Kursthemen

  • Introduction

    Alles einklappen Alles aufklappen

    • Die Methode verlangt von den Teilnehmern,  sich aktiv am Prozess der Konstruktion, Analyse und Interpretation der Fuzzy Cognitive Map (FCM) zu beteiligen. Dies kann Aufgaben wie die Identifizierung von Schlüsselkomponenten des zu untersuchenden Systems, die Definition der Beziehungen zwischen diesen Komponenten und die Zuweisung von Fuzzy-Werten zur Darstellung der Stärke oder Richtung dieser Beziehungen beinhalten. Von den Teilnehmern kann auch erwartet werden, dass sie die FCM verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Szenarien zu testen, die sich auf das zu modellierende System beziehen und die Ergebnisse dieser Übungen zu interpretieren.


  • Method

    • Die Fuzzy-Logik ist ein mathematischer Rahmen, welcher die Darstellung unsicherer oder ungenauer Informationen ermöglicht und zur Modellierung und Steuerung komplexer Systeme in verschiedenen Bereichen verwendet wird. Sie wurde von Zadeh L. in den 1960er und 1970er Jahren eingeführt. Später, 1993, veröffentlichte Kosko B. in seinem Buch mit dem Titel "Fuzzy Thinking: The New Science of Fuzzy Logic" (Die neue Wissenschaft der unscharfen Logik) und popularisierte damit das Konzept des "unscharfen Denkens" als eine Möglichkeit mit Unsicherheit und Ungenauigkeit bei der Entscheidungsfindung und Problemlösung umzugehen. Mithilfe der FCM-Methode können Lehrkräfte daher ein relevantes Thema auswählen und die Studierenden anleiten, Schlüsselkomponenten und kausale Beziehungen zu identifizieren, diesen Fuzzy-Werte zuweisen, um die Stärke der Beziehungen darzustellen, und die FCM analysieren, um Vorhersagen zu treffen oder Szenarien zu testen, welche mit dem modellierten System in Verbindung stehen. Einerseits stellen FCMs ein konzeptionelles Modellierungswerkzeug dar, welches die Studierenden dabei unterstützt, ihr Wissen über ein bestimmtes Thema oder System zu organisieren und zu synthetisieren. Durch die Konstruktion eines FCM werden die Schüler dazu gezwungen, systematisch über die relevantesten Komponenten und Beziehungen innerhalb des Systems nachzudenken und die zugrunde liegenden kausalen Mechanismen zu identifizieren. Darüber hinaus beinhaltet der FCM-Ansatz die Fuzzy-Logik, welche Unsicherheit und Ungenauigkeit bei der Darstellung der Beziehungen zwischen den Komponenten eines Systems zulässt. Dies ermöglicht es den Schülern komplexe, reale Systeme darzustellen, welche oftmals durch eine nichtlineare und unsichere Dynamik gekennzeichnet sind. Auf der anderen Seite betont der FCM-Ansatz die Zusammenarbeit und Teamarbeit, da die Studierenden zusammenarbeiten müssen, um die Schlüsselkomponenten des Systems zu identifizieren, die Beziehungen zwischen diesen zu bestimmen und den Kanten des FCM unscharfe Werte zuzuweisen. Dies ermutigt die Studierenden dazu, voneinander zu lernen, Ideen und Perspektiven auszutauschen und ihre Kommunikations- sowie Teamwork-Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Darüber hinaus ist der FCM-Ansatz ein aktiver Lernansatz, welcher die Studierenden in einen praktischen, erfahrungsbasierten Lernprozess einbindet. Durch die Verwendung von FCMs zur Modellierung und Analyse realer Probleme oder Szenarien, können die Schüler ihr Wissen auf sinnvolle Weise anwenden und ihr kritisches Denken sowie ihre Problemlösungsfähigkeiten weiterentwickeln.


  • Experiences

    • Lehrkräfte können die FCM wie folgt im Unterricht einsetzen:


      1) Wählen Sie ein Thema: Wählen Sie ein Thema aus, welches für den Kursinhalt relevant ist und mit einem FCM modelliert werden kann. Dies könnte ein reales Problem oder ein hypothetisches Szenario sein, welches mit den Kursziele in Verbindung steht.


      2) Definieren Sie die Komponenten: Ermitteln Sie gemeinsam mit den Studierenden die wichtigsten Komponenten des zu modellierenden Systems und helfen Sie ihnen, die Eigenschaften und Merkmale jeder Komponente zu definieren. Dieser Schritt kann ein Brainstorming und eine Gruppendiskussion beinhalten.


      3) Bestimmen Sie die kausalen Beziehungen: Leiten Sie die Studierenden an, die kausalen Beziehungen zwischen den verschiedenen Komponenten zu bestimmen und sie als gerichtete Kanten im FCM darzustellen. Ermutigen Sie die Schüler dazu, systematisch zu denken und mehrere Perspektiven zu berücksichtigen.


      4) Unscharfe Werte zuweisen: Helfen Sie den Studierenden dabei, den Kanten des FCM unscharfe Werte zuzuweisen, um auf diese Weise Stärke oder Richtung der kausalen Beziehungen darzustellen. Dieser Schritt kann einige Recherchen, Datenanalysen oder Expertenmeinungen beinhalten.


      5) Analysieren Sie die FCM: Lassen Sie die Schüler die FCM verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Szenarien zu testen, welche sich auf das modellierte System beziehen und um die Ergebnisse dieser Übungen interpretieren zu können. Dieser Schritt kann einige Simulations-, Visualisierungs- oder Datenanalyse-Tools beinhalten.


      6) Reflektieren Sie über die Lernergebnisse: Beurteilen Sie die Effektivität der FCM-Übung im Hinblick auf das Erreichen der Lernziele und geben Sie den Studierenden Feedback zu ihrer Leistung und ihrem Verständnis für das Thema. Ermutigen Sie die Studierenden dazu, ihren Lernprozess zu reflektieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.


  • Additional resources

    • ●        Kosko B., Fuzzy thinking. Hyperion Press: New York; 1993.

      ●        Kosko B., Fuzzy cognitive maps. Int J Man-Mach Stud 1986;24:65]75

      ●        Gardner H., The unschooled mind: How children learn and how schools should teach. New York: Harper Collins; 1991.

      ●        Zadeh L., Fuzzy sets, Inf Contr 1965;8:338]353.

       

      ●        Fuzzy cognitive maps to conceptualize complex problems:

       

       


  • Test Yourself