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Trotz nachlassenden Interesses in der wissenschaftlichen Forschung erfreuen sich komplexe Problemlöseszenarien als sozial valider Ersatz für klassische Intelligenztests in der angewandten Eignungsdiagnostik ungebrochener Beliebtheit. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die umfassende Validierung des für den Praxiseinsatz neu entwickelten komplexen Problemlöseszenarios AGRIMAN. In einem theoretischen Teil wird das Forschungsfeld und seine Geschichte am Beispiel des bekanntesten Problemlöseszenarios TAILORSHOP erläutert sowie auf den Zusammenhang von komplexer Problemlöseleistung mit Intelligenz, Wissen und beruflicher Leistung eingegangen. Im empirischen Teil wird die Entwicklung und Validierung von AGRIMAN beschrieben. N=185 Probanden aus drei Stichproben bearbeiteten im Rahmen von neun Assessment Centern das neu entwickelte Szenario. Die Ergebnisse bestätigen das Arbeitsmodell, dass Verarbeitungskapazität vermittelt über das erworbene systemspezifische Wissen die Problemlöseleistung beeinflusst. Außerdem ergaben sich mittelhohe Zusammenhänge zwischen Problemlöseleistung und über Assessment Center operationalisierter Berufsleistung.
Most feedback we receive or give is correct (deterministic feedback), though a small fraction can be wrong for various reasons. Children need to cope with receiving some portion of wrong feedback (stochastic feedback). It is still unknown if better social functioning and communication skills or outstanding intelligence (IQ) or chronological age support children in the coping process. We tested a sample of 7-, 9-, and 11-year-old children (N = 60) who deduced a sequence of four left and right button presses from a red and green stochastic feedback signal that was wrong in 15 % of the trials. Children performed worse with stochastic than with deterministic feedback but improved in the repeated trials, especially after receiving positive feedback about whether true or false. Controlling for IQ improved and confirmed these effects, while social and communicative competence explained little or no variance.