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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Knowledge Modeling Concept Mapping |  Engineering Fault Isolation |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | Concept Mapping ordnet Begriffe und Beziehungen in einem Netz, das fachliche Zusammenhänge greifbar macht. Es passt, wenn ein Themenfeld strukturell statt linear verstanden werden soll. | Bei technischen Störungen vermischt sich oft das sichtbare Symptom mit der eigentlichen Ursache. Fault Isolation grenzt den Fehlerraum ein und reduziert schrittweise, welcher Teil des Systems wirklich betroffen ist. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 1-2 h | 30-180 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 1-6 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps | Fault Isolation Map, Test Log, Ausgeschlossene Hypothesen, Eingegrenzter Fehlerbereich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | WissenKonzepteMappingSensemaking | FehlersucheDiagnoseEngineering | WissenMappingRisiko |