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Archives for November 2020

Learning Innovation Konferenz 2020: Learning Analytics

27. November 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Learning Analytics bezeichnet die Sammlung und Auswertung von Prozessdaten zu Lehr- und Lernaktivitäten mit dem Ziel, Lehr-Lernprozesse besser zu verstehen und zielorientiert gestalten zu können. Learning Analytics war auch das Leitthema der 11. Durchführung der Learning Innovation Konferenz 2020, die Anfang der Woche über die virtuelle Bühne ging.


Leitfragen für die Konferenz

Die von Daniel Stoller-Schai (collaboration design) moderierte Veranstaltung war entlang von sechs Leitfragen strukturiert:

  • Was ist möglich?
  • Was ist wichtig?
  • Wie komme ich zu Daten?
  • Wie interpretiere ich Daten?
  • Wie spreche ich über Daten?
  • Wie verbessere ich Lernen?

Big Data und Analytics

Eine Einführung in das Thema Learning Analytics lieferte Prof. Dr. Diego Kuonen (CStat Pstat / Universität Genf) unter dem Titel “Big Data und Analytik: Freunde oder Feinde vom Lernen der Zukunft?”. Daten, so Kuonen, sind der Kraftstoff der digitalen Transformation, Analytik der damit betriebene Motor. Und er stellte heraus, dass Analytik (auch Learning Analytics) als kontinuierlicher Verbesserungsprozess verstanden werden sollte.

Die “Fünf V” von Big Date (links) und die Zielsetzungen für (Learning) Analytics (rechts)
(Bildquelle: Diego Kuonen)

Was ist möglich?

Unter der Überschrift “Was ist möglich?” folgten zwei kurze Beiträge von Daniel Stoller-Schai (collaboration-design) und Emmerich Stoffel (Swisscom). Daniel Stoller-Schai zeigte u.a. eine Übersicht zu verschiedenen Einsatzszenarien für Learning Analytics im Kontext der Gestaltung und Unterstützung von Lernprozessen. Emmerich Stoffel konkretisierte dies anschliessend für die Umsetzung bei Swisscom. Dabei zeigte er u.a. auf, welche Ziele bei Swisscom mit Learning Analytics verfolgt werden: Benchmarking der Wirksamkeit von Lernumgebungen; Personalisierung von Lernaktivitäten und -angeboten; Empfehlungen für Lernangebote; Erhöhen des Engagements in Lernprozessen; Reduktion von Kosten zu zielgenaueres Zuweisen von Lerninhalten, etc.

Einsatzszenarien für Learning Analytics (Stoller-Schai, links)
Zielsetzungen für Learning Analytics (Stoffel / Swisscom, rechts)

Was ist wichtig?

In diesem Teil berichtete Alexander Donders, Head Business Intelligence & Analytics, SIX Swiss Exchange, zum Thema “Turning Data into Insights – Wie die Schweizer Börse “Analytics” lernt und lehrt”. Er zeigte zum einen auf, wie die von seinem Team für die internen Kunden entwickelten Produkte (häufig Dashboards zur Visualisierung von Daten) aussehen. Zum anderen thematisierte er auch, welche Kompetenzen es im Analytics-Team braucht und wie sich das Team in verschiedenen Kompetenzbereichen weiterentwickelt, um diese Dienstleistungen zu erbringen.

Dashboard zur Visualisierung von Daten für interne Kunden (links);
Entwicklungsfelder für das Analytics-Team (rechts)
(Bildquelle: Donders / SIX)

Daten-basierte Modellierung von Lernstrategien als Voraussetzungen für Unterstützungsangebote

In einem weiteren Keynote-Vortrag zeigte Prof. Tanja Käser, Education and Training Laboratoy, ETH Lausanne (EPFL), anhand einer gamifizierten Lernumgebungen für Schülerinnen und Schüler auf, wie Lernstrategien auf der Grundlage von Datenanalysen erkannt und modelliert werden können, um auf dieser Grundlage dann Lerner- bzw. Lernstrategie-spezifische Unterstützungsangebote anbieten zu können.

Struktur der gamifizierten Lernumgebung (links);
Unterschiedliche Lernstrategien und dazu passende Unterstützung (rechts)
(Bildquelle: Käser / EPFL)

Wie komme ich zu den Daten?

Für Learning Analytics braucht es (viele) nutzerspezifische Prozessdaten. Dieser Aspekt wurde von Maxime Gabella, Gründer und CEO von MAGMA Learning, in seinem Beitrag “How to generate Learning Data actively” aufgegriffen. Wenn Lernende beispielsweise mit einer Lernapp wie ARI 9000 interagieren (Inhalte lesen, Fragen beantworten, etc.) werden Prozessdaten erzeugt, die dann für Auswertungen genutzt werden können. Ein Aspekt dabei ist, dass diese Daten auch so visualisiert werden können, dass für die Nutzer Wissenslücken ebenso wie Wissenserweiterungen sichtbar werden – und damit eine motivierende Wirkung entfaltet werden kann.

Nutzung der Lernapp ARI 9000 (links) und
Visualisierung von Wissenslücken bzw. Wissenzuwachs (rechts)
(Bildquelle: MAGMA Learning)

Wie interpretiere ich Daten?

Bodil Neuenschwander, CoorpAcademy SA, beleuchtete in ihrem Beitrag Aspekte der Interpretation von Daten. So zeigte sie anhand von Daten zu Testfragen auf, welche Hinweise für die Gestaltung einer Test-Dramaturgie sich daraus ableiten lassen:

Auswertungen zu Testfragen und Ableitungen zur Gestaltung
(Bildquelle: CoorpAcademy)

Wie verbessere ich Lernen?

Der Beitrag von Dr. Wolfram Jost, imc AG, zu Learning Analytics erfolgte aus der Perspektive des (Top-)Managements. Er stellte zum einen typische, für das (Top-)Management relevante Erfolgsindikatoren zu Lernen und Personalentwicklung heraus und verwies auf die Notwendigkeit, Daten zu Lernen / Personalentwicklung mit Geschäftsdaten zu verknüpfen. Er verwies auch auf Entwicklungsarbeiten bei imc AG zu Analytics Dashboards, über die entscheidungsrelevante Informationen zusammengestellt werden können.

Verknüpfung von Lern- und Geschäftsdaten (links);
Management-Dashboard (rechts);
(Bildquellen: imc AG)

Learning Analytics aus einer didaktisch-technologischen Perspektive

Im abschliessenden Keynote-Vortrag betrachtete Prof. Dr. Per Bergamin, Fernfachhochschule Schweiz, Learning Analytics aus einer, so der Vortragstitel, didaktisch-technologischen Perspektive. Dabei hat er u.a. ein Fallbeispiel zur Anwendung von Learning Analytics im Kontext der Informatik-Ausbildung (Objektorientiertes Programmieren, Stufe Hochschule) gezeigt, bei dem – auf der Basis eines adaptiven Systems und entsprechender Prozessdaten – weniger detaillierte Aufgabenschritte für stärkere Studierende und mehr / detailliertere Aufgabenschritte für schwächere Studierende bereitgestellt wurden.

Beispiel für ein datenbasiertes, adaptives Instruktionsdesign
(Bildquelle: Bergamin / FFHS)

Veranstaltungsplattform

Interessant war aus meiner Sicht auch die technische Plattform, über die die Konferenz abgewickelt wurde. Zum Einsatz kam hier remo.co. Remo bietet – neben der bekannten Sicht auf Vortragende und ihre Folien – auch eine grafische Repräsentation eines Veranstaltungsraums mit Tischgruppen. Mit einem Mausklick auf einen freien Sitzplatz bewegt man sich zu dem jeweiligen (Themen-)Tisch und eine Videokonferenzschaltung mit den dort befindlichen Personen wird aufgebaut. Allerdings wurde das damit gegebene Potenzial für Diskussionen und Arbeitsaufträge in Tischgruppen im Rahmen dieser Veranstaltung nicht ausgeschöpft – dafür war das Programm dann doch zu sehr auf Vorträge ausgerichtet.

Bildschirmfotos der eingesetzten Konferenzplattform remo
(Bildquelle: scil)

Fazit

Insgesamt bot diese Ausgabe der Learning Innovation ein interessantes und gut strukturiertes Programm zu verschiedenen Facetten im Themenfeld Learning Analytics. Und Daniel Stoller-Schai hat die Veranstaltung sehr angenehm moderiert.


Wer das Thema “Learning Analytics” (und auch “Teaching Analytics”) weiter verfolgen und in Richtung einer Umsetzung in der eigenen Bildungsorganisation vorantreiben möchte, kann dies im Rahmen unseres Weiterbildungsmoduls “Datenbasiertes Bildungsmanagement” Ende Februar tun. Themen sind u.a.

  • Bildungsprozess / Wertschöpfungskette, technische Plattformen und Prozessdaten;
  • Daten, Datenmanagement, Datenanalyse, Datenschutz;
  • Qualitätsentwicklung und Wirkungsanalyse auf der Grundlage von Teaching Analytics / Learning Analytics;
  • Umsetzung: Analyse der eigenen Rahmenbedingungen / Projektskizze.

Und hier noch der Verweis auf ein Fundstück zum Thema Analytics, das schon eine Weile darauf wartet, publiziert zu werden: Ben Betts von learningpool (UK) hatte vor einiger Zeit ein Reifegradmodell und ein Canvas zum Thema Learning Analytics vorgestellt.

Filed Under: Beiträge Tagged With: adaptive Lernumgebungen, Analytics (Teaching~ / Learning~), Bildungsmanagement, Datenbasiertes Bildungsmanagement

Learning Analytics: Maturity Model & Canvas

27. November 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Ben Betts, Chief Product Officer bei learningpool, hat kürzlich in einem Chief Learning Officer-Webinar zum Thema Learning Analytics berichtet und dabei ein Learning Analytics Maturity Model zur Standortbestimmung und ein Learning Analytics Canvas als Arbeitshilfe vorgestellt.


Das vorgestellte Learning Analytics Maturity Model basiert auf den bekannten vier Analyse-Ebenen (Beschreibung, Diagnose, Vorhersage, Empfehlung) und ergänzt dieses. Einerseits um eine vorgelagerte Stufe (“getting started”). Andererseits um eine weitere Dimension mit Merkmalen im Hinblick auf die Umsetzung von Learning Analytics in einer Bildungsorganisation. Unter anderem sind dies Merkmale wie strategische Verankerung, Know-How und personelle Ressourcen sowie Technologie und Prozesse.

Bericht zum Learning Analytics Maturity Model
(Bildquelle: learningpool.com)

Diese zweite, auf Aspekte der Umsetzung bezogene Dimension blieb aber für mich eher noch vage. Damit waren auch die vorgestellten Ergebnisse der bisherigen Standortbestimmungen von Unternehmenen und Organisationen nicht sehr aussagekräftig – zumal keine Angaben zur Anzahl der befragten Unternehmen gemacht wurden:

Learning Analytics Maturity Scores nach Industriebranchen
(Bildquelle: learningpool)

Im zweiten Teil des Webinars stellte Ben Betts ein Learning Analytics Canvas vor, das als Arbeitshilfe für die Konzeption und Ausgestaltung von Learning Analytics dienen soll. In die Ausgestaltung des Canvas flossen die von Kirkpatrick vorgeschlagenen Evaluationsebenen ebenso ein wie das Layout des Business Model Canvas von Osterwalder und Pigneur:

Learning Analytics Canvas
(Bildquelle: learningpool.com)

Wichtig für die erfolgreiche Umsetzung von Learning Analytics ist, dass tatsächlich auch sinnvolle Hypothesen zu den Ebenen Nutzung (Engagement), Wissenserwerb (Knowledge) und Verhaltensänderung (Behaviour) formuliert und nachfolgend überprüft werden. Also zum Beispiel: “Kurze Videos werden von den Lernenden besser angenommen.” oder “Ein höherer Wissensstand zu den Versicherungsprodukten führt zu einem höheren Vertriebserfolg.”

Ein schriftlicher Bericht zu vorgestellten Learning Analytics Maturity Model ist von Seiten learningpool angekündigt.


Eine Aufzeichnung des Webinars ist über diesen Link auf die Seiten von event.on24.com verfügbar.

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

SCIL Trendstudie 2020: Auf dem Weg zur digital lernenden Organisation – Kompetenzen für die Personalentwicklung

12. November 2020 by Christoph Meier 1 Comment

Die Ergebnisse der dritten Trendstudie zu digitalen Kompetenzen von Personalentwicklern liegen vor. Die gemeinsam von DGFP, IWP-HSG und SCIL durchgeführte Studie zeigt, dass trotz des Schubs für eine “nachholende” Digitalisierung das Entwicklungspotenzial im Hinblick auf “fortgeschrittene” Digitalisierung nach wie vor hoch ist.


Corona & “New Normal”

Die Corona-Pandemie und die damit verbundenen Einschränkungen haben zu einem ‘reality check’ für Bildungsdienstleister geführt. Es hat sich gezeigt, dass längst nicht überall die Voraussetzungen gegeben waren, um Bildungsdienstleistungen digital unterstützt und auf Distanz umzusetzen.

Gleichzeitig hat die Digitalisierung im Bereich von Bildung und Personalentwicklung einen grossen Schub bekommen – zumindest im Hinblick auf eine “nachholende” Digitalisierung (z.B. Kollaboration via MS Teams oder Online Teaching im virtual Classroom). Aspekte der “fortgeschrittenen” Digitalisierung (Big Data, Analytics, KI und Smart Machines) scheinen darüber etwas in den Hintergrund gerückt zu sein. Dabei läuft die Entwicklung hier in hohem Tempo weiter, wie etwa die aktuelle Version von ‘General Pre-Trained Transformer’ (GPT-3) zeigt.

Das “New Normal” und die damit verbundenen (Kompetenz-)Anforderungen bringen viel Aufmerksamkeit für Unterstützungsfunktionen wie Personalentwicklung bzw. Learning & Development mit sich. Aber um einen nachhaltig wirksamen Beitrag hin zur Entwicklung einer digital lernenden Organisation leisten zu können, müssen sich auch die Personalentwickler*innen weiterentwickeln.

Es braucht dazu ein Leitbild, das nicht auf Substitution menschlicher Arbeitskraft durch “intelligente” Maschinen fokussiert ist, sondern auf die Wertschöpfungspotenziale einer gelingenden Partnerschaft von Mensch und Smart Machines (Augmentation).

Dies erfordert neue Kompetenzen im Bereich der Personalentwicklung. Ziel der vorliegenden Studie ist es, diese neuen Kompetenzen näher zu untersuchen, eine Standortbestimmung vorzunehmen und Handlungsempfehlungen für Personalentwickler*innen abzuleiten.

Ergebnisse der Studie 2020

Die dritte Durchführung unserer Studie in 2020 hat folgendes Bild ergeben:

  • Der digitale Reifegrad in der Personalentwicklung wird eher gering eingeschätzt.
  • Das Wissen im Bereich fortgeschrittener Digitalisierung und damit verbundener Verfahren bzw. Methoden wird ebenfalls als eher gering eingestuft.
  • Bei den Fertigkeiten im Umgang mit digitalen Medien / Tools zeigen sich deutliche Unterschiede: Die «soft skills» sind stark ausgeprägt, die «hard skills» deutlich geringer.
  • Die befragten Personalentwickler*innen stehen der fortschreitenden Digitalilsierung sehr positiv gegenüber und sie schätzen ihre Change-Management-Kompetenzen als sehr hoch ein – auch im Hinblick auf die Unterstützung des digitalen Wandels.
  • Im Hinblick auf die eigene Profilbildung (Augmentationsstrategien) stehen die Strategien “Step aside” und “Step up” im Vordergrund.

Die nachfolgende Grafik zeigt die zentralen Ergebnisse in einer Übersicht:

Besonders gespannt waren wir auf die Gegenüberstellung der Ergebnisse zum Vorjahr und den Vergleich der Einschätzungen der Personalentwickler*innen vor und nach der ersten Welle der Covid-19-Pandemie. Allerdings hat sich gezeigt, dass die Veränderungen nur gering waren.

Die Studie, die erstmals auch vier Kurzberichte zu ausgewählten Entwicklungsprojekten im Arbeitsfeld PE / L&D beinhaltet, kann hier kostenfrei bestellt werden.


Seufert, Sabine; Guggemos, Josef; Meier, Christoph; Helfritz, Kai H. (2020): Trendstudie 2020. Auf dem Weg zur digital lernenden Organisation – Kompetenzen für die Personalentwicklung. Universität St.Gallen (IWP-dbB, SCIL) / Deutsche Gesellschaft für Personalentwicklung. St. Gallen.

Filed Under: Beiträge, Publications Tagged With: Digitale Arbeitswelt, Digitale Kompetenzen, Digitale Transformation, Learning Professionals

Top Tools for Learning 2020 and the new normal (Jane Hart)

11. November 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Diese Woche fand in Australien die Konferenz EduTECH Australia / Asia-Pacific statt (online). Im Themenstrang “Workplace Learning” hat Jane Hart die aktuellen Ergebnisse zu ihrer Umfrage “Top Tools for Learning” vorgestellt.


Jane Hart führt diese Befragung mittlerweile seit 14 Jahren durch. Sie zeigt zum einen verschiedene Aufstellungen zu den Ergebnissen 2020, die sie auch nach Bildungskontexten unterscheidet: “Top Tools for Personal Learning” (PL100), “Top Tools for Workplace Learning” (WL100) und “Top Tools for Education” (ED100).

Jane Hart führt einige Beobachtungen zu den diesjährigen Survey-Ergebnissen an. Beispielsweise, dass Plattformen für die Unterstützung von Kommunikation und Zusammenarbeit wie etwa Zoom und MS Teams in den Ranglisten weit nach oben gerückt sind; oder dass diese Plattformen zunehmend auch für formal organisierte Lernsituationen bzw. Online-Kurse genutzt werden. Jane Hart zeigt darüber hinaus aktuelle Fassungen ihrer aufgabenbezogenen Zusammenstellungen dieser Werkzeuge und sie formuliert abschliessend eine Reihe von Empfehlungen für Bildungsverantwortliche mit Blick auf 2021.

Top Tools for Learning 2020

Bildquelle: Jane Hart

Top 100 Tools & Contexts for Learning

Bildquelle: Jane Hart
Bildquelle: Jane Hart

10 Lessons for Virtual L&D in 2021

  • Keep it short
  • Keep it simple
    (wechselnde Bedarfe schnell bedienen)
  • Keep it flexible
    (Nutzer befähigen, Werkzeuge und Ressourcen auf ihre Bedürfnisse anzupassen)
  • Keep it easy
  • Support social learning
  • Help people learn from daily work
    (auch bei der Arbeit im Home-Office – z.B. durch Hilfestellung bei der Reflexion von neuen (Lern-)Erfahrungen)
  • Think continuous learning
  • Promote personal learning
  • Open up learning opportunities
    (Zugriff auf verschiedenste Plattformen und Inhalte-Sammlungen ermöglichen)
  • See the big picture
    (nicht mehr das LMS, sondern Plattformen für Webmeetings und Zusammenarbeit stehen im Zentrum)

Jane Hart hat eine Aufzeichnung ihres Konferenzbeitrags auf ihren Webseiten bereitgestellt.

Filed Under: Fundstücke Tagged With: Digitales Lernen, E-Learning / TEL, Informelle Lernformen, Learning Professionals, Lernplattform

Sammelband: “Agiles Lernen im Unternehmen” (Springer Open Access)

6. November 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Angesichts des schnellen Wandels in Wirtschaft und Gesellschaft braucht es Ergänzungen zu den etablierten (Weiter-)Bildungsformaten. Der Open Access Sammelband “Agiles Lernen im Unternehmen” führt Ergebnisse aus verschiedenen Förderprojekten zu arbeitsintegriertem Lernen auf der Basis agiler Methoden zusammen.


Der im Sammelband dargestellte Ansatz für agiles Lernen in Unternehmen wurde im Rahmen von drei vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekten entwickelt und erprobt:

  • Brofessio (Berufliche Professionalität im produzierenden Gewerbe, 2014–2017)
  • inMEDIASres – Agiles Sprintlernen (Qualifizierungs-Offensive zur performanten Mediennutzung im Lernen, im kollegialen Austausch und in der Arbeit, 2017–2020)
  • MeDiAL-4Q (Medienkompetenz in der Digitalisierung – Eine neue Agile Lernkultur für die berufsbegleitende Qualifizierung, 2017–2020)

Ausgangspunkte

Neben dem beschleunigten Wandel in Wirtschaft und Gesellschaft und damit verbunden der Veränderung als Dauerzustand führen die Herausgeber insbesondere die folgenden Entwicklungen als Ausgangspunkte für die Entwicklung des agilen Ansatzes an:

  • Veränderung der Anforderungsprofile von Beschäftigten (u.a. komplexe Aufgaben, mehr Eigenverantwortung, grössere Bedeutung von Zusammenarbeit & Austausch);
  • Klassische (Weiter-)Bildungsformate wie
    – Einlernen (z.B. Vorführen – Nachmachen)
    – Teilnehmen (z.B. Trainings, MOOCs)
    – Mitmachen (z.B. bei KVP-Workshops)
    reichen nicht mehr aus, damit Mitarbeitende im Arbeitsalltag umfassend handlungsfähig sind.

Ziele und Werthaltungen

Agiles Lernen im Unternehmen als Zielbild fokussiert dagegen Lernangebote, die im Lerngegenstand, im Lernprozess und in der Haltung der Verantwortlichen ein Abbild der Arbeitswelt der Zukunft darstellen. Dies erfordert unter anderem veränderte Werthaltungen:

  • Flexibles Reagieren auf Veränderung ist wichtiger als Festhalten an einem Curriculum bzw. Lernplan;
  • Selbststeuerung der Lernenden ist wichtiger als Schutz vor Misserfolg;
  • Selbstreflexionen zum eigenen Lernprozess und Selbsteinschätzungen eigener Fortschritte sind wichtiger als Fremdbewertungen auf Basis vorgegebener Standards.

Das im Sammelband entwickelte Konzept des agilen Lernens im Unternehmen orientiert sich an der Scrum-Methodik für agiles Arbeiten und am Einsatz von Arbeitsaufgaben als Lernaufgaben.

Aus diesen Startpunkten ergeben sich u.a. auch auch veränderte Rollen im Bildungsprozess: die Rolle des Wissensvermittlers entfällt und die Lernteams lernen und arbeiten weitgehend selbstverantwortlich, unterstützt durch Fachbegleiter und Methodenbegleiter.

Prinzipien, Ablauf, Rollen, Instrumente

Das zweite Kapitel des Sammelbands erläutert zentrale Aspekte des Ansatzes und illustriert diese durch verschiedene Übersichtsgrafiken. Agiles Lernen im Unternehmen ist den Autoren zufolge

  • bedarfsorientiert,
  • handlungsorientiert,
  • agil (kurze Zyklen von Planen, Umsetzen, Reflektieren),
  • qualitätsorientiert und
  • projektiert (Aufträge und zugewiesene Ressourcen).

Der Ablauf gestaltet sich als wiederholtes Durchlaufen von Planungsphasen, Lern-Etappen (Sprints), Reviews und Retrospektiven:

Agiles Lernen im Unternehmen: Ablauf
(Bildquelle: Springer)

Dabei sind die folgenden Rollen involviert:

Agiles Lernen im Unternehmen: Rollen
(Bildquelle: Springer)

Ein Lernteam besteht aus mindestens zwei Personen, die ähnliche Kompetenzen aufbauen wollen. Die Rolle der fachlichen Begleitung kann von internen oder externen Experten wahrgenommen werden oder aber von Personen mit ausreichend Erfahrungsvorsprung. Die Rolle des methodischen Begleiters können Personalentwickler, Ausbilder, Lernbegleiter oder auch Scrum Master einnehmen.

Hilfreich für das Verständnis von agilem Lernen im Unternehmen war für mich – neben den Darstellungen aus dem Sammelband – auch eine Darstellung des Ablaufs aus einer früheren Publikation der beteiligten Experten:

Agiles Lernen im Unternehmen: Ablauf
(Bildquelle: Jungclaus et al. 2019)

Zentrale Instrumente für das agile Lernen im Unternehmen sind den Autoren zufolge Kanban-Boards als Hilfe für die Planung und Steuerung sowie Lernaufgaben:

Zentrale Instrumente für die Umsetzung von agilem Lernen im Unternehmen
(Bildquelle: Springer)

Eine zentrale Rolle für die erfolgreiche Umsetzung von agilem Lernen im Unternehmen spielen die Arbeits- und Lernaufgaben:

“Die Evaluationsergebnisse zeigen (…), dass die Qualität der Lernaufgaben eine besonders große Rolle für das Gelingen im agilen Lernen spielt. Die Lernaufgaben müssen das Lernthema und die Lernziele vollständig abdecken, dieses sinnvoll portionieren und gleichzeitig ermöglichen, dass die Lernenden durch das Machen eigener Erfahrungen Handlungskompetenzen aufbauen und dass sie selbstgesteuert lernen.”

Jungclaus in Longmuss et al., S. 113

Ich war zunächst irritiert, dass in den Beiträgen des Sammelbands keine Verweise auf die den Entwicklungsarbeiten zugrundeliegenden (wissenschaftlichen) Diskussionsstränge angeführt wurden. Diese Verweise finden sich aber in einer früheren Publikation von Mitgliedern des Herausgeberteams (Jungclaus et al. 2019, vgl. unten). Vermisst habe ich allerdings einen Verweis auf die von Cogneon seit einigen Jahren vorangetriebenen Arbeiten zu lernOS als Modell bzw. Betriebssystem für agiles Lernen in Unternehmen und Organisationen. Eine Gegenüberstellung zeigt ja einerseits Ähnlichkeiten (z.B. die Orientierung an agilen Methoden und die Organisation in Sprints), andererseits aber auch deutliche Unterschiede (z.B. die Rolle von Lernaufträgen bzw. Lernaufgaben, von Auftraggebern und von Fachbegleitern).

Details zur Gestaltung von Lernaufgaben, zu deren Einbettung in einen grösseren Trainingszusammenhang, zu den Zielstufen für agiles Lernen sowie zu dessen systematischer Vor- und Nachbereitung werden wir im Rahmen unseres Moduls “Workplace Learning” besprechen und dort auch das Modell für agiles Lernen in Unternehmen mit Ansätzen wie z.B. lernOS kontrastieren.


Longmuß, Jörg; Korge, Gabriele; Bauer, Agnes; Höhne, Benjamin (Hg.) (2021): Agiles Lernen im Unternehmen. Berlin, Heidelberg: Springer. ((Open Access))

Jungclaus, Joana; Korge, Gabriele; Arndt, Petra; Bauer, Agnes (2019):
Agiles Sprintlernen – ein Konzept für dezentrales betriebliches Lernen: Empirische Begründung und praktische Erfahrungen. Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie (GIO), 50(2), 217-227. In: Gr Interakt Org 50 (2), S. 217–227.
DOI: 10.1007/S11612-019-00468-Y.

Dückert, Simon (2019): lernOS als Betriebssystem für die Arbeit der Zukunft. In: Dorothee Brommer, Sabine Hockling und Annika Leopold (Hg.): Faszination New Work: 50 Impulse für die neue Arbeitswelt. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, S. 189–198.


Danke an Jochen Robes / Weiterbildungsblog.de für den Hinweis auf die Veröffentlichung des Sammelbands.

Ausführlichere Fassung dieses Beitrags. Passwort erforderlich.

Filed Under: Beiträge Tagged With: agile Methoden, Informelle Lernformen, Workplace Learning

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