Open Access

Text zum Ausstellungskatalog von Franz John: Turing Tables.

Der technologische Fortschritt und die zunehmende Verbreitung des Internets haben neue Wege der Leistungs- und Eignungsdiagnostik eröffnet. Der Einsatz von internetbasierten, eignungsdiagnostischen Verfahren - so genannten E-Assessment-Verfahren - ist ein relativ junges Unterfangen. Trotz zunehmender Bedeutung und Verbreitung von E- und Self-Assessments zum Zwecke der Personalauswahl, Personalentwicklung, Karriereberatung oder des Personalmarketings nähert sich die Wissenschaft erst langsam diesem Themengebiet an. Oft werden existierende Papierformen von Tests und Fragebogen einfach als computer- oder internetgestützte Versionen neu aufgelegt. Erfolgversprechender und innovativer ist die Nutzung der technischen Möglichkeiten zur Realisierung neuer Formen der Diagnostik via Internet. Internetbasierte Simulationsverfahren bieten Qualitäten, die von traditionellen Testverfahren nicht erreicht werden können. Bis dato besteht ein Defizit an theoretisch fundierten und testtheoretisch geprüften Online-Simulationsverfahren, obwohl sich insbesondere die simulativen Arbeitsproben als höchst valide zur Vorhersage von Berufserfolg erwiesen haben (Schmidt & Hunter, 1998, 2000). Diese Arbeit leistet einen Beitrag zur Weiterentwicklung von internetgestützten Diagnoseverfahren. Neben der ausführlichen Dokumentation der Entwicklung und Güteprüfung von zwei internetbasierten Simulationsverfahren zur Erfassung von berufsbezogener Problemlöse- und Planungsfähigkeit von angehenden Schulleitern und Führungsnachwuchskräften geht das Buch auch detailliert auf grundsätzliche Fragen der internetbasierten Eignungsprüfung ein. Anhand des hier neu eingeführten Modells des Blended-Assessment werden die spezifischen Potentiale und Risiken sowie konkreten Ansatzpunkte von E-Assessments dargestellt.

The paper demonstrates how the E–stability principle introduced by Evans and Honkapohja can be applied to models with heterogeneous and private information in order to assess the stability of rational expectations equilibria under learning. The paper extends already known stability results for the Grossman and Stiglitz model to a more general case with many differentially informed agents and to the case where information is endogenously acquired by optimizing agents. In both cases it turns out that the rational expectations equilibrium of the model is inherently E-stable and thus locally stable under recursive least squares learning.

Die vorliegende Diplomarbeit ist im Rahmen eines Praxissemesters bei der Hermes Warehousing Solutions GmbH (HWS) entstanden. Sie beschäftigt sich mit den besonderen Anforderungen an den Vertriebsprozess für beratungsintensive Dienstleistungen.