Entscheidungsmodellierung und KI im Rahmen Psychologischer Diagnostik

Kognitive Entscheidungsmodellierung und Künstliche Intelligenz (KI) spielen eine immer wichtigere Rolle im Rahmen Psychologischer Diagnostik. So ist bspw. das Antwortverhalten untersuchter Personen letztlich ein Resultat aus Entscheidungsprozessen. Die Anwendung von Entscheidungsmodellierung kann daher helfen, ein tieferes Verständnis für die Mechanismen zu entwickeln, die diesen Entscheidungsprozessen zugrunde liegen. Diffusionsmodellanalysen stellen eine etablierte Möglichkeit dar, kognitive Entscheidungen zu modellieren und so Einblicke in die Prozesse, die das resultierende Antwortverhalten bestimmen, zu erlangen. Auch KI kann eingesetzt werden, um Antwortprozesse zu analysieren und bspw. Antwortverzerrungen aufzudecken. So wird u. a. maschinelles Lernen eingesetzt, um Antwortverzerrungen aufzuspüren und so letztlich Psychologische Diagnostik zu optimieren. Welche Ansätze der Entscheidungsmodellierung und KI gibt es? Welche Aspekte gilt es bei deren Einsatz zu beachten? Was sind mögliche Stolpersteine? Wie kann eine Umsetzung und Anwendung der Ansätze am praktischen Beispiel aussehen? Auf diese Fragen sollen im Seminar Antworten gegeben werden.
Ziel des Seminars ist es, dass Studierende einen Überblick über verschiedene Ansätze der kognitiven Entscheidungsmodellierung und der Anwendung von KI erlangen und deren Bedeutung für die diagnostische Arbeit erkennen. Dabei sollen die Ansätze nicht nur definiert, sondern es soll auch das methodische Repertoire zu deren Anwendung vermittelt werden. Praktische Übungen, aktuelle Studien und Erkenntnisse zum Gelernten sollen den direkten Anwendungsbezug ermöglichen. Eine Zusammenfassung und Praxistipps für den diagnostischen Alltag sollen den Seminarabschluss bilden.
Das Seminar soll mittels eines Methodenwechsels aus Inputsitzungen, Gruppenarbeiten, moderierten Diskussionen und einer Abschlusspräsentation nicht nur Inhalte vermitteln, sondern auch das kritische Hinterfragen und die Auseinandersetzung mit wissenschaftlichen Studien, Methoden, deren Möglichkeiten und Grenzen sowie den damit verbundenen Erkenntnissen fördern. Im Seminar werden verschiedene Ansätze behandelt. Der Schwerpunkt wird auf Diffusionsmodellen (Entscheidungsmodellierung) und maschinellem Lernen (KI) liegen.