Archives for Februar 2019

Führungsebenen sollten Weiterbildung besser verstehen

Vor dem Hintergrund der KI-basierten Welle der Automatisierung in der Arbeitswelt plädieren Beth Davies, Connor Diemand-Yauman, and Nick van Dam in einem Kommentar für McKinsey Quarterly für eine Erweiterung des Konzepts von „lebenslangem Lernen“ hin zu „lebenslanger Beschäftigungsfähigkeit“.
Sie wenden sich in Ihrem Beitrag an die oberste Leitungsebene in Unternehmen und Organisationen und weisen auf vier Handlungsfelder hin:

Besser verstehen, wie Lernen funktioniert („Learn about learning“):
- soziales Lernen in Gruppen hilft, Inhalte zu verarbeiten;
- Trainingsangebote sollten auf spezifische Rollen und spezifische Entwicklungspunkte in der Karriere zugeschnitten sein;
- Microlearning (15-30 Minuten) ist häufig effektiver als längere Einheiten;
- L&D muss endlich lernen, aus den verfügbaren Datenspuren zu Lernaktivitäten Schlüsse für die Weiterentwicklung der eigenen Angebote zu ziehen; – die Marketing-Verantwortlichen sind da schon viel weiter.
Kompetenzen zählen, nicht Hochschulabschlüsse („Think competence, not college“)
- „Coding boot camps have become an accepted source of talent for some of the world’s most prestigious tech companies because after two to four months of intensive work, participants have proved themselves to be job ready. In 2017, 80 percent of coding boot camp graduates found a job that used their skills, with an average salary of $70,698—well ahead of that of recent US college graduates ($49,785)“
In die Breite der Belegschaft investieren („Invest in frontline and entry-level workers“)
- Walmart und Starbucks haben ihre Programm zur Übernahme von Gebühren für Weiterbildungsprogramm stark ausgeweitet, so dass jetzt alle Beschäftigten davon profitieren können. Wenn dies gut gesteuert wird (z.B. durch Vorgabe bestimmter thematischer Ausrichtungen) können die Unternehmen finanziell profitieren.
Public-Private Partnerschaften eingehen („Work with the public sector“)
- Hier wird beispielsweise die Bundesagentur für Arbeit in Deutschland als Vorbild herangezogen.

via Jochen Robes, weiterbildungsblog.de

Aurora – KI-basierter Ratgeber zu Alltagssituationen für finnische Bürger

In Finnland wird seit Herbst 2018 ein KI-basierter Ratgeber für die Bürger des Landes getestet: Aurora.

Drei Nutzungsszenarien stehen in der Pilotphase im Vordergrund:

an einen neuen Studienort umziehen
über Weiterbildung die eigenen Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern
Kinder und Eltern in sich verändernden Familienkonstellationen unterstützen

Auf den Seiten von Algorithmenethik heisst es dazu:

Das System generiere für alle Nutzer:innen sogenannte „digitale Zwillinge”, deren Anwendungsmuster dann auf Gruppenniveau, losgelöst von den tatsächlichen Identitätsmerkmalen analysiert werden. Die für Anwender:innen relevantesten Angebote tauchen anschließend prominent als Empfehlungen auf. Ende Februar 2019 läuft das Pilotprojekt aus, dann wird ausgewertet. Im Fall eines Erfolgs steht eine Erweiterung der Dienstleistungen und Anwendungsfelder an.

via Jochen Robes, weiterbildungsblog.de und algorithmenethik.de

Erweitertes Leistungsportfolio für Learning & Development

Ursula Liebhart, Professorin für Betriebswirtschaft an der FH Kärnten, organisiert eine Impulsreihe zu Digital HR, in der sich die teilnehmenden Partner (Industriellenvereinigung Kärnten und verschiedene Mitgliedsunternehmen) mit der Digitalisierung und deren Auswirkungen auf die HR-Agenden sowie die digitale Arbeitswelt auseinandersetzen.
In diesem Kontext war ich angefragt worden, ob ich etwas zum Thema „Leistungsportfolio von L&D in einer digitalisierten Arbeitswelt“ beitragen könne. Das habe ich gerne getan, und zwar in Form eines Webinars.
Ich habe dabei unser bewährtes Rahmenmodell zum Ausgangspunkt gemacht

Ein Beitrag zur Impulsreihe "Digital HR" der FH Kärnten — Bildquelle: scil

und dann kurze Schlaglichter auf die einzelnen Entwicklungsformate geworfen.
Hier meine Folien zum Beitrag:

Erw Leistungsportfolio L&D fuer dig Arbeitswelt Vs 2019-02-19

Virtual Reality für Learning & Development – ein Zwischenstand

Ave Rio von der Redaktion des Magazins Chief Learning Officer hat ein Video und einen Artikel über den Einsatz von VR im Bereich betriebliche Weiterbildung publiziert. Das Video ist ungefähr sieben Minuten lang und zeigt einige interessante Beispiele für den Einsatz von VR für Trainingszwecke.

Sowohl im Beitrag als auch im Video wird darauf hingewiesen, dass VR-basiertes Training sich noch in einem recht frühen Entwicklungsstadium befindet und dass man viel Lehrgeld zahlen kann, wenn man kein überzeugendes Nutzungsszenario hat.

LEARNTEC 2019 – Meine Notizen

Die Learntec, das zeigt der aktuelle mmb Trendmonitor, ist mit grossem Abstand die wichtigste Veranstaltung im deutschsprachigen Raum zum Technologie-unterstützten Lernen. Als ich durch die Messehallen ging, fühlte ich mich von der Fülle der Stände ebenso wie von den verschiedenen Vortragsforen (Trendforum, Anwenderforum, School@learntec, VR-Arena, etc.) schon fast überwältig. Ich habe allerdings die meiste Zeit im Kongressbereich verbracht, Vorträge angehört und mir Notizen gemacht…
Im Track „Lernkonzepte für die VUKA-Welt“ machte Tim Burmeister (GP Strategies) die digitale Transformation, die damit erforderlichen Veränderungen auf Seiten von L&D („from – to“) sowie gute Praxis im Leistungsprozess von L&D zum Thema:

Bildquelle: Burmeister / GP Strategies 2019

Direkt anschliessend führten Chris Böhler (innogy) und Tobias Pickl (Audi) einige dieser Punkte weiter. Unter dem Titel „Corporate Learning 2025 – Machen wir uns als Weiterbildner überflüssig?“ stellten sie Ergebnisse eines Vision Thinking Workshops mit Beteiligung verschiedener Corporate Learning Experten vor. Die von ihnen wahrgenommenen Trends (u.a. Demokratisierung von Lernen, User Generated Content, Lernökosysteme und Transformationskompetenz von L&D) sind in dieser Abbildung repräsentiert:

Und sie zeigten anhand eines Profils auf, wie sich Learning & Development aus ihrer Sicht in den nächsten Jahren weiterentwickeln muss:

Jane Hart, C4LPT, war eingeladen, für die Learntec 2019 einen Track zum Thema „Modern Workplace Learning“ zu gestalten. Als Referenten hatte sie dazu u.a. Clark Quinn, Donald Clark und Harold Jarche eingeladen.
Donald Clark machte „Chatbots for learning“ zum Thema seines Vortrags. Er führte eine Reihe von Stärken von Chatbots an, u.a. die einfache Benutzerumgebung (Sprechen und Hören an Stelle von Klicken), die Möglichkeiten für Dialog und Personalisierung aber auch die Anonymität. Und er führte einige Beispiele dafür an, wie Chatbots in Lernszenarien eingesetzt werden:

beim Onboarding von neuen Mitarbeitenden,
für die Bindung von Lernenden an eine Lernumgebung (hier brachte er das Beispiel differ.chat)
zur Unterstützung von Lehrenden und Lernenden (z.B. Bots in der Rolle von Teaching Assistants)
für die Vereinfachung von Zugriffen auf Lernressourcen im LMS (z.B. Otto von Learning Pool)

Clark listete eine Reihe von zentralen Fragen auf, wenn man Chatbots entwickeln will (Welches Ziel? Welche Stimme / Tonalität? Welche Entwicklungsumgebung? Wie in bestehende Plattformen integrieren? etc.) und einige prominente Anbieter von Chatbot-Lösungen (z.B. dialogueflow (google), amazon lex, ibm watson, bold360, liveperson, livechat, botique.ai).
Und er führte noch ein Evaluationsergebnis von SAP an, wo die Zufriedenheit von Nutzern von Online Learning Rooms mit ihrer Interaktion mit Moderatoren, mit der Suchfunktion und mit Chatbots gegenüber gestellt wurde. Dabei schnitt der Chatbot vergleichsweise gut ab – wobei aber unklar blieb, genau welche Unterstützungsleistung des Bots bewertet wurde:

In einem nächsten Beitrag im gleichen Track stellte Anca Lordache (Citi Group) unter dem Titel „Using a learning campaign to promote continuous learning“ eine Kampagne für das Verankern von kontinuierlichem Lernen im Rahmen eines 70:20:10-Modells (Experience – Exposure – Education) im Unternehmen vor: #BeMore.
Die Kampagne besteht aus verschiedenen Elementen (vgl. Abbildung, unten). Ein zentrales Element sind die „30 day development challenges“, die jährlich durchgeführt werden. Diese Challenges beinhalten 30 kleine Aktivitäten, die jeweils 10 Minuten in Anspruch nehmen, an 30 aufeinanderfolgenden Tagen (vgl. die Abbildung unten für ein Beispiel). Ein anderes Element ist der Cheat-Sheet, der die Mitarbeitenden dabei unterstützen soll, mehr Eigenverantwortung für ihre persönliche Entwicklung zu übernehmen.

Auch Charles Jennings war als Referent in diesem Track eingeladen. Der Titel seines Beitrags lautete: „How to work with managers to enable learning as part of the daily work?„. In seinem Beitrag betonte er zum einen die Bedeutung, die Führungskräfte für die Leistungsfähigkeit und das Leistungsniveau ihrer Mitarbeitenden haben. Er verwies auf eine Studie des Corporate Executive Board aus 2015, die zeigt, dass die Unterstützung durch Führungskräfte die Leistungsfähigkeit ihrer Mitarbeitenden um bis zu 25% steigern kann. Er verweis auf eine eigene Studie, der zufolge die folgenden Entwicklungsgelegenheiten besonders wichtig sind:

neue Aufgaben / neue Rollen / neue Verantwortlichkeiten
Reflexion der täglichen Arbeitserfahrung
Coaching durch Rollenvorbilder und
informelle Gespräche

Und er verwies auf eine Studie des Corporate Leadership Council zu den 15 effektivsten entwicklungsförderlichen Handlungen auf Seiten von Führungskräften. Die folgende Abbildung listet diese von oben nach unten nach ihrer Bedeutung auf:

Torsten Fell (Erster Deutsche Fachverband für Virtual Reality) organisierte neben dem Programm der VR-Arena im Rahmen der Messe für den Kongress auch noch einen Track zum Thema „Didaktische Konzepte in VR und AR„.
In diesem Track stellte Jens Hofmann, SGB Dresden, in seinem Beitrag „Bereit für ARBT?“ AR-basierte Trainingsszenarien in der beruflichen Bildung (Chemikanten bzw. Chemielaboranten) vor, die im Rahmen des EU-Forschungsprojekts AR4VET entwickelt wurden. Hofmann unterschied zunächst drei Varianten der Umsetzung von AR im Training vor:

Remote Training, z.B. Fernwartung;
Training mit statischen Hologrammen und
Training mit dynamischen Hologrammen.

Diese drei Varianten unterscheiden sich erheblich im Hinblick auf den für die Entwicklung erforderlichen Aufwand und Hofmann sieht den höchsten didaktischen Mehrwert bei der technisch am einfachsten zu realisierenden Variante.

Im gleichen Track stellte Ariane Schipke von Deutsche Bahn Training den Einsatz einer VR-Umgebung vor: „Dem ICE 4 aufs Dach steigen – VR in Instandhaltungstrainings der Deutschen Bahn„. Den Mehrwert der VR-Umgebung als einem Element in einer umfangreicheren Blended Learning Design sieht sie vor allem im Hinblick auf die Motivation der Lernenden, die Verbesserung der Transferleistung und die Erhöhung der Handlungskompetenz sowie auch im Hinblick auf die Förderung von selbständigem Lernen.

Im Track „Individualisiertes Lernen“ habe ich nur einmal kurz vorbeigeschaut. Hier stellte Agnes Koschmider von der Universität Köln einen Ansatz und eine Plattform (crowde.net) für das Crowdsourcing von Klausurfragen vor und wie die Studierenden durch ein ausgeklügeltes System von Bonuspunkten hier zur Mitarbeit motiviert werden:

Soweit meine Notizen. Ich habe mir auch zwei Keynote-Vorträge angehört, von denen ich allerdings nicht so recht etwas mitnehmen konnte. Frithjof Netzer, BASF, kam in seinem Vortrag zum Thema „Bildung für die Digitalisierung“ erst recht spät und nur recht allgemein zum Thema Bildung. Und der Vortrag von Franca Parianen, Helmholtz-Institut der Universität Utrecht, mit dem Titel „83 Milliarden Neuronen gefällt das. Die Antriebskräfte unseres Gehirns verstehen und nutzen“ war zwar rhetorisch klasse (man merkt, dass sie auch Poetry Slam macht), aber auch hier konnte ich jenseits des Hinweises, dass wir Menschen vor allem von anderen und für andere lernen, nicht wirklich viel mitnehmen.

Nachberichte zur Learntec gibt es an verschiedenen Stellen, beispielsweise auf dem Blog von managerseminare.de von Sascha Reimann und Nicole Bussmann.

Edcast dehnt sich aus

Edcast ist ein Anbieter einer Learning Experience Plattform (LXP) und bezeichnet sich selbst als das „Netflix for learning“ bzw. als die „AI-Powered Knowledge Cloud solution for unified discovery, personalized learning and knowledge management across the enterprise“.
Als Anbieter einer LXP steht Edcast zwischen den Inhalte-Anbietern und den Inhalte-Plattformen auf der einen und den Nutzern auf der anderen Seite. Und Edcast arbeitet daran, die eigene Wertschöpfungskette auszudehnen – sowohl horizontal als auch vertikal. Josh Bersin beoachtet und kommentiert diese Entwicklungen regelmässig…
Horizontal streckt sich edcast durch eine Kooperation mit fuel50, einem Anbieter einer Cloud- und KI-basierten Plattform für persönliche Entwicklungsplanung – also Aktivitäten die auf der Zeitachse vor dem Lernen / der Kompetenzentwicklung liegen. Vertikal durch Inhalte-Netzwerke und jetzt durch die Übernahme der Content- und LMS-Plattform Leapest.

Künstliche Intelligenz: Die Auswirkungen auf Lernen, Lehren und (Weiter-)Bildung (Tuomi 2018)

Ilkka Tuomi, Chief Scientist bei Meaning Processing Ltd, einem unabhängigen Forschungsinstitut in Helsinki, hat im Auftrag des Joint Research Centre (JRC) der EU einen Bericht zum Thema „The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education“ erstellt.
Der Bericht ist keine leichte Kost. Mehrfach habe ich ihn zur Hand genommen und wieder beiseite gelegt – unsicher, ob der Ertrag einer genaueren Lektüre den Aufwand lohnt. Irgendwann habe ich dann doch einen Zugang gefunden. Hier meine Notizen…

Drei Ebenen menschlichen Lernens

Im ersten inhaltlichen Kapitel über Künstliche Intelligenz (KI) werden, in Anlehnung an die von Wygotski und Leontjew begründete Tätigkeitstheorie (Activity Theory), drei Ebenen des menschlichen Lernens unterschieden: Routinisierung von Verhalten, kognitives Problemlösen und soziales bzw. kulturelles Lernen (Kulturentwicklung).

Dieser Bezugsrahmen bildet dann die Folie, vor deren Hintergrund Tuomi dem Potenzial für KI und die Auswirkungen auf Handeln, Lehren und Lernen nachgeht. Dabei werden zunächst drei Typen von KI unterschieden:

Logik-orientierte KI,
wissensbasierte KI und
datenbasierte KI und neuronale Netze.

Mit einer Fokussierung auf datenbasierte KI und neuronale Netze werden anschliessend drei Typen von maschinellem Lernen unterschieden:

überwachtes Lernen (supervised learning) auf der Basis von aufbereiteten bzw. kodierten Datensätzen und transferorientiertes Lernen als eine Variante davon,
unüberwachtes Lernen (non-supervised learning) – häufig auf der Grundlage von künstlichen neuronalen Netzen – bei dem die Maschinen selbstständig Muster in den Daten entdecken, mit Verstärkungslernen (z.B. Googles Alpha Zero) als einer und General Adversarial Networks (GANs) als weiterer Variante.

Ausgehend von dieser Unterscheidung gelangt Tuomi zu einer ersten wichtigen Feststellung: KI-basierte Systeme, die auf überwachtem Lernen basieren, können dazu beitragen, bestehende Sichtweisen (und Voreingenommenheiten) zu zementieren:

A particular challenge of supervised learning models is that they can only see the world as a repetition of the past. The available categories and success criteria that are used for their training are supplied by humans. Personal and cultural biases, thus, are an inherent element in AI systems that use supervised learning. (…) supervised learning creates machines that are only able to perceive worlds where humans are put in pre-defined boxes.

Dies ist aus ethischer ebenso wie aus pädagogischer Sicht problematisch.

Veränderte Kompetenzerfordernisse und Substitution von menschlicher Arbeitskraft

In einem weiteren Kapitel geht Tuomi den Folgen der Entwicklungen im Bereich KI für zukünftige Kompetenzerfordernisse nach. Hier unterscheidet er Studien, die einzelne Fertigkeiten (Skills) als Bezugspunkt heranziehen und davon ausgehend das Potenzial für Automatisierung ermitteln, und Studien, die darüber angesiedelte Aufgaben (Tasks) als Bezugspunkt heranziehen (z.B. Osborne & Frey 2013). Die Wahl des Bezugspunkts hat Konsequenzen für die Schätzung der Auswirkungen von KI auf Automatisierung und Beschäftigung (vgl. die folgenden Abbildungen). Tuomi liefert für das Beispiel der typischen Aufgaben von Lehrpersonen an Mittelschulen seine eigene Einschätzung dazu, wie stark sich die Entwicklungen im Bereich KI auf welche Aufgaben auswirken werden:

As a result, AI will probably have its biggest impact when it is used to augment human cognition, and in supporting human learning and knowing. (…) Assuming that some occupations, perhaps such as truck drivers, data entry keyers or utilities meter readers, will become obsolete in the near future, an important question for education policy is how people in these occupations can move to new jobs. (…) The RBC study argued that as many occupations overlap in their skill requirements, it is relatively easy to complement skills within these clusters in ways that enable people to move to new jobs when their old jobs become automated.

Bildquelle: Tuomi 2018, S. 20 (adaptiert von RBC 2018)

Auswirkungen auf Lernen, Lehren und (Weiter-)Bildung

In einem dritten Kapitel geht Tuomi den möglichen Auswirkungen von KI auf Lernen, Lehren und (Weiter-)Bildung nach. Hier hatte ich mir allerdings mehr erhofft.
Tuomi kommt zunächst auf die seit den 1980er Jahren entwickelten intelligenten tutoriellen Systeme (ITS) zu sprechen. Diese Systeme stehen für Wissens-basierte KI (vgl. oben) und beinhalten typischerweise ein Domänen-Modell, ein Lerner-Modell und ein tutorielles Modell (vgl. dazu diesen Blogpost). Diese Systeme haben sich bisher aber vor allem in bestimmten Feldern wie z.B. Mathematik und Physik bewährt.
Tuomi macht in seinem Bericht keinen Versuch, aktuell verfügbare KI-basierte Werkzeuge für Lehren und Lernen zu inventarisieren (vgl. dazu u.a. diesen Blogpost). Vielmehr skizziert er einige der von ihm erwarteten allgemeineren technischen Weiterentwicklungen und deren Auswirkungen auf Lernen, Lehren und (Weiter-)Bildung:

Lernenden-Modelle für komplexe Wissensdomänen
Datenbasierte KI-Lösungen mit ausreichend Rechenleistung sind, so erwartet Tuomi, in der Lage, auch Wort bzw. sprachbasierte Wissensdomänen (z.B. Management-Lehre / Betriebswirtschaft) adäquat abzubilden und brauchbare Lernenden-Modelle für diese Domänen zu erzeugen.
Lernenden-Sensorik als Datenquelle für Learning Analytics
Daten-basierte KI-Lösungen benötigen relevante Daten. Dies wird die Entwicklungsarbeit in Richtung Lernenden-Sensorik antreiben, über die Daten von den Lernenden selbst gewonnen werden können – beispielsweise zur Aufmerksamkeit oder zum Stresserleben.
Conversational Bots zur Lernbegleitung
„It can be expected that, as conversational natural language systems such as the Google Duplex are now becoming commercially available, teachable conversational agents will be one area where educational AI start-ups try to create new business in the near future.“
KI-basierte Assessment-Lösungen für grosse Lernergruppen (z.B. MOOCs)
„AI could be used to objectively assess student learning by scoring test results without teacher bias. Given enough human-labelled examples of data, neural AI and machine learning can easily learn to categorize students based on their test results.“
Reduzierte Bedeutung von Faktenwissen im Vergleich zu überfachlichen Kompetenzen
„AI can reduce the need for human knowledge, experience, and skill (…). As a result, humans do not necessarily need to learn domain specific knowledge that earlier was required for competent behaviour. In particular, as domain-specific knowledge becomes less important for competence, transversal and domain-independent generic competences may become relatively more important.“
und weiter:
„as AI can convert speech to text and vice versa, dyslexia [and dyscalculia] may become socially less important than it has been in the past.“

An dieser Stelle plädiert Tuomi für ein vertieftes Verständnis von KI auf Seiten von Entscheidungsträgern in Politik und (Bildungs-)Institutionen. Ohne ein solches vertieftes Verständnis besteht die Gefahr, dass mit KI-basierten Lernlösungen lediglich bereits in die Jahre gekommene oder überholte Lehr- und Erziehungsmodelle auf eine neue technische Basis gestellt werden:

Therefore, without clear visions and policies (…) educational AI will probably mainly be provided as solutions to existing problems. Instead of renewing the system and orienting it towards the needs of a post-industrial economy and knowledge society, AI may therefore mechanize and reinvent outdated teaching practices and make them increasingly difficult to change.

Hinweis: In unserem Modul „KI-basierte und adaptive Lernumgebungen“ vertiefen wir einige der hier angesprochenen Punkte:

KI und maschinelles Lernen
Erfolgsfaktor personalisiertes Lernen: Anspruchsgruppen und ihre Erwartungen
Komponenten adaptiver Lernumgebungen: Tutorielles Modell, Lernenden-Modell, Domänen-Modell, Inner- / Outer Loop
Überblick und Praxisberichte zu KI-basierten, adaptiven Lernumgebungen

Frey, Carl Benedikt; Osborne, Michael (2013): The future of employment. Herausgegeben vom Oxford Martin Programme on the Impacts of Future Technology. University of Oxford. Oxford, UK.
Tuomi, Ilkka (2018): The Impact of Artificial Intelligence on Learning, Teaching, and Education. JRC Science for Policy Report. Hg. v. European Union. Publications Office of the European Union. Seville, (Spain).

VR-Unterstützung skaliert praxisorientiertes Training

Auf dem Blog von Josh Bersin bin ich gerade über einen Artikel gestolpert, den Jochen Robes in seinem Weiterbildungsblog bereits kommentiert hat. Dort findet sich eine Abbildung dazu, wie VR-basierte Lernumgebungen („immersive learning“) praxisorientiertes Training für besondere, schwierig zugängliche oder gefährliche Situationen skalieren können:

Bersin führt einige Trainingssituationen an, die er bei einem Besuch bei STRIVR, einem Anbieter in diesem Segment, erlebt hat:

The STRIVR team put me into a simulation of a Wal-Mart store during Black Friday. (…) I was literally in the store, hearing, seeing, and feeling all the pressure of a store employee, and the system literally coached me what to do (and what not to do). (…) Then the STRIVR team put me on the deli counter (…) and all of a sudden a bunch of people started queuing up to be served. I got nervous trying to figure out who to serve first, and of course, I forgot a few things and the simulation taught me to look around behind me to make sure all the people in the deli were served correctly. (…) The fourth was an opportunity to visit a Jet Blue plane hangar. I was asked to look under the plane for inspection, and actually felt the weight and sound of the aircraft in my ears. I tried to find all the problems, but sure enough, I missed some things and had to go back and look harder.
In every one of these situations, the VR solution was real, memorable, and emotional. Now, a year later, I still have a complete recollection of each event; they created “muscle memory” in my mind that no classroom, e-learning, or instructor-led training could ever create.

Josh Bersin, 01.02.2019: VR enters corporate Training with a vengeance: and the results are amazing. joshbersin.com.

Berufsbildung im digitalen Wandel – Israel Study Trip 2019

Gemeinsam sind wir 12 Berufsbildungsexperten aus verschiedenen Kontexten (Automotive Industries, zwei Schulleiter bzw. Schulleiterin, Professoren: Forschung und Lehre in der Berufsbildung/Technikdidaktik, Dienstleistungspartner, Handwerkskammer – BIBB, Bundesinstitut für Berufsbildung in Deutschland), die im Rahmen der Study Tour in Israel die Auswirkungen der Digitalisierung auf die Berufsbildung erkunden
Unsere Eindrücke sind zu verfolgen auf dem offiziellen Blog – https://berufsbildungdigital.home.blog/
Wir sind jetzt den dritten Tag unterwegs und die Eindrücke sind intensiv. „Digital Israel“ – ich weiss gar nicht, was mich am meisten beeindruckt. Auf alle Fälle die involvierten Personen, welche alle hoch engagiert und mit Freude ihren Job machen, nach kreativen Lösungen suchen wie in einem Start-up. Aber auch die grossflächigen Initiativen, nicht nur die High Tech Industries hier weiterhin voranzutreiben, sondern auch gleichzeitig mit „no one left behind“ alle mitzunehmen, spezifische Massnahmen auch für Randgruppen zu entwickeln. Darunter fällt auch die Campus-IL Initiative – die nationale Plattform für digitales Lernen – Open Education als klare Strategie eines ganzes Landes… Die Durchlässigkeit von Berufsbildung und akademischer Bildung erhält dadurch nochmals eine ganz neue Dimension. Interessant auch, dass die Regierung hier den „digital citizen“ bewusst unterstützen mag, damit niemand abgehängt wird (Government professional development….)
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Noch knapp eine Woche sind wir da, bereits jetzt gilt es, die vielfältigen Eindrücke zu verarbeiten… Ergreifend war heute der Besuch einer Berufsschule, so viele motivierte junge Menschen zu sehen. Die Schule gehört auch zur Strategie „no one left behind“: Jugendliche, die im Bildungssystem rausgefallen sind, erhalten dort eine 2. Chance – 540 Schüler und Schülerinnen, gefördert von Lehrpersonen, welche sich hier engagieren – sie mögen die Jugendlichen einfach und geben ihnen ganz viel Selbstvertrauen, das kann man sehr stark spüren. Und das Konzept hat Erfolg, die Jugendlichen werden durch pädagogische Berater sowie Koordinatoren erfolgreich ins Arbeitsleben integriert (die Arbeitslosenquote ist im Übrigen mit 5 % sehr gering in Israel).
Besonders beeindruckt hat mich heute ein junger Mann, im Bereich Fashion/ Makeup – er hat beim letzten Wettbewerb in Israel, an der alle Schulen immer teilnehmen, den 3. bzw. den 2. Platz für seine Braut und Avantgarde erhalten – „Gewalt gegen Frauen“ sein Thema, wie er uns auf Englisch erklärte und mit wenigen Sätzen uns zum Nachdenken brachte (er wollte sich nicht von der Dolmetscherin übersetzen lassen). Seine Lehrperson steht in der Mitte, sie hat sich im Hintergrund gehalten und war mächtig stolz auf ihn. Für uns alle war es ein sehr ergreifender Moment, wie die drei rechts von uns im Bild zum Ausdruck bringen…
Dies zeigt, worauf es letztlich immer in der Berufsbildung ankommt, egal wo man hingeht auf der Welt: „Könnerschaft“ zu zeigen, auf die man stolz sein kann…

Digitale Kompetenzen für Bildungsverantwortliche und für Bildungsorganisationen (DigCompEdu & DigCompOrg)

Sabine Seufert hat hier gestern auf die IT-Bildungsoffensive des Kantons St.Gallen verwiesen. In Kontext solcher Initiativen sind natürlich auch immer wieder Kompetenzerfordernisse der verschiedenen Akteure ein Thema. Das Kompetenzmodell DigComp (Ferrari 2013 bzw. Carratera et al. 2017), das allgemeine digitale Kompetenzen für Bürger beschreibt, ist mittlerweile gut etabliert und eine ganze Reihe sowohl von Diagnostik-Instrumenten als auch von Massnahmen zur Kompetenzentwicklung bauen darauf auf. Weniger bekannt, aber ebenfalls verfügbar sind analoge Kompetenzrahmen für Bildungsverantwortliche (DigCompEdu, 2017) sowie für Bildungsorganisationen (DigCompOrg, 2015).

DigCompOrg

Mit dem Modell DigCompOrg wird der Anspruch verfolgt, in umfassender Weise alle Aspekte und Prozesse zu berücksichtigen, die für die Integration von digitalem Lernen in Bildungsorganisationen relevant sind. Mit dem Modell werden primär zwei Ziele verfolgt:

Reflexion und Standortbestimmung auf Seiten von Bildungsorganisationen unterstützen und
politische Entscheidungsträger in die Lage versetzen, geeignete Rahmenbedingungen für digitales Lernen in verschiedensten Bildungskontexten zu etablieren.

Das Modell umfasst 15 Kompetenzbereiche mit insgesamt 74 Einzelelementen, wobei letztere in der folgenden Abbildung nicht repräsentiert sind:

Bildquelle: JRC bzw. Kampylis / Punie / Devine, 2015

Hier ein Auszug der zeigt, wie die Definitionen auf der in dieser Abbildung nicht angezeigten Ebene der 74 Einzelelemente aussehen:

Kompetenzbereich: Teaching and learning practices
- Teilbereich: Rethinking roles & pedagogical processes
  - Staff are partners in charge
  - New roles are envisaged for staff
    - „The organisation empowers staff to act as mentors, orchestrators and facilitators of learning and as role models for lifelong learning and personal professional updating. It is expected that staff will experiment with the creative and innovative use of digital technologies to make improvements to learning and teaching.“
  - New roles are envisaged for students
  - Pedagogical approaches are expanded
    - „Teaching and learning is ‘redesigned’ to incorporate digital technologies. Building on relevant research, the organisation promotes a diversity of technology-enabled learning and teaching practices that are flexible, adaptable and engaging (e.g., learning by playing, learning by exploring, learning-by-creating, learning-by-doing, augmented and enhanced through digital technologies).“
  - Personalized learning is developed
  - Creativity is promoted
  - Collaboration and group work is expected
  - Social and emotional skills are developed

DigCompEdu

Die digitalen Kompetenzen von Bildungsverantwortlichen werden zwar auch im Modell DigCompOrg angesprochen, jedoch nicht sehr detailliert behandelt. Detailliert ausgebreitet werden diese Kompetenzen dagegen im Modell DigCompEdu. Dieses Modell soll die politisch Verantwortlichen in den Mitgliedsstaaten der EU sowie auch die Veranwortlichen in Bildungsorganisationen dabei unterstützen, diese Kompetenzen bei ‚Educators‘ in verschiedensten Kontexten zu entwickeln.
Das Referenzmodell umfasst drei übergeordnete Kompetenzfelder:

Professionsspezifische Kompetenzen von Lehrpersonen (‚Educators‘ / ‚Learning Professionals‘),
Pädagogische Kompetenzen von Lehrpersonen (‚Educators‘ / ‚Learning Professionals‘), sowie
Kompetenzen von Lernenden

Diese drei übergeordneten Felder werden in 6 Kompetenzbereiche mit insgesamt 22 Kompetenzen aufgegliedert. Dabei werden auch besonders wichtige Verbindungen zwischen Kompetenzen angedeutet (vgl. die folgende Abbildung):

Bildquelle: JRC bw. Redecker / Punie, 2017

Im Zentrum stehen die Kompetenzbereiche 2-5:

Nutzen von digitalen Lernressourcen
Gestalten, managen und orchestrieren von Lernprozessen
Digitale Ressourcen einsetzen, um Prüfungen zu verbessern
Lernende einbinden, aktivieren und

Die Kompetenzbereiche 1 und 6 flankieren diesen Kernbereich. Diese beinhalten zum einen digitale Kompetenzen, die für die Wirksamkeit von Lehrpersonen (‚Educators‘ / ‚Learning Professionals‘) in ihrem jeweiligen organisationalen Umfeld sicherstellen (z.B. digital unterstützte Zusammenarbeit mit KollegInnen), zum anderen Kompetenzen, die es ermöglichen, die digitalen Kompetenzen der Lernenden gezielt zu entwickeln.
Auch dieser Bericht geht zu jeder der angeführten 22 Kompetenzen noch weiter in die Tiefe. Dazu wird ein u.a. ein „progression model“ eingeführt, das verschiedene Entwicklungsstufen im Hinblick auf die einzelnen Kompetenzen unterscheidet:

Für den Kompetenzbereich 4.2, Prüfen / Belege analysieren sieht diese Detaillierung wie folgt aus:
Beschreibung der Kompetenz:

To generate, select, critically analyse and interpret digital evidence on learner activity, performance and progress, in order
to inform teaching and learning.

Die diesbezüglichen sechs Entwicklungsstufen werden wie folgt formuliert:

Die Beschreibungen zu den Entwicklungsstufen sind so gehalten, dass sie auch für eine Kompetenzeinschätzung (Selbsteinschätzung) verwendet werden können. Aktuell in Entwicklung befindet sich ein Werkzeug, über das eine Standortbestimmung zu diesem Kompetenzmodell durchgeführt werden kann. Ob bzw. wann dieses dann breit verfügbar sein wird, ist derzeit allerdings noch nicht zu ersehen. Mehr dazu hier.

Referenzen:
Carratera, Stephanie; Vuorikari, Riina; Punie, Yves (2017): DigComp 2.1 The Competence Framework for Citizens. With eight proficiency levels and examples of use. Luxembourg: Publications Office of the European Union.
Ferrari, Anusca (2013): DIGCOMP. A framework for developing and understanding digital competence in Europe. JRC Science for Policy Report, EUR 26035 EN. Institute for Prospective Technological Studies. Luxembourg.
Kampylis, Panagiotis; Punie, Yves; Devine, Jim (2015): Promoting effective digital-age learning. JRC Science for Policy Report, EUR 27599 EN. Hg. v. JRC Science Hub. European Union.
Redecker, Christine; Punie, Yves (2017): European Framework for the Digital Competence of Educators (DigCompEdu). JRC Science for Policy Report EUR 28775 EN. Hg. v. JRC Science Hub. Publications Office of the European Union. Seville, (Spain).

mmb Trendmonitor 2018/19 (Learning Delphi)

Im Herbst 2018 hat das mmb Institut zum 13. Mal seine Trendstudie durchgeführt. Beteiligt haben sich 65 Experten aus der Bildungsszene in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Mit jeweils knapp einem Drittel der Teilnehmenden sind Dienstleister / Produzenten einerseits und Experten aus dem Bereich Wissenschaft / Beratung andererseits stark vertreten.
Wiederum wurde danach gefragt, welche Lernanwendungen / welche Formen medienunterstützten betrieblichen Lernens in den kommenden drei Jahren eine grosse bzw. geringe Bedeutung haben werden. Hier zunächst die aktuelle Rangliste, danach eine Darstellung des Trendverlaufs:

Weitere zentralen Aussagen des Berichts sind die folgenden:

Soziales Lernen im Unternehmen wird noch wichtiger. 72 Prozent der befragten Expertinnen und Experten rechnen damit, dass vor allem informelle niedrigschwellige Lernformen
beim Lernen in Unternehmen eine wichtige Rolle spielen werden (Vorjahr 60%). Auch (YouTube-)Videos werden eine dominante Lernform bleiben (88% Zustimmung).
„Industrie 4.0“ bleibt ein wichtiger Treiber für das Lernen in Unternehmen.
Digitale Lernassistenten werden in den kommenden drei Jahren eine wichtige Lernform – sagen 60 Prozent der Befragten. (Wobei hier unklar ist, ob hier Assestenten wie Alexa und Siri oder aber andere Typen (z.B. Chatbots) gemeint sind.)
Die Prognosen für 3D-Lerntechnologien wie Augmented Reality Learning (42%) und Virtual Reality Learning (37%) sind weitgehend stabil bzw. leicht steigend.
Langfristig haben zwei Lernformen in den letzten Jahren an Relevanz verloren: Web Based Trainings und eigene Wiki-Lexika.

Erstmals abgefragt wurden die Einstellungen zu neuen digitalen Prüfungsformen. Hierbei werden nach Einschätzung der Befragten in Zukunft mehr Self Assessments entstehen, also automatische Prüfungen, deren Ergebnisse den Lernenden sofort zur Verfügung stehen. An zweiter Stelle folgen KI-basierte Assessments, beispielsweise im Rahmen von „Adaptive Learning“.

mmb Learning Delphi 2018/19: Auf dem Weg zum Assisted Learning?
Via Jochen Robes / Weiterbildungsblog.de

KI-basierte Lösungen für Learning & Development

Auf dem Weg zur Learntec letzte Woche habe ich kurz Station bei den SBB in Bern gemacht.
Der Bildungsbereich der SBB führt mehrmals jährlich knapp zweistündige „Think Tanks“ durch – Veranstaltungen, die sich neuen Themen für die Bildungsarbeit widmen. Diese Woche fand ein Think Tank unter dem Rahmenthema „Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Augmentation“ statt. Nach zwei kurzen, einführenden Impulsen in das Thema KI gab es einen Marktplatz, in dessen Rahmen an fünf Stationen unterschiedliche Aspekte vertieft wurden – unter anderem eine Demonstration einer VR-Anwendung, die Vorstellung eines Wissensassistenten oder die Vorstellung der Ergebnisse einer Standortbestimmung zum Thema KI innerhalb der SBB-Bildungscommunity.
Das Thema traf offenbar einen Nerv der SBB-Bildungscommunity – mit fast 60 Teilnehmenden war die Veranstaltung sehr gut besucht.

Ich hatte Gelegenheit, im Rahmen des Marktplatzes eine im Entstehen befindliche Übersicht über KI-basierte Anwendungen zur Unterstützung der Aufgaben von Bildungsverantwortlichen / Learning Professionals vorzustellen und mit den Teilnehmenden zu diskutieren:

IT Bildungsoffensive gestartet / Über 800 Lernende im i-MOOC dabei!

Kaum jemand hat daran gezweifelt, dass sie nicht kommt, aber dennoch man weiss ja nie – warten wir noch den Sonntag ab… so hörte ich einige in den letzten Tagen…
Alle in der Schweiz schauten nach St.Gallen am 10. Februar 2019. Nun ist sie da: die IT Bildungsoffensive ist vom Volk bestätigt! Ein bislang einzigartiges Projekt in der Schweiz – https://www.sg.ch/news/1/2019/01/mit-der-it-bildungsoffensive-die-zukunft-gestalten.html
Wir freuen uns sehr darüber, arbeiten mit dem Amt der Berufsbildung und dem Amt für Mittelschulen verstärkt an Themen der digitalen Transformation – wir nehmen alle mit, Studierende und künftige Lehrpersonen, Lehrpersonen in den Schulen, Bildungsverantwortliche in der Berufsbildung und Weiterbildung.
Unser i-Mooc (Massive open online course) zur Informationskompetenz ist bereits ein kleiner Baustein auf dem Weg, „Ökosysteme“ für die Zusammenarbeit im Bildungsbereich zu schaffen. Studierende, künftige Lehrpersonen, helfen mit, den Mooc zu erstellen und kontinuierlich weiterzuentwickeln (aufgrund der Daten, die wir mit den Kompetenzerhebungen am Anfang und Ende erheben – „Neudeutsch“: Learning Analytics). Lehrpersonen erhalten online Lernressourcen und Diagnosewerkzeuge für den flexiblen Einsatz im Unterricht (statt Lehrbuch). Zudem versuchen wir den Austausch unter den Lehrpersonen mit Webinaren zu unterstützen (u.a. zu Themen wie: „Wie können wir den i-Mooc im Unterricht einsetzen, wie die Rolle als Lernbegleiter übernehmen?). So können wir gemeinsam unsere Bildungsprozesse und -resourcen immer weiter verbessern.
Über 800 Schüler und Schülerinnen machen bereits mit beim i-Mooc. Bis Ende Mai läuft die erste Runde. Schulklassen können noch mitmachen, wenn sie am Abschlussevent dabei sein wollen.
@Lehrpersonen Sek II: einfach anmelden unter: https://i-mooc.ch.
Zahlreiche Klassen aus verschiedenen Mittelschulen, Gymnasien sowie Berufsfachschulen mit unterschiedlichsten Berufen sind dabei. Stärker vertreten sind bislang noch die berufsbildenden Schulen – thematisch geht es eben auch um die digitale Transformation und Zukunft der Arbeit. In Teams können sich die Schüler und Schülerinnen mit einem Video zum Thema „Zukunft der Arbeit“ bewerben. Der Abschlussevent findet dann am 11. Juni 2019, 13-17 Uhr im Audimax der HSG statt. Aber auch danach wird der i-Mooc als flexibles Bildungsangebot weiter bestehen bleiben und aufgrund der Evaluationsergebnisse, die wir aus den Daten gewinnen können, weiter entwickelt.
Die IT-Bildungsoffensive ist gestartet – mit vereinten Kräften gehen wir mit!

How Chief Learning Officers build learning organizations

Veronica Haight (Standford University) und Michael Marquardt (George Washington University) haben Expertengespräche mit 20 Chief Learning Officers (CLO) durchgeführt und danach gefragt, wie diese in ihrer Rolle als CLO die Entwicklung zu einer lernenden Organisation vorantreiben. Die Studienergebnisse wurden vor einigen Monaten in der Zeitschrift „The Learning Organization“ veröffentlicht.
Haight und Marquardt haben ihren Gesprächspartnern insbesondere die folgenden Fragen gestellt:

Wie definieren Sie eine lernende Organisation?
Wie tragen Sie in Ihrer Rolle als CLO dazu bei, eine lernende Organisation zu entwickeln?
Über welche Strategien und Aktivitäten verfolgen Sie die Entwicklung einer lernenden Organisation?
Welche persönlichen Ressourcen kommen Ihnen dabei zugute und worauf fokussieren sie ihr Handeln?
Welche Handlungsstrategien setzen sie im Rahmen des Veränderungsmanagements ein?

Die Ergebnisse aus den Gesprächen haben sie in kleinen Schaubildern verdichtet, die die wichtigsten Punkte zusammenführen:

Haight, Veronica D.; Marquardt, Michael J. (2018): How chief learning officers build learning organizations. In: The Learning Organization 25 (5), S. 331–343. DOI: 10.1108/TLO-04-2018-0061.

Digitale Transformation von L&D – Entwicklungsphasen und erforderliche Kompetenzen

In einem Beitrag zum Sammelband „Kompetenzen der Zukunft – Arbeit 2030. Als lernende Organisation wettbewerbsfähig bleiben“ (2018) entwickelt Karl Knispel von Deloitte ein Modell, in dem er vier Stufen der Digitalisierung von L&D unterscheidet:

Exploring Digital
- erste Erfahrungen mit digitalen Lern applikationen, Lernprozessen und Bildungsprodukten;
- es wird erkannt, dass man sich mit dem Thema der Digitalisierung des Lernens beschäftigen muss, um weiterhin als Partner des Business eine Rolle zu spielen;
- digitale Verwaltungsprozesse, E-Learning, ein LMS zur Administration und einzelne Learning Apps stehen im Vordergrund;
Doing Digital
- erste digitale Initiativen wie z.B. die Einführung von Learner Experience Maps und digitalen Learning Journeys;
- über Learning Apps und cloudbasierten Lernsysteme werden weitere Teile der Belegschaft erreicht (u.a. über mobile Endgeräte wie Tablets und Smartphones);
- ein Enterprise Social Network (ESN, z.B. Jam oder Yammer) hilft bei der virtuellen Vernetzung und beim Aufbau von Communities of Practice (CoP);
Becoming Digital
- Content wird nicht mehr primär selbst herstellt (oder eingekauft), sondern »kuratiert«; L&D übernimmt das Qualitätsmanagement und organisiert die Verteilung der Lerninhalte;
- eine durchgängig digitale Lernerfahrung ist für alle Mitarbeiterrollen (Administration, Produktion, Office, Support etc.) verfügbar;
- basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen werden automatisiert personalisierte Vorschläge für Lernund Entwicklungspfade (Makro-Lernen) sowie Ad-hocProblemlösungen am Arbeitsplatz (Mikro-Lernen, Performance Support) angeboten;
- die Lernlösungen sind über eine Portallösung (One-Stop-Shop for Learning) erreichbar und diese bietet einfachen Zugang für alle mobilen Endgeräte;
- neben den Makro- und Mikro-Lernangeboten gibt es auch Formate für Informelles und Formales Lernen;
Being Digital
- die L&D-Funktion hat ihre »digitale DNA« erfolgreich im Unternehmen und ist als separate Bildungsorganisation oder Abteilung (z. B. bei Human Resources) nicht mehr sichtbar (»L&D is becoming invisible«);
- Arbeiten und Lernen sind nicht mehr voneinander zu trennen, die Verantwortung für Lernthemen liegt vollends beim Business;
- Bildungsmanager fungieren als »Ermöglicher« und Coaches, die dem Business helfen, Lernformate selbst umzusetzen;
- die eingesetzten Lerntechnologien sind nicht mehr als solche zu erkennen, sondern Teil eines größeren »Digital Technology Business Ecosystems«.

Vor dem Hintergrund dieser Entwicklungsstufen formuliert Knispel ein Set an Kompetenzanforderungen für L&D-Profis, das „traditionelle“ und „neu benötigte“ Kompetenzbereiche unterscheidet. Für die jeweils drei Kompetenzbereiche (alt und neu) führt er dann verschiedene erforderliche Kompetenzbündel an:

Kompetenzen für L&D in einer digitalen Arbeitswelt. Bildquelle: Knispel 2018

Wenn man das Stufenmodell und das Kompetenzmodell als Grundlage für die Weiterentwicklung von L&D heranziehen möchte, stellt sich ja die Frage, wie man denn den erreichten Stand einschätzen kann. Knispel verweist hierzu auf ein von Bersin by Deloitte entwickeltes Reifegradmodell:

Reifegradmodell für L&D. Bildquelle: Bersin by Deloitte

Stufe 1

Unternehmen auf Level 1 organisieren Mitarbeiterentwicklung als Topdown-Ansatz. Wirkung wird über das Organisieren von Trainings und Programmen erzielt, die rollenspezifisch angeboten werden. Der Fokus der Personalentwicklung liegt hierbei auf der Performance der gegenwärtigen Rolle, die optimal ausgefüllt werden soll.

Stufe 2

Level-2-Organisationen ermöglichen nicht nur rollenspezifische, sondern auch personalisierte Lernerfahrungen. Anstatt jedoch spezifische Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten für die Mitarbeiter zu »pushen«, ermöglicht L&D die Steuerung der benötigten Lernressourcen durch den Lerner selber, basierend auf seinen Stärken und Entwicklungsfeldern.

Stufe 3

Reifere Organisationen konzentrieren sich darauf, die Rahmenbedingungen zu gestalten, in denen sich Mitarbeiter weiterentwickeln können. Hier werden neben klassischen Programmen auch andere Lernund Entwicklungsformate im Sinne des eingangs erwähnten Continuous Learning Modells ein gesetzt, z.B. Job Assignments, Anreizsysteme zur Wissensweitergabe u. v. m. Die Angebote zur Entwicklung sind in die tägliche Arbeit integriert. Das Angebotsspektrum an Lerninterventionen besteht aus interaktiven cloudbasierten MOOCs (massive open online courses), SPOCs (small private online courses), Lehrvideos, Business Simulationen, E -Coachings, Virtuelle Klassenräume, Online-Performance Support u. v. m.

Stufe 4

Organisationen des höchsten Levels denken ganzheitlich über ihre Rolle bei der Mitarbeiterentwicklung und integrieren Feedbackschleifen und Datenanalysen in die Gestaltung der Arbeit, sodass die Mitarbeiter kontinuierlichen Zugang zu ihren Leistungsinformationen haben. Auf diesem Level wird Künstliche Intelligenz eingesetzt, z.B. Office 365 in der Cloud, die aufgrund der Lerninteressen aus der unternehmensweiten Content-Bibliothek erkennt, welche Lerninhalte zusätzlich für den jeweiligen individuellen Lerner geeignet sind. Reifegradunternehmen der Stufe 4 verfügen über relativ kleine L&D-Organisationen. L&D-Mitarbeiter sind in andere Funktionen im Unternehmen eingebettet. Fähigkeiten, Kompetenzen, Inhalte und Technologien sind nicht in Corporate L&D konzentriert, sondern im gesamten Unternehmen verteilt.

Knispel, Karl L. (2018): Vom Kursentwickler zum Erlebnismanager ‒ Corporate Learning & Development im Umbruch. In: Karl de Molina, Stephan Kaiser und Werner Widuckel (Hg.): Kompetenzen der Zukunft – Arbeit 2030. Als lernende Organisation wettbewerbsfähig bleiben. 1. Auflage. Freiburg, München, Stuttgart: Haufe Group, S. 487–505.