Möchten Sie einen Mordfall lösen? Was ist die Ursache für den Ausfall Ihres Computers? Wem können Sie in Ihrem täglichen Leben vertrauen? In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie fünf gängige Formen induktiver Argumente analysieren und bewerten können: Verallgemeinerungen aus Stichproben, Anwendungen von Verallgemeinerungen, Rückschlüsse auf die beste Erklärung, Analogieargumente und kausale Schlussfolgerungen. Zum Abschluss des Kurses wird gezeigt, wie Sie die Wahrscheinlichkeitsrechnung nutzen können, um Entscheidungen aller Art zu treffen. Empfohlene Lektüre Studenten, die detailliertere Erklärungen oder zusätzliche Übungen wünschen oder die diese Themen vertiefen möchten, sollten Understanding Arguments: An Introduction to Informal Logic, Ninth Edition, Concise, Chapters 8-12, von Walter Sinnott-Armstrong und Robert Fogelin. Kursformat Jede Woche ist in mehrere Videosegmente unterteilt, die einzeln oder in Gruppen angesehen werden können. Nach jedem Abschnitt gibt es kurze, unbenotete Quizfragen (um das Verständnis zu überprüfen) und eine längere, benotete Quizfrage am Ende des Kurses.
Think Again III: Wie man induktiv argumentiert
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Einführung in Logik und kritisches Denken
Dozenten: Dr. Walter Sinnott-Armstrong
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26 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Willkommen bei Think Again: Wie man induktiv argumentiert! Dieser Kurs ist der dritte in der Spezialisierung Einführung in die Logik und das kritische Denken, basierend auf unserem ursprünglichen Coursera-Kurs mit dem Titel Think Again: Wie man argumentiert und argumentiert. Wir freuen uns, dass Sie diesen Kurs besuchen, und hoffen, dass Sie alle vier Kurse der Reihe belegen werden, denn es gibt viel wichtiges Material zu lernen. In der gesamten Kursreihe lernen Sie, wie man Argumente analysiert und bewertet und wie man häufige Fehler beim Argumentieren vermeidet. Diese wichtigen Fähigkeiten werden Ihnen bei der Entscheidung, was Sie glauben und was Sie tun sollen, in allen Bereichen Ihres Lebens von Nutzen sein. Der erste Teil dieses Kurses stellt die Serie und den Kurs vor. Er klärt auch einige Besonderheiten, auf die Sie bei diesem Kurs stoßen könnten. Wir empfehlen Ihnen, sich zuerst das Video "Einführung in die Specializations" anzusehen, da es Ihnen helfen wird, mehr aus den später folgenden Materialien zu lernen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre
Dieses Modul beginnt mit der Unterscheidung zwischen induktiven und deduktiven Argumenten. Dann besprechen wir vier gängige Formen induktiver Argumente: Verallgemeinerungen aus Stichproben (wie bei politischen Umfragen), Anwendungen von Verallgemeinerungen auf bestimmte Fälle (wie bei der Vorhersage des Wetters an einem bestimmten Tag), Rückschlüsse auf die beste Erklärung (wie bei der Verwendung von Beweisen, um festzustellen, wer ein Verbrechen begangen hat) und Argumente aus Analogien (wie bei der Identifizierung der Verwendung eines archäologischen Artefakts durch Vergleich mit anderen Artefakten). Wir werden die häufigsten Fehler bei dieser Art von Argumentation aufdecken. Einige der "Vorlesungen" in diesem Modul sind etwas experimentell (und vielleicht auch etwas seltsam!), wie Sie sehen werden. Wir hoffen, dass sie Ihnen gefallen. Wenn Sie weitere Beispiele oder ausführlichere Diskussionen über diese Art von induktiven Argumenten wünschen, empfehlen wir Ihnen Understanding Arguments, Neunte Auflage, Kapitel 8 und 9.
Das ist alles enthalten
9 Videos8 Aufgaben13 Diskussionsthemen
In diesem Modul geht es darum, wie man entscheidet, was was verursacht. Die Teilnehmer lernen, wie man notwendige Bedingungen von hinreichenden Bedingungen unterscheidet und wie man Daten verwendet, um Hypothesen darüber zu testen, was eine notwendige Bedingung oder eine hinreichende Bedingung ist und was nicht. Dann werden wir zwischen Kausalität und Korrelation (oder begleitender Variation) unterscheiden und den Trugschluss post hoc ergo propter hoc erklären. Es ist traurig, dass einige Gäste sterben mussten, um diese Lektion zu ermöglichen, wie Sie sehen werden. Wenn Sie weitere Beispiele oder ausführlichere Diskussionen zu diesen Themen wünschen, empfehlen wir Ihnen Understanding Arguments, Neunte Auflage, Kapitel 10.
Das ist alles enthalten
9 Videos8 Aufgaben7 Diskussionsthemen
In diesem Modul geht es um Zufall und Wahlmöglichkeiten - mit anderen Worten: um Wahrscheinlichkeit und Entscheidungsfindung. Die Wahrscheinlichkeit ist nützlich, um die Stärke induktiver Argumente zu messen und um zu entscheiden, was man glauben und was man tun soll. Sie werden etwas über das Wesen und die Arten der Wahrscheinlichkeit sowie vier einfache Regeln zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten lernen. In einer optionalen Ehrenvorlesung werden dann das Bayes-Theorem und der häufige Fehler, den Basissatz zu übersehen, erklärt. Als Nächstes werden wir Wahrscheinlichkeiten verwenden, um Entscheidungen zu bewerten, indem wir ihren erwarteten finanziellen Wert berechnen und den finanziellen Wert dem Gesamtwert gegenüberstellen. Wenn Sie weitere Beispiele oder ausführlichere Diskussionen zu diesen Themen wünschen, empfehlen wir Understanding Arguments, Neunte Auflage, Kapitel 11 und 12
Das ist alles enthalten
10 Videos9 Aufgaben10 Diskussionsthemen
Dieses Modul gibt Ihnen Zeit zum Nachholen und Wiederholen, denn wir wissen, dass die vorangegangenen Module sehr viel anspruchsvolles Material enthalten. Außerdem haben Sie genügend Zeit, um das abschließende Quiz so oft zu wiederholen, wie Sie möchten, und zwar jedes Mal mit anderen Fragen. Wir erklären die Antworten in jeder Prüfung, damit Sie mehr lernen und besser abschneiden können, wenn Sie die Prüfung erneut versuchen. Sie können das Quiz so oft wiederholen, wie Sie möchten, um mehr zu lernen und besser abzuschneiden, wobei jedes Mal andere Fragen gestellt werden. Sie können das Quiz alle acht Stunden dreimal wiederholen. Es kann sein, dass Sie nicht mehr als eine Version der Prüfung ablegen müssen, wenn Sie bei Ihrem ersten Versuch gut genug abschneiden. Das bleibt Ihnen überlassen. Wie viele Versionen Sie auch ablegen, wir hoffen, dass alle Prüfungen zusätzliche Lernerfahrungen bieten.
Das ist alles enthalten
1 Aufgabe
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Philosophie interessieren
University of Michigan
University of North Texas
Kennesaw State University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
364 Bewertungen
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Geprüft am 16. Jan. 2017
Great course to help understand principles of inductive reasoning; recommended!
Geprüft am 6. Jan. 2021
This is the best in the specialization Think Again Specialization.
Geprüft am 23. Juli 2022
One of the best courses I have ever done in my life.
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Häufig gestellte Fragen
Wie man einen Kriminalfall löst.
"Ich möchte mich bei beiden Professoren für den Kurs bedanken. Es hat Spaß gemacht, war lehrreich und ich habe den Input von Menschen aus der ganzen Welt mit ihren unterschiedlichen Ansichten und Hintergründen geliebt."
"Irgendwann in den ersten Wochen des Kurses grübelte ich über ein Konzept oder vielleicht über eine der Hausaufgaben nach und plötzlich kam mir der Gedanke: "Ist es das, was Denken ist?" Nur um das klarzustellen: Ich komme aus einer denkenden Familie und habe im Laufe meines Lebens und meiner Karriere viel über verschiedene Konzepte und Themen nachgedacht... aber irgendwie wurde mir klar, dass ich, obwohl ich die ganze Zeit zu denken schien, diese Art des Denkens schon seit einiger Zeit nicht mehr praktiziert hatte... also, danke!"
"Das Verhältnis zwischen Dr. Sinott-Armstrong und Dr. Neta und ihr Sinn für Humor haben die Vorlesungen fesselnd und unterhaltsam gemacht. Ihre Leidenschaft für das Thema war offensichtlich und sie waren geduldig und gründlich in ihren Erklärungen."
Nein. Durch den Abschluss eines Coursera-Kurses erhalten Sie keine akademischen Credits von Duke. Daher kann Duke Ihnen kein Universitätszeugnis ausstellen. Ihr elektronisches Zertifikat wird jedoch zu Ihrer Accomplishments-Seite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.