab, das System reguliert sich selbst.

Wie bereits angedeutet, lässt sich das Räuber-Beute-System in mehrere Unter systeme aufteilen, deren Grenzen offen sind. Veränderungen im „Wolfssystem“ haben Auswirkungen auf das „Hasensystem“ und natürlich auch auf die Wirtschaftssysteme Lederindustrie und Landwirtschaft (Fernfolgen).

Obwohl die graphische Darstellung mit einem Wirkungsdiagramm wenig geeignet ist, um die systemische Bedeutung von Zeit zu verdeutlichen, lässt sich jedoch die eigendynamische Weiterentwicklung des Systems, die aus den Rückkop- plungskreisen resultiert, erschließen. Wie bereits erklärt, kann die Population der Wölfe trotz des zunächst guten Futterangebots nicht grenzenlos ansteigen. Solange das Futterangebot noch nicht aufgebraucht ist, steigt die Population weiter an, bis an den Punkt, da so gut wie alle Hasen erlegt worden sind. Ohne Futter sinkt die Wolfspopulation fast bis auf den Nullpunkt ab. Dies gibt der Hasenpopulation die Möglichkeit, sich zu erholen. Da den verbliebenen Wölfen dementsprechend nach einiger Zeit wieder Futter zur Verfügung steht, beginnt der Kreislauf von vorn. Die Wolfspopulation kann wieder ansteigen, soweit (ohne andere Einflüsse zu berücksichtigen), bis das Futterangebot nahezu ausgelöscht ist. Abb. 2 zeigt die mathematische Funktion dieses quasilogistischen, s-förmigen Wachs- tums bzw. des Wachstums vom Typ „overshoot and collapse“ für eine der beiden

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Overshoot and Collapse , aus Ossimitz (in Druck), S. 57

Populationen. Die andere Population ent- wickelt sich demzufolge gegenläufig. Diese Art des Populationswachstums repräsentiert die eigendynamische Weiterentwicklung eines natürlichen Systems, die sich auch ohne menschliche Einflüsse vollzieht.

2.2 Ansätze zum „ Systemischen Denken “

Nach der Klärung des Systembegriffs und der Definition grundlegender Systemprinzipien stellt sich die Frage, welche Fähigkeiten ein Mensch besitzen sollte, um sich in Systemen zurechtzufinden bzw. deren spezifische Charakteristika in Planungs- und Entscheidungsprozessen zu berücksichtigen. Auch die Frage nach der psychologischen Definierbarkeit eines Denkens in Systemen bzw. systemischen Denkens bedarf einer Antwort. Welche kognitiven Strukturen verbergen sich bspw. hinter dieser Fähigkeit? Kann überhaupt von einer eigenen Kompetenzdimension ausgegangen werden?

In der Literatur sind zahlreiche Ansätze und Begrifflichkeiten zu finden, die Konzepte zu Denken in Systemen bzw. Systems Thinking, systemischem oder auch vernetztem Denken anbieten. Teilweise umfassen sie ebenfalls den Handlungsaspekt (vgl. z. B. Dörner, 1989).

Eine einheitliche Definition oder gar Operationalisierung systemischen Denkens lässt sich aufgrund der Vielfalt der Literatur nicht finden. Ossimitz (in Druck) skizziert drei große Bereiche, in denen auf systemisches Denken Bezug genommen wird:

1. Qualitative Ansätze (z. B. Vesters biokybernetischer Ansatz, 1988, 1999; Systemorientierte Managementansätze von Gomez und Probst, 1997 bzw. Ulrich und Probst, 1991)
2. Komplexes Problemlösen (Untersuchung von Verhalten in komplexen computersimulierten Szenarien nach Dörner, 1983, 1989; Funke, 1985, 1992, in Druck; Putz-Osterloh, 1987, 1993)
3. Systemdynamische Ansätze (quantitative Modellierung von system- ischen Zusammenhängen mit entsprechender Software nach Forrester, 1971, 1994).

Auf der Grundlage dieser Theoriebereiche entwickelte Ossimitz (in Druck) eine eigene Konzeption, die den verschiedenen Strömungen Rechnung trägt. Sein mathematikdidaktischer Ansatz wird in Abschnitt 2.2.1 vorgestellt. Unter der hier vertretenen ökologisch-systemischen Perspektive lässt sich auch der Ansatz von Lecher (1997) zum Ö kologischen Denken den qualitativen Ansätzen zum systemischem Denken zuordnen, dieser Ansatz wird ausführlich in Abschnitt 2.2.2 erörtert. Neben dem bereits erwähnten Ansatz von Vester wird im Folgenden ebenfalls auf qualitative systemorientierte Managementansätze Bezug genommen (vgl. Abschnitt 2.3).

Auch der Ansatz zum komplexen Problemlösen spielt als einer der wichtigsten Ansätze zum systemischem Denken bzw. Handeln in der Psychologie in dieser Arbeit eine tragende Rolle (vgl. Abschnitt 2.4).

Wenig Beachtung finden hier systemdynamische Ansätze. Die Systemdynamik als eine sehr spezielle Art des mathematischen Modellierens und Programmierens, die die Anwendung einer bestimmten Software (z. B. STELLA) voraussetzt, wird in der Literatur eher als Modelldenken bezeichnet und von dem Begriff Systemdenken abgegrenzt (vgl. Schecker, 1998). Schecker, Klieme, Niedderer, Ebach und Gerdes (1999) belegten die Notwendigkeit einer differenzierten Begriffsdefinition empirisch. Sie stellten in ihrer Studie „Physiklernen mit Modellbil- dungssystemen“ die quantitative Ebene der Systemdynamik aufgrund von mangelnden Korrelationen mit qualitativen und halb-quantitativen Maßen syste- mischen Denkens als einen eigenen Kompetenzbereich heraus.

2.2.1 Systemisches Denken nach Ossimitz

Mit Berücksichtigung der verschiedenen Ansätze in der Literatur entwickelte Ossimitz (1994, in Druck) eine eklektische Konzeption zum systemischen Denken.

Er fasst systemisches Denken als Zusammensetzung folgender vier Komponenten (vgl. Ossimitz, in Druck, S. 52 ff.):

1. Vernetztes Denken: Denken in Rückkopplungsschleifen
2. Dynamisches Denken: Denken in Zeitabläufen
3. Systemgerechtes Handeln
4. Denken in Modellen

Zu 1) Ossimitz argumentiert, dass der abendländische Mensch vorwiegend auf ein Denken in einfachen Ursache-Wirkungsbeziehungen orientiert und trainiert ist. Es besteht die Tendenz, Ursache und Wirkung streng auseinander zu halten. Statt komplexe Beziehungen in Betracht zu ziehen, wird die Welt in einfache Ursache- Wirkungsbeziehungen aufgeteilt, zur Erklärung eines Phänomens wird also nach der einen Ursache gesucht. Mit vernetztem Denken meint er ein Denken, dass über einfache Kausalbeziehungen hinausgeht. Es umfasst die Fähigkeit, indirekte Wirkungen zu erkennen und zu beurteilen, insbesondere auch Rückwirkungen auf die Ursache (Rückkopplungsschleifen) in Betracht zu ziehen. Ganze Netze von Wirkungsbeziehungen können schließlich aufgebaut und verstanden werden. Als entscheidend bzw. als „Schlüssel für vernetztes Denken“ bezeichnet Ossimitz die Fähigkeit, Rückkopplungskreise (Feedback Thought, vgl. Richardson, 1991) zu erkennen. Dieser Fähigkeit liegt wiederum das Verständnis von indirekten Wirkungen zugrunde.

Zu 2) Dynamisches Denken ist nach Ossimitz durch das Erkennen und der richtigen Beurteilung von zeitlichen Abläufen gekennzeichnet. Hier ist die Fähigkeit gemeint, die Eigendynamik bzw. die eigendynamische Weiterentwicklung von Systemen zu erfassen und bei der Betrachtung von Systemen zu berücksichtigen. Im dynamischen Denken wird die Bedeutung langfristiger Wirkungen berücksichtigt und kurzfristigen Wirkungen entgegengesetzt. Zukünftige Ent- wicklungsverläufe können so identifiziert werden. Charakteristische systemische „Zeitgestalten“ werden erkannt (z. B. quasilogistisches bzw. s-förmiges Wachstum), außerdem existiert ein Verständnis für das gleichzeitige Ablaufen mehrerer Vorgänge in einem komplexen System. Schließlich umfasst diese Dimension die Fähigkeit, „Zeitgestalten adäquat darzustellen bzw. in Raum- gestalten umzuwandeln“ (Ossimitz, in Druck, S. 55), also z. B. in Graphiken zu visualisieren. Entscheidend für dynamisches Denken ist nach Ossimitz die Fähigkeit, langfristige Wirkungen zu erkennen und richtig zu beurteilen.

Zu 3) Systemgerechtes Handeln, für Ossimitz die praktisch bedeutsamste aber auch anspruchsvollste Komponente systemischen Denkens, meint die Fähigkeit, ein System zu lenken bzw. zu steuern und weiterzuentwickeln. Dabei ist nicht das intuitive, automatisierte Steuern von speziellen Systemen wie z. B. Autos oder Kaffeemaschinen gemeint, sondern eine bewusst reflektierte Kompetenz, die ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten aufweist, also transferierbar ist. Systemgerechtes Handeln wird in der kognitionspsychologischen Forschung zum komplexen Problemlösen fokussiert. Aus Dörners Studien mit dem Moro-System (Dörner, 1989) schlussfolgert Ossimitz sogar die mögliche Existenz einer allgemeinen systemischen Handlungskompetenz.

Zu 4) „ Ein dynamisches Denken in vernetzen Strukturen muss immer ein Denken in Modellen sein “ (Ossimitz, in Druck, S. 58). Modelle werden in diesem Kontext nicht als mentale Modelle verstanden, wie sie in der kognitionspsychologischen Forschung diskutiert werden. Vielmehr handelt es sich bei dieser Komponente systemischen Denkens um das Bewusstsein, Systeme ausschließlich als vereinfachtes Modell wahrnehmen zu können. Als Konsequenz dieser konstruktivistischen Herangehensweise kann ein einzelnes Modell eines Systems nie einen absoluten Gültigkeitsanspruch erheben, es sind immer mehrere gültige Modellierungsmöglichkeiten denkbar. Die Interpretation systemischer Sachver- halte hat darüber hinaus nur im Rahmen des zugrunde gelegten Modells Berechtigung. Zum Denken in Modellen gehört demnach ebenfalls die Fähigkeit zur Modellbildung und -analyse. Auch das Bewusstsein um die verwendeten Dar- stellungsmittel ist entscheidend, da diese den Modellierungsprozess entscheidend beeinflussen. Das Arbeiten mit qualitativen Wirkungsdiagrammen unterscheidet sich bspw. fundamental von dem Arbeiten mit quantitativen systemdynamischen Modellen.

Ossimitz argumentiert, dass die vier Komponenten nicht unabhängig voneinander vorkommen, in der Praxis die Betonung allerdings auf einem oder mehreren Aspekten liegt. Dies wird aus den einzelnen in die Konzeption eingeflossenen theoretischen Ansätzen deutlich, die meist nur eine Komponente in den Vorder- grund stellen. Vesters Ansatz basiert fast ausschließlich auf Vernetztem Denken. Diese Fähigkeit spielt bspw. bei Forrester eine untergeordnete Rolle. Bei den Ansätzen zum komplexen Problemlösen steht wiederum eindeutig s ystem- gerechtes Handeln im Vordergrund. Gomez und Probst fokussieren eher den pragmatischen Anwendungsbezug mit systemischen Denkwerkzeugen (z. B. Wirkungsdiagrammen).

Schecker, Klieme, Niedderer, Gerdes und Ebach (1997) prüften in ihrer Studie, inwieweit Ossimitzs vier Komponenten als zusammenhängend betrachtet werden können. Da sie keine konsistenten Zusammenhänge finden konnten, lässt sich von einer einheitlichen Kompetenzdimension nicht ausgehen.

Ossimitzs mathematikdidaktische Konzeption ist auf der theoretischen Ebene überaus interessant und unterstützt die Annäherung an den Begriff „systemisches Denken“. Da die von ihm erarbeiteten konzeptionellen Einheiten im psycho- logischen Sinne allerdings nicht als Sub-Dimensionen einer einheitlichen Kompetenz systemischen Denkens angesehen werden können, bleibt weiterhin die Frage nach der Definierbarkeit einer exklusiven Fähigkeit systemischen Denkens offen. Aufgrund der fehlenden kognitionspsychologischen Umsetzung liefert sie darüber hinaus wenig Unterstützung zur Klärung des Begriffs unter einer psychologischen Perspektive.

2.2.2 Ökologisches Denken nach Lecher

Im Rahmen von arbeitspsychologischen Studien zu ökologischem Verantwortungsbewusstsein erarbeitete Lecher (Lecher, 1997; Lecher & Hoff, 1993) eine Konzeption zum ökologischen Denken, die sich, wie bereits erörtert, den qualitativen Ansätzen zum systemischen Denken zuordnen lässt. Lechers Konzeption basiert auf den von ihm aus der Literatur abgeleiteten Funktions- bzw. Strukturprinzipien eines Ökosystems (vgl. Abschnitt 2.1.2).

Ausgehend von diesen Prinzipien leitet der Autor zehn „kognitive Dimensionen“ ökologischen Denkens ab, die in seinem Verständnis zentral sind, um die Funkti- onsweise von (Öko-)Systemen zu fassen und zu verstehen. Um bspw. dem „Prinzip der Wechselwirkungen“ gerecht zu werden, bedarf es im Denken eines Menschen der Vorstellung von „Kausalität“. Die Dimensionen werden im folgenden idealtypisch auf dem höchsten Niveau ökologischen Denkens beschrieben:

1. Kausalität: Denken geschieht in Dimensionen der wechselseitigen Be- einflussung in komplexen interaktionistischen Ursache-Wirkungsgefügen.

2. Folgen: Die Abschätzung intendierter oder nicht intendierter Handlungs- folgen umfasst die Möglichkeit von Wechselwirkungen. Auch Kumulations- effekte durch Neben- und Fernwirkungen von individuellen, kollektiven und institutionellen Handlungsfolgen werden in Betracht gezogen. 3. Zirkularität: Vorstellungen von systemischen Geschehnissen beinhalten Kreisläufe.

4. Rückkopplung: Im Denken werden Rückkopplungen berücksichtigt.

5. Holismus: Vorstellungen richten sich auf hierarchisch ineinander ver- schachtelte Systeme, die offen gegenüber anderen Systemen und der Systemumwelt sind, mit der sie im Austausch stehen.

6. Zusammenhänge: Es existieren sowohl Vorstellungen über Zusammen- hangsnetze innerhalb eines Systems als auch zwischen Systemen.

7. Zeitliche Reichweite: Der Zeitpunkt des Auftretens intendierter, nicht intendierter und kumulierter Folgen bezieht sich auf Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft.

8. Räumliche Reichweite: Es wird berücksichtigt, dass intendierte, nicht intendierte und kumulierte Folgen global oder sogar kosmisch wirken können.

9. Entwicklungsverläufe (Reversibilität vs. Irreversibilität): Entwicklungs- verläufe werden in einem zeitlichen Zusammenhang gesehen, der voraus- gegangene und nachfolgende Zustände berücksichtigt. Diese sind wiederum in ein sich unaufhaltsam fortentwickelndes Gesamtgeschehen eingebettet.

10. Aggregation/ Abstraktion: Unterschiedliche Bereiche der Umweltproble- matik werden flexibel miteinander verknüpft und dabei viele Aggregations- niveaus berücksichtigt.

Eine Trennung der einzelnen „kognitiven Dimensionen“ ist nach Lecher nur analy- tisch möglich. Er geht davon aus, dass die postulierten Denkstrukturen auf neue Inhaltsbereiche transferiert werden können, ökologisches Denken demnach eine situations- und problemübergreifende Kompetenz ist.

Auf dem Hintergrund von Ansätzen zur kognitiven Komplexität (nach Lecher z. B. Schroder, Driver & Steufert, 1975; Dörner, 1974) entwickelte Lecher ein Struktur- modell, in dem drei Niveaus ökologischen Denkens qualitative Unterschiede in- nerhalb der Dimensionen konsistent abbilden. In jeder Dimension gibt es demnach verschiedene entwicklungstypische Stufen bzw. Niveaus, die über alle Dimen- sionen hinweg zu drei aufeinanderfolgende Entwicklungsniveaus ökologischen Denkens zusammengefasst werden. Lechers Ansatz ordnet sich somit in die strukturgenetischen Ansätze sensu Kohlberg (1984) ein. Für die Entwicklung ökologischen Denkens nimmt Lecher analoge Merkmale zu Kohlbergs Moral- entwicklung an.

Die Stärken von Lechers Arbeit liegen ebenfalls in der theoretischen Konzeption. Zwar konnten qualitative Studien, in denen Industriearbeiter bspw. nach ihrem Verständnis von Natur oder Umweltzerstörung gefragt wurden (vgl. Lecher, Hoff, Distler & Jancer, 1992), seine postulierten Entwicklungsniveaus ökologischen Denkens empirisch untermauern, eine kognitionspsychologische oder psycho- metrische Umsetzung der Dimensionen erfolgt in seiner Arbeit allerdings nicht.

Es lässt sich folgendes Fazit ziehen:

Obwohl die vorgestellten theoretischen Konzeptionen von Ossimitz und Lecher auf unterschiedlichen Disziplinen beruhen (Mathematikdidaktik bzw. Arbeitspsychologie), verbindet die Ansätze (mehr oder weniger explizit) die Grundannahme, der Fähigkeit, systemisch zu denken, läge das Verständnis wichtiger Systemeigenschaften zugrunde, die im Denken einer Person Abbildung finden müssten. Ossimitz geht mit dem Aspekt Denken in Modellen noch einen Schritt weiter und integriert die konstruktivistische Idee des gültigkeitsbeschränkten Modellcharakters von im Denken abgebildeten Systemen.

Ebenso sehen beide Autoren eine enge Verbindung zwischen systemischem Denken und systemgerechtem Handeln: während Ossimitz den Handlungsaspekt direkt als eine Komponente systemischen Denkens in sein Konzept aufgenommen hat, sieht Lecher ökologisches Denken als Voraussetzung für systemgerechtes Handeln.

Für die Ausgangsfrage der vorliegenden Arbeit lässt sich dementsprechend schlussfolgern, dass der Ansatzpunkt der Förderung des Umgangs mit komplexen systemischen Situationen in der Förderung systemischen Denkens liegen könnte. Unter der Annahme eines hohen Zusammenhangs zwischen systemischem Denken und Handeln bzw. der notwendigen Voraussetzung systemischen Denkens für systemgerechtes Handeln ist also zu vermuten, dass ein Training systemischen Denkens positive Auswirkungen auf das Handeln in systemischen Situationen haben könnte.

Obwohl beide Ansätze eine fundierte Grundlage zur Annäherung an den Begriff „systemisches Denken“ liefern, lässt sich nur schwer eine psychologische Definition ableiten, die für die Konzeption eines Trainings notwendig ist. Beiden Ansätzen fehlt die kognitionspsychologische Umsetzung, um systemisches Denken zu operationalisieren. Als Konsequenz wird systemisches Denken in dieser Arbeit in Anlehnung an die erörterten Ansätze einerseits als die Abbildung von wesentlichen Systemprinzipien im Denken einer Person aufgefasst. Ein Training systemischen Denkens sollte also die Klärung und Anwendung wichtiger Systembegriffe beinhalten. Darüber hinaus spielt die von Ossimitz betonte Modellierungsfähigkeit als ein weiterer Aspekt systemischen Denkens in dieser Arbeit ebenfalls eine zentrale Rolle. Seine Komponente Denken in Modellen ist in der Literatur besonders bei dem Versuch der Messung systemischen Denkens von Bedeutung.

2.2.3 Ansätze zur Erfassung von systemischem Denken

Trotz der schwierigen Operationalisierung sind mit dem Ziel der Messung von systemischem Denken auf der Basis von Ossimitzs Konzeption bereits einige Studien erschienen. m Rahmen der Erprobung und Evaluation des Einsatzes von systemdynamischen Modellen im Schulunterricht konstruierten Klieme und Maichle (1991, 1994) zur Messung systemischen Denkens (als einen Evaluationsaspekt ihrer Studie) Aufgaben zur Modellbildung und -interpretation.

In ihrer ersten Studie (Klieme & Maichle, 1991) verwendeten sie Aufgaben zur Darstellung von Systemstrukturen (sowohl frei als auch mit Ursache-Wirkungs- Diagrammen) sowie zur Vorhersage von qualitativem Systemverhalten. Diese Aufgaben wurden in der zweiten Studie (Klieme & Maichle, 1994) um quantitative Vorhersageaspekte und der Aufnahme einer Aufgabe zur Integration unterschied licher Perspektiven ergänzt. Darüber hinaus wurde bei Klieme und Maichle (1994) Ossimitzs Komponente systemgerechtes Handeln durch ein schülergerechtes computersimuliertes System realisiert. Das Fazit der beiden Autoren unterstützt die bereits erwähnten Annahmen, dass systemisches Denken empirisch nur schwer fassbar ist und von einer einheitlichen Kompetenzdimension systemischen Denkens nicht ausgegangen werden kann.

Schecker et al. (1997, 1999) verwendeten zur Messung systemischen Denkens ähnliche Aufgaben: auf der quantitativen, halb-quantitativen sowie der qualitativen Ebene sollten zum einen systemische Sachverhalte aus verschiedenen Disziplinen (Physik und Ökonomie) in einem Ursache-Wirkungsdiagramm darge- stellt werden (Modellbildung), zum anderen sollten Sachverhalte, die in einem Wirkungsdiagramm beschrieben wurden, interpretiert werden (Modellinterpreta- tion). Systemgerechtes Handeln wurde in dieser Studie über die Leistungsmaße eines komplexen computersimulierten Systems operationalisiert („Hunger in Nordafrika“, vgl. Abschnitt 3.2.1).

Wie bereits angesprochen, zeigten sich über die verschiedenen Ebenen bzw. Aufgaben keine konsistenten Zusammenhänge, besonders quantitative Modellbildung und -interpretation erwies sich als eigenständiger Kompetenzbereich. Dieser Befund weißt erneut darauf hin, dass quantitatives Modelldenken (gemessen in der Tradition des System-Dynamics-Ansatzes) von qualitativen bzw. halb-quantitativen Maßen abzugrenzen ist. Die Fähigkeit, qualitative und halbquantitative Ursache-Wirkungsdiagrammen zu erstellen und zu interpretieren (Denken in Wirkungsdiagrammen) konnte in dieser Studie allerdings über mehrere inhaltliche Bereiche konsistent gemessen werden, womit der Schluss nahegelegt wird, dass Denken in Wirkungsdiagrammen auf andere Bereiche transferierbar ist. Diese Fähigkeit erwies sich außerdem als trainierbar.

Als Fazit bezeichnen die Autoren die Erhebung halb-quantitativer Wirkungs- zusammenhänge, gemessen über das „Werkzeug“ Kausal- oder Wirkungs- diagramm sogar als Kernbereich des erfassbaren systemischen Denkens. Zu der Frage nach der Bedeutung von Denken in Wirkungsdiagrammen für systemgerechtes Handeln, konnten die Autoren differenzierte, statistisch bedeut- same Zusammenhänge berichten: es fanden sich einerseits signifikante Korrela- tionen zwischen der Fähigkeit zur Modellbildung und der Höhe des Wissens- erwerbs in dem verwendeten Computersystem. Ebenfalls signifikant erwiesen sich andererseits die Korrelationen zwischen der Fähigkeit, Wirkungsdiagramme zu interpretieren und der Fähigkeit, das System zu steuern.

In Bezug auf die geplante Trainingskonzeption legen diese Ergebnisse die Vermutung nahe, dass die Vermittlung von Ursache-Wirkungsdiagrammen zur Modellbildung und -interpretation einen positiven Einfluss auf den Umgang mit systemischen Situationen haben könnte und deshalb Teil des Unterrichts sein sollte. Ossimitzs Komponente Denken in Modellen wird also in dieser Arbeit als zweiter zu trainierender Aspekt systemischen Denkens aufgenommen.

2.3 Die Bedeutung graphischer Repräsentationen für systemisches Denken

Die Betonung der Bedeutung von Wirkungsdiagrammen für systemisches Denken geht einher mit der kognitionspsychologischen Annahme, dass Denken im Allgemeinen an Repräsentationsformate bzw. Darstellungsmittel gebunden ist (vgl. z. B. Stern, Aprea & Ebner, in Druck; Rode & Stern, unter Begutachtung). Die Art des Formats ist abhängig von der zu bewältigenden Aufgabe. Die Rolle interaktiver graphischer Repräsentationen für computerunterstütztes Problemlösen (oder auch im Sinne Ossimitzs systemgerechtes Handeln) beleuchtet bspw. Reimann (1999).

In Bezug auf die Frage nach den Methoden zur Repräsentation und auch der Vermittlung von systemischem Denken betont Ossimitz (in Druck), dass systemisches Denken an Darstellungsmittel gebunden ist, also nicht abstrakt für sich allein, sondern in Kombination mit geeigneten Darstellungsmitteln vermittelt werden muss. Diese Forderung leitet er aus der Komponente Denken in Modellen ab, in der betont wird, dass Systeme stets in vereinfachten Modellen Abbildung finden. Besonders für seine Konzeption von vernetztem Denken bezeichnet er die Methode der Wirkungsdiagramme als „Standardwerkzeug“, da sie leicht ver- mittelbar und technisch leicht einsetzbar ist. In der einschlägigen Literatur sind Wirkungsdiagramme nach Ossimitz das verbreiteteste Darstellungsmittel für systemische Sachverhalte. Einen Überblick über die Vielfalt von systemischen Darstellungstechnologien bietet Richardson (1991).

2.3.1 Das Repräsentationsmedium Wirkungsdiagramm

Allgemein lassen sich Wirkungs- oder Kausaldiagramme der Methodenklasse der Concept Maps (vgl. z. B. Mandl & Fischer, 2000) zuordnen. Abb. 3 zeigt ein Wirkungsdiagramm wie es bei Gomez und Probst (1987, 1997) eingesetzt wird, um betriebswirtschaftliche Sachverhalte (hier ein Beispiel aus dem Verlagswesen) unter einer systemischen Perspektive zu beleuchten.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: Wirkungsdiagramm nach Gomez & Probst, 1987

Ein Wirkungsdiagramm enthält die wesentlichen Systemelemente als Knoten und die Wirkungsbeziehungen zwischen diesen Elementen als Pfeile. Dabei wird, wenn möglich, zwischen gleichgerichteten („+“: je mehr/ weniger ..., desto mehr/ weniger ...) und gegengerichteten („-“: je mehr ..., desto weniger ...) Wirkungen unterschieden. Aus der Gesamtvernetzung eines Wirkungsdiagramms lassen sich Rückkopplungskreiskäufe ableiten.

In der Abbildung sind also folgende Beziehungen zu erkennen: je höher das redaktionelle Angebot, desto höher die Verkaufsauflage einer Zeitung. Gleichzeitig steigt durch die Erhöhung des redaktionellen Angebots allerdings ebenfalls der Verkaufspreis, so dass die Verkaufsauflage durch diese Wirkung wiederum reduziert wird. Durch das Zusammenwirken eines positiven und eines negativen Kreislaufs heben sich die positiven und negativen Einflüsse auf die Verkaufsauflage also wieder auf. Da es sich hier um eine qualitative Modellierung der Zusammenhänge handelt, ist aus diesem Diagramm nicht vorherzusagen, ob es einen Einfluss in positiver oder negativer Richtung geben wird. Es wäre theoretisch möglich, die Stärke der Wirkungsbeziehungen durch Zahlen an den Pfeilen anzugeben. Diese quantitative Modellierung geht allerdings eher in Richtung der systemdynamischen quantitativen Modellierung im System Dynamics-Ansatz (Forrester, 1994). Bei der Arbeit mit Wirkungsdiagrammen steht meist der qualitative Aspekt im Vordergrund.

Durch ihre Arbeit in der systemorientierten Managementberatung, in der Wirkungsdiagramme eingesetzt werden, um systemische Zusammenhänge ohne Computerhilfe zu modellieren und auszuwerten, haben Gomez und Probst (1987, 1997) wesentlich zur Popularisierung der Methode im Bereich des systemischen Denkens beigetragen. Das Wirkungsdiagramm ist jedoch universell für jegliche systemische Sachverhalte einsetzbar, seien es ökonomische, ökologische oder soziale.

Die universelle Einsetzbarkeit dieser Technologie verdeutlicht Ossimitz (in Druck) sehr plastisch anhand von Abb. 4. Ossimitz hat einen Sachverhalt (ein streitendes Ehepaar) aus der syste- mischen Familientherapie in die „Sprache“ der Wirkungsdiagramme überführt. Auf anhieb ist nun sichtbar, dass sich das

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 4 (aus Ossimitz, S. 44, in Druck)

streitende Ehepaar in einem positiven

Rückkopplungskreis bzw. in einem Aufschaukelungs- oder Teufelskreis befindet. Je mehr sie nörgelt, desto mehr zieht er sich zurück, je mehr er sich zurückzieht, desto mehr nörgelt sie. Aufgrund dieser Erkenntnis ist es möglich, diesen Kreislauf zu durchbrechen und aufgrund des Verständnisses der Ursachen für das Verhalten des Partners, das eigene Verhalten zu ändern.

Wirkungsdiagramme kommen jedoch nicht nur bei der Vermittlung oder der Analyse von systemischen Sachverhalten zum Einsatz. Auch bei der Erhebung von Wissen spielen sie eine wesentliche Rolle (vgl. Schecker & Klieme, 2000).

2.3.2 Die didaktische Anwendung

Auf eine didaktische Anwendung im Schulbereich machten besonders Novak (1991) und Jüngst (1992, 1995) mit Studien zur didaktischen Nutzung von Concept Maps aufmerksam, in denen das Lernen und Behalten von begrifflichem Wissen bzw. naturwissenschaftlichen Sachverhalten mit und ohne Concept Maps behandelt wurde. Schreiber (1998) verwendete Concept Maps in Trainings- ansätzen zu selbstreguliertem Lernen für Berufstätige. Zentraler Inhalt der Trainings war hier die Vermittlung der Lernstrategie, Informationen aus einem Text mit Concept Maps zu strukturieren (Mapping-Strategie).

Die pädagogischen Vorteile der Verwendung von Concept Maps begründet Jüngst (1992) gedächtnispsychologisch. Der heute vorrangigen Auffassung folgend, dass deklaratives Wissen als aktives strukturelles Netzwerk im Langzeitgedächtnis gespeichert ist (vgl. Anderson, 1995), lassen sich Concept Maps im Sinne von Begriffsnetzdarstellung als „visualisierte Begriffsschemata“ verstehen. Durch die gedächtnisanaloge Abbildung sind nach Jüngst weniger Transformationen bei Speicherung, Abruf und Anwendung des Wissens notwendig. Aus dieser kognitiven „Erleichterung“ konstituiert sich der lehr- und lerntheoretische Vorteil.

Kluwe und Haider (1990) argumentieren, dass deklaratives Wissen über System- komponenten und -zusammenhänge ebenfalls als semantisches Netzwerk im Gedächtnis repräsentiert ist. Bei der Arbeit mit Concept Maps bzw. Wirkungsdiagrammen würde also gemäß Jüngsts Argumentation ebenfalls ein kognitiver Vorteil zu erwarten sein, da das Lehren von Systemwissen bzw. die Analyse von Systemen mit einem der Abbildung im Gedächtnis analogen „Werkzeug“, Netzwerkstrukturen für die Repräsentation von Systemen aufbauen könnte. Es ist anzunehmen, dass sich durch das Vorhandensein dieser Strukturen systemische Informationen einfacher organisieren und strukturieren lassen.

Gemäß dieser Interpretation sollten also Personen, die gelernt haben, systemische Sachverhalte mit einem Wirkungsdiagramm darzustellen, im Umgang mit Systemen überlegen sein, da sie eine Strukturierungsmöglichkeit für systemische Informationen erlernt haben.

Für die Konzeption eines Trainings systemischen Denkens impliziert diese An- nahme, dass das Repräsentationsmedium Wirkungsdiagramm das geeignete Mittel sein könnte, um Wissen über Systemprinzipien zu vermitteln bzw. Systeme zu analysieren.

2.4 Komplexes Problemlösen und systemgerechtes Handeln

Um zu überprüfen, ob ein Training im Gebrauch von Wirkungsdiagrammen zur Darstellung und Interpretation von systemischen Sachverhalten Auswirkungen auf das Verhalten in systemischen Situationen hat, stellt sich die Frage nach der Operationalisierung systemgerechten Handelns. Sowohl Klieme und Maichle (1994) als auch Schecker et al. (1997, 1999) verwendeten zur Abbildung von systemgerechtem Handeln ein komplexes computersimuliertes System nach Dörner.

2.4.1 Der Ansatz nach Dörner

Der Ansatz des komplexen Problemlösens sensu Dörner stellt in der Psychologie für sich allein genommen eine weitverbreitete und intensiv beforschte Herangehensweise an systemisches Denken und besonders systemgerechtes Handeln dar. Um aufzuzeigen, welche Schwierigkeiten Menschen im Umgang mit komplexen Systemen bzw. komplexen Problemen zu bewältigen haben, wurden Computersimulationen konstruiert, die den Umgang mit komplexen dynamischen Systemen realitätsgetreu bzw. ökologisch valide abbilden sollten.

In Dörners Arbeiten mit Systemen wie z. B. „Tanaland“, „Lohhausen“ oder „Mori“ in den 70er und 80er Jahren (Dörner, 1978, Dörner et al., 1983; Dörner, 1989) wurden Versuchspersonen mit Systemen konfrontiert, die durch hochgradig vernetzte, nicht offenkundige Variablenbeziehungen mit positiven und negativen Rückkopplungsschleifen gekennzeichnet waren, in denen die Variablen zudem noch eigendynamisch ihre Zustände veränderten. Den Versuchspersonen stellte sich mit anderen Worten eine komplexe bzw. vernetzte, intransparente und dynamische Situation dar, in der die Handlungsziele selbst aus einem vorgegebenen Globalziel abgeleitet werden mussten. Sie hatten also, mit anderen Worten, ein komplexes Problem zu bewältigen. In Tanaland, einem System mit 54 Variablen und einer Vielzahl von Rückkopplungsschleifen, fungierten die Versuchspersonen bspw. als Entwicklungshelfer, ebenso im Mori-System. Die fiktive Stadt Lohhausen wurde von den Versuchspersonen als Bürgermeister verwaltet. In diesem umfangreichen System mit 2000 Variablen sollten die Versuchspersonen in acht doppelstündigen Sitzungen Entscheidungen vom Bau einer Telefonzelle bis zur Umstrukturierung des Sozialwesens treffen, um das Wohl der Stadt fördern.

Es zeigte sich, dass die Probanden große Schwierigkeiten im Umgang mit derart konstruierten Realitätsbereichen hatten, sie steuerten das System fast ausnahmslos in die Katastrophe (Dörner, 1989). Hauptdefizite waren in erster Linie die Konzentration auf wenige Aufgabenschwerpunkte des Systems und die Unfähigkeit, exponentielle Entwicklungsverläufe sowie die Vernetztheit der Variablen in ihren Entscheidungen angemessen zu berücksichtigen. Außerdem wurden Fern- und Nebenwirkungen verkannt, oft ohne vorhergehende Situationsanalyse gehandelt und die „Flucht in die Projektmacherei“ ergriffen. Mit anderen Worten: die Bedeutung fundamentaler Funktionsprinzipien von Systemen wurde bei der Entscheidungsfindung nicht bedacht.

Dörners Fazit relativierte den Geltungsanspruch von generalisierenden Denk- und Handlungsstrategien, um in komplexen Systemen erfolgreich zu sein: „Es gibt nicht eine, allgemeine, immer anwendbare Regel, den Zauberstab, um in allen Situationen und all den verschiedenartigen Realitätsstrukturen fertig zu werden.“ (Dörner, 1989, S. 298f). Vernetztes oder systemisches Denken ist nach Dörner keine isolierte Fähigkeit, sondern in erster Linie „... die Fähigkeit, sein ganz normales Denken, seinen <<gesunden Menschenverstand>> auf die Umstände der jeweiligen Situation einzustellen. “ (Dörner, 1989, S. 306f) Allerdings sei es wichtig, seinen Alltagsverstand auf die Umstände, also die systembezogene Situation einzustellen, d. h. in Systemen denken zu lernen. Charakteristische Systemeigenschaften wie z. B. das gleichzeitige Ablaufen mehrerer Vorgänge müssten im Denken und Handeln Berücksichtigung finden.

Ausgehend von Dörners Studien entwickelte sich in der Tradition der Problemlöseforschung ein neuer Forschungszweig mit einer Reihe von Nachfolgearbeiten. Dazu fanden eine Reihe neu entwickelter Computersysteme Verwendung, die sich je nach Ansatz der Arbeitsgruppe mehr oder weniger an den Dörnerschen Kriterien orientieren. Einen Überblick über den Forschungsstand bis zu den jeweiligen Erscheinungsjahren bietet J. Funke (1985, 1995).

Dörners Ansatz wurde in den letzten Jahren stark kritisiert: im Zentrum der Kritik stehen schwer zu definierende Erfolgsmaße, fehlende Korrelationen mit Intelligenz, zu ausgeprägte Komplexität und damit einhergehende Überforderung der Versuchspersonen (vgl. Buchner, 1995). Vor dem Hintergrund dieser kritischen Diskussion stellte Funke (1990, 1993) Dörners auf Realitätsnähe bedachtem Ansatz den Ansatz linearer Strukturgleichungen gegenüber. Um die Definition von Leistungsmaßen zu erleichtern, lassen sich hier sämtliche Zustände eines Systems über lineare Gleichungen beschreiben.

Darüber hinaus entwickelten Funke und Buchner (vgl. Funke & Buchner, 1992; Buchner, 1999; Funke, in Druck) eine Theorie finiter Automaten. Diese bietet die Alternative, finite, gut definierte Systeme zu verwenden. In diesen Systemen sind die Zustände, die das System annehmen kann, endlich, also „finit“, die Beziehungen der Variablen sind hier durch nicht-lineare Gleichungssysteme definiert. Beispiele für finite Automaten aus dem Alltag sind Videorekorder, Fahrkartenautomaten und Faxgeräte.

Buchner (1999) betont die Nützlichkeit finiter Automaten im Kontext der Problemlöseforschung, da der Ansatz Annahmen über Lernprozesse und die Repräsentation von erworbenem Systemwissen nahe legt, aus denen sich Methoden der Wissenserfassung theoretisch fundiert ableiten lassen. Schließlich ermöglicht der Ansatz die systematische Konstruktion und Beschreibung von Systemen und damit experimentellen Aufgaben. Unter diesen Voraussetzungen nähert sich dieser Ansatz wieder der klassischen Lern- und Gedächtnisforschung an, womit eine Erhöhung der internen Validität der Aufgaben impliziert ist.

In Frage gestellt ist damit allerdings die Höhe an ökologischer Validität, aufgrund derer Dörner ursprünglich mit seiner Problemlöseforschung begann. Nach Buchner lassen sich allerdings viele Systeme, mit denen Menschen im Alltag interagieren, in finite Automaten überführen. Für den Autor ein Hinweis, dass ökologisch valide Untersuchungen innerhalb dieses Forschungsparadigmas möglich sind.

Für die Untersuchung des Umgangs mit realitätsnahen Systemen (wie z. B. Ökosystemen) scheint der Ansatz finiter Automaten allerdings nicht geeignet. Es ist schwer vorstellbar, der Komplexität ökologischer Systeme mit diesem Ansatz gerecht zu werden. Trotz der Kritik an Dörners Forschungsansatz scheint dieser im Hinblick auf Realitätsnähe und damit ökologischer Validität die geeignetere Möglichkeit, Handeln in realitätsnahen Systemen im Experiment zu erfassen.

2.4.2 Leistungsmaße in computersimulierten Systemen

Die Definition von validen, reliablen Leistungsmaßen für komplexe Probleme ist (besonders vor dem Hintergrund der möglichen Anwendung in der Differential- diagnostik) ein Brennpunkt in der kritischen Diskussion um den Forschungsansatz des komplexen Problemlösens (vgl. Buchner, 1995; Locher, 1997). In vielen Studien mit komplexen Szenarien sollen Wissenserwerb über die Systemstruktur und Wissensanwendung (Steuerung des Systems) den Umgang mit den Anforderungen eines vernetzten dynamischen Systems abbilden (vgl. Schoppek, 1996; Funke, in Druck).

Bezüglich der korrelativen Beziehung der beiden Indizes finden sich in der Literatur kontroverse Befunde. Die These, vorangehender Wissenserwerb sei eine notwendige und hinreichende Bedingung für eine erfolgreiche Wissens- anwendung, ist durch einige Studien in Frage gestellt worden (z. B. Berry & Broadbent, 1987, 1988; Berry, 1996). Berry und Broadbent begründeten das Phänomen der fehlenden Korrelationen mit der Theorie des impliziten Wissenserwerbs: Steuerungsleistung sei in erster Linie durch implizites, nicht verbalisierbares Wissen geleitet, wohingegen mit einem Wissenserwerbstest vorwiegend explizites, verbalisierbares Wissen abgefragt werde. Weiterhin seien beim Umgang mit einem komplexen Problem zwei Lernprozesse zu differenzieren: explizites bzw. bewusstes Lernen und implizites bzw. unbewusstes Lernen, abhängig von der Transparenz der Systemstruktur. Ist die Struktur des Systems für den Problemlöser schwer ersichtlich, steht implizites Lernen im Vordergrund. Erworbenes Wissen kann folglich nicht über einen Wissenserwerbstest expliziert werden. Nur bei transparenten Systemen sei es dem Problemlösenden möglich, explizites Wissen zu erwerben. Diese Erklärung ist mittlerweile umstritten. In Studien, in denen das von Berry und Broadbent verwendete System „Zuckerfabrik“ als finiter Automat konstruiert war, konnten Buchner, Funke und Berry (1995) belegen, dass Probanden, die das System gut steuern konnten, Zustands- änderungen des Systems weniger verfolgten und beobachteten als Probanden, die das System noch nicht steuern konnten. Demnach war es „guten Steuernden“ nicht möglich, viele Fragen über Systemzustände (Wissenserwerb) zu be- antworten.

Eine Reihe anderer Arbeiten berichten dahingegen substantielle positive Korrelationen zwischen den beiden Indizes (z. B. Preussler, 1996, 1998; Süß, 1999). Es lässt sich argumentieren, dass diese Korrelationen ausschließlich über Intelligenz vermittelt sind. Kröner (in Druck) konnte diesen Einwand jedoch experimentell verwerfen und trotz der Kontrolle des Intelligenzeinflusses durch Partialkorrelationen signifikante Zusammenhänge berichten. Positive Korrela- tionen schienen besonders dann aufzutreten, wenn die Versuchspersonen zum Wissenserwerb angeregt wurden und die Gelegenheit bestand, in dem System entsprechende relevante Erfahrungen zu sammeln. Darüber hinaus war es Bedingung, dass Wissenserwerb spezifisch genug gemessen wurde.

Besonders der zuletzt genannte Punkt ist im Kontext der Erhebung von Wissenserwerb in komplexen Problemlöseszenarien äußerst kritisch zu betrachten. So begründen Süß, Kersting und Oberauer (1993a) die inkonsistente Befundlage einerseits mit der mangelnden Vergleichbarkeit der Konzeptu- alisierung und Differenzierung von Wissen, andererseits mit der fehlenden Begründung der Methodik zur Wissensdiagnostik. So sei zwischen einem Fehlen von signifikanten Zusammenhängen und der unzureichenden Güte der Mess- instrumente nicht mehr zu differenzieren. Einen aktuellen Überblick über die Probleme und Ansätze der Messung von Wissenserwerb bieten Vollmeyer und Funke (1999).

Neben Wissenserwerb und Wissensanwendung wird in einigen Szenarien darüber hinaus die Güte der Exploration gemessen. Hier werden also die Eingriffe analysiert, die der Problemlösende vornimmt, um die Regeln des Systems zu erschließen, bzw. um seine Vermutungen und Hypothesen über System- zusammenhänge zu überprüfen. Unter der Annahme, dass eine effiziente Explorationsstrategie den Erwerb von Systemwissen fördert, erwartete Kröner (in Druck) neben einer positiven Korrelation zwischen Wissenserwerb und Wissens- anwendung ebenfalls eine positive Korrelation zwischen Explorationsgüte und Wissenserwerb. Diese Erwartung konnte er in Studien mit seinem System „Multiflux" bestätigen.

Ebenso problembehaftet wie die Messung von erworbenem Systemwissen bzw. Wissenserwerb ist die Erhebung der Steuerungsleistung bzw. Wissens- anwendung. Anlass zur Kritik gibt die ungesicherte Reliabilität von Maßen, die während der Steuerung dynamischer Systeme erhoben werden, um Steuerungsleistung abzubilden (vgl. z. B. Süß, Oberauer, Kersting, 1993b). Schoppek (1996) gibt allerdings zu bedenken, dass das auf der klassischen Testtheorie basierende Konzept der Reliabilität ohnehin nicht ohne weiteres auf Maße der Systemsteuerung übertragen werden kann. Darüber hinaus diskutiert er mögliche Methoden der Validierung von Leistungsmaßen unter dieser Perspektive (vgl. dazu auch Schmuck, 1992; Schmuck & Strohschneider, 1995).

2.4.3 Domänenspezifisches Vorwissen

In der Forschung zum komplexen Problemlösen wird domänenspezifischem Vorwissen bei Systemen mit semantischer Einbettung eine leistungs beeinflussende Wirkung zugeschrieben. Je nachdem, ob das vorhandene Vorwissen mit den Verhältnissen in der Simulation kongruent ist oder nicht, könnte das spezifische Wissen für den Umgang mit dem System hilfreich oder aber auch hinderlich sein (vgl. Funke, 1992). In Funkes Untersuchungen mit einem einfachen System zum Thema „Umweltverschmutzung durch Altöl“ wurden in einer experimentellen Bedingung zwei Wirkbeziehungen entgegen der realen Verhältnisse umgepolt. Es zeigte sich, dass die Gruppe, die die ihrem Vorwissen wiedersprechende Version steuern musste, schlechtere Ergebnisse erzielte. Süß et al. (1993a) erhoben vor dem Steuern des ökonomischen Systems „Schneider- werkstatt“ allgemeines Wirtschaftslehrewissen sowie spezifisches system- relevantes Wissen und fanden signifikante Korrelationen mit den Erfolgsmaßen der Steuerung. Auch Studien, in denen, wie in der klassischen Problemlöse- forschung häufig zu finden, Novizen und Experten verglichen werden (z. B. Reimann, 1998), geben in begrenztem Ausmaß Auskunft über den Einfluss von Vorwissen. Schaub und Strohschneider (1992) verglichen die Leistung zwischen Managern, denen sie ein höheres Maß an „heuristischer Expertise“ zusprachen, und Studenten. Die Manager erwiesen sich im Moro-System als erfolgreicher. Putz-Osterloh (1987) kam zu ähnlichen Ergebnissen. Bei einem Vergleich zwischen Studenten und Professoren der Wirtschaftswissenschaften schnitten die Professoren in dem ökonomischen System „Schneiderwerkstatt“ besser ab. Inwieweit hier allerdings Unterschiede im Vorwissen mit altersbedingten Unterschieden (wie z. B. Lebenserfahrung) konfundiert sind, lässt sich nicht differenzieren. Ist es möglich, solche Konfundierungen gering halten, bieten Novizen-Experten-Vergleiche den Vorteil, dass auf die Diagnose von Vorwissen verzichtet werden kann. Süß et al. (1993a) konnten nämlich zeigen, dass die Pre- Test Erhebung von Vorwissen selbst einen Einfluss auf die Systemsteuerung ausübt, vermutlich über die Aktivierung systemrelevanten Wissens.

2.4.4 Intelligenz

Die scheinbar selbstverständliche Erwartung, dass komplexes Problemlösen mit Intelligenz zusammenhängt, konnte bisher weder bestätigt noch verworfen werden. Die Befunde sind inkonsistent und umstritten. Dörner et al. (1983) überraschten in der Lohhausen-Studie damit, praktisch keine Korrelationen zwischen Maßen psychometrischer Intelligenztests und Problemlösemaßen finden zu können. Dörner schlussfolgerte die unabhängige Existenz einer „spezifischen Problemlösefähigkeit“ (Dörner & Kreuzig, 1983) bzw. einer „operativen“ Intelligenzkomponente (Dörner, 1986), die über psychometrische Tests nicht zu erfassen sei. Dörners Publikationen folgte eine kritische Diskussion sowie eine Reihe von Forschungsvorhaben, die das Ziel verfolgten, den Zusammenhang zwischen Intelligenz und Problemlösefähigkeit empirisch zu überprüfen. In späteren Publikationen konnten daraufhin vermehrt positive Zusammenhänge berichtet werden (z. B. Süß, 1999; Süß et al., 1993a; Süß, Kersting & Oberauer, 1991; Schoppek, 1996).

Des weiteren wurde untersucht, ob die Höhe des Zusammenhangs durch Aufgabencharakteristika oder durch die Art des Problems moderiert sein könnte (Überblick bei Süß, 1999). In Bezug auf das intransparente und umfangreiche

System „Lohhausen“ (mit 2000 vernetzten Variablen!) lässt sich bspw. in Anlehnung an Raaheim (1972, 1988) argumentieren, dass die fehlenden Zusammenhänge auf die extreme Schwierigkeit bzw. Fremdartigkeit der Aufgabe zurückzuführen sind.

Raaheim postuliert eine umgekehrt u-förmige Beziehung zwischen „Bekanntheit der Aufgabe“ und „Bedeutung von Intelligenz für den Problemlöseerfolg“ (vgl. Abb. 5). Bei völlig neuen und unbekannten Problemen, aber ebenso bei bereits bekannten und vertrauten Aufgaben wird die Bedeutung von Intelligenz für die das Lösen des Problems bzw. die erfolgreiche Bearbeitung der Aufgabe als gering angenommen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 5: Beziehung zwischen „Bekanntheit der Aufgabe“ und „Bedeutung von Intelligenz“ für den Problemlöseerfolg (aus Raaheim, 1988, S. 80)

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