Metakompetenzen und Kompetenzentwicklung - ABWF

Beide Arten der Modellierung beruhen auf einem verallgemeinerten Modellansatz,
einer geometrisch orientierten Evolutionstheorie (G_O_E_THE, Scharnhorst
2001). Bei diesem Modellansatz wird Evolution als Suchprozess in einer
hochkomplexen Bewertungslandschaft beschrieben. Die Rolle von Werten und
Normen spielt auch bei Prozessen selbstorganisierten Lernens eine große Rolle.
Indem wir in diesem Projekt auf Modelle von Suchprozessen in Bewertungslandschaften
zurückgreifen, schaffen wir eine Operationalisierung von Wertbildungsprozessen
in der mathematischen Sprache von Selbstorganisations- und Evolutionsmodellen.
Evolutionsmodelle enthalten Modelle der Selbstorganisation. Wir verstehen unter
Selbstorganisation das Entstehen von Struktur und Ordnung. Evolution beinhaltet
dann den Prozess der Instabilisierung eines bestehenden Musters oder einer
bestehenden Struktur und des Übergangs zu einer neuen Struktur. Die Modellierung
und Simulation von solchen Übergangsprozessen steht im Zentrum der
vorliegenden Arbeit. Im Bild der Evolutionssuche in einer Landschaft entspricht
dem der Übergang von einem Gipfel zum anderen. Das Problem bei einem solchen
Übergang liegt darin, global eine Verbesserung zu erzielen, aber lokal Verschlechterungen
zuzulassen (man muss in der Lage sein, durch ein Tal zu gehen).
Für die Modellierung von Kompetenzen werden wir zum einen von dominanten
Kompetenzprofilen sprechen, die in einer Gruppe als Norm etabliert sind. Diese
stellen die bestehenden Strukturen dar. Ein neues Kompetenzprofil zu finden,
wenn die Gruppe sich in einer Lernsituation befindet, ist die Aufgabe, die in einem
Prozess von Versuch und Irrtum zu bewältigen ist. Das neue Kompetenzprofil ist
der neue Gipfel, den es zu erreichen gilt. Dies ist die erste Modellsicht. In Simulationen
wird erkundet, welche Prozesse einen solchen Übergang befördern, wie
sich der Übergang zeitlich gestaltet (graduell oder sprunghaft) und welche Rolle
Gruppeninteraktionen dabei spielen.
In der zweiten Modellsicht, in der Kompetenzen in Sinne von dynamischen Eigenschaften
und Randbedingungen einer Problemlösungssuche durch Agenten verstanden
werden, steht das Lösen von Problemen im Zentrum. Ein neuer Gipfel steht für
eine neue Lösung des Problems. Die Kompetenzen werden in diesem Modell mit
dynamischen Elementarmechanismen einer evolutionären Suche verbunden, wie
Selektion, Mutation und Imitation. Simulationen werden benutzt, um zu klären,
welches Wechselspiel von Evolutionsfaktoren die Lösungssuche erleichtert oder
wann die Gruppe nicht in der Lage ist, eine Lösung zu finden (Abbildung 1).
Die doppelte Interpretation eines allgemeinen Modellansatzes spiegelt sich auch
in dem Aufbau der vorliegenden Arbeit wider. Aus formaler mathematischer Sicht
benutzen beide Modelle denselben mathematischen Apparat, nur die Interpretation
ist verschieden. Die Kapitel entsprechen den verschiedenen Stufen der abstrak-
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