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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Knowledge Modeling Feynman Technique |  Operations Learning Review |  Operations After-Action Review |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Die Feynman Technique prüft Verständnis, indem ein Thema so erklärt wird, dass es für andere leicht verständlich bleibt. Sie macht Wissenslücken sichtbar, bevor sie im Alltag teuer werden. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 20-60 min | 1-3 h | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1 | 3-10 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Plain-language Explanation, Knowledge Gaps, Study Notes | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions | Lessons Learned, Action Items, Event Summary |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | LernenWissenVerständnis | LernenRetrospektiveIncidentOperations | LernenOperationsVerbesserung |