Strategieumsetzende Maßnahmen der Personalentwicklung: Psychodiagnostische Möglichkeiten der Evaluation

Inhalt der vorliegenden Untersuchung ist die psychodiagnostische Evaluation einer zeitlich klar fassbaren Personalentwicklungsmaßnahme zur Profitabilitätssteigerung in einer international agierenden Wirtschaftsorganisation. Vertriebsmitarbeiter nahmen an 14 zweitägigen Workshops teil, dessen Zielsetzung neben der reinen Wissensvermittlung zur Verbesserung der Profitabilität auch die Beeinflussung der Einstellung der Mitarbeiter war. Im Fokus der Evaluation stehen daher neben dem reinen Wissenszuwachs auch die psychologisch und wirtschaftswissenschaftlich relevanten Persönlichkeitsmerkmale Proaktivität und Selbstwirksamkeit. Die erfassten psychologischen Konstrukte erweisen sich für die Evaluation als sinnvoll einsetzbar: Im Vorher-Nachher-Vergleich zeigt sich durch den Workshop ein signifikanter Wissenszuwachs sowie eine Steigerung der Proaktivität und Selbstwirksamkeit der Teilnehmenden

Konzeption und Evaluation eines Zufriedenheitsfragebogens für Teilnehmende externer universitärer Fortbildungsmaßnahmen

Um dem allgemeinen Bildungsauftrag gerecht zu werden und um neue finanzielle Ressourcen zu erschließen, bieten Universitäten zunehmend auch für Nichtstudierende kostenpflichtige Weiterbildung an. Die vorliegende Untersuchung berichtet von der Erstellung und Analyse eines Zufriedenheitsfragebogens. Aufbauend auf einer Analyse von Fragebögen zu universitären Lehrveranstaltungsevaluationen wird ein Instrument entwickelt, bei dem auf zwei Skalen die Zufriedenheit mit dem Dozenten sowie mit dem Seminar erfragt werden. Beide Skalen erweisen sich nach Antwortanalyse der Teilnehmenden aus 15 Veranstaltungen mit einer Reliabilität von über .85 und korrigierten Itemtrennschärfen von über .60 als messgenau. Eine Regression der Gesamtzufriedenheit auf die beiden Skalen erweist sich als signifikant und erklärt über 70% der Varianz des Kriteriums. Unterschiedliche Reihenfolgebedingungen des Fragebogens ergeben keine systematischen Unterschiede

Efficient Intrinsically Motivated Robotic Grasping with Learning-Adaptive Imagination in Latent Space

Combining model-based and model-free deep reinforcement learning has shown great promise for improving sample efficiency on complex control tasks while still retaining high performance. Incorporating imagination is a recent effort in this direction inspired by human mental simulation of motor behavior. We propose a learning-adaptive imagination approach which, unlike previous approaches, takes into account the reliability of the learned dynamics model used for imagining the future. Our approach learns an ensemble of disjoint local dynamics models in latent space and derives an intrinsic reward based on learning progress, motivating the controller to take actions leading to data that improves the models. The learned models are used to generate imagined experiences, augmenting the training set of real experiences. We evaluate our approach on learning vision-based robotic grasping and show that it significantly improves sample efficiency and achieves near-optimal performance in a sparse reward environment.Comment: In: Proceedings of the Joint IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotics (ICDL-EpiRob), Oslo, Norway, Aug. 19-22, 201

Funktionalitätseinschätzungen adaptiver und maladaptiver Emotionen - Ein Fragebogenartefakt?

Der Rational-Emotiven-Theorie (REVT) von Ellis zufolge, sind irrationale (d.h. rigide, übersteigerte) Gedanken Ursache maladaptiver Emotionen (Schuld, Angst, Depression, Wut, Stolz). Adaptive Emotionen (Bedauern, Furcht, Trauer, Ärger, Freude) hingegen resultieren aus rationalen Gedanken. Der Theorie zufolge weisen adaptive Emotionen eine höhere Funktionalität auf: Sie sind besser geeignet, um mit der auslösenden Situation umzugehen. In bisherigen Studien zur Überprüfung dieser Annahmen konnte zwar durchwegs eine stärkere Funktionalität der adaptiven Emotionen nachgewiesen werden, jedoch erfolgte diese Messung jeweils im Kontext von spezifischen Szenarien, die möglicherweise die Unterschiede zwischen adaptiven und maladaptiven Emotionen forcierten. In vorliegender Untersuchung werden daher die Funktionalitäten der (mal)adaptiven Emotionen ohne die Darbietung von Situationen und zusammen mit weiteren Emotionsbegriffen dargeboten. Es zeigt sich, dass der Unterschied zwischen den adaptiven und maladaptiven Emotionen durch die Szenariovorgaben verstärkt wurde; die Unterschiede bleiben jedoch auch ohne Situationsvorgabe signifikant. Die Präsentation im Kontext anderer Emotionsbezeichnungen erweist sich nicht als bedeutsam. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass auch ohne den Kontext des Fragebogens relevante Funktionalitätsunterschiede zwischen adaptiven und maladaptiven Emotionen bestehen

Wenn Gedanken die Kranken kränker machen: Zum Einfluss irrationaler Gedanken auf den wahrgenommenen Gesundheitszustand und die Zufriedenheit mit der Behandlung

Die Theorie der Rational-Emotiven-Verhaltenstherapie (REVT) von Albert Ellis geht davon aus, dass nicht objektive Ereignisse über die subjektive Befindlichkeit entscheiden, sondern die individuellen Kognitionen im Zusammenhang mit diesen Ereignissen. Insbesondere sollen irrationale Überzeugungen die Ursache von Unzufriedenheit bis hin zu psychischen Störungen sein. Auf Grundlage dieser Überlegungen wird an verschiedenen Krankenhäusern anhand einer Zufallsstichprobe von Patienten der Zusammenhang zwischen wahrgenommenem Gesundheitszustand und Zufriedenheit mit dem Krankenhausaufenthalt auf der einen und der Zustimmung zu verschiedenen irrationalen Überzeugungen auf der anderen Seite untersucht. Zwischen beiden Variablengruppen ergeben sich erwartungsgemäß überwiegend negative Zusammenhänge. Insbesondere die irrationale Überzeugung, weniger wert zu sein, als ein gesunder Mensch, korreliert signifikant negativ mit der Gesamtzufriedenheit mit dem Krankenhausaufenthalt

CycleIK: Neuro-inspired Inverse Kinematics

The paper introduces CycleIK, a neuro-robotic approach that wraps two novel neuro-inspired methods for the inverse kinematics (IK) task, a Generative Adversarial Network (GAN), and a Multi-Layer Perceptron architecture. These methods can be used in a standalone fashion, but we also show how embedding these into a hybrid neuro-genetic IK pipeline allows for further optimization via sequential least-squares programming (SLSQP) or a genetic algorithm (GA). The models are trained and tested on dense datasets that were collected from random robot configurations of the new Neuro-Inspired COLlaborator (NICOL), a semi-humanoid robot with two redundant 8-DoF manipulators. We utilize the weighted multi-objective function from the state-of-the-art BioIK method to support the training process and our hybrid neuro-genetic architecture. We show that the neural models can compete with state-of-the-art IK approaches, which allows for deployment directly to robotic hardware. Additionally, it is shown that the incorporation of the genetic algorithm improves the precision while simultaneously reducing the overall runtime.Comment: Accepted at ICANN 2023 (32nd International Conference on Artificial Neural Networks