Metakompetenzen und Kompetenzentwicklung - ABWF
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penmitgliedern bestimmt werden. Die Existenz der Bewertungsfunktion drückt aus,<br />
dass es neben der aktuellen Besiedlung von Merkmalen im Raum noch ein weiteres<br />
Kriterium gibt, das im Sinne einer Randbedingung den Suchprozess kontinuierlich<br />
begleitet. Im Fall der <strong>Kompetenzentwicklung</strong> drückt die Bewertungsfunktion<br />
Werte <strong>und</strong> Normen aus, von deren Existenz man bereits vor der Suche ausgehen<br />
kann, auch wenn deren Lage im Raum noch nicht bekannt ist. Ähnliches gilt für die<br />
Suche im Problemraum. Problemlösungen sind sicher sozial verhandelbar, es wird<br />
möglicherweise mehrere gleichwerte Lösungen geben. Die Wertigkeit von Lösungen<br />
aber hängt auch von externen, objektiven Kriterien ab.<br />
In einer Erweiterung des Modells kann man sogenannte Lotka-Volterra-Systeme<br />
betrachten, dabei hängt die Bewertungsfunktion explizit von der Besiedlung ab<br />
w (�q, x) (�q, t)) <strong>und</strong> verändert ihre Gestalt, je nachdem welcher Bereich im Merkmalsraum<br />
besiedelt wird. Eine solche Darstellung wird Prozessen in sozialen Systemen<br />
gerecht, bei denen die Wert- bzw. Normbildung integraler Bestandteil der<br />
Systemdynamik ist.<br />
6.2 Evolutionäre Dynamik im Phänotypraum<br />
In der bisher verwendeten kontinuierlichen Beschreibung wird jedem Punkt im<br />
Merkmalsraum der Kompetenzen Q (d. h. jedem Vektor � q = {q 1 , q 2 , ..., q d } von<br />
Merkmalsvariablen q k ) eine Zahl (bzw. Häufigkeit) zugeordnet, die die Realisierung<br />
bestimmter Parameterkombinationen kennzeichnet. Damit wird eine Dichtefunktion<br />
x (�q, t) über dem Merkmalsraum der Probleme definiert. Die Dynamik<br />
wird nun mit den Reproduktionseigenschaften bestimmter Merkmalskombinationen<br />
verb<strong>und</strong>en. Gr<strong>und</strong>legend ist der folgende Ansatz einer allgemeinen Evolutionsdynamik<br />
vom Darwin-Typ (Replikationsansatz, Feistel/Ebeling 1982, Ebeling<br />
u. a. 1984, Feistel/Ebeling 1989):<br />
∂ t x (�q, t) = w (�q, {x}) x (�q, t) + Mx (�q, t) (1)<br />
Dabei fungiert die Größe w (�q, x (�q, t) als verallgemeinerte Fitnessfunktion. Sie<br />
beschreibt den Konkurrenz- <strong>und</strong> Selektionsaspekt der evolutionären Suchdynamik.<br />
Hängt w nur von den Merkmalen �q ab, so handelt es sich um eine stationäre<br />
Landschaft. Im nächsten einfachen Fall hängt w von den Merkmalen <strong>und</strong> (über<br />
einen sozialen Durchschnitt) von der Zeit ab, es gilt der Ansatz:<br />
w (�q, {x}) = E (�q) – (2)<br />
Hierbei bezeichnen die eckigen Klammern den sogenannten sozialen Durchschnitt<br />
(gemittelt über die Population):<br />
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