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Praxisbezogener Transfer fachdisziplinären Wissens
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Projekt:
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Praxisbezogene Vermittlung statistischer Methoden des Qualitätsmanagements in der beruflichen Weiterbildung
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Stand der Forschung / eigene Vorarbeiten
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Bei der Entwicklung und Evaluierung des Vorgängerprojekts "Technische Statistik für Ingenieure" traten Vorbehalte der Ingenieure gegenüber den statistischen Methoden des
Qualitätsmanagements als Hemmnisse für die Lernbereitschaft in
Erscheinung. Ingenieure schätzen häufig ihre technisch-physikalischen und
organisatorischen Erfahrungen, die zur Implementierung und
Aufrechterhaltung einer qualitativ hochwertigen Produktion mobilisiert
werden können, als das überlegene Instrumentarium ein. Auf der Ebene des
Managements hat sich dagegen in den letzten Jahrzehnten die Auffassung
durchgesetzt, daß statistische Verfahren zur Aufrechterhaltung einer hohen
Produktivität unverzichtbar sind.
In diesem Projekt wird untersucht, wie geeignete Studienmaterialien zur
überwindung der zutage getretenen Vorbehalte beitragen können. Für deren
Gestaltung liegt ein Ansatz nahe, der von einer Einbettung des zu
vermittelnden Wissens in situative Kontexte ausgeht und den
Erfahrungsbezug, die Multiperspektivität der Darstellung und das Angebot
alternativer Vorgehensweisen betont (entsprechend den von Jonassen (1993)
formulierten Kriterien).
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Zielsetzung
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Das Projekt dient der Gewinnung von Kriterien für eine
adressatengerechte Gestaltung von Fernstudienmaterialien, die für die
wissenschaftliche Weiterbildung von Ingenieuren auf dem Gebiet der
mathematischen Statistik bestimmt sind. Mit dem Vorgängerprojekt ist es
nicht nur durch seine Ausrichtung auf statistische Themen, sondern auch
durch die allgemeinere Fragestellung verbunden, wie die Bedingungen der
Vermittlung mathematischer Methoden an Ingenieure möglichst effizient
gestaltet werden können.
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Arbeitsprogramm
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Es werden Studienmaterialien konzipiert, entwickelt und
im Rahmen der betrieblichen Weiterbildung erprobt, die der Vermittlung
statistischer Methoden im Qualitätsmanagement dienen sollen. Dabei werden
insbesondere Wege gewählt, welche die beobachteten Vorbehalte der
Ingenieure gegenüber statistischen Verfahren abzubauen versprechen.
Hierzu erscheint es notwendig, gleichermaßen an das fachliche,
technisch-physikalische Wissen wie an die betriebliche Erfahrung der
Ingenieure anzuknüpfen. Keinesfalls dürfen die Methoden der
mathematischen Statistik als die einzig wirksamen Instrumente des
Qualitätsmanagements dargestellt werden. Vielmehr ist anzuerkennen, daß
statistische Methoden nur als Ergänzung aller übrigen erfolgreich
praktizierten Vorgehensweisen zur Sicherung einer hohen Qualität beitragen.
Als Inhalte werden zum einen grundlegende Begriffe der Statistik
behandelt, soweit sie zur verständigen Handhabung der statistischen
Methoden des Qualitätsmanagements gebraucht werden. Zum anderen werden
wichtige statistische Methoden zur Behandlung der sehr komplexen
Lebensdauer- und Zuverlässigkeitsfragen aufbereitet.
Anhand dieser Studienmaterialien wie auch der Materialien des
Vorgängerprojekts wird analysiert, welche Strukturkomponenten als
besonders vorteilhaft für den Lernerfolg anzusehen sind. Hierzu werden die
jeweils fertiggestellten Lehreinheiten und die ihnen zugrunde liegende
Konzeption mit Testgruppen von Ingenieuren der Robert Bosch GmbH
diskutiert. Als Ergebnis werden Gestaltungskriterien für
ingenieurgerechtes Studienmaterial zu mathematisch-statistischen Themen
gewonnen. Nach diesen Kriterien werden die alten Studieneinheiten
revidiert und die neuen gestaltet. Nach Abschluß dieses
Iterationsprozesses sollen die Studieneinheiten als Fernstudienmaterial in
der Weiterbildung von Ingenieuren eingesetzt werden. Die systematischen
Evaluationsprozesse während und nach Abschluß der Entwicklung werden
darüber hinaus zu einem validierten und durch die Kursentwicklung
exemplarisch eingelösten Kriterienkatalog für die Gestaltung von
ingenieurgerechten Fernstudienmaterialien zu mathematisch-statistischen
Themen gebündelt.
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Literatur
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Jonassen, D. H. (1993). Thinking technology. The trouble with learning
environments. Educational Technology, 33, 35-37.
Wissenschaftliche Mitarbeiter: Dr. Peter Herfort(Peter_Herfort@diff.uni-tuebingen.de)
, Dr. Wolfgang Schuster
© 1996 DIFF
Webmaster: hjwiesner@uni-tuebingen.de(hjwiesner@uni-tuebingen.de)
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Updated: Dezember, 1996
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