UntWiss_2004_1_Fiedler_Plessner_Stichprobenfalle_Sensibilitaet
2025-04-14
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Fiedler, Klaus; Plessner, Henning
Die Stichprobenfalle: Lässt sich eine Sensibilität für metakognitive
Probleme beim stochastischen Denken vermitteln?
Unterrichtswissenschaft 32 (2004) 1, S. 23-37
Quellenangabe/ Reference:
Fiedler, Klaus; Plessner, Henning: Die Stichprobenfalle: Lässt sich eine Sensibilität für
metakognitive Probleme beim stochastischen Denken vermitteln? - In: Unterrichtswissenschaft 32 (2004)
1, S. 23-37 - URN: urn:nbn:de:0111-opus-58061 - DOI: 10.25656/01:5806
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0111-opus-58061
https://doi.org/10.25656/01:5806
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Informationszentrum (IZ) Bildung
E-Mail: pedocs@dipf.de
Internet: www.pedocs.de
Unterrichtswissenschaft
Zeitschrift
für
Lernforschung
32.
Jahrgang
/
2004
/
Heft
1
¦"
¦
/
/
r
,
Thema
Stochastisches
Denken
Verantwortliche
Herausgeber
Jürgen
Baumert,
Gerd
Gigerenzer,
Laura
Martignon
Editorial
2
Einleitung
3
Gerd
Gigerenzer
Die
Evolution
des
statistischen
Denkens
4
Klaus
Fiedler,
Henning
Plessner
Die
Stichprobenfalle:
Lässt
sich
eine
Sensibilität
für
metakognitive
Probleme
beim
stochastischen
Denken
vennitteln?
23
Stefan
Krauss, Silke
Atmaca
Wie
man
Schülern
Einsicht
in
schwierige
stochastische
Probleme
vennitteln
kann.
Eine
Fallstudie
über
das
„Drei-Türen-Problem"
38
Christoph
Wassner,
Laura
Martignon,
Rolf
Biehler
Bayesianisches
Denken
in
der
Schule
58
Klaus
Fiedler,
Henning
Plessner
Die
Stichprobenfalle:
Lässt
sich
eine
Sensibilität
für
metakognitive
Probleme
beim
stochastischen
Denken
vermitteln?
The
Sampling-Trap:
Can
Awareness
for
Metacognitive
Problems
in
Stochastic
Thinking
be
Taught?
Immer
wieder
zeigt
sich
im
Bereich
von
diagnostischen
Problemen,
dass
Menschen
dazu
neigen,
die
Wahrscheinlichkeit
von
Ereignissen
mit
einer
niedrigen
Basisrate
zu
überschätzen.
Um
diesen
Fehleinschätzungen
vorzu¬
beugen,
wird
häufig vorgeschlagen,
Wahrscheinlichkeitsprobleme
in
einem
Häufigkeitsformat
zu
präsentieren,
da
dieses
der
Natur
der
menschlichen
Informationsverarbeitung
eher
entsprechen
würde.
Als
eine
unter
Umstän¬
den
viel
weitergehende
Ursache
von
systematischen
Fehleinschätzungen
von
Wahrscheinlichkeiten
hat
sich
jedoch
die
mangelnde
Sensibilität
von
Menschen
für mögliche
Verzerrungen
in
Beobachtungsstichproben
erwie¬
sen,
die
den
erfahrenen
Häufigkeiten
im
Alltag
zu
Grunde
liegen.
In
einem
Experiment
mit
40
Trainern
aus
verschiedenen
Mannschaftssportarten
wird
demonstriert,
wie
diese
mangelnde
Sensibilität
zur
starken
Überschätzung
der
Spielstärke
eines
Fußballspielers
führen
kann.
Zusätzlich
wird
gezeigt,
dass
eine
Sensibilisierung
der
Versuchsteilnehmer
für
die
Stichprobenprob¬
lematik
zu
einer
Urteilskorrektur
beiträgt.
Möglichkeiten
für
die
Schulung
einer
„Stichprobensensibilität"
werden
diskutiert.
In
the
area
of
diagnostic
problem
solving,
it
has
repeatedly
been
demon-
strated
that
people
overestimate
the
conditionalprobability
oflow
base
rate
events.
In
order
to
prevent
these
biases
it
has
been
proposed
that
such
problems
should
be
presented
in
a
natural
frequency
format
instead
of
a
probability
format.
This
would
match
the
nature
of
human
information
processing.
Recent
studies,
however,
have
found
that
an
even
more
basic
cause
for
the
biased
estimation
ofprobabilities
may
lie
in
the
fact
that
peo¬
ple
are
unaware
ofthe
biases
that
can
be
already
inherent
in
the
samples
of
everyday
observations
on
which
they
base
their
inferences.
In
an
experi¬
ment
with
40
coaches
of
various
team
sports,
we
could
show
that
this
lack
of
awareness
can
lead
to
an
overestimation
ofa
football
player's
Perform¬
ance.
Additionally,
we
found
that
making
people
aware
of
the
sampling
Untenichtswissenschaft,
32.
Jg.
2004,
H.
1
23
process
can
instigate
a
correction process.
Several
ideas
about
how
to
teach
awareness
ofsampling
constraints
are
discussed.
1.
Einleitung
Historisch
und
entwicklungsgeschichtlich
gesehen
stellen
Stochastik
und
Statistik
recht
neue
Errungenschaften
dar.
Während
es
Medizin,
Mathema¬
tik,
Physik
und
Philosophie
bereits
seit
Jahrtausenden
gibt,
taucht
statisti¬
sches
Denken
und
Wahrscheinlichkeitsrechnung
als
wissenschaftliche
Dis¬
ziplin
erst
seit
etwa
drei
Jahrhunderten
auf
(Bernoulli,
1713).
Auch
ontoge-
netisch
wird
das
Denken
in
Wahrscheinlichkeiten
als
eine
sehr
fortgeschrit¬
tene
Leistung
der
Intelligenz
betrachtet.
In
Inhelder
und
Piaget
(1958)
„Entwicklung
der
menschlichen
Intelligenz"
gilt
die
Fähigkeit,
nicht
nur
über
gegebene
Ereignisse
sondern
auch
über
mögliche
oder
wahrscheinli¬
che
Ereignisse
nachzudenken,
als
Inbegriff
der
höchsten
Stufe
der
Intelli¬
genzentwicklung,
die
durch
formale
Denkoperationen
gekennzeichnet
ist.
Im
Gegensatz
zu
diesem
Ruf
des
stochastischen
Denkens
als
neuzeitliche
und
hoch
entwickelte
Form
der
Intelligenz,
die
spontan
mit
dem
Zeitalter
von
Computern
und
Datenbanken
verknüpft
wird,
steht
jedoch
die
Einsicht,
dass
stochastische
Aufgaben
und
Umweltanforderangen
sehr
alt
sein
müs¬
sen,
älter
sein
müssen
als
die
Menschheit
selbst.
Denn
die
Welt,
in
der
wir
leben,
folgt
meist
nicht
eindeutig
vorhersagbaren
deterministischen,
son¬
dern
probabilitischen
Gesetzen.
Das
Wetter
und
die
Naturgewalten,
das
Verhalten
biologischer
Feinde,
das
Auftreten
von
Krankheiten
und
die
Verbreitung
von
Enegem,
der
Ertrag
des
Jagens
und
Sammeins,
der
Aus¬
gang
von
Kämpfen,
das
Überleben
oder
die
Zahl
der
gezeugten
Nachkom¬
men
hängen
allesamt
von
Prozessen
ab,
in
die
Zufallsvariablen
eingehen
-
und
die
somit
die
Definition
von
stochastischen
Prozessen
erfüllen.
Dies
gilt
natürlich
um
so
mehr
für
die
neuen
Anforderangen
der
modernen
Informationsgesellschaft,
die
sich
unter
anderem
dadurch
auszeichnet,
dass
stochastische
Prozesse
so
ausführlich
wie
niemals
zuvor
erfasst
und
sicht¬
bar
gemacht
werden,
weil
nahezu
alle
bedeutsamen
Daten
-
über
Wetter,
Epidemien,
Risiken,
Unfälle,
Leistungen,
Bevölkerung,
Ökonomie,
Ökolo¬
gie,
Sport
und
Politik
-
registriert
und
durch
stochastische
Modelle
be¬
schrieben
werden.
So
gehört
zur
Gemeinbildung
des
modernen
Menschen
der
informierte
Umgang
mit
Krankheitsgefahren
wie
AIDS,
SARS
oder
BSE,
die
Einschätzung
von
Risiken,
ein
Verständnis
für
die
Börse
und
für
komplexe
wirtschaftliche
Zusammenhänge,
die
Einschätzung
des
Arbeits¬
marktes
und
der
Bildungschancen
der
eigenen
Kinder,
die
Gefahr
von
Kri¬
minalität,
das
Abschließen
von
Versicherungen
oder
das
Verstehen
und
In¬
terpretieren
schwacher
kausaler
Zusammenhänge,
wie
beispielsweise
zwi¬
schen
politischen
Maßnahmen
und
Wohlergehen,
zwischen
Ernährung
und
Gesundheit
oder
zwischen
Erziehungspraktiken
und
dem
Wohlverhalten
der
Kinder.
24
Untenichtswissenschaft,
32.
Jg.
2004,
H.
摘要：
展开>>
收起<<
Fiedler,Klaus;Plessner,HenningDieStichprobenfalle:LässtsicheineSensibilitätfürmetakognitiveProblemebeimstochastischenDenkenvermitteln?Unterrichtswissenschaft32(2004)1,S.23-37Quellenangabe/Reference:Fiedler,Klaus;Plessner,Henning:DieStichprobenfalle:LässtsicheineSensibilitätfürmetakognitiveProblemebe...
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