Aufgaben - Ethik

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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Aufgaben die sich mit Ethik beschäftigen! Siehe unten

  

1 Die Täuschung der Versuchspersonen…

… ist moralisch unbedenklich, solange kein psychischer und physischer Schaden dadurch entsteht.
… ist ein legitimes Mittel
… sollte weitestgehend vermieden und nur in notwendigen Fällen angewandt werden. ®
… sollte so oft wie möglich eingesetzt werden, um jeglichen Verzerrungen vorzubeugen („gekünsteltes Verhalten“).

2 Die freiwillige Teilnahme besagt…

… dass die Versuchsperson nach Information und schriftlicher Einwilligung vertraglich an die Fertigstellung des Experiments gebunden ist und ein frühzeitiger Abbruch nicht möglich ist.
… dass die Versuchsperson am Anfang einmal zustimmen muss.
… der Versuchsleiter auch während des Experiments einen möglichen Abbruch anbieten soll, sobald ein Unwohlsein der VP bemerkt wird.
… dass nach Einwilligung der Versuchsleiter die Versuchsperson zum Weitermachen ermutigen soll um eine möglichst realistische Situation zu kreieren.

3 Welche/r Faktor/Faktoren ist/sind NICHT in der „Risiko-Schätzungs-Matrix“ vorhanden?

Schuld
Reversibilität
Wahrscheinlichkeit
Dauer

4 Was versteht man in der Modellierung unter Sparsamkeit?

Das Modell stellt möglichst wenige, dafür aber sehr konkrete Vorhersagen.
Das Modell verwendet möglichst wenige mathematische Formeln.
Das Modell bezieht möglichst wenige Annahmen mit ein.

5 Welche Aussagen zur Einteilung von Modellen sind richtig?

Formalmodelle lassen sich laut Dawson in statistische, mathematische und explanative / synthetische Modelle einteilen.
Formalmodelle sind in der Psychologie noch am weitesten verbreitet, verlieren aber gegenüber Verbalmodellen zunehmend an Gewicht.
Formalmodelle bestehen aus mathematischen Gleichungen oder sind Computerprogramme.
Realmodelle sind realistische Veranschaulichungen von realen Systemen, z.B. eine Modelleisenbahn oder ein architektonischer Gebäudeentwurf.

6 Durch welche Schritte werden die Erkenntnisziele der Modellierung erfüllt?

Indem wir sowohl Realsystem als auch Modell als datengenerierende Systeme verstehen und deren Randbedingungen (Experiment, Parameter) manipulieren, können wir durch Vergleich ihrer Daten die gegenseitige Relation einschätzen.
Die Manipulation der Randbedingungen hilft nicht nur dabei, die Passung der System- und Modelldaten zu bestimmen, sondern auch neuartige Vorhersagen zu liefern.
Für die Relation zwischen Modell und Realsystem sind keine gemessenen oder simulierten Daten erforderlich, solange das Modell in sich (logisch) widerspruchsfrei ist.

7 Welche Aussagen beschreiben korrekt den Modellierungsprozess?

Beim deduktiven Ansatz entwickelt man aus der Analyse der gemessenen Systemdaten ein Modell, welches das System am besten beschreibt.
Deduktion bedeutet, aus einem Modell Schlussfolgerungen auf erwartete Daten zu ziehen.
Über den Vergleich der Systemdaten mit den Simulationsdaten können Schlussfolgerungen über die Güte des Modells getroffen werden.
Simulationsmodelle können abstrakte Modellannahmen in ihrer Schlüssigkeit verifizieren oder falsifizieren. Dies bezeichnet man als proof-of-concept.