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Kriterium
Papierillustration zu Current Reality Tree
Systems Thinking
Current Reality Tree
Arbeitsfläche für Causal Loop Diagram: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Systems Thinking
Causal Loop Diagram
Papierillustration einer Learning Card mit vier Feldern für Hypothese, Beobachtung, Erkenntnis und Handlung.
Product Discovery
Learning Card
Papierillustration für Riskiest Assumption Test mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Riskiest Assumption Test
Zweckunterschiedlich
Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben.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.Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar.Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
2-6 h1-3 h25-40 min1-2 Wochen pro Iteration
Teilnehmendeunterschiedlich
3-82-81-52-6
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Current Reality Tree, Core Problems, Intervention IdeasCausal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage PointsLearning Card mit Evidenz und nächster HandlungListe priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht
Tagskeine Überschneidung
SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität
FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik
ExperimenteValidierungDiscoveryLernen
ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen
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