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Kriterium
Arbeitsfläche für Causal Loop Diagram: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Systems Thinking
Causal Loop Diagram
Papierillustration zu Knowledge Mapping.
Knowledge Modeling
Knowledge Mapping
Papierillustration einer IBIS-Karte aus Fragen, Positionen und Argumenten
Knowledge Modeling
IBIS
Papierillustration zu Argument Mapping
Decision Making
Argument Mapping
Zweckunterschiedlich
Ein Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen bleiben.Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll.IBIS strukturiert Denken über komplexe Fragen als Folge von Issues, Ideas und Arguments. Die Methode hält Diskussionen offen, ohne sie in vorschnellen Konsens zu drücken.Wenn Aussagen, Belege und Gegenargumente vermischt sind, verliert eine Debatte schnell ihre Struktur. Argument Mapping zerlegt eine These in ihre Begründungen und macht sichtbar, worauf sie wirklich trägt.
Komplexitätidentisch
MittelMittelMittelMittel
Zeitidentisch
1-3 h1-3 h1-3 h1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich
2-83-122-81-8
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage PointsKnowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer PlanIssue Map, Positions, Argument NotesArgument Map, Evidence Gaps, Decision Rationale
Tagskeine Überschneidung
FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik
WissenMappingRisiko
BegründungWissenEntscheidung
SensemakingEntscheidungBegründung
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