Präferenzanalyse für Dienstleistungsinnovationen mittels multimedialgestützter Conjointanalyse

Präferenzanalyse für Dienstleistungsinnovationen mittels multimedialgestützter Conjointanalyse von Baier,  Prof. Dr. Daniel, Brusch,  Michael
Michael Brusch präsentiert ein Vorgehenskonzept zur Durchführung einer Präferenzanalyse mittels Conjointanalyse für Dienstleistungsinnovationen, das vor allem multimediale Stimuli einsetzt. Im Mittelpunkt stehen insbesondere die gezielte Ausrichtung der Datenerhebung auf (potenzielle) Kunden, die Vorschaltung einer umfangreichen Informationsphase, die hinreichende Beschreibung innovativer Eigenschaften durch eine adäquate Präsentation und die explizite Berücksichtigung konstitutiver und spezifischer Dienstleistungsmerkmale.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Präferenzanalyse für Dienstleistungsinnovationen mittels multimedialgestützter Conjointanalyse

Präferenzanalyse für Dienstleistungsinnovationen mittels multimedialgestützter Conjointanalyse von Baier,  Prof. Dr. Daniel, Brusch,  Michael
Michael Brusch präsentiert ein Vorgehenskonzept zur Durchführung einer Präferenzanalyse mittels Conjointanalyse für Dienstleistungsinnovationen, das vor allem multimediale Stimuli einsetzt. Im Mittelpunkt stehen insbesondere die gezielte Ausrichtung der Datenerhebung auf (potenzielle) Kunden, die Vorschaltung einer umfangreichen Informationsphase, die hinreichende Beschreibung innovativer Eigenschaften durch eine adäquate Präsentation und die explizite Berücksichtigung konstitutiver und spezifischer Dienstleistungsmerkmale.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Präferenzanalyse für Dienstleistungsinnovationen mittels multimedialgestützter Conjointanalyse

Präferenzanalyse für Dienstleistungsinnovationen mittels multimedialgestützter Conjointanalyse von Baier,  Prof. Dr. Daniel, Brusch,  Michael
Michael Brusch präsentiert ein Vorgehenskonzept zur Durchführung einer Präferenzanalyse mittels Conjointanalyse für Dienstleistungsinnovationen, das vor allem multimediale Stimuli einsetzt. Im Mittelpunkt stehen insbesondere die gezielte Ausrichtung der Datenerhebung auf (potenzielle) Kunden, die Vorschaltung einer umfangreichen Informationsphase, die hinreichende Beschreibung innovativer Eigenschaften durch eine adäquate Präsentation und die explizite Berücksichtigung konstitutiver und spezifischer Dienstleistungsmerkmale.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Lernen mit Bildern in Texten

Lernen mit Bildern in Texten von Spevacek,  Gert
Ziel der Arbeit ist es, das Lernen mit Bildern in Texten in Abhängigkeit von bereichsspezifischem Wissen zu untersuchen. Ausgehend von einem Rahmenmodell für Lernen mit Bildern in Texten unter besonderer Berücksichtigung von bereichsspezifischem Wissen werden ausgewählte, die Fragestellung leitende Befunde und theoretische Ansätze dargestellt und kritisch bewertet. In seiner empirischen Untersuchung konzentriert sich der Autor darauf, zur Klärung von drei Fragen beizutragen: 1. Inwieweit unterscheiden sich Novizen von Semi-Experten in ihrem bereichsspezifischen Wissen vor und nach dem Lernen mit Bildern in Texten? 2. Lässt die Analyse individuellen bereichsspezifischen Wissens von Novizen und Semi-Experten Rückschlüsse zu auf Lernprozesse, die zwischen zwei Erhebungszeitpunkten stattgefunden haben? 3. Inwieweit unterscheiden sich Novizen und Semi-Experten hinsichtlich ihrer bildbezogenen Lernaktivitäten beim Lernen mit Bildern in Texten? Als Datenerhebungsmethode wird die Struktur-Lege- Technik als eine spezielle Methode zur Erhebung bereichsspezifischen Wissens und dessen Veränderung ausgewählt und eine auf die vorliegende Untersuchung abgestimmte Form der Struktur-Lege-Technik entwickelt. Zur Erhebung der bildbezogenen Lernaktivitäten wird die Methode des videounterstützten nachträglichen len Denkens und die Methode der Blickregistrierung eingesetzt. Bezogen auf die erste Fragestellung zeigen die Ergebnisse, dass Semi-Experten in der Vor- und Nacherhebung erwartungsgemäß umfangreichere (Gesamtzahl der Begriffe) und vernetztere (Gesamtzahl der Relationen) Wissensnetze als Novizen erstellen. Weiterhin ergeben die unter "inhaltlichen", "darstellungsspezifischen" und "strukturellen" Gesichtspunkten durchgeführten differenzierteren Analysen, dass sich Semi-Experten nicht in jeder Kategorie von Novizen unterscheiden. Zur Klärung der zweiten Fragestellung werden Einzelfallanalysen durchgeführt. Die Befunde weisen darauf hin, dass sowohl Novizen als auch Semi- Experten am häufigsten durch Ausdifferenzierungen lernen. Offensichtlich können sie die meisten Informationen in ihr bereichsspezifisches Wissen integrieren, ohne dass - wie beim Lernen durch Umstrukturierungen - eine Auflösung von Teilen des bereits bestehenden bereichsspezifischen Wissens notwendig wird. Die Ergebnisse bezogen auf die dritte Fragestellung belegen, dass einzelne Variablen bildbezogener Lernaktivitäten in Abhängigkeit von dem bereichsspezifischen Wissen der Lernenden in unterschiedlichem Ausmaß lernwirksam werden können. Vor allem Novizen können ihre Wissensdefizite durch einen vermehrten Einsatz von lernfördernden bildbezogenen Lernaktivitäten ausgleichen, wenn sie adäquate bildbezogene Lernaktivitäten einsetzen. Die Resultate zur Dauer und Häufigkeit der Bildbetrachtung ergeben kein spezifisches Muster in Abhängigkeit vom bereichsspezifischen Wissen der Lernenden. Aus der fallbezogenen Betrachtung von einzelnen Verlaufsmustern der Bildverarbeitung kann jedoch die Schlussfolgerung gezogen werden, dass für verschiedene Personen einer Gruppe eine unterschiedliche Abfolge der Bildbetrachtung gleichermaßen lernförderlich sein kann.
Aktualisiert: 2020-12-04
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