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Archives for Februar 2018

Augmentation und smarte Personalentwicklung

20. Februar 2018 by Christoph Meier 5 Comments

1 Digitale Transformation, Machine Learning & Automatisierung

‘Digitale Transformation’ bezeichnet die tiefgreifenden Veränderungen, die aus dem intensiven Einsatz von fortgeschrittenen Technologien folgen: Veränderungen bei der Gestaltung von Leistungsprozessen, bei der Gestaltung der Interaktionen mit Kunden und Partnern, bei den Kundenerlebnissen und auch bei den Geschäftsmodellen. Wir erleben diese Veränderungen täglich, beim Bestellen im Online-Shop ebenso wie beim Zugreifen auf unsere Musik und unsere Tageszeitung in der Cloud.
Im Zusammenhang mit dieser Transformation wird auch von einer dritten Welle der Automatisierung gesprochen (vgl. Davenport, 2016): Nachdem Maschinen in einer ersten Welle viele körperlich anstrengende und gefährliche Arbeiten (z.B. im Bergbau) und in einer zweiten Welle viele Routineaufgaben (z.B. beim Verarbeiten von Buchungsbelegen) übernommen haben, sind heute auch anspruchsvollere Aufgaben von Wissensarbeitern betroffen (z.B. bei der Analyse von Mammografie-Bilddaten zur Identifikation von Tumor-Gewebe). Bei manchen dieser Aufgaben arbeiten maschinelle Systeme inzwischen in etwa so genau wie Menschen (z.B. Spracherkennung) oder sogar genauer (z.B. Bilderkennung) (vgl. Brynjolfson / McAfee, 2017).

Prototyp einer KI-basierten Video-Überwachung einer Werkstatt im Hinblick auf Lagerung und Zugriffe auf Werkzeuge (Quelle: Microsoft Entwicklerkonferenz 2017)

Ein wichtiger Treiber für diese dritte Welle der Automatisierung ist das sogenannte maschinelle Lernen (‘machine learning’). Früher waren Maschinen nur so «schlau», wie das in ihrer Software kodifizierte (explizite) Wissen. Heute spielen verschiedene Formen wie überwachtes, teilüberwachtes, unüberwachtes und Feedback-basiertes Lernen von Maschinen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung ihrer Leistungsfähigkeit (vgl. Brynjolfsson / McAfee 2017, S. 31 und diesen Blogbeitrag).

2 Freisetzung oder Augmentation menschlicher Arbeitskraft?

Mit diesen Entwicklungen rückt – wieder einmal – das Schreckgespenst einer umfassenden Freisetzung menschlicher Arbeitsleistung durch (intelligente) Maschinen in den Blick. Die sogenannte «Oxford»-Studie von Frey & Osborne (2013) hat uns diesbezüglich aufgeschreckt und in den Medien kursieren verschiedenste Abbildungen, die zeigen, wie hoch das Risiko ist, dass unsere Arbeitsleistung (und damit unsere Arbeitsplätze) durch eine intelligente digitale Maschine (Algorithmus, Roboter) ersetzt werden:

Abbildung 2: Wahrscheinlichkeit, dass Arbeitsplätze von intelligenten Maschinen ersetzt werden (Quelle: Economist / Business Insider, 2014)

Aber auch “intelligente” Maschinen kommen an ihre Grenzen, beispielsweise wenn es Abweichungen von Standardprozessen gibt. Dann braucht es Menschen, die die Einschränkungen von Maschinen einschätzen, ihren Einsatzbereich eingrenzen bzw. Parameter anpassen oder die maschinell produzierten Ergebnisse mit anderen Problemstellungen verknüpfen. In der Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen sind Ergebnisse möglich, die weder Menschen noch Maschinen alleine erbringen können. In ihrem Buch «Only humans need apply» (2016) lenken Davenport / Kirby den Blick auf genau diese wechselseitige Ergänzung bzw. Zusammenarbeit von Menschen und Computern, die sie als «Augmentation» bezeichnen.

3 Augmentation und Optionen / Strategien für die Personalentwicklung

Davenport / Kirby skizzieren fünf Augmentations- bzw. Entwicklungsstrategien, die sich für uns Menschen aus den oben geschilderten Entwicklungen ergeben: «step in», «step up», «build the steps», «step aside» und «step narrow» (vgl. Abbildung 2):

Abbildung 3: Fünf Strategien für Augmentation (nach Davenport / Kirby 2016)

Diese fünf Entwicklungsoptionen sind allgemein formuliert. Sie gelten für unterschiedlichste Berufsgruppen. Davenport / Kirby haben vor allem Wissensarbeiter wie zum Beispiel Rechtsanwälte oder Fachleute aus Bereichen wie Finanzdienstleistungen oder Marketing im Blick. Diese Strategien gelten darüber hinaus aber auch für weitere Berufsgruppen: für kaufmännische Angestellte ebenso wie Fachkräfte in der Produktion oder Fachkräfte im Gesundheitswesen.

4 Entwicklungsstrategien für «Bildungsverantwortliche»

Die oben aufgezeigten Entwicklungsstrategien lassen sich beispielhaft auch auf unsere Berufsgruppe (Personalentwickler / Bildungsverantwortliche) beziehen. Auch hier gibt es mit jedem Technologieschub wiederkehrende Befürchtungen, dass Lehrpersonen oder Trainer ersetzt würden – durch Web-based trainings, durch MOOCs, durch teaching bots, etc. Wie könnten nun entsprechende Entwicklungsstrategien für uns aussehen?

  • „Step in“ (Systeme nutzen):
    Bildungsverantwortliche erarbeiten Kenntnisse und entwickeln Handlungskompetenzen im Hinblick auf die Potenziale, die Grenzen und die Nutzung von neuen Technologien, wie beispielsweise (KI-basierte) digitale Konzeptions- / Autoren- / Distributions- und Analytics-Lösungen, und nutzen diese für die effektive Gestaltung und Weiterentwicklung von Lernumgebungen.
    Beispiele: Berücksichtigung von Analytics-Ergebnissen (z.B. welche Lernressourcen werden nicht aufgerufen / nicht kommentiert / negativ bewertet) bei der Überarbeitung eines Lernpfads bzw. eines Entwicklungsprogramms. Nutzung von Werkzeugen für E-Coaching um ein bestehendes Coaching-Programm um E-Coaching-Sequenzen zu erweitern.
  • „Step up“ (Systemeinsatz steuern):
    Bildungsverantwortliche, v.a. in Entscheidungsfunktionen, erarbeiten sich einen Überblick über 1) die aktuellen Entwicklungen, 2) die Möglichkeiten des Einsatzes digitaler und KI-basierter Technologien in Bildungsprozessen und 3) die Anforderungen bezüglich einer Passung mit den institutionellen bzw. organisatorischen Rahmenbedingungen. Sie sind damit in der Lage, Entscheidungen dazu herbeizuführen, wo und wie (intelligente) technische Lösungen in Bildungsprozessen eingeführt und eingesetzt werden sollen.
    Beispiel: Beteiligung an der Sichtung / Evaluation innovativer Lernplattformen und Herbeiführen einer Entscheidung dazu, ob eine KI-basierte, adaptive Lernplattform eingeführt wird, um Studierende bei der individualisierten Erarbeitung von curricular vorgegebenen Inhalten zu unterstützen.
  • „Step aside“ (Design- & Sozialkompetenz stärken):
    Auf der Basis von Kenntnissen zu Potenzialen und Grenzen von (KI-basierten) digitalen Konzeptions- / Autoren- / Distributions- und Analytics-Lösungen konzentrieren sich Bildungsverantwortliche bewusst auf Aufgaben und Fähigkeiten, bei denen Menschen (intelligenten) Maschinen überlegen sind. Sie setzen auf ihre kreativen Gestaltungs- und Sozialkompetenzen und schärfen ihr diesbezügliches Profil.
    Beispiel: Ausgehend von einem Profil als Fachexperte / Fachtrainer Weiterentwicklung in Richtung Lern- und Entwicklungsberater für die zuvor schon betreute Zielgruppe. Oder die kreative und innovative Entwicklung neuer Ideen und Lösungen für Inhalte und Lernangebote für diese Zielgruppe.
  • „Step narrow“ (Nischen suchen):
    Bildungsverantwortliche suchen Nischen, die wenig Potenzial für intelligente und automatisierte Systeme bieten und entwickeln sich in diesen Nischen zu Spezialisten. Etwa im Hinblick auf die Analyse und Gestaltung von institutionellen Rahmenbedingungen für Lernen und Entwicklung.
    Beispiel: Aufbau von Kompetenzen zur Analyse organisationaler Lernkulturen und der Gestaltung von wirksamen Veränderungsimpulsen für Lernkulturen.
  • „Build the steps“ (Innovation und Systementwicklung):
    Bildungsverantwortliche bauen Kompetenzen auf, die es ihnen ermöglichen, innovative digitale Lösungen für Lernen & Kompetenzentwicklung entweder selbst zu entwickeln oder bei der Entwicklung von solchen Lösungen mitzuarbeiten.
    Beispiel: Mitarbeit an einer KI-basierten Lösung für das Erstellen von zielgruppenspezifischen didaktischen Entwurfsmustern.

5 Augmentationsstrategien als Folie für lebenslanges Lernen

Die aktuellen Entwicklungen im Bereich KI und ‘machine learning’ sind nur ein Beisiel für die permanenten, Technologie-induzierten Veränderungen, mit denen wir in unserer Arbeitswelt konfrontiert sind. Für Personalentwickler stellt sich damit immer wieder die Frage, welche Entwicklungsoptionen für die von ihnen betreuten Zielgruppen passen und wie diese umgesetzt werden können.
Dabei müssen sie sich nicht nur dazu orientieren, was (intelligente) Maschinen leisten können und welche Technologien ganz konkret in naher Zukunft in den Arbeitsprozess eingeführt werden. Sie müssen bisherige Entwicklungsstrategien und diesbezügliche Präferenzen ebenso diagnostizieren wie die von den aktuellen Entwicklungen betroffenen Aufgaben- und Kompetenzbereiche. Und sie müssen sich dazu schlau machen, wie denn andere bei ähnlichen Technologieschüben nachhaltige Entwicklungsstrategien umgesetzt haben und welche Lehren sich daraus ableiten lassen (vgl. dazu die folgende Abbildung).

Abbildung 4: Aufgaben für Personalentwickler im Zusammenhang mit Augmentation (Bildquelle: scil)


Weiterführende Links:

  • Wirtschaft + Weiterbildung (Haufe)
    Ein komplementärer Beitrag, der ein Beispiel für die Ausgestaltung eines Entwicklungsprogramms für Bildungsverantwortliche gemäss der hier vorgestellten fünf Optionen skizziert, erscheint in der März-Ausgabe von wirtschaft + weiterbildung. Sobald dieser Beitrag online verfügbar ist, werden wir hier darauf verlinken.
  • Zertifikatsprogramm “Digitale Bildung” (scil academy)
    Ein modulares Weiterbildungsprogramm für Bildungsverantwortliche, das auf dem Konzept der Augmentation und den hier vorgestellten Optionen aufsetzt.
  • scil Innovationskreis 2018 (scil consulting)
    scil führt regelmässig Innovationskreise mit einer Gruppe von Partnern durch. Die hier aufgezeigten Entwicklungsoptionen und die daraus abgeleiteten Aufgaben für die Personalentwicklung (vgl. Abbildung 4, oben) sollen Gegenstand des scil-Innovationskreises 2018 werden. Weitere Informationen zu scil Innovationskreisen finden Sie hier. Sie sind an einer Beteiligung interessiert? Bitte nehmen Sie mit uns Kontakt auf.

Literaturverweise:
Brynjolfsson, Erik; McAfee, Andrew (2017): Von Managern und Maschinen. In: Harvard Business Manager (November), S. 22–34.
Davenport, Thomas H.; Kirby, Julia (2016): Only humans need apply. Winners and losers in the age of smart machines. First edition. New York, NY: Harper Business.
Frey, Carl Benedikt; Osborne, Michael (2013): The future of employment. Hg. v. Oxford Martin Programme on the Impacts of Future Technology. University of Oxford. Oxford, UK. Online verfügbar unter: https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/future-of-employment.pdf
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Filed Under: Beiträge Tagged With: Augmentation, Bildungsmanagement, Digitalisierung

Monitor Digitale Bildung. Weiterbildung im digitalen Zeitalter

20. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Im Rahmen des Projekts Digitalisierung der Bildung haben die Bertelsmann Stiftung und das Centrum für Hochschulentwicklung verschiedene Studien vorangetrieben, deren Ergebnisse auf der Online-Plattform digitalisierung-bildung.de gebündelt werden.
Bisher sind in diesem Kontext folgende Studien erschienen:

  • Sonderstudie Schule Digital (2016)
  • Monitor Digitale Bildung: Berufliche Ausbildung (2016)
  • Monitor Digitale Bildung: Hochschulen (2017)

und jetzt auch

  • Monitor Digitale Bildung: Weiterbildung (2018)


Für die Studie befragt wurden ca. 1’000 repräsentativ ausgewählte Personen aus Deutschland, 260 Lehrende, 224 Einrichtungsleiter (z.B. Volkshochschulen) sowie 30 Entscheider (z.B. aus Landesverbänden der Volkshochschulen oder kirchlichen Einrichtungen).
Die zentralen Aussagen lauten wie folgt:

  • Lernende: Digitale Weiterbildung geschieht vor allem informell und online zu Hause
  • Angebote und Methoden: Google & Co. laufen traditionellen Anbietern den Rang ab.
  • Teilhabe: Sozial Benachteiligte profitieren bisher nicht von digitaler Weiterbildung.
  • Lehrende: Dozenten setzen digitale Lernmedien häufig ein, lassen aber noch viel didaktisches Potenzial ungenutz.
  • Weiterbildungsmarkt: Private Weiterbildungsanbieter sind öffentlich geförderten Anbietern beim digitalen Lernen oft voraus.

 


Schmid, U.; Goertz, L., Behrens, J. (2018): Monitor digitale Bildung. Die Weiterbildung im digitalen Zeitalter. Bertelsmann Stiftung.
Via Jochen Robes / Weiterbildungsblog.de

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EmpaT – Interaktive Coaching Avatare für die Bewerbung

20. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Im Rahmen des Projekts EmpaT des DFKI wurde eine interaktive 3D-Trainingsumgebung für Bewerbungsgespräche erforscht und entwickelt, die auf einer Echtzeit-Analyse sozialer Signale (Sprache, Mimik, Gestik und Körperhaltung) basiert und auch Emotionen (z.B. Scham) berücksichtigen kann.

Mehrkanal-Signal-Klassifikation für die Erkennung affektiver Signal-Sequenzen in Echtzeit (Bildquelle: DFKI)

Dieser Ansatz ermöglicht ein einfühlsames Trainieren von sozialen Fähigkeiten in verschiedensten Bereichen wie z.B. dem Trainieren von Bewerbungsgesprächen, der Mitarbeiterführung und Kundeninteraktion, aber durchaus auch beim Wiedererlernen von kognitiven und körperlichen Fähigkeiten während der Rehabilitation neuro-psychologischer Erkrankungen, so DFKI-Projektleiter Dr. Patrick Gebhard.


Pressemitteilung des DFKI, 09.02.2018
via Jochen Robes / weiterbildungsblog.de

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Open Educational Resources (OER): Qualitätsmerkmale und Qualitätssicherung

17. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Open Educational Resources (OER) haben seit der Initialzündung am MIT (OpenCourseWare-Projekt ab 2002) an Bedeutung, an Umfang und auch an Akzeptanz gewonnen. Aber es gibt Vorbehalte. An Universitäten geistert das geflügelte Wort umher, dass Lehrpersonen eher noch die Zahnbürste von KollegInnen nutzen würden als deren Veranstaltungsunterlagen…
Um Vorbehalte abzubauen und den Austausch bzw. die Nutzung von OER an Hochschulen zu fördern, wurde beispielsweise in Österreich im Jahr 2017 ein Konzept zur Zertifizierung von Lehrpersonen und Hochschulen für OER ausgearbeitet. Über diesen Prozess sollen Lehrpersonen und Hochschulen für das Erstellen und Verfügbar-Machen von OER zertifiziert werden.
Ein Ende 2017 erschienener Sonderband des Fachmagazins Synergie (Universitätskolleg der Universität Hamburg) liefert eine Bestandsaufnahme zu internationalen Ansätzen zur Qualitätssicherung von OER sowie eine Systematisierung zu Qualitätskriterien für OER und skizziert ein Qualitätssicherungsverfahren für OER an den Hamburger Hochschulen.
Die Autoren, Olaf Zawacki-Richter und Kerstin Mayrberger, kommen dabei zu folgendem Fazit:

Insgesamt ergibt sich ein sehr heterogenes Bild, das zeigt, dass die Qualitätssicherungsinstrumente von sehr unterschiedlicher Komplexität und Detailtiefe sind. Die betrachteten internationalen Evaluationsansätze haben Stärken und Schwächen: Über die Reliabilität und Validität der Instrumente ist wenig bekannt. Auch die Anzahl der Bewertungskriterien ist sehr unterschiedlich. Sie reicht von acht (Achieve, eQNet) bis 42 (LGC). Einige Ansätze basieren auf einem Qualitätsmodell mit mehreren Qualitätsdimensionen, denen eine Anzahl von Qualitätskriterien zugeordnet werden (z.B. eQNet, Kurilovas, et al. 2011, MEROT), andere bestehen lediglich aus Kriterienlisten (z.B. Achieve.org). Einige Ansätze haben für die Operationalisierung der Ratingskalen eine detailierte Handreichung (scoring guide) erarbeitet (z.B. LORI, Nesbit, Belfer und Leacock, 2007), andere bestehen aus simplen Checklisten (z.B. Jung et al., 2016). Im Hinblick auf den Anwendungskontext gibt es generische Ansätze und solche, die für eine spezifische Fachdomäne, z.B. Naturwissenschaften (Fitzgerald, 2002), speziell für die Schule (z.B. LOEI, Haughey & Muirhead, 2005) oder User-Generated Content (LGC, Pérez-Mateo et al., 2011) entwickelt wurden.

Und sie fordern:

Daher ist es erforderlich, ein eigenes Qualitätsmodell zu entwickeln, dass insbesondere die Spezifika von OER (Wiederverwertbarkeit und Modifikation) angemessen berücksichtigt. Bei der Entwicklung eines solchen Modells kann jedoch auf dem oben entwickelten Kriterienmodell aufgebaut werden (…) Hierbei ist auf eine ausgewogene Balance zwischen Genauigkeit und Einfachheit zu achten.

 
Ihr Vorschlag für einen allgemeinen Rahmen zu einem noch zu entwickelnden Qualitätsmodell bzw. Qualitätssicherungsinstrument beinhaltet neben pädagogisch-didaktischen Kriterien, wie sie auch für andere Lehrmittel gelten, Qualitätskriterien zu den Bereichen Technologie (u.a. Zugänglichkeit und Wiederverwertbarkeit) sowie Lizensierung (beispielsweise die Publikation gemäss Creative Commons-Lizenzen (CC):
 

Qualitätsrahmen und Creative-Commons-Lizenzen (Bildquellen: Synergie / Wikimedia)

 


Verweise:
Synergie, Fachmagazin für Digitalisierung in der Lehre, Universitätskolleg der Universität Hamburg (via Jochen Robes / weiterbildungsblog.de)
Forum Neue Medien Austria <fnm-austria>: Konzept OER-Zertifizierung an österreichischen Hochschulen (2017)

Filed Under: Fundstücke Tagged With: Digitalisierung, OER, Qualitätsmanagement

Trendmonitor Weiterbildung 2018

17. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Diese Studie ist aus einer Zusammenarbeit des Stifterverbands für die Deutsche Wissenschaft, e.V. mit lecturio.de und der HHL Leipzig Graduate School of Management entstanden. Beleuchtet werden sowohl die Anbieterseite zu wissenschaftlich fundierter Weiterbildung (Hochschulen) als auch die Nachfragerseite (Unternehmen). An der Befragung haben sich 184 Hochschulen und 245 Unternehmen beteiligt.
 

 
Hier einige Schlaglichter auf die Ergebnisse in Form von Thesen – jeweils getrennt nach den beiden Perspektiven:

  • Betriebliche Weiterbildung (Nachfrager)
    • Die Bedeutung von Weiterbildung zur Steigerung der Arbeitgeberattraktivität wird zunehmend erkannt.
    • Ad-hoc-Massnahmen (an Stelle einer Strategie-orientierter Ausrichtung der Bildungsarbeit) sind noch verbreitet.
    • Der Anteil von E-Learning an den Bildungsangeboten (und Budgets) ist noch eher gering; LMS sind nur bei einer Minderheit der Unternehmen im Einsatz.
    • Eine Erfolgskontrolle von Weiterbildungsmassnahmen gehört nicht zum Standard.
    • Für die Zukunft werden mehr Blended Learning, individuelles & selbstgesteuertes Lernen, mobiles Lernen und arbeitsplatznahe Lernformate gesehen.
  • Wissenschaftliche Weiterbildungsangebote von Hochschulen (Anbieter)
    • Präsenzformate dominieren, Blended Learning nimmt zu.
    • Für mobile und adaptive Lernangebote werden grosse Potenziale gesehen (aktuell nur bei 10% der Anbieter verfügbar).
    • Kooperationen zwischen Unternehmen und Hochschulen sind ausbaufähig bzw. scheitern oft (fehlende Ressourcen auf Seiten der Hochschulen, fehlendes Interesse auf Seiten der Unternehmen).
    • Weiterbildung im Bereich Digitalisierung wird als Wachstumsmarkt gesehen.

 


Quelle:
Kirchgeorg / Pfeil / Georgi / Horndasch (2018): Trendmonitor Weiterbildung. Hrsg. von Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft, e.V. in Zusammenarbeit mit lecturio.de und HHL Leipzig Graduate School of Management.
(via Jochen Robes / Weiterbildungsblog.de)

Filed Under: Fundstücke Tagged With: Bildungsmanagement, Digitalisierung, Learning Design, Strategieentwicklung und Portfolio-Management

Corporate (E-)Learning in Zeiten der digitalen Transformation

14. Februar 2018 by Christoph Meier 2 Comments

Im Sommer letzten Jahres haben wir einen Fachbeitrag für das von Karl Wilbers herausgegebene Handbuch E-Learning erstellt. Da sich die Veröffentlichung jetzt doch noch etwas hinzieht, stellen wir hier einen Pre-Print zur Verfügung.


Die digitale Transformation ist gegenwärtig eine der zentralen Herausforderungen für Unternehmen und Organisationen in verschiedensten Branchen. Neue Technologien ermöglichen und erfordern veränderte Prozesse, veränderte Interaktionen mit Partnern und Kunden sowie ein verändertes Kundenerlebnis. Dies erfordert Beweglichkeit («Agilität») und die Entwicklung von neuen Kompetenzen sowohl auf individueller als auch organisationaler Ebene.
Die Herausforderungen für die betriebliche Bildungsarbeit sind vielfältig und die aktuellen bzw. bevorstehenden Veränderungen tiefgreifend. Daher muss die bisherige Ausrichtung auf normativer, strategischer und operativer Ebene auf den Prüfstand gestellt werden. Dies gilt insbesondere für die folgenden Aspekte:

  • die normativen Grundlagen der Personalentwicklung,
    zum Beispiel eine verstärkte Ausrichtung auf das Empowerment von Mitarbeitenden an Stelle einer ausschliesslich Defizit-orientierten Bildungsarbeit;
  • das Portfolio der Leistungen,
    zum Beispiel die Erweiterung des bestehenden Kursangebots um Möglichkeiten für selbstgesteuertes Lernen mit lizensierten Online-Bibliotheken;
  • die Gestaltung des Lern- bzw. Kundenerlebnisses,
    zum Beispiel die Bereitstellung von Lernangeboten, die mit mobilen Endgeräten jederzeit und überall genutzt werden können, die stärker personalisiert sind und die immersiv sind;
  • die Rollen, Prozesse und Infrastrukturen,
    zum Beispiel Lernbegleiter, Lernberater oder Lerncommunity-Manager, teilautomatisierte Erstellung von Lerninhalten oder integrierende «Learning Experience»-Plattformen;
  • die Ertragsmechanik bzw. der Wertbeitrag von Bildungsdienstleistungen,
    zum Beispiel die Verrechnung von Leistungen jenseits von Teilnahmegebühren, etwa im Hinblick auf Lerncommunity-Management oder die Nutzung von Online-Bibliotheken.
Themen und Fokus des Beitrags (Bildquelle: scil)
Pre-Print Handbuch eL Beitrag Corp Learning vs 2017-08-16

Erscheint voraussichtlich im April 2018 in:
Handbuch E-Learning. Expertenwissen aus Wissenschaft und Praxis – Strategien, Instrumente, Fallstudien, hrsg. von Karl Wilbers.
Verlag Deutscher Wirtschaftsdienst.

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(Einfache) Adaptive Lernumgebungen auf der Basis von 'learner intelligence'

9. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Wenn von adaptiven Lernumgebungen die Rede ist, denken wir schnell an leistungsfähige (und teure) KI-basierte Plattformen wie beispielsweise Knewton, ALEKS, area9learning oder IBM Watson Classroom. In einem kurzen Beitrag für learningsolutionsmagazine zeigt Domenic Caloia, wie auch mit einfachen Werkzeugen adaptive Lernumgebungen entwickelt werden können. Allerdings basiert deren Adaptivität auf der “Intelligenz der Lernenden”, nicht auf KI-basierten technischen Lösungen.
Lernende, so Caloia, sind in der Lage, selbst passende nächste Inhalte oder Aktivitäten auszuwählen.  Beispiele sind etwa:

  • Lernende überspringen Abschnitte in einem Text und lesen an einer Stelle weiter, die ihnen relevant erscheint.
  • Lernende spulen in einem Video vor zu einer Stelle, die ihnen relevant erscheint.
  • Lernende folgen einem Link zu einer anderen Lernressource, die ihnen relevant erscheint.

Der Schlüssel zu Lernumgebungen, die diese Form der benutzergetriebenen Anpassung erlauben, sind ‘intelligente Navigationen’, die den Lernenden sinnvolle Bewegungsräume eröffnen. Caloia demonstriert dies am Beispiel eines Lernmoduls zum Design von Badezimmern, bei dem zwei Navigationsebenen miteinander kombiniert werden: eine Navigationsebene zu Ausstattungselementen (z.B. Armaturen, Fliesen, etc.); und eine Navigationsebene zu Stilen (z.B. modern, traditionell, etc.). Er zeigt auf, wie solche Navigationen mit unterschiedlichen Autorenwerkzeugen (z.B. Articulate Storyline, Lectora) umgesetzt werden können.
 

Beispiel für ‘smart navigation’ (Bildquelle: Caloia 2018)

 


Quelle:
Caloia, D. (2018): Delivering responsive, personalized learning on a shoestring budget. learningsolutionsmagazine, 2018-01-22

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Wie viel KI brauchen Chatbots?

9. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Auf dem Weblog von LERNETZ.ch geht Manfred Kaderli der Frage nach, ob (und wie) Chatbots das Lernen unterstützen können.
In dem Beitrag wird zunächst die Unterscheidung von “schwacher KI” und “starker KI” eingeführt. Schwache KI kommt beispielsweise bei automatischer Übersetzung oder bei automatischer Bildauswertung zum Einsatz. Aber hier ist der Computer nicht wirklich intelligent, sondern primär stark im Rechnen. Starke KI würde demgegenüber Problemlösefähigkeit und Kreativität beinhalten.
 

 
Chatbots mit starker KI machen aus Sicht von Kaderli eher wenig Sinn. Schliesslich ist es für Lernprozesse und die Entwicklung von Lernfähigkeit wichtig, eigene Überlegungen anzustellen, selbst über nächste Lernaktivitäten zu entscheiden und auch mit dem eigenen Scheitern konfrontiert zu werden. Hier stellt sich Kaderli (implizit) gegen Anbieter wie Knewton, ALEKS, area9 und andere, die den Lernenden genau diese Aufgaben abnehmen und diese kontinuierlich und individualisiert durch die Inhalte führen wollen. Allenfalls in der Rolle eines herausfordernden Sparring-Partners, der die jeweils eigenen Lösungen / Ergebnisse in Frage stellt, erscheinen chatbots mit starker KI für Kaderli sinnvoll.
Mehr Sinn macht aus seiner Sicht dagegen der Einsatz von chatbots mit schwacher KI. Beispielsweise chatbots die Lernende – etwa auf der Grundlage von Informationen, Aufgaben oder Fragen – zur Reflexion auffordern. Wie konkrete Umsetzungen dazu aussehen könnten, bleibt allerdings noch offen.
 
Quelle: https://blog.lernetz.ch/können-chatbots-das-lernen-unterstützen

Filed Under: Fundstücke Tagged With: adaptive Lernumgebungen, AI / KI, Digitalisierung

Chatbots als Lernbegleiter in der Weiterbildung

9. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Lars Satow und Thomas Jenewein (SAP AG) haben auf letzte Woche auf der Learntec einen Vortrag zum Thema “Chatbots als Lernbegleiter in der SAP Weiterbildung” gehalten.
In ihrem Vortrag orientieren sie zunächst zum Thema “machine learning” (Was ist das? Beispiele für use cases) bevor sie dann Use Cases für den Einsatz von Chatbots im betrieblichen Lernen aufzeigen (vgl. dazu auch dieser Post von Thomas Jenewein (Englisch) – hier eine Kurznotiz in deutscher Sprache dazu).
Anschliessend zeigen sie vier Einsatzszenarien auf, wie “Ed the bot” im Rahmen der SAP Learning Rooms eingesetzt wird.
 

 
Aufgezeigt wird auch, wie der Bot trainiert wird und wie zuverlässig er nach vier Wochen bei den im Forum eingestellten Fragen die Intention der Fragenden korrekt einordnen kann.
Hier die Folien zu ihrer Präsentation:

Chatbot als Lernbegleiter in der SAP Weiterbildung from Thomas Jenewein

 

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Microlearning via Email: 'Whisper courses'

8. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Ein interessantes Fundstück von Jochen Robes (weiterbildungsblog.de)…
Jochen Robes erweitert seit Jahren sein Englisch-Vokabular mittels “One-Word-A-Day” (OWAD) von Paul Smith. Und er hat einen Blogbeitrag entdeckt, in dem geschildert wird, wie auch bei Google Mitarbeitende und Führungskräfte über diese Form mundgerechter Lernhappen per Email bei Lern- und Veränderungsprozessen unterstützt werden. Bei Google wird dieses Format, das als “whisper course” bezeichnet wird, für verschiedenste Themen eingesetzt und diese Form der Intervention scheint wirksam zu sein.
Im Blogbeitrag wird ein Beispiel vorgestellt (dort geht es um die Entwicklung einer offenen Teamkultur) und es wird auf ein Google-Dokument verlinkt, das eine Vorlage für das Erstellen solcher “whisper courses” enthält.
 
 

Bildquelle: https://rework.withgoogle.com/blog/whisper-courses/

 
Quelle:
Newhouse / Getz-Kikuchi (2017): Whisper courses: on-the-job microlearning with email. rework.withgoogle.com

Filed Under: Fundstücke Tagged With: Learning Design, Microlearning

Learning Analytics: fünf Fragen, die Bildungsverantwortliche in Unternehmen beantworten sollten (visier.com)

3. Februar 2018 by Christoph Meier Leave a Comment

Visier.com ist ein Anbieter von Lösungen für Business bzw. ‘Workforce Intelligence’. Im Rahmen eines Webinars haben Vertreter von visier.com die aus ihrer Sicht fünf zentralen Fragen aufgezeigt, auf die Bildungsverantwortliche in Unternehmen und Organisationen mit Hilfe von Analytics-Werkzeugen Antworten liefern können (bzw. sollten):

  • Welche Auswirkungen hat Weiterbildung auf die Fluktuation von Mitarbeitenden?
    Unerwünschte Fluktuation unter den Mitarbeitenden verursacht hohe Kosten. Die Reduktion unerwünschter Fluktuation ist ein wichtiger (und gut monetarisierbarer) Indikator für den Wertbeitrag von Bildungsarbeit.

 

Darstellung des Zusammenhangs von Lernaktivitäten und Mitarbeitendenfluktuation (Bildquelle: visier.com)

 

  • Welche regulatorischen Qualifizierungserfordernisse sind erfüllt bzw. müssen bis wann erfüllt werden?
    In vielen Branchen müssen Mitarbeitende zertifiziert sein bzw. regulatorisch definierte Trainings (wiederkehrend) absolviert haben, um bestimmte Aufgaben bearbeiten zu dürfen (z.B. in der Produktion von Pharmazeutika oder bei der Beratung von Bankkunden). Eine genaue und vorausschauende Darstellung von diesbezüglichen Qualifizierungs- bzw. Zertifizierungserfordernissen ist ein wichtiger Leistungsbeitrag von L&D.
  • Sind voll qualifizierte (neue) Mitarbeitende für die Fachbereiche verfügbar?
    Insbesondere wenn wiederkehrend (viele) neue Mitarbeitende eingestellt werden, ist es wichtig, deren Qualifikationsprofil im Blick zu behalten. Welche Elemente des Einführungsprogramms haben sie bereits absolviert? Auf wie viele Produkte sind sie bereits geschult? Wann werden z.B. dem Vertrieb wie viele voll qualifizierte Mitarbeitende zur Verfügung stehen? Bereichsleitungen benötigen diese Angaben um mit Blick auf ihre jeweiligen Ziele (z.B. Vertriebsziele) entsprechend steuern zu können.
  • Welche Auswirkungen hat Weiterbildung auf die interne Besetzung von frei werdenden Positionen?
    Welche Mitarbeitendengruppen nutzen Weiterbildungsangebote? Wie intensiv? Und wie viele frei werdende Positionen in welchen Geschäftsbereichen können mit qualifizierten internen Mitarbeitenden besetzt werden? Aussagen zu internen Besetzungsquoten können auch ein wichtiges Argument bei der Anwerbung von neuen Mitarbeitenden sein. Insbesondere den “Millennials” wird nachgesagt, dass sie bei der Auswahl von Arbeitgebern sehr auf Entwicklungsmöglichkeiten achten.
  • Was sind die Treiber für Produktivität?
    Welche Korrelationen zeigen sich zwischen z.B. Potenzialeinschätzungen bei der Einstellung, Leistungsbeurteilungen oder Vergütungsklassen und der Produktivität von Mitarbeitenden? Dies sind wichtige Informationen für benachbarte HR-Bereiche (z.B. Rekrutierung) und Geschäftsbereiche.

 
Quelle:
Datafication of learning & development: analytical insights to drive success, CLO Webinar, 2018-01-30

Filed Under: Fundstücke Tagged With: Analytics (Teaching~ / Learning~), Bildungsmanagement, Digitalisierung

Lernumgebungen verständlich machen: Learning Environment Modeling Language

2. Februar 2018 by Christoph Meier 2 Comments

Nachtrag 26.03.2018
Christian Czaputa berichtet auf seinem Blog über seinen ersten Versuch, ein Flipped Classroom Design über LEML abzubilden und er reflektiert dort auch seine (eher positiven) Erfahrungen damit.
Visual Instructional Design Languages (VIDL): LEML, 26.03.2018
 


 
Für Bildungsverantwortliche ist es nicht immer leicht, anspruchsvolle und umfangreiche (blended) Lernumgebungen bzw. Lerndesigns für verschiedene Anspruchsgruppen (z.B. Business-Partner, Akademie-Leitungen, Programm-Leitungen, Trainer) verständlich zu machen. Ein solches Verständnis ist aber wichtig für die Unterstützung und das Engagement dieser Anspruchsgruppen.
Am Institute for Learning Environment Design der University of Central Oklahoma wurde mit der Learning Environment Modeling Language (LEML) eine visuelle Darstellungskonvention entwickelt, mit der sich komplexe (blended) Lerndesigns vergleichsweise einfach und anschaulich darstellen lassen.
Zentrale Elemente dieser Modellierungskonvention sind die folgenden Elemente:

  • Aktivitäten (Bausteine wie Information, Dialog, Übung, Feedback)
  • Kontexte (Kurs- bzw. Klassenraum, Online, erfahrungsbasiertes Lernen z.B. am Arbeitsplatz)
  • Aktivitäten bzw. Verantwortlichkeiten der Beteiligten (Lernbegleiter, Lernende, etc.) oder von technischen Systemen
  • weitere Notationselemente

 

Grundelemente der LEML (Bildquelle: Banner 2018)

Die einzelnen Aktivitäts-Elemente, die ein Lerndesign ausmachen, können durch textuelle Hinweise (z.B. hinsichtlich der Inhalte oder der Funktion, z.B. “Attention Getter” und der Modalität, z.B. “Video” oder “Text”) noch weiter spezifiziert werden.
Wird ein Lerndesign auf diese Weise visualisiert, können verschiedene Anspruchsgruppen besser in die Diskussion dazu eingebunden werden. Darüber hinaus werden Abläufe und potenzielle Design-Probleme (z.B. zu viel Information, zu wenig Anwendung / Übung) schneller sichtbar, wie das folgende Beispiel zeigt:
Beispiel für ein Lerndesing (Bildquelle: Banner 2018)

Im Rahmen eines Webinars hat Phylise Banner kürzlich Ihre Arbeit mit dieser Learning Environment Modeling Language vorgestellt. Sie hat berichtet, dass sie gute Erfahrungen damit gemacht hat, zu Beginn eines Projekts ihren Gesprächspartnern zunächst einmal vorzustellen, wie sie über didaktisches Design denkt und spricht (LEML und die Visualisierungskonvention). Die praktische Arbeit mit dieser Modellierungssprache kann dann auf verschiedene Weise erfolgen. So bietet etwa iledsolutions.org Arbeitshilfen und Vorlagen bzw. Post-its für die einzelnen Design-Elemente an. Alternativ kann man sich Vorlagen für die Design-Elemente in Visio oder PowerPoint zusammenstellen und dann in dieser Umgebung modellieren.
Entwicklung eines umfangreichen Lerndesign in LEML (Bildquelle: Banner 2018)

 


Verweise:
Banner, Phylise (2018): Learning environment modeling language, Insynctraining Webinar, 2018-01-30.
Institute for Learning Environment Design, University of Central Oklahoma

Filed Under: Beiträge Tagged With: Blended Learning, Learning Design, Learning Professionals

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