Play & Predict: Entwicklung und Untersuchung eines Verhaltensankersystems zur Beurteilung überfachlicher Fähigkeiten im Kontext eines kooperativen Videospiels

Abstract

Hintergrund: In einer zunehmend vernetzten und kollaborativen Arbeitswelt gewinnen überfachliche Fähigkeiten wie Entscheidungsfindung, Teamarbeit und Führung an Bedeutung. Die sozialunternehmerische Initiative LevelHub nutzt kooperative Videospiele zur Beobachtung und Förderung solcher Kompetenzen. Zur Erfassung fehlten jedoch bisher standardisierte Instrumente. Ziel dieser Studie war die Entwicklung und Evaluation eines verhaltensbasierten Bewertungssystems (VAS-KOOP) zur Einschätzung überfachlicher Fähigkeiten im Kontext eines kooperativen Spiels. Methode: Basierend auf dem Rahmenmodell Non-Technical Skills for Surgeons (NOTSS) wurden mittels Critical Incident Technique (CIT) spezifische Verhaltensindikatoren für drei Hauptkategorien (Entscheidungsfindung, Kommunikation & Teamarbeit und Führung) definiert. In einer Untersuchung mit 30 Proband:innen erfolgte eine strukturierte videogestützte Fremdeinschätzung durch zwei unabhängige Bewertende sowie eine ergänzende Selbsteinschätzung. Evaluationskriterien waren die interne Konsistenz, Interrater-Reliabilität und Konstruktvalidität des Instruments. Resultate: Die Analyse der Items zeigt eine gute interne Konsistenz. Die Fremdeinschätzungen zweier unabhängiger Bewertenden erwiesen sich als konsistent, während die Zusammenhänge mit den Selbsteinschätzungen gering ausfielen. Schlussfolgerung: Das VAS-KOOP kann als strukturiertes und reliables Instrument zur Beobachtung überfachlicher Kompetenzen im Kontext eines kooperativen Spiels eingesetzt werden. Es eignet sich für Anwendungen in der Teamentwicklung, Personalbeurteilung und zur Kompetenzentwicklung.