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With the rapid improvements in machine learning and deep learning, decisions made by automated decision support systems (DSS) will increase. Besides the accuracy of predictions, their explainability becomes more important. The algorithms can construct complex mathematical prediction models. This causes insecurity to the predictions. The insecurity rises the need for equipping the algorithms with explanations. To examine how users trust automated DSS, an experiment was conducted. Our research aim is to examine how participants supported by an DSS revise their initial prediction by four varying approaches (treatments) in a between-subject design study. The four treatments differ in the degree of explainability to understand the predictions of the system. First we used an interpretable regression model, second a Random Forest (considered to be a black box [BB]), third the BB with a local explanation and last the BB with a global explanation. We noticed that all participants improved their predictions after receiving an advice whether it was a complete BB or an BB with an explanation. The major finding was that interpretable models were not incorporated more in the decision process than BB models or BB models with explanations.
Angeregt durch die vermehrte wissenschaftliche Auseinandersetzung mit der Kompetenzmessung in beruflichen Situationen, ist zunehmend auch die Schulpraxis gefordert Instrumente zu etablieren, die es ermöglichen aus Leistungsmessung zu lernen. Der vorliegende Praxisbeitrag unternimmt den Versuch die der Item-Response-Theorie zugrundeliegende Idee in Form einer grafischen Datenanalyse, die ohne statistische Vorkenntnisse und großzahlige Stichprobenumfänge auskommt, für den Lehreralltag nutzbar zu machen. Fünf schriftliche Leistungsnachweise einer Klasse, erhoben in einem Lernfeld innerhalb eines Schuljahres, werden entsprechend analysiert und interpretiert. Stärken und Schwächen des Ansatzes werden diskutiert.
Der Beitrag beschäftigt sich mit den Herausforderungen forschenden Lernens im Rahmen einer qualitativen Evaluationsstudie zu inklusiven Klettergruppen. Dabei werden die zentralen empirischen Ergebnisse sowie die (Lehr-)Forschungspraxis selbst in den Blick genommen. Die Komplexität im Umgang mit (un)doing disability und die methodische Gegenstandsangemessenheit in der Evaluationsforschung wird anhand empirischer Daten veranschaulicht und die zur Anwendung kommenden qualitativen Methoden diskutiert. Am Beispiel dieser kollaborativen Studie mit Studierenden werden damit abschließend nicht nur empirischen Einsichten in den Gegenstand deutlich, sondern insbesondere methodische Herausforderungen forschenden Lernens von und mit Studierenden sichtbar.