Der Verlag managerSeminare führt regelmässig Online-Befragungen unter Weiterbildnern / Trainern durch.
Bei der letzten Durchführung im Dezember 2017 beteiligten sich mehr als 1’100 Weiterbildner. Ein Ergebnis dieser Befragung, das in der Zeitschrift Trainingaktuell publiziert wurde, betrifft die relative Bedeutung / den relativen Umfang von Webinaren und Online-Training gegenüber Präsenztraining bei der Vermittlung von Fachwissen in Unternehmen. Hier liegen jetzt beide Modalitäten – in der Wahrnehmung der Trainer – annähernd gleichauf:
Quelle: Trainingaktuell, 2018/02, S. 9.
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Microlearning (eLearningGuild Online Summit)
Microlearning, das Gestalten und Bereitstellen von kleinsten Lerneinheiten, ist bereits seit einigen Jahren ein Thema für Learning Professionals. Aktuell scheint das Thema aber wieder einen Schub zu bekommen. Vor diesem Hintergrund hat die ELearning Guild letzte Woche einen Online Summit zu Microlearning durchgeführt. Wiederum 8 Sessions an zwei Halbtagen (Vormittags gemäss Pacific Time in den USA, Abends ab 19.00 Uhr in unserer Zeitzone). Einige bekannte Namen waren dabei, u.a. Michael Allen, Bob Mosher oder JD Dillon.
Wiederkehrende Themen der Sessions an diesem Online Summit waren zum einen die Abgrenzung von Microlearning und Performance Support, zum anderen das Zusammenspiel von Microlearning mit anderen Formen der Wissens- und Kompetenzentwicklung.
In der ersten Session führte Ray Jimenez (Vignettes Learning) mit in das Thema Microlearning ein und lenkte den Blick auf eine spezifische Form davon, nämlich “Micro-Actions“.
Ein verbreitetes Missverständnis, so Jimenez, besteht darin, dass es bei Microlearning lediglich um kleinere Lerneinheiten geht. Eine wichtige Differenzierung besteht aus seiner Sicht darin, dass Microlearning auf die “reale Arbeitswelt” bezogen ist und nicht auf eine “rekonstruierte Lernwelt” (Lernszenarien, Simulationen, Rollenspiele, etc.). Bei Microlearning geht es aus seiner Sicht um einen kontinuierlichen Prozess des Problemlösens im Arbeitsfeld. Dort sind wir ständig mit kleinen Problemsituationen konfrontiert, für die wir Lösungen suchen, finden (z.B. in Form von Tipps, Checklisten oder Merkkarten), erproben, überprüfen und dann in unser Handlungsrepertoire integrieren. Diese kleinste Einheiten von Microlearning bezeichnet er als “Micro-Actions”.
Microlearning is the use of answers and solutions to help workers and learners – who are in a constant diagnostic process – fix, solve, and improve work. It [Microlearning, C.M.] is low effort, easy, fast, quick to apply, useful. It is rich-in-context and ready-to-use.
Jimenez erläuterte dies an einem Beispiel aus der Landwirtschaft. Dort sind häufig Systeme für Tröpfchenbewässerung im Einsatz, bei denen es zu sehr vielen verschiedenen Formen von Schäden kommen kann. Ein formales Training für die Problembehebung macht wenig Sinn bzw. ist für Landwirte nicht attraktiv, da dies kaum je ausreichend zielgenau für ihre spezifische Problemsituation sein kann. Im Rahmen eines Projekts hat Jimenez mit seiner Firma Vignettes Learning eine Plattform aufgesetzt, auf der die eingebundenen Landwirte – neben bereits eingepflegten Inhalten – weitere Fotos zu Problemsituationen und Lösungen hinzufügen können. Auf diese Weise kann ein “river of ideas” zu Problemsituationen mit Anlagen zur Tröpfchenbewässerung und zugehörigen Lösungen entstehen. Für Jimenez ist der damit verbundene Austausch zwischen den Landwirten / Nutzern / Lernern zentral für deren Lernerfolg.
In der zweiten Session berichtet Dan Belhassen (Neovation Learning Solutions) über eine Microlearning-Lösung für ein Software-Unternehmen mit ca. 250 Mitarbeitenden und 12 Standorten in Nordamerika. Hintergrund für die Entwicklung dieser Lösung waren die hohen regulatorischen Anforderungen an verpflichtende Trainings zu Sicherheitsaspekten für die Mitarbeitenden. Die neu entwickelte Microlearning-Lösung verfolgte vier Ziele:
- Den Mitarbeitenden nicht länger “hinterherlaufen”, um sie zum Absolvieren der Pflichtnachweise zu bewegen.
- Den Wissensstand der Mitarbeitenden und die Nachhaltigkeit dieses Wissens demonstrieren.
- Das unterschiedliche Vorwissen der Mitarbeitenden berücksichtigen und personalisierte Lernpfade ermöglichen.
- Inhalte schnell und einfach aktualisieren.
Im Unterschied zu den vorherigen jährlichen Trainingskampagnen (jeweils ca. einstündige (Auffrischungs-)Kurse mit anschliessenden Tests, wobei immer nur ein Ausschnitt aus allen relevanten Themen behandelt und überprüft werde konnte), wurden kleinere Themeneinheiten gebildet, die dann über eine Lernkarten-basierte mobile Lernlösung abgebildet wurden. Die Mitarbeitenden müssen jetzt zu jeder Themeneinheit mehrere Aktivitäten (Lernkarten) absolvieren, um “mastery” zu demonstrieren. Dies erfolgt in täglichen Kleinstdosierungen von 2-3 Minuten, wobei in den ersten Wochen mehr Zeit eingesetzt wird, um das von der Regulierungsbehörde geforderte “Mastery-Level” von 50% für Mitarbeitende schnell zu erreichen. Ziel ist, dass die Mitarbeitenden die sicherheitsrelevanten Themen zu 100% beherrschen. Belhassen zufolge wurden mit dieser Lösung alle vier oben formulierten Ziele erreicht.
Auf die Session mit Michael Allen (Allen Interactions), einem Pionier der E-Learning Szene (Mitarbeit am PLATO-Projekt bei Control Data Corporation in den 1970er Jahren, Entwickler der Authorware-Autorenumgebung ab 1987, Autor bekannter Bücher zu eLearning-Design) war ich sehr gespannt. Leider war die Session dann für meinen Geschmack doch nicht so fokussiert und ergiebig.
Allen formulierte eingangs, was er in Abgrenzung zu Performance Support als Microlearning versteht:
- “if it’s time to perform, it’s too late for learning” – hier kommt also Performance support zum Tragen;
- “learning is when it sticks – so you don’t need batteries [performance aids]” – Lernen versetzt uns in die Lage, (neue) Handlungssituationen auch OHNE Hilfestellungen bewältigen zu können.
Anschliessend formulierte er noch einmal zentrale Gestaltungsprinzipien für Microlearning:
- kurz (ein Inhalt bzw. ein Thema)
- kann unterwegs bearbeitet werden
- bei Bedarf sofort verfügbar
Auch Allen hatte ein Fallbeispiel aus dem eigenen Fundus dabei: die Umsetzung einer Micro-Trainings-Kampagne für Mary Kay University. Hier stellte er u.a. die Präsentationsebene der Inhalte (ein Karusell ähnlich wie z.B. bei der Musikbibliothek von iTunes) heraus.
Direkt im Anschluss folgte die Session mit Bob Mosher zum Thema “Microlearning is much more than small training”. Mosher ist als Spezialist für Performance-Support bekannt (vgl. sein Buch mit Conrad Gottfredson zum Thema) und er plädierte – nicht überraschend – dafür, Microlearning-Inhalte auf ganz spezifische Anwendungssituationen hin zu gestalten.
Interessant fand ich den Hinweis von Mosher, bei der Konzeption von Lern- bzw. Leistungsunterstützungsumgebungen von folgender Daumenregel auszugehen:
- Wenn die Tragweite von Fehlleistungen im Arbeitsfeld eher gering ist, dann ist Performance Support angezeigt.
- Wenn aber Tragweite von Fehlleistungen im Arbeitsfeld hoch ist, dann ist es sinnvoll, Performance Support (hier verstanden als Microlearning) mit umfangreicheren, didaktisch gestalteten Lernumgebungen zu kombinieren.
Als weitere Orientierungshilfe für die Entwicklung von Performance Support-Lösungen zeigte er abschliessend noch folgende schematische Darstellung (vgl. unten). Leitend ist dabei die Maxime, nur gerade so viel Unterstützung anzubieten, wie es zur Bewältigung der Handlungserfordernisse braucht: von sehr schnell (2-3 Klicks) erreichbaren kleinen Hilfestellungen über weiter entfernte Nachschlage-Materialien, Lernmodule bis hin zu sozialen Netzwerken. Didaktisch aufbereitete Lernmaterialien bzw. Lernumgebungen werden in dieser Sicht zu einer erweiterten Form der Leistungsunterstützung am Arbeitsplatz.
Am zweiten Tag stellte Ryan Seratt eine Umsetzung von Microlearning im Bereich des Gesundheitswesens vor. Es ging darum, die Beschäftigten eines Klinikverbunds auf einen grossen Versionssprung einer Branchen-Software vorzubereiten. Auch hier wurde – ähnlich wie von Mosher – eine Unterscheidung verschiedener Typen von Lernerfordernissen vorgenommen, in diesem Fall bezogen auf verschiedene Typen von Änderungen in der Software mit unterschiedlichen Tragweiten.
Eine zentrale Leistung des Projektteams (in das Vertreter der verschiedenen Anwendergruppen eingebunden waren) bestand darin, zunächst die zahlreichen Neuerungen und Veränderungen in der Software in drei Kategorien zu sortieren:
- Veränderungen die man selbst im Verlauf der Nutzung der neuen Software-Version entdecken kann, die aber nicht weiter thematisiert werden müssen;
- Veränderungen die leicht erläutert werden können
- Veränderungen die das Einüben von neuen Handlungen / Abläufen erfordern und / oder die Sicherheit von Patienten betreffen
Auf der Grundlage dieser Kategorisierung wurden dann Inhalte entwickelt:
- Video-basierte Microlearning-Inhalte (Umfang pro Video ca. 2-3 Minuten)
- Lerneinheiten für Trainer-geführtes Lernen im Kursraum
Zum Abschluss stellte Seratt heraus, dass durch die sorgfältige Differenzierung zwischen Informationserfordernissen (Video-basiertes Microlearning) und Lernerfordernissen (Trainer-geführtes Lernen) der erforderliche Zeitaufwand für die Weiterbildung der betroffenen Mitarbeitenden um etwa 75% reduziert konnte und dass dies von der Grössenordnung her den Ergebnissen von Studien zum Thema entsprechen würde.
Insgesamt fand ich den Online-Summit wiederum gut und gelungen, auch wenn die Sessions des zweiten Tages aus meiner Sicht weniger gelungen waren als die des ersten Tages. Dies war meines Wissens der vierte oder fünfte Online Summit und man merkt, dass die Organisatoren inzwischen viel Erfahrung mit diesem Format haben und es routiniert umsetzen. Aber auch diese Erfahrung schützt sie nicht vor technischen Problemen, wie sie beispielsweise mit einer schlechten Tonverbindung oder einem nicht richtig justierten Mikrofon auf Seiten der Referenten auftreten können.
Hier noch Links zu unseren Berichten zu früheren Online Summits der eLearningGuild:
- Learning Personalization (November 2017)
- Learning from Marketing (August 2017)
- Learning Data Analytics (September 2016)
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Varianten bzw. Ebenen adaptiver Lernumgebungen
In einem Beitrag für LearningSolutionsMagazine hat Steven Loomis kürzlich einen Vorschlag dazu gemacht, verschiedene Varianten adaptiver Lernumgebungen voneinander zu unterscheiden.
Die Systematik für seinen Vorschlag basiert auf zwei Dimensionen, ohne jedoch zu einer 4-Felder-Matrix zu führen:
- Lerninhalte / Lernressourcen: fix vs. variabel
- Lernerfahrung: fix vs. variabel
Die folgende Darstellung ist mein Versuch, die von Loomis angesprochenen Varianten in eine Reihung zu bringen:
Auf einer ersten Ebene sind sowohl die Inhalte als auch die damit unterstützten Lernerfahrungen / Lernaktivitäten eher fix. Die Adaptivität resultiert daraus, dass (fixe) Lerninhalte anforderungsspezifisch zugewiesen werden. Lernende bearbeiten daher nur die Inhalte, die für sie – gemäss Rollenprofil oder Vorwissen – relevant sind.
Auf einer nächsten Ebene sind die Lerninhalte ebenfalls fix, die damit unterstützten Lernerfahrungen / Lernaktivitäten aber variabel. Hier sind zum einen Performance Support-Lösungen zu verorten, die den Nutzern Standard-Ressourcen für spezifische Problemsituationen bereitstellen. Zum anderen Lernlösungen, die die Problematik unbewusster Inkompetenz bzw. systematischer Überschätzung des eigenen Wissens / der eigenen Fähigkeiten aufgreifen (Dunning-Kruger-Effekt). Lernlösungen wie z.B. area9learning überprüfen bei Tests immer auch, wie sicher sich die Lernenden ihrer Antworten sind und schlagen auf dieser Grundlage spezifische Pfade bzw. Hinweise vor.
Auf einer dritten Ebene sind sowohl die Lerninhalte als auch die Lernerfahrungen variabel bzw. spezifisch angepasst. Auch hier können (mindestens) zwei Szenarien unterschieden werden. Zum einen “intelligente” tutorielle Systeme (Loomis nennt hier Knewton), die über ein Matching von Nutzern und verschiedenen Inhalte-Varianten individualisierte Lernerfahrungen ermöglichen. Zum anderen informelles Lernen in bzw. auf Basis vonSocial Collaborations Plattformen. Hier führt die beständige Veränderung der Inhalte-Basis (kontinuierliches Inhalte-Kuratieren und / oder Nutzer-generierte Inhalte) in Verbindung mit individuellen Einstellungen (z.B. Abonnieren bzw. Folgen) dazu, dass sehr unterschiedliche Lernaktivitäten und Lernerfahrungen resultieren.
Steven Loomis: Darwin would approve: Levels of learning adaptation. LearningSolutionsMagazine, 29. Januar 2018
Corporate Learning Sprint am 09.03.2018 – WOL bei Siemens
Mitglieder der WorkingOutLoud Initiative bei Siemens gestalten den Corporate Learning Sprint am 9. März 2018.
Zwei sehr wichtige Fragen stehen dabei im Mittelpunkt:
- Wie viel “Anschubhilfe” verträgt das auf Selbstorganisation beruhende WOL-Prinzip?
- Wie viel “Management-Attention” (und damit Jagd nach messbarem Produktivitätsfortschritt, KPIs, ROIs, usw.) braucht und verträgt dieses zutiefst persönliche Potentialentfaltungsprogramm, namens WorkingOutLoud?
Mehr Informationen zum Ablauf und zu den Terminen beim CL Sprint am 9.3.2018 gibt es hier:
Corporate Learning Sprint bei Siemens
Augmentation und smarte Personalentwicklung
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).
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:
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):
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).
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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Monitor Digitale Bildung. Weiterbildung im digitalen Zeitalter
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
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
EmpaT – Interaktive Coaching Avatare für die Bewerbung
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.
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
Open Educational Resources (OER): Qualitätsmerkmale und Qualitätssicherung
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):
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)
Trendmonitor Weiterbildung 2018
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)
Corporate (E-)Learning in Zeiten der digitalen Transformation
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.
Erscheint voraussichtlich im April 2018 in:
Handbuch E-Learning. Expertenwissen aus Wissenschaft und Praxis – Strategien, Instrumente, Fallstudien, hrsg. von Karl Wilbers.
Verlag Deutscher Wirtschaftsdienst.
(Einfache) Adaptive Lernumgebungen auf der Basis von 'learner intelligence'
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.
Quelle:
Caloia, D. (2018): Delivering responsive, personalized learning on a shoestring budget. learningsolutionsmagazine, 2018-01-22
Wie viel KI brauchen Chatbots?
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
Chatbots als Lernbegleiter in der Weiterbildung
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:
Microlearning via Email: 'Whisper courses'
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.
Quelle:
Newhouse / Getz-Kikuchi (2017): Whisper courses: on-the-job microlearning with email. rework.withgoogle.com
Learning Analytics: fünf Fragen, die Bildungsverantwortliche in Unternehmen beantworten sollten (visier.com)
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.
- 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.
Lernumgebungen verständlich machen: Learning Environment Modeling Language
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
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:
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.
Verweise:
Banner, Phylise (2018): Learning environment modeling language, Insynctraining Webinar, 2018-01-30.
Institute for Learning Environment Design, University of Central Oklahoma
Gamification als digitale Lernunterstützung – was ist das eigentlich? Von Studierenden erklärt
Gamification ist ein polarisierendes “Buzz-Word” und führt zum Teil auch zu Missverständnissen (vgl. dazu einen früheren Beitrag in diesem Blog und auch unseren Arbeitsbericht zum Thema).
Eine kleine Gruppe von meinen Studierenden hat in den letzten Monaten ein Lernvideo (s. unten) erstellt, in dem erklärt wird, worum es bei Gamification als Lernunterstützung eigentlich geht. Ich wurde dabei nicht nur überrascht, wie schnell sich Veronika und Stefan in das von ihnen verwendete Autorenwerkzeug (Go Animate) eingearbeitet haben. Auch die gemeinsamen Diskussionen über unser Storyboard (“Wie erlebt ihr eigentlich das Studium?”) und das daraus resultierende, gemeinsame Produkt (das für uns nicht nur einfach ein “Produkt” ist, sondern mit Erfahrungswissen “emotional imprägniert” ist) – das alles hat mir persönlich ganz viel Freude bereitet… => I love my job!
Hier eine Übersicht zu den Themen des Videos:
Und hier das Video selbst:
Purpose-driven microlearning: Micro-Learning mit Leitplanken
Vor dem Hintergrund der Verdichtung von Arbeit und von Mitarbeitenden, die von Informationen überflutet sowie im Arbeitsfluss häufig unterbrochen werden, die zunehmend ungeduldig sind und im Schnitt nur etwa 5 Minuten pro Tag für Lernaktivitäten aufbringen können (vgl. Tauber / Wang-Audia 2014) erscheint es naheliegend, auf kleinere und kleinste Lerneinheiten zu setzen (Microlearning oder bite-size learning).
Microlearning ist deshalb, wenig überraschend, seit Jahren ein Thema und wird zunehmend zum Arbeitsprinzip von L&D Teams in Unternehmen und Organisationen. Mit der zunehmenden Menge an kleinen und kleinsten Lerneinheiten wie z.B. Kurzvideos, Blogbeiträgen, FAQ-Seiten etc. stellen sich dann aber weitere Fragen:
- Können über kurze Lernaktivitäten von ca. 5-10 Minuten nur einfachste Konzepte oder kleinste Wissenselemente vermittelt werden oder können damit auch anspruchsvollere Lern- und Entwicklungsziele umgesetzt werden?
- Wie können Mitarbeitende dabei unterstützt werden, diese verschiedensten kleinen Lernelemente, die häufig auf unterschiedlichste technische Plattformen verteilt sind, einfach und zielführend zu nutzen?
Hier kommen zwei weitere aktuelle Themen ins Spiel: das Kuratieren von Lerninhalten zu “Lernpfaden” einerseits und andererseits Plattformen, die solche, nach unterschiedlichen Prinzipien kuratierten Sammlungen in einer nutzerfreundlichen Weise verfügbar machen (sogenannte “learning experience platforms“)
Im akuellen Chief Learning Officer-Magazin berichten Bladen Shatto und Ruiz von Avanade (einem in Seattle angesiedelten Anbieter von IT-Services und Consulting mit ca. 30’000 Mitarbeitenden) über ihren Ansatz, den sie “purpose-driven microlearning” bezeichnen.
Auf der Basis eines Webportals für Video-Inhalte wurden bei Avanade sowohl “pathways” als auch “minicourses” zusammengestellt. “Minicourses” bestehen aus kleinen (Video)Modulen, die zu einem stringenten Ablauf zusammengefügt wurden und die bei Avanade häufig von Lerngruppen gemeinsam durchlaufen werden. Diese Mini-Kurse behandeln u.a. Themen wie “Design Thinking” oder bestimmte Aspekte von Führungsverhalten. Die “pathways” dagegen sind offener gehalten und bestehen letztlich aus einer Sammlung von Inhalten zu Themen wie z.B. “Consulting Excellence” oder “Career Adviser Growth Hacks”, die in beliebiger Reihenfolge bearbeitet werden können. (Hier wird das Konzept des Lernpfads – vgl. Rosenbaum / Williams 2004 – sehr frei interpretiert). Sowohl die Mini-Kurse als auch die Lernpfade bei Avanade beinhalten neben den Video-Elementen auch kleine Aufträge, angeleitete Reflexionen und Austausch in online-Foren.
Bladen und Ruiz stellen heraus, dass sie bei der Gestaltung der Mini-Kurse wie auch der Lernpfade darauf geachtet haben, diese auf aktuelle Geschäftsinitiativen und auszurichten und an diese anzubinden. Darüber hinaus werden diese Mini-Kurse und Lernpfade soweit möglich und sinnvoll mit bereits bestehenden Entwicklungsprogrammen verknüpft und verlinkt. Sie ziehen folgendes Fazit zu ihren bisherigen Arbeiten:
Anecdotal feedback was positive, with some participants noting that the bite-sized content worked well and allowed the busy directors to take in pieces of content as time permitted. “Knowing that there is a logical small chunk made it much easier to squeeze more in than I’ve originally planned,” one director said. (…) At the end of the day, microlearning or any emerging technology is only as good as the degree to which it intentionally links us to our organization’s strategy.
Referenzen
Bersin (2017): A new world of corporate learning arrives: and it looks like tv. Blogbeitrag, joshbersin.com, 10. Juni 2017.
Bladen Shatto / Ruiz (2018): Zooming in on purpose-driven microlearning. CLO Magazine, January 2018
Rosenbaum / Williams (2004): Learning Paths. Increase Profits by Reducing the Time It Takes Employees to Get Up-to-Speed. Hoboken: John Wiley & Sons Inc.
Tauber / Wang-Audia (2014): Meet the modern learner: engaging the overwhelmed, distracted and impatient employee. Bersin Research Bulletin, November 2014