Archives for Oktober 2018

Studie mit DGFP: Digitale Kompetenzen von Personalentwicklern – "Step Aside" favorisiert

Gemeinsam mit der Deutschen Gesellschaft für Personalführung e.V. (DGFP) haben wir eine Studie zu digitalen Kompetenzen von Personalentwicklern durchgeführt. Ziel der Studie ist es, diese neuen Kompetenzen näher zu untersuchen, eine Standortbestimmung vorzunehmen undHandlungsempfehlungen für Personalentwickler abzuleiten, damit diese sich für die digitale Transformation besser vorbereiten können.

Augmentation als Leitmotiv

Mit den derzeitigen technologischen Entwicklungen rückt – wieder einmal – das Schreckgespenst einer umfassenden Freisetzung menschlicher Arbeitsleistung (Substitution) durch (intelligente) Maschinen in den Blick. Dies wird in zahlreichen Diskussionsbeiträgen aufgegriffen, die aufzeigen, wie hoch das Risiko ist, dass der eigene Arbeitsplatz durch eine intelligente digitale Maschine (Algorithmus, Roboter) ersetzt wird. Neu dabei ist, dass „intelligente“ Maschinen heute auch in solchen Bereichen viel leisten können, die bislang eine Domäne von gut ausgebildeten Wissensarbeitern waren. In der öffentlichen Debatte steht derzeit der Aspekt der Substitution im Vordergrund. Bei der Digitalisierung von Wissensarbeit ist der Aspekt der Augmentation wichtiger. Aus der Perspektive der Personalentwicklung sollte daher die Augmentation in der Wissensarbeit statt deren Substitution im Vordergrund stehen. Ziel muss es sein, eine gelungene Partnerschaft von Mensch und Maschine zu entwickeln, in der beide ihre jeweiligen Stärken einbringen können.

Rahmenmodell

Zentrale Ergebnisse
Im Hinblick auf die digitalen Kompetenzen von Personalentwicklern ist durch die Studie deutlich geworden, dass diese Augmentation (an Stelle von Substitution) als die neue Herausforderung aufzunehmen ist. Die Studie stellt im Schwerpunkt fest, dass
–  der digitale Reifegrad in Unternehmen als eher gering eingeschätzt wird, auch in der Personalentwicklung ist der digitale Reifegrad gering;
–  das Wissen im Bereich fortgeschrittener Digitalisierung als eher gering eingestuft wird. Personalentwickler in leitender Position messen dem Fachwissen zur Digitalisierung eine deutlich höhere Bedeutung bei;
–   das Wissen über konkrete Verfahren und Methoden fortgeschrittener Digitalisierung ebenfalls eher niedrig eingeschätzt wird;
–   die Change-Management-Kompetenzen schätzen die Personalentwickler sehr hoch ein.
–   bei den Fertigkeiten im Umgang mit digitalen Medien/ Tools sich deutliche Unterschiede zeigen: Die «soft skills» sind hoch ausgeprägt, die «hard skills» deutlich weniger.
–   die Einstellungen gegenüber der fortschreitenden Digitalisierung sehr positiv sind. So schätzt die überwältigende Mehrheit der Befragten die Implikationen für die Volkswirtschaft positiv ein und auch im Hinblick auf die Personalentwicklung dominiert die Wahrnehmung von Vorteilen massiv.
Im Hinblick auf die Augmentationsstrategien von Personalentwicklern erweist sich „Step Aside“ (Ausweichen und auf komplementäre Kompetenzen fokussieren) als die favorisierte Strategie. „Step Up“ (Beurteilung Entscheidung, wo intelligente Systeme nutzbringend eingesetzt werden können) und „Step Forward“ (Beteiligung an der Weiterentwiclung von intelligenten Systemen) sind bei Personen mit Leitungsfunktionen höher ausgeprägt.
Die Studie zeigt eine hohe Korrelation bei der Einschätzung der Bedeutung fortgeschrittener Digitalisierung mit einer Leitungsfunktion: Personalentwickler mit Leitungsfunktion schätzen die Bedeutung fortgeschrittener Digitalisierung für die derzeitige Tätigkeit wesentlich höher ein als Fachspezialisten. Dies passt gut zur Beobachtung, dass Personalentwickler mit Leitungsfunktion eher Step Up und Step Forward als Augmentationsstrategien wählen.
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Die vollständigen Ergebnisse der Befragung „Digitale Kompetenzen von Personalentwicklern – Digitale Reife und Augmentationsstrategien in der Personalentwicklung“ inklusive Handlungsempfehlungen steht als ausführliche Dokumentation mit Grafiken kostenfrei als Download zur Verfügung:

https://www.scil.ch/produkt/scil-trendstudie-2018-digitale-kompetenz-von-personalentwicklern/

Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien

Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien ist in Deutschland noch wenig verbreitet. Die Robert-Bosch-Stiftung hat daher eine Autorengruppe beauftragt, aktuelle Erkenntnisse zu diesem Thema zusammenzustellen. Das Ergebnis ist ein Bericht im Umfang von ca. 120 Seiten.
Die AutorInnen sind institutionell an der Open University UK, der Humboldt-Universität Berlin und dem University College London verortet. Sie hatten aber den Auftrag, in ihrem Bericht explizit an die Diskussion im deutschsprachigen Raum anzuschliessen. Sie leisten dies, indem sie eine von Bönsch (2016) zusammengestellte Themenlandkarte als Bezugspunkt heranziehen:

Themenlandkarte zur Binnendifferenzierung von Lernsettings / Personalisierung (Quelle: Bönsch 2016, S. 14)

Die AutorInnen zerlegen in ihrem Bericht zunächst den vielschichtigen Begriff „personalisiertes Lernen“ in verschiedene Dimensionen:

Dimensionen personalisierten Lernens (Bildquelle: Holmes et al. 2018)

Der Bericht beinhaltet auch Übersichten zu Werkzeugen (für den Kontext Schule), mit denen personalisiertes Lernen umgesetzt werden kann. Von den insgesamt 30 gesichteten Werkzeugen werrden 20 genauer daraufhin betrachtet, welche der oben angeführten Personalisierungsdimensionen sie unterstützen. Diese 20 Werkzeuge (darunter u.a. IBM Watson und Bettermarks) werden dann jeweils auf einer Seite beschrieben.
Um Lehrpersonen dabei zu unterstützen, ausgehend von den verfügbaren digitalen Werkzeugen zu einem Lehr-Lernkonzept zu gelangen, liefern die Autoren auch einen Analyserahmen, der Aspekte wie Wissensgebiet, Altersstufe, Kosten oder Wirkung umfasst.
Die Autorinnen ziehen schliesslich folgendes Fazit:

Wie unser Bericht zeigt, ist personalisiertes Lernen mit digitalen Medien zweifellos ein vielversprechender Ansatz, den zu verfolgen sich lohnen dürfte. Auch gibt es mittlerweile eine Reihe außergewöhnlicher digitaler Lernwerkzeuge. Die Befunde verdeutlichen jedoch ebenso, dass personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kein Wundermittel darstellt. Für die erfolgreiche Umsetzung formulieren wir deshalb die folgenden Leitlinien für die Einführung personalisierten Lernens mit digitalen Medien:
Das Lernen in den Mittelpunkt stellen. Ausgangspunkt personalisierten Lernens sind immer die Schüler*innen, nicht die Technik.
Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien als Teil eines Blended-Learning-Ansatzes einführen. Auch bei personalisiertem Lernen können digitale Medien die Unterstützung und Rückmeldung durch die Lehrkräfte ebenso wenig ersetzen wie die Interaktion und den
Austausch mit Mitschüler*innen.
Günstige Rahmenbedingungen für personalisiertes Lernen mit digitalen Medien herstellen (Ausstattung von Schulen mit technischen Infrastrukturen inklusive Support, Fortbildungskonzepte, Unterstützung von Kooperationen im Kollegium, Rückhalt der Schulleitung,
genügend Zeit). Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien kann nur erfolgreich implementiert werden, wenn die Bereitschaft besteht, Schule grundsätzlich zu verändern.
Für die nötige Flexibilität sorgen, die personalisiertes Lernen mit digitalen Medien erfordert. Hierzu zählen beispielsweise ein flexibler Umgang mit dem Lehrplan oder mit Bewertungs- und Beurteilungsformen und -maßstäben.
Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten.
Programme und die ihnen zugrunde liegenden Algorithmen kritisch hinterfragen.

Referenzen
Holmes, Wayne; Anastopoulou, Stamatina; Schaumburg, Heike; Mavrikis, Manolis (2018): Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien. Ein roter Faden. Robert Bosch Stiftung. Online verfügbar unter https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/te-personalised-learning/de/Studie_Personalisiertes_Lernen.pdf.
Bönsch, M. (2016). Heterogenität verlangt Differenzierung. In: Zeitschrift für Bildungsverwaltung, 32 (1), S. 11–20.

Kompetenzen für selbstgesteuertes Lernen & persönliches Wissensmanagement

Digicomp ist einer der führenden unabhängigen Bildungsanbieter für die Entwicklung digitaler Kompetenzen im betrieblichen Umfeld in der Schweiz. Wir haben mit Digicomp in der Vergangenheit in verschiedenen Projekten und Innovationskreisen zusammengearbeitet. Von Digicomp wurde ich angefragt, ob ich für den Firmenblog etwas zum Thema „Kompetenzen für selbstgesteuertes Lernen & persönliches Wissensmanagement“ beitragen könnte.
Da dies mit der Vorbereitung auf unser eigenes scil-Modul „Wissensmanagement & informelles Lernen“ nächste Woche zusammenfiel, habe ich das gerne gemacht.
Die zentrale Aussage ist aus meiner Sicht die folgende:

Die meisten betrieblichen Bildungsbereiche sehen formal organisierte Kompetenzentwicklung nach wie vor als ihr Kerngeschäft. Vermutlich würde in vielen Fällen ein grösserer Wertbeitrag realisiert, wenn das systematische Entwickeln und Stärken von Kompetenzen für selbstgesteuertes Lernen und persönliches Wissensmanagement als zumindest gleichwertige Aufgabe gesehen und angenommen würde.

Hier geht es zum Beitrag auf den Webseiten von Digicomp.

Top Tools for Learning & Trends (Jane Hart)

Jane Hart führt ja schon viele Jahre Umfragen zu den populärsten Lernwerkzeugen durch (Top 100 Tools for Learning). Sie hat diese Aufstellungen mittlerweile in drei Kategorien differenziert:

Top 100 Tools for Personal & Professional Learning 2018 (PPL100)
Top 100 Tools for Workplace Learning (WPL100)
Top 100 Tools for Education (PPL100)

Die Rangordnung der Werkzeuge lässt sich jetzt auch nach diesen drei Kategorien neu sortieren:

Darüber hinaus leitet sie aus den Ergebnissen ihrer Umfrage 10 Trends im Hinblick auf persönliches und berufsbezogenes Lernen sowie Lernen am Arbeitsplatz ab. Hier eine Auswahl aus diesen Trend-Aussagen:

Offene Webressourcen wie z.B. YouTube sind nach wie vor zentrale Lernressourcen.
Bei den sozialen Netzwerken gibt es Verschiebungen in der Rangfolge (z.B. linkedin hat an Bedeutung gewonnen).
Die Popularität von offenen Kursen im Web nimmt weiter zu. Mittlerweile finden sich 12 (MOOC-)Plattformen unter den Top 100 Werkzeugen.
Die Bedeutung von Werkzeugen für Inhalte-Entwicklung (z.B. PowerPoint oder H5P) nimmt zu; klassische Autorenwerkzeuge fallen eher zurück.
Plattformen für das Unterstützen von individuellem Lernen am Arbeitsplatz (z.B. degreed) haben an Bedeutung gewonnen.
Mit slack und Microsoft Teams haben zwei Werkzeuge zur Unterstützung der Zusammenarbeit im Team grosse Bedeutung für soziales Lernen bekommen.

Jane Hart (2018): https://www.toptools4learning.com/analysis/
via Jochen Robes / Weiterbildungsblog.de

A Confession and a Question on Personalized Learning

Wir hatten ja diese und letzte Woche unsere ersten Webinare im Rahmen unseres Moduls „KI-basierte und adaptive Lernumgebungen„. In diesem Zusammenhang finde ich die folgende Notiz von Larry Berger interessant. Larry Berger ist CEO von Amplify, einem Anbieter von personalisierten bzw. gamifizierten E-Learning-Inhalten (u.a. Comic-Abenteuer für das Lesetraining) sowie Assessment-Services hat sehr offen und skeptisch formuliert, wo er die Entwicklung von adaptiven Lernumgebungen sieht.
Noch eine Orientierung zum Kontext: Larry Berger war von Rick Hess zu einer Tagung eingeladen worden, konnte aufgrund eines Terminkonflikts aber nicht teilnehmen und hat dann diese Nachricht an die Teilnehmenden der Tagung übermittelt:

I can’t believe I’ve sat through years of dreary Rick Hess policy discussions waiting for the day when you would talk about personalized learning. And now you’re finally talking about it and I need to be at the Amplify holiday party.
Why do we have a holiday party tonight? Because selling personalized learning is not yet a good enough business for Amplify to afford a proper December holiday party.
I have notebooks and slide decks full of things I might say about personalized learning, but Joanne was unwilling to read those notebooks aloud. So I will limit myself to one confession and one question.
First, the confession:
Until a few years ago, I was a great believer in what might be called the „engineering“ model of personalized learning, which is still what most people mean by personalized learning. The model works as follows:
You start with a map of all the things that kids need to learn.
Then you measure the kids so that you can place each kid on the map in just the spot where they know everything behind them, and in front of them is what they should learn next.
Then you assemble a vast library of learning objects and ask an algorithm to sort through it to find the optimal learning object for each kid at that particular moment.
Then you make each kid use the learning object.
Then you measure the kids again. If they have learned what you wanted them to learn, you move them to the next place on the map. If they didn’t learn it, you try something simpler.
If the map, the assessments, and the library were used by millions of kids, then the algorithms would get smarter and smarter, and make better, more personalized choices about which things to put in front of which kids.
I spent a decade believing in this model—the map, the measure, and the library, all powered by big data algorithms.
Here’s the problem: The map doesn’t exist, the measurement is impossible, and we have, collectively, built only 5% of the library.
To be more precise: The map exists for early reading and the quantitative parts of K-8 mathematics, and much promising work on personalized learning has been done in these areas; but the map doesn’t exist for reading comprehension, or writing, or for the more complex areas of mathematical reasoning, or for any area of science or social studies. We aren’t sure whether you should learn about proteins then genes then traits—or traits, then genes, then proteins.
We also don’t have the assessments to place kids with any precision on the map. The existing measures are not high enough resolution to detect the thing that a kid should learn tomorrow. Our current precision would be like Google Maps trying to steer you home tonight using a GPS system that knows only that your location correlates highly with either Maryland or Virginia.
We also don’t have the library of learning objects for the kinds of difficulties that kids often encounter. Most of the available learning objects are in books that only work if you have read the previous page. And they aren’t indexed in ways that algorithms understand.
Finally, as if it were not enough of a problem that this is a system whose parts don’t exist, there’s a more fundamental breakdown: Just because the algorithms want a kid to learn the next thing doesn’t mean that a real kid actually wants to learn that thing.
So we need to move beyond this engineering model. Once we do, we find that many more compelling and more realistic frontiers of personalized learning opening up.
Which brings me to the question that I hope might kick off your conversation: „What did your best teachers and coaches do for you—without the benefit of maps, algorithms, or data—to personalize your learning?“
There are many ways to answer to this question. Each might be a doorway to the future of personalized learning.

Quelle: edweek.org

IBM Watson Tutor: individualisiertes Vokabeltraining im Kindergarten

Im Rahmen eines IMS Global Learning Consortiums-Webinars wurde kürzlich ein Kooperationsprojekt zwischen IBM und Gwinnett County School System (USA) vorgestellt. Gwinnett County School System (GCSS) ist einer der grössten Schulträger in den USA: 140 Schulen, 22’000 Mitarbeitende, 180’000 Schüler. Dort arbeitet man seit vielen Jahren mit IBM zusammen, u.a. zum Thema Educational Data Management.
Ausgehen von Forschungsarbeiten, die die grosse Bedeutung der Wortschatzentwicklung für spätere Erfolge im Schulsystem aufzeigen, hat GCSS mit IBM zusammengespannt und eine Lösung für individualisiertes Vokabeltraining im Kindergarten umgesetzt. Bestandteil der Lösung sind kindergerechte Tablet-Computer, spielerisch gestaltete Lernmaterialien und die cognitive computing Plattform IBM Watson. Diese generiert auf Basis individueller Lerner-Modelle Lerninhalte zur Erweiterung des Wortschatzes. A/B-Gruppenvergleiche unter den Schülern zeigen, dass die Tablet-basierten Aktivitäten (z.B. kurze Spiele) zu den neu gelernten Begriffen zu einem besseren Lernerfolg führen.

Der IBM Watson Tutor umfasst drei Komponenten: individualisierte Lerner-Modelle, Wissensgraphen (Domänenmodell) und eine Medienbibliothek. Auf der Grundlage der von den Lernenden erzeugten Daten werden die Lernapps bzw. Lernspiele, die Bestandteil der Trainingsumgebung sind, personalisiert.

Hier der Link zur Aufzeichnung des Webinars.

Chatbots zur Unterstützung von Lernprozessen

Für SAP Education sind online-Lernumgebungen ein zunehmend wichtiges Element im Angebotsmix – insbesondere die themenspezifischen Learning Rooms im SAP Learning Hub. Lars Satow stellt in diesem kurzen Blogpost drei Szenarien zur Unterstützung von Lernprozessen durch Chatbots vor:

Beantwortung von Fragen der Lernenden
Vorschläge für passende Lernpfade / Lerninhalte
Feedback und Hinweise für die Lernenden

Der Beitrag beinhaltet auch zwei kurze Videos (2 bzw. 4 Minuten), in dem diese Szenarien vorgestellt werden. Darüber hinaus findet sich dort ein Link auf einen Beitrag von Lars Satow zum gleichen Thema für das Handbuch E-Learning.

Rückblick auf das Corporate Learning Camp 2018 in Kassel

Letzte Woche fand zum achten Mal das Corporate Learning Camp statt, dieses Mal im Campus Center der Universität Kassel. Moderiert wurde das Treffen wiederum von Karlheinz Pape, das Leitthema lautete «Lernwelten der Zukunft». Mit 300 angemeldeten Teilnehmenden war das Camp ausgebucht. Im Vergleich zu meiner letzten Teilnahme vor zwei Jahren hatte ich den Eindruck, dass eine gewisse Professionalisierung stattgefunden hat. Die Organisation war wie gewohnt gut, ca. 2/3 der Teilnehmenden waren schon zuvor bei einem CLC dabei gewesen, das Durchschnittsalter der Teilnehmenden scheint sich nach oben zu bewegen und die thematischen Sessions waren gut vorbereitet.
Lutz Berger hat, wie in den letzten Jahren auch, Impressionen zum Camp eingefangen:

Die Universität Kassel hatte Räume für 10 gleichzeitig laufende Sessions zur Verfügung gestellt und diese waren fast durchgängig bespielt. Hier die Übersicht zu den Sessions.
Die Unterlagen zu den beiden Sessions, die ich angeboten habe, finden sich hier: „KI-basierte Anwendungen im Arbeitsfeld“ und „KI-basierte Anwendungen für L&D“. Im Folgenden meine Notizen zu den Sessions, an denen ich teilgenommen habe.

Dreidimensionale Lernräume

In der Session von Markus Herkersdorf (TriCAT), Steffen Kayenberg (WBS AKADEMIE) und Wilma Hartenfels (Henkel) ging es um virtuelle, dreidimensionale Lernräume und die Lernaktivitäten, die in diesen umgesetzt werden können. Für den Software-Entwickler TriCAT ist interessant, dass virtuelle Gebäude und Trainingsräume, die u.a. auch persistent sein und in denen alle bisherigen Arbeitsergebnisse an den Wänden dokumentiert bleiben können, ein neues SaaS-Angebot darstellen. Die WBS AKADEMIE, die zuvor viel mit dem virtuellen Klassenzimmer von Adobe Connect gearbeitet hat, nutzt ihren neuen virtuellen Campus für Online Seminare, berufsbegleitende Master-Studiengänge, Online Events und Firmenveranstaltungen. Eine wichtige Erkenntnis dabei: virtuelle Realität und der damit verbundene intensive Situationsbezug funktioniert nicht nur mit einer VR-Brille, sondern auch am PC-Bildschirm. International agierende Unternehmen wie beispielsweise Henkel, deren Bildungsbereiche immer wieder mit Beschränkungen bei den Reisekosten für Trainings konfrontiert sind, explorieren diese Möglichkeiten als Alternative zu Trainer-geführtem Online-Lernen via Webmeeting (z.B. WebEx). In der Diskussion wurde herausgestellt, dass Präsenztrainings, wenn sie mit hohen Investitionen in Reisekosten verbunden sind, sehr gezielt eingesetzt werden sollten und dass solche virtuellen Welten hier eine sinnvolle Ergänzung sein können. Vertreter von Audi und thyssenkrupp haben dabei auf ihre positiven Erfahrungen mit solchen 3D-Welten beispielsweise für Fach- und Prozesstrainings oder Projektmanagement-Trainings verwiesen. Die WBS AKADEMIE ist übrigens für den WBS LearnSpace 3D im Rahmen der Messe Zukunft Personal mit dem HR Innovation Award 2018 ausgezeichnet worden.

lernOS

Simon Dückert (Cogneon) hat in einer Session die Version 1.0 von lernOS vorgestellt. lernOS ist ein «Betriebssystem» für Lebenslanges Lernen und Lernende Organisationen bzw. ein Leitfaden für eine 13 Wochen umfassende, selbstorganisiertes Lernreise ((Link)).

lernOS Sprints. Bildquelle: Bildquelle: https://cogneon.de/lernos/

Kernelemente von lernOS sind zum einen das Zusammenspiel eines bestimmten Mindset (u.a. Vertrauen, Offenheit und Vernetzung), eines Skillsets (u.a. Kreativität und Innovationsfähigkeit, Fähigkeit zur Kollaboration sowie ‘digital skills’) sowie eines dazu passenden Werkzeugkoffers mit digitalen Werkzeugen (u.a. Office-Werkzeuge, Konferenz-Werkzeuge oder Weblogs / Wikis). Die Umsetzung des selbstgesteuerten Lernens erfolgt primär in auf 13 Wochen angelegten lernOS Zirkeln. Simon Dückert stellte zum einen die Bezugspunkte von lernOS heraus (u.a. Methodiken wie «Getting things done» (GTD), «Objectives and key results» (OKR) oder «Working out loud» (WOL). Gleichzeitig verwies er auf zentrale Unterschiede zu WOL. So bietet lernOS die Möglichkeit, über das OKR-Modell an Veränderungen auf Team- und Organisationsebene anzuschliessen. Und das lernOS kann aufgrund der Publikation unter einer CC-by-Lizenz im betrieblichen Umfeld völlig frei genutzt werden – was bei dem unter einer CC-nc-nd-Lizenz veröffentlichten WOL nicht der Fall ist.

Methoden für das Trainieren von Agilität

Volkmar Langer zeigte in seiner Session ein Format zum Erleben und Trainieren von agilen Vorgehensweisen: die Ballpoint-Simulation. Zentrale Elemente der Trainingseinheit sind folgende:

Aufgabenstellung
erschwerende Rahmenbedingungen
Handeln unter Zeitdruck / kurze „Sprints“
Einschätzung der Leistungsfähigkeit der eigenen Lösung / des gewählten Prozesses
Vergleich der erzielten Ergebnisse mit der eigenen Schätzung und mit den Ergebnissen anderer Gruppen
Debriefung / Review / ggf. Anpassung des Prozesses
nächster „Sprint“
Debriefing / Review

Ein für Volkmar Langer zentraler Punkt ist die Bedeutung der Reflexionsphase (Retrospektive). Aus seiner Erfahrung mit agilen Arbeitsweisen in Unternehmen und Organisationen wird diese Phase häufig vernachlässigt. Entsprechend werden an vielen Stellen Lern- und Verbesserungspotenziale verschenkt.

Die Session war sehr energetisierend, kam sehr gut an und wurde dann auch am nächsten Tag wiederholt. Ich habe mich gefragt, ob eine solche energetisierende Erfahrung auch in einer virtuellen Lern- / Arbeitsumgebung möglich ist.

Learning Battle Cards

In einer zusätzlichen Session vor der gemeinsamen Abendveranstaltung hat Christian Martin die «Learning Battle Cards» und das dazugehörige Canvas vorgestellt. Die 111 Karten repräsentieren 111 verschiedene Techniken und Methoden für Training, angefangen von 360°Assessment über Digital Storytelling, Knowledge Pills, Project Based Learning und Social Bookmarking bis hin zu Webquests.

Dabei handelt es sich um eine Art Spielmaterial, über das entweder allein oder in Workshops – hier können auch mehrere Gruppen gegeneinander antreten– ein didaktisches Design entwickelt wird. Zentrale Elemente sind zum einen die «Spielkarten» zu didaktischen Methoden. Auf diesen Karten finden sich u.a. eine Wortwolke zur Charakterisierung der jeweiligen Methode sowie auch verschiedene Einstufungen (Für welche Zielsetzung ist sie geeignet? Wie aufwändig ist sie in der Umsetzung? etc.). Das Canvas mit sieben Feldern („7 Windows of Instructional Design“: Analysis, Awareness, Knowledge, Skills, Attitudes, Implementation [i.S.v. Transfer ins Arbeitsfeld, C.M.] sowie Evaluation) stellt eine Art Spielfeld dar, auf dem dann geeignete Methodenkarten abgelegt werden. Auf diese Weise wird ein erster Entwurf für ein didaktisches Grobdesign erzeugt.

Bildquelle: https://elearningindustry.com/gamification-learning-design-use-learning-battle-cards

Conversational Bots und KI-Anwendungen für Training

Torsten Hardiess (aicoaching) hat in seiner Session über Entwicklungen im Bereich von conversational bots und mögliche Einsatzszenarien für diese berichtet. Der Fokus seines Berichts lag auf Skript-basierten Bots, die u.a. für Trainingszwecke, zur Entscheidungsunterstützung, zur Unterstützung von Reflexion, bei der Verankerung veränderter Gewohnheiten oder für das Wissensmanagement eingesetzt werden können. Er zeigte die Autorenumgebung („Bot-Builder“-Platform), in der Skripte für Bots erstellt werden können und er ging auf eine aktuelle Entwicklung von aicoaching ein, bei der Skript-basierte Elemente mit KI-basierten Elementen zusammenspielen (hybride Bots). Gegen Ende seiner Präsentation ging Torsten Hardiess noch auf die Bewegung von UX (user experience design) hin zu HX (human experience design) ein. Zielsetzung für das HX ist es, Systeme bzw. Umgebungen zu entwickeln, die die Bedürfnisse von Menschen erkennen und damit empathisch agieren können. In der Diskussion kamen wir u.a. auf die Frage, inwiefern die Fähigkeit zu Empathie eine spezifische Domäne und Kernkompetenz von Menschen und ein abgrenzendes Merkmal gegenüber „intelligenten“ Maschinen ist. Torsten Hardiess erwartet, dass diese Abgrenzung mit der Zeit hinfällig wird. Hier die Folien zu seiner Präsentation.
Cäcilie Kowald (time4you) hat ebenfalls eine Session zum Thema Lernbots gestaltet, an der ich leider nicht teilnehmen konnte und zu der sich leider auch keine Dokumentation im etherpad findet.
Eine weitere Session zu KI-basierten Lernanwendung hat Marcel Kirchner (Continental) angeboten: «Smarter Learning mit künstlicher Intelligenz». Er verwies dabei auf verschiedene Beispiele für Entwicklungen in diesem Bereich. Zum Beispiel ein am DFKI entwickeltes smartes Lernbuch, das anhand der Augenbewegungen erkennt, ob ein Leser / eine Leserin zu einem bestimmten Begriff Unterstützung in Form von Worterklärungen benötigt (Hypermind-Schulbuch). Auf eine Entwicklung von Microsoft (Sketch2Code), die es ermöglicht, aus einer Skizze auf Papier den html-Code für eine dementsprechende Webseite zu erzeugen. Und auf Delve, Teil der Office 365-Familie von Microsoft, mit dem das Organisieren und Entdecken von Informationen unterstützt wird. Delve macht sichtbar, mit welchen Office 365-Dokumenten man selbst gerade arbeitet und mit welchen (freigegebenen) Dokumenten die Kollegen gerade arbeiten.

Office Graph in Microsoft Delve. Bildquelle: Microsoft

In einer kurzen Gruppenarbeit wurden dann Ideen und mögliche Szenarien für durch Bots unterstützte Lernaktivitäten gesammelt. Beispielsweise Bots als Kuratoren und Wissensbroker, als Vermittler von geeigneten Lernpartnern, als Feedback-Geber für ein erstes Feedback zu Ausarbeitungen, als Unterstützer von Reflexionsprozessen, als Zusammenfassungs-Service für verspätete Teilnehmende an einer (Lehr-)Veranstaltung, etc. Weitere Quellen zum Thema in diesem Etherpad.

Eigenverantwortliches Lernen

Jana Telemann (Hanseatic Bank) hat in einer Session die Organisation von eigenverantwortlichem Lernen bei diesem Unternehmen vorgestellt. Zusätzlich zu den bestehenden, von L&D bzw. den Funktionsbereichen verantworteten Weiterbildungsbudgets haben alle Mitarbeitenden ein individuell verantwortetes Weiterbildungsbudget im Umfang von 50 Stunden bzw. €500 pro Jahr zur Verfügung. Diese Ressourcen werden in einer online abgebildeten «Lernbank» mit Dashboard für jede/n Nutzer/in verwaltet. Die Beschäftigten recherchieren und beurteilen selbst die von ihnen ins Auge gefassten Weiterbildungsangebote, planen diese in ihren Arbeitsalltag ein und wickeln die Abrechnung ab. Ziel diese mit den Führungskräften eng abgestimmten Ansatzes ist unter anderem, bei den Beschäftigten mehr Eigenverantwortung und Eigeninitiative zu fördern. Teilen die Beschäftigten im Nachgang ihre Lernerfahrungen unter den KollegInnen, erhalten sie zusätzliche «learning credits». Ein Aspekt, den wir in der gemeinsamen Diskussion gestreift noch haben, war, wie denn eine Erfolgsbestimmung zu dieser Initiative aussehen könnte.

Analoge Trainingstechniken und Methoden im virtuellen Raum

In der letzten thematischen Session, die ich besucht habe, ging es um die Übertragung von Trainingsmethoden aus der analogen in die digitale Welt. In einem von Anna Reiners locker moderierten Gespräch haben wir verschiedene Aspekte gestreift. Vieles, was in Präsenztrainings möglich ist, kann – gegebenenfalls in angepasster Form – auch in Trainer-geführten Online-Trainings umgesetzt werden: Eisbrecher, Kurz-Meditationen zur Einstimmung, Energizer, etc. Neu war für mich, dass z.B. in Adobe Connect über das Zusatzmodul „Roshambo“ auch Partner-Aktivitäten wie etwa «Schere – Stein – Papier» umgesetzt werden können:

Gegebenenfalls müssen aber Ziele expliziter und durch systematische Prozessgestaltung verfolgt werden. Wenn etwa die Pausenkommunikation in Präsenztrainings neben dem Austausch auch zum Beziehungsaufbau und der Vertrauensbildung zwischen den Teilnehmenden beiträgt, so braucht es dafür in online-Trainings bzw. Lehrgängen gegebenenfalls eine auf dieses Ziel hin gestaltete Phase, zum Beispiel einen kollaborativ zu bewältigenden Teamauftrag.

KI-basierte Anwendungen für L&D: Beispiele und Profilierungsoptionen für Learning Professionals – CLC 2018 Kassel

Im Rahmen des Corporate Learning Camp 2018 in Kassel habe ich am zweiten Tag eine Session zum Thema „KI-basierte Anwendungen für L&D: Beispiele und Profilierungsoptionen für Learning Professionals“ angeboten.
Ausgehend von der Beobachtung, dass „intelligente“ Maschinen auch im Arbeitsfeld von PE / L&D zunehmend Einzug halten, haben wir über das Zusammenspiel von Menschen und Maschinen (Augmentation) und die damit verbundenen Entwicklungsoptionen für die Bildungsverantwortlichen bzw. Personalentwickler selbst gesprochen.
Hier der Etherpad mit den Notizen zu der Session. Und hier meine Folien, mit denen ich zu Beginn den thematischen Impuls gesetzt habe:
Session KI-basierte Loesungen fuer L&D vs 2018-09-28

KI-basierte "intelligente" Maschinen im Arbeitsfeld: Herausforderungen für L&D – CLC'18 Kassel

Im Rahmen des Corporate Learning Camp 2018 in Kassel habe ich am ersten Tag eine Session zum Thema „KI-basierte „intelligente“ Maschinen im Arbeitsfeld: Herausforderungen für L&D“ angeboten.
Ausgehend von der Beobachtung, dass „intelligente“ Maschinen zunehmend im Arbeitsfeld Einzug halten, haben wir über das Zusammenspiel von Menschen und Maschinen (Augmentation) und die damit verbundenen Herausforderungen für L&D / Personalentwickler gesprochen. Ein in meinen Augen wirklich wichtiger Punkt in der Diskussion war, dass Learning Professionals ein Grundverständnis zu neuen Technologien (im Unterschied zu Werkzeugen, die auf diesen neuen Technologien basieren) benötigen, um die Implikationen für Aufgaben- und Kompetenzprofile frühzeitig einschätzen zu können.
Hier der Etherpad mit den Notizen zu der Session. Und hier meine Folien, mit denen ich zu Beginn den thematischen Impuls gesetzt habe:
Session KI im Arbeitsfeld 2018-09-27