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Um Menschen auf den Umgang mit Gefahren, Krankheiten und Katastrophen vorzubereiten, muss ihnen Statistik vermittelt werden, und zwar idealerweise durch gute Darstellungsformate dynamisch. Diese Dynamiken in einfache Kommunikation zu übersetzen, ist das, was Regierungen von Wissenschaftlern brauchen.
Wir präsentieren Argumente für einen interdisziplinären Ansatz im Mathematikunterricht. Als Beispiel sei kurz in Erinnerung gerufen, wie kognitive Neuropsychologen schon in jungen Jahren den intensiven Erwerb der Fingergnosis förderten, dh den Erwerb der Fähigkeit, die eigenen Finger mental zu repräsentieren. Mathematikpädagogen empfahlen durchaus die Entwicklung der Fingergnosis, prüften aber deren Grenzen. Sie präsentierten auch Argumente dafür, flexibles Kopfrechnen als Ziel des Rechenunterrichts in der Grundschule zu entwickeln. In diesem Zusammenhang beschreiben wir das Training von „Zahlenblick“ als eine Möglichkeit, flexibles Kopfrechnen zu fördern und verbinden es mit Konzepten aus der Metakognitionstheorie. Wir veranschaulichen, wie gerade dieser Zweig der Metakognition weitere interdisziplinäre Forschung erfordert. In unserer Analyse „Zahlenblick“ erstreckt sich auf den Blick für Proportionen, über die ganzen Zahlen hinaus. Wir veranschaulichen, wie nützlich es wäre, die neuronalen Untermauerungen besser zu verstehen, die für die Vorteile sogenannter natürlicher Häufigkeiten im Vergleich zu Prozentsätzen oder Wahrscheinlichkeiten und von Symbolarrays zu ihrer Darstellung verantwortlich sind. Solche Eigenfrequenzen sind adäquate Formate für die frühzeitige Auseinandersetzung mit Entscheidungen unter Risiko.
Heutzutage kombiniert diagnostisches Schließen allgemeines und spezialisiertes Wissen, Elemente der Mathematik, eine gewisse Leichtigkeit mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und nicht zuletzt die Leichtigkeit im Umgang mit KI-Tools. Wir stellen Verfahren und Werkzeuge zur Erstellung von Bäumen vor, die zu verständlichen, transparenten, einfachen und robusten Klassifikationen und Entscheidungen führen. Diese Werkzeuge sind heuristischer als optimale Modelle, inspiriert von der Perspektive der begrenzten Rationalität. Wir beschreiben, wie die Grundsätze der begrenzten Rationalität einen Rahmen für die Mensch-Maschine-Interaktion bieten, der sich dieser Artikel widmet. Wir behaupten, dass unsere vorgeschlagenen Tools aufgrund dieser Rationalität eine maschinengestützte Entscheidungsfindung erleichtern, die reibungslos, transparent und erfolgreich ist.
Demokratie lebt von Argumenten, die auf nachweisbaren Fakten basieren. Lebendige Demokratien brauchen gut informierte Bürger, die relevante gesellschaftliche Fragen verstehen, diskutieren und sich in öffentliche Entscheidungsprozesse einbringen können. Dieser Aufsatz stellt in Erweiterung von Statistical Literacy eine Teildisziplin vor, die wir Zivilstatistik nennen. Zivilstatistik konzentriert sich auf das Verstehen statistischer Informationen über die Gesellschaft, wie sie von den Medien, Statistikämtern und anderen Statistikanbietern bereitgestellt werden. Die Herausforderung, Menschen zu befähigen, Sinn aus diesen Daten zu erschließen, richtet sich gleichermaßen an Bildungseinrichtungen (Schulen und Hochschulen) wie auch an Medien und Statistikanbieter. Im vorliegenden Aufsatz beschreiben wir die spezifischen Charakteristika von Zivilstatistik und begründen die Notwendigkeit dieser Teildisziplin, die im Schnittfeld von Statistik, Gesellschaftswissenschaften und – wegen ihres Bildungsauftrages – Erziehungswissenschaften liegt. Wir beschreiben ein Rahmenkonzept für Kompetenzen im Bereich Zivilstatistik und weisen auf reichhaltiges, frei verfügbares Lehr- und Lernmaterial hin, das im Rahmen einer europäischen Zusammenarbeit von sechs Hochschulen im Projekt ProCivicStat erarbeitet wurde. Aus unseren Analysen ergeben sich curriculare und bildungspolitische Empfehlungen, die diesen Aufsatz abschließen.
After a brief description of the four components of risk literacy and the tools for analyzing risky situations, decision strategies are introduced, These rules, which satisfy tenets of Bounded Rationality, are called fast and frugal trees. Fast and frugal trees serve as efficient heuristics for decision under risk. We describe the construction of fast and frugal trees and compare their robustness for prediction under risk with that of Bayesian networks. In particular, we analyze situations of risky decisions in the medical domain. We show that the performance of fast and frugal trees does not fall too far behind that of the more complex Bayesian networks.
Begriffliche Beschreibungen und Maße von Information und Entropie wurden im 20. Jahrhundert mit dem Aufkommen einer Kommunikations- und Informationswissenschaft eingeführt. Heute haben diese Konzepte die moderne Wissenschaft und Gesellschaft durchdrungen und werden zunehmend als Themen für den naturwissenschaftlichen und mathematischen Unterricht empfohlen. Wir stellen eine Reihe von spielerischen Aktivitäten vor, die darauf abzielen, Intuitionen über Entropie zu fördern, und beschreiben eine Grundschulintervention, die gemäß diesem Plan durchgeführt wurde. Schüler der vierten Klasse (8–10 Jahre) spielten eine Version von Entropy Mastermind mit Gläsern und farbigen Murmeln, bei der aus einer Urne mit bekannter, visuell dargestellter Wahrscheinlichkeitsverteilung der Murmelfarben ein zu entschlüsselnder versteckter Code zufällig generiert wurde. Kinder stellten Urnen nach vorgegebenen Rezepten her, zogen Murmeln aus den Urnen, generierte Codes und erratene Codes. Obwohl sie nicht offiziell in Wahrscheinlichkeit oder Entropie unterrichtet wurden, waren Kinder in der Lage, die Schwierigkeit verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen abzuschätzen und zu vergleichen, die zum Generieren möglicher Codes verwendet wurden.
The notion of “bounded rationality” was introduced by Simon as an appropriate framework for explaining how agents reason and make decisions in accordance with their computational limitations and the characteristics of the environments in which they exist (seen metaphorically as two complementary scissor blades).We elaborate on how bounded rationality is usually conceived in psychology and on its relationship with logic. We focus on the relationship between heuristics and some non-monotonic logical systems. These two categories of cognitive tools share fundamental features. As a step further, we show that in some cases heuristics themselves can be formalized from this logic perspective. We have therefore two main aims: on the one hand, to demonstrate the relationship between the bounded rationality programme and logic, understood in a broad sense; on the other hand, to provide logical tools of analysis of already known heuristics. This may lead to results such as the characterization of fast and frugal binary trees in terms of their associated logic program here provided.