Verbesserung der Entscheidungsfindung in Medizin und Recht durch gezieltes Training in Wahrscheinlichkeitstheorie
BerlinBedingte Wahrscheinlichkeiten zu verstehen ist in Bereichen wie Medizin und Recht von entscheidender Bedeutung, da Entscheidungen oft lebensverändernde Konsequenzen haben. Eine kürzlich von Mathematikdidaktik-Forschern mehrerer deutscher Universitäten durchgeführte Studie bestätigt dies. Sie untersuchten, wie Studierende ihre Fähigkeiten im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten verbessern können, insbesondere in Situationen, die mit dem Satz von Bayes zusammenhängen. Diese Forschung ist Teil des TrainBayes-Projekts, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert wird, und wurde in der Zeitschrift Learning and Instruction veröffentlicht.
Untersuchung zeigt: Ärzte und Juristen kämpfen mit wahrscheinlichen Fehlinterpretationen und den daraus resultierenden Behandlungsfehlern. Ein häufiges Problem ist dabei, dass sie die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung überschätzen, wenn ein Test positiv ausfällt. Um die tatsächliche Wahrscheinlichkeit einer Infektion im Falle eines positiven Testergebnisses zu bestimmen, sind sowohl die Genauigkeit des Tests als auch die Verbreitung der Krankheit in der Bevölkerung zu berücksichtigen.
Während der Pandemie untersuchte die Studie die SARS-CoV-2-Testung. Sie zeigte, dass selbst bei einer geringen Verbreitung der Krankheit viele falsch positive Ergebnisse auftreten können, selbst bei normalerweise genauen Tests. Die Forscher erforschten verschiedene Methoden, um dieses Konzept zu verdeutlichen. Sie fanden heraus, dass die Verwendung klarer Zahlen und visueller Darstellungen wie Doppelbäume den Studierenden half zu verstehen, wie kleine Testfehler bei der Testung einer großen Anzahl von Menschen erhebliche Auswirkungen haben können.
Wichtige Strategien zur Verbesserung des Verständnisses von Wahrscheinlichkeiten wurden in der Studie hervorgehoben:
- Prozentsätze in konkrete Häufigkeiten umwandeln, um die Verständlichkeit zu erhöhen.
- Doppelte Baumdiagramme verwenden, um Beziehungen zu visualisieren.
- Interaktive Übungen, um theoretisches Wissen praktisch anzuwenden.
- Neue Ansätze in den regulären Unterricht integrieren, um ein nahtloses Lernen zu ermöglichen.
Forschungsergebnisse betonen die Notwendigkeit effektiverer Methoden zur Vermittlung von Wahrscheinlichkeitslehre. Durch die Integration dieser Methoden in den regulären Unterricht können Lehrerinnen den Schülerinnen ein besseres Verständnis für Statistik vermitteln, was zu klügeren Entscheidungen führt. Dies reduziert Fehler und verbessert Ergebnisse in medizinischen und rechtlichen Bereichen, was die Wichtigkeit der Verbindung zwischen Bildung, Wahrscheinlichkeit und praktischer Anwendung unterstreicht.
Die Studie wird hier veröffentlicht:
http://dx.doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.102032und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet
Nicole Steib, Theresa Büchter, Andreas Eichler, Karin Binder, Stefan Krauss, Katharina Böcherer-Linder, Markus Vogel, Sven Hilbert. How to teach Bayesian reasoning: An empirical study comparing four different probability training courses. Learning and Instruction, 2025; 95: 102032 DOI: 10.1016/j.learninstruc.2024.102032Diesen Artikel teilen