In der vorliegenden Monographie knüpft der Autor an die Anfang der 80er Jahre unterbrochene Theoriediskussion im Bereich des Prüfungswesens an und untersucht Möglichkeiten zur Integration der in neuerer Zeit aufkommenden Ansätze zur Orientierung von Prüfungen am Risiko.In einem Modell werden zunächst unscharfe Informationen, die für die Ableitung des Prüfungsurteils verwendet werden, als Ursache für das Prüfungsrisiko identifiziert. Im Unterschied zu den bisherigen Ansätzen sind nicht die einzelnen Risikokomponenten, sondern die unterschiedlichen Formen von Unschärfe der Prüfungsinformationen Ausgangspunkt der Untersuchung. Es erfolgt daher zunächst eine Analyse der bei den einzelnen Prüfungsmethoden auftretenden Unschärfe. Außerdem werden unterschiedliche Maße, namentlich Wahrscheinlichkeiten, Glaubwürdigkeiten sowie allgemeine Unschärfemaße aus der Fuzzy Set Theorie, im Hinblick auf ihre Eignung zur Messung des Prüfungsrisikos untersucht. Anschließend wird geprüft, inwieweit die bei den einzelnen Prüfungsmethoden auftretende Unschärfe, die aus der Verwendung von Zufallsstichprobenverfahren oder sprachlicher Ungenauigkeit bei der Formulierung von Gesetzmäßigkeiten resultieren kann, durch die einzelnen Maße abgebildet wird.Der Autor beschließt die Untersuchung mit einem Vorschlag, wie die Einzelrisiken aus den bei Prüfungen eingesetzten Methoden zu einem Gesamtrisikomaß aggregiert werden können, bzw. welche Weiterentwicklungen bei den einzelnen Prüfungsmethoden notwendig werden, um deren Integration in einen risikoorientierten Prüfungsansatz zu ermöglichen.

- 236 Seiten
- German
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Risikoorientierte Datenprüfung bei unscharfen Informationen.
Über dieses Buch
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Information
Inhaltsverzeichnis
- Vorwort
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- Abbildungsverzeichnis
- Abkürzungsverzeichnis
- Symbolverzeichnis
- Problemstellung
- Erster Teil: Prüfungsmodell bei unscharfer Information
- Zweiter Teil: Risikomessung im betrachteten Prüfungsmodell
- Dritter Teil: Ermittlung des Gesamtrisikos
- Ergebnisse
- Literaturverzeichnis
- Sachregister
Häufig gestellte Fragen
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