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AI and education – ein Leitfaden der UNESCO für Bildungsverantwortliche in Politik und Gesellschaft

28. November 2021 by Christoph Meier Leave a Comment

Dieser Leitfaden der UNESCO für Bildungsverantwortliche in Politik und Gesellschaft zum Thema KI und Bildung bietet eine Einführung ins Thema, zeigt Nutzungsszenarien auf und formuliert sieben Empfehlungen.

Bereits im April dieses Jahres hat die UNESCO einen Leitfaden für Verantwortliche im Bereich Bildungspolitik zum Thema “AI and education” publiziert, auf den ich jetzt aufmerksam gemacht worden bin. Der Leitfaden ist hervorgegangen aus einer 2019 in Beijing durchgeführten Konferenz, auf der auch ein entsprechendes normatives Rahmenwerk formuliert wurde, der “Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education“. Dieser Consensus beinhaltet 44 Punkte zur Planung des Einsatzes von KI im Bildungsbereich, zur Befähigung von Lehrpersonen, zum Einsatz von KI im Rahmen von Lern- und Prüfungsaktivitäten oder auch zur Gender-neutralen und gerechten Nutzung dieser Technologien. Diese 44 Punkte werden auch in dem jetzt vorliegenden Leitfaden an verschiedenen Stellen eingestreut.

Der Leitfaden bietet eine übersichtliche und schnelle Hinführung zum Thema KI und KI für Bildung. Einer der Ko-Autoren, Wayne Holmes, hat ja bereits ein grundlegendes Buch zum Thema KI in der Bildung publiziert. Im ersten Kapitel zu KI-Grundlagen werden Definitionen für KI eingeführt, zentrale Zugänge erläutert (z.B. Natural Language Processing), Anwendungsfelder aufgezeigt (z.B. KI-unterstützte Prozesssteuerung) und Methoden unterschieden (z.B. Deep Neural Networks versus Recurrent Neural Networks oder Generative Adversarial Networks).

Im Hinblick auf den Einsatz von KI in der Bildung werden in dem Bericht drei Zugänge unterschieden und dazu jeweils verschiedene Einsatzszenarien angeführt:

Einsatz von KI für Management von und Zugang zu Bildungsangeboten, beispielsweise
- Automatisierung von administrativen Aufgaben, z.B. im Kontext der Zulassung zu Bildungsinstitutionen,
- Automatisierung der Erstellung von Stundenplänen,
- Automatisierung der Beobachtung von Leistungsnachweisen,
- Datenanalysen und Dashboards zur Steuerung von Bildungsinstitutionen.
Einsatz von KI zur Unterstützung von Kompetenzentwicklung und Kompetenzüberprüfung, beispielsweise über
- intelligente tutorielle Systeme,
- dialogbasierte tutorielle Systeme,
- explorative Lernumgebungen,
- automatisiertes Feedback zu schriftlichen Ausarbeitungen,
- KI-Unterstütztung beim Lesenlernen und Sprachlernen,
- Smart Robots zur Unterstüzung des Lernens spezieller Zielgruppen (z.B. im Autismus-Spektrum),
- Teachable Agents (d.h., Lernen, indem man versucht, smarten Agenten etwas beizubringen – Lernen durch Lehren),
- AR- und VR-Lernumgebungen,
- KI-unterstützte Bildung von Lerngruppen / Lernnetzwerken.
Einsatz von KI zur Unterstützung von Lehrpersonen, beispielsweise über
- KI-unterstütze Moderation von Diskussionsforen (Standard-Antworten, Verdichtung verschiedener Beiträge, Sentiment-Analyse),
- KI-Applikationen als Lehr-Assistenten (Dokumentation von Anwesenheit, Standard-Antworten, (formatives) Feedback zu Einreichungen, etc.).

Dabei werden auch die damit verbundenen ethischen und datenschutzrechtlichen Herausforderungen angesprochen.

Am Ende des Berichts stehen sieben Empfehlungen für Bildungsverantwortliche in Politik und Gesellschaft. Diese sind einerseits sehr allgemein gehalten, werden aber andererseits durch Beispiele konkretisiert. Sie lauten wie folgt:

Entwicklung einer Vision für KI und Bildung für das gesamte Bildungssystem und Formulierung strategischer Prioritäten;
Einnehmen einer humanistischen Perspektive als Grundlage für die Nutzung von KI im Bildungssystem;
Interdisziplinäre Planung und Bildungskontext-übergreifende Steuerung;
Regelungen für eine gerechte und inklusive Nutzung von KI in der Bildung;
Übergeordnete Rahmenpläne für die Nutzung von KI in der Bildung;
Pilotierung, Beobachtung und Evaluation für Evidenz-basierte Massnahmen;
Unterstützung lokaler, KI-unterstützter Innovationen für die Bildung.

Miao, Fengchun; Holmes, Wayne; Huang, Wayne; Zhang, Hui (2021): AI and education. Guidance for policy-makers. UNESCO. Paris.

Lehrformate: 100 Jahre Fallstudien-Methode in Harvard

21. November 2021 by Christoph Meier Leave a Comment

Eine fünfteilige Artikel-Reihe von Harvard Business Publishing Education geht der Erfolgsgeschichte der Fallstudie als Lehr-Lernformat nach, erläutert die Methode und zeigt Perspektiven für die Zukunft auf.

Vor ziemlich genau 100 Jahren wurde an der Harvard University zum ersten Mal mit Fallstudien gearbeitet, die nicht auf Rechtsfälle, sondern auf Fragestellungen aus dem Wirtschaftsleben bezogen waren. Mittlerweile nutzen mehr als 50 Wirtschaftsuniversitäten weltweit diese Methode. Man kann die Fallstudien-Methode also als Erfolgsmodell bezeichnen.

The case method is about more than using business cases as a content source or encouraging students to participate in class. (…) the case method’s heart lies in its perspective on how students learn, which is quite different from pedagogies that privilege the instructor’s role in imparting wisdom to their students.
(…)
During discussions, [students] are then able to listen actively to their peers, analyze an array of discrepant information surfaced by the group, and recognize moments when their own perspectives were insufficient. Thoughtful participation teaches students to think on their feet, to present their ideas concisely, and to listen to insights that differ from their own—critical skills that will serve them well in the future.
HBP Education, The Heart of the Case Method, 2021

In einer fünfteiligen Artikel-Reihe geht Harvard Business Publishing Education der Erfolgsgeschichte der Fallstudie als Lehr-Lernformat nach.

Die fünf Teile der Reihe sind die folgenden:

Part 1: Exploring the Relevance and Efficacy of the Case Method 100 Years Later
Part 2: The Heart of the Case Method
Part 3: The Art of the Case Method
Part 4: Tales from the Trenches
Part 5: The Future of the Case Method

Im fünften und letzten Teil werden Perspektiven für künftige Umsetzungen und Entwicklungen im Hinblick auf die Fallstudien-Methode aufgezeigt. Unter anderem der Aspekt, die Studierenden möglichst intensiv mit dem Kontext und der Problemsituation in Kontakt zu bringen. Hier sind mittlerweile andere Wege möglich, als 1921. Dazu gehören beispielsweise Business-Comics als Format, aber auch Videos und AR- / XR- / VR-Applikationen.

Bildquelle Beitragsbild: https://www.enterprise-dynamics.co.za/project/harvard-classroom/

Via Andrea Back & Team / Institut für Wirtschaftsinformatik (Link zum Beitrag im Newsletter)

Nebraska E-Learning Scorecard

21. November 2021 by Christoph Meier Leave a Comment

Ein einfaches Instrument mit 16 Bewertungskriterien auf zwei Dimensionen, mit dem digitale Selbstlerneinheiten überprüft und bewertet werden können. Universität Nebraska, Medical Center, Creative-Commons-Lizenz.

Mitarbeitende der Universität Nebraska in den USA haben eine E-Learning-Scorecard entwickelt und unter einer Creative-Commons-Lizenz veröffentlich. Die Scorecard soll dabei unterstützen, digitale Selbstlerneinheiten im Hinblick auf zwei Qualitätsbereiche zu bewerten. Diese werden wie folgt bezeichnet:

Method & Practice of Education
- klar definierte Lernziele
- Einsatz von Wissens-Checks an verschiedenen Stellen
- Länge der Lerneinheit 15 Minuten oder weniger
- etc.
Instruktionsdesign
- klare Navigation innerhalb des Moduls
- effektives Layout
- verschiedene Interaktionselemente werden eingesetzt (z.B. mouse over, drag & drop, etc.)
- etc.

Die E-Learning-Scorecard der Universität Nebraska

Die Autoren machen auch Vorschläge zum Vorgehen bei der Bewertung einer Einheit, die mit diesem Instrument überprüft bzw. evaluiert wird. Ergänzend dazu gibt es auch noch eine Infografik mit Hinweisen, wie und von wem die Scorecard eingesetzt werden sollte.

Wie das Instrument entwickelt und wie die Qualitätskriterien begründet oder abgeleitet wurden, dazu finden sich in dem kurzen Dokument keine Hinweise.

Fazit: ein einfach gehaltenes Instrument mit insgesamt 16 Bewertungskriterien für Selbstlerneinheiten.

University of Nebraska Medical Center. (2020). Nebraska E-Learning Scorecard (NEscore) (T. Webster, A. Fial, P. Moore, S. Rajaram, R. Shope, & H.D Davies, Eds.).

Personalisiertes und adaptives Lernen auf Basis einer Wissenslandkarte – realizeIT

14. November 2021 by Christoph Meier Leave a Comment

Der Anbieter Realizeit bietet eine Lernplattform zur Unterstützung von personalisiertem und adaptivem Lernen mit interessanten Dashboard-Funktionalitäten für verschiedene Rollen. Für mich scheint dabei ein Verständnis von Bildungsmanagement durch, das stark auf “Beobachten und Steuern / Kontrollieren” ausgerichtet ist.

Vor dem Hintergrund unserer Aktivitäten im Bereich personalisierte Kompetenzentwicklung sowie unserer Weiterbildungsangebote zum Thema “adaptive Lernumgebungen” habe ich mir kürzlich eine Produktdemonstration des u.a. von Brandon Hall ausgezeichneten Plattformanbieters Realizeit angeschaut. Die Plattform wird als “intelligent” beworben und ein zentrales Konzept, auf der die Plattform basiert, ist das einer Wissenslandkarte. Entsprechend lautete dann auch der Titel des Webinars bzw. der Produktdemonstration: A GPS for Learning that Drives Performance.

Die ‘knowledge maps’ bzw. ‘learning maps’, die ein zentrales Konzept der Plattform-Architektur ausmachen, haben mich an die Theorie des Wissensraums bzw. ‘knowledge space’ erinnert, die vor ca. 40 Jahren im Kontext der Mathematik-Didaktik von Falmange und Doignon entwickelt wurde und die ja auch anderen adaptiven Lernplattformen zugrunde liegt (z.B. ALEKS). Ich bin aber nicht sicher, inwiefern auf Seiten von Realizeit tatsächlich in einem engeren Sinne und nicht nur metaphorisch an diese Theorie angeknüpft wird…

Was ich an der Produktpräsentation interessant fand, war die Fokussierung – auch des Produkts – auf drei für das Management von Lernen bzw. von betrieblicher Bildung zentralen Rollen:

Lernende
Performance Manager
Führungskräfte

Die folgende Abbildung zeigt eine Zusammenstellung von Visualisierungen aus dem Webinar bzw. der Produktpräsentation.

3 Rollen und 3 Dashboards zur Unterstützung von personalisiertem Lernen bzw. des Managements von Lernen (Bildquellen: Realizeit)

Links ist die Rolle der Lernenden repräsentiert und eine Sicht auf das Lernenden-Dashboard. Das Dashboard zeigt u.a. die für eine bestimmte Person relevante Wissenslandkarte mit Informationen zum aktuellen Stand des verfügbaren bzw. nachgewiesenen Wissens.
In der Mitte die Rolle ‘Performance Manager’ und ein auf diese Rolle ausgerichtetes Dashboard. Dieses Dashboard bietet verschiedene Sichten. Beispielsweise eine aggregierte Darstellung der Wissenslandkarten von Personen, die dem eigenen Team oder Verantwortungsbereich zugewiesen sind (“Knowledge Map”) sowie eine verdichtete und in der Mitte unten wiedergegebene Darstellung zu Problembereichen und Handlungserfordernissen.
Rechts ist die Rolle von Führungskräften repräsentiert und ein auf diese Rolle ausgerichtetes Dashboard. Dieses Dashboard bietet u.a. eine hoch aggregierte sicht auf den Qualifizierungsstand für bestimmte Organisationsbereiche bzw. Beschäftigten-Rollen.

Auch wenn von den Vertretern von Realizeit selbstreguliertes Lernen als Zielbild angesprochen wurde, so hatte ich doch den Eindruck, dass der Lernplattform bzw. den Dashboards in wichtigen Teilen ein Verständnis von Bildungsmanagement als “Beobachten und Steuern / Kontrollieren” zugrunde liegt. Das braucht es sicherlich auch. Aber ich bin nicht sicher, wie gut sich das für die Beschäftigten anfühlt, wenn dies so prominent in einer Plattform verankert ist. Hier sind vermutlich einige kommunkative Arbeit und ein klares Leitbild zu lernförderlicher Führung erforderlich, um das für alle Beteilgten akzeptabel auszugestalten.

A GPS for Learning that Drives Performance, Webinar, October 27th, 2021, Ty Roberts, Danny Lynch, RealizeIT

Mehr zu den Themen Learning Analytics, Personalisierung und adaptive Lernumgebungen in unseren Weiterbildungsmodulen “Datenbasiertes Bildungsmanagement und Analytics” sowie “Adaptive Lernumgebungen”.

Strategische Weiterentwicklung von Bildungsanbietern – Konferenz HBB Luzern

14. November 2021 by Christoph Meier 1 Comment

Bildungsdienstleister müssen sich an die veränderten Rahmenbedingungen für Bildungsarbeit anpassen bzw. sich neu ausrichten und positionieren. Dafür ist es hilfreich, die vier zentralen Aspekte des eigenen Geschäftsmodells (Wer? Was? Wie? Ertrag?) auf den Prüfstand zu stellen und ggf. Anpassungen vorzunehmen.

Mit der fortdauernden Unsicherheit bezüglich der Rahmenbedingungen für Bildungsarbeit müssen sich Bildungsorganisationen fragen, wie sie sich für eine VUCA-Welt aufstellen wollen. Das gilt auch für die Einrichtungen und Anbieter im Bereich der höheren Berufsbildung (höhere Fachschulen, Angebote zu eidgenössischen Fachausweisen und eidgenössischen Diplomen). Anlass also, die bisherigen Erfahrungen aus dem Fernunterricht zu bündeln sowie auch das eigene Geschäftsmodell auf den Prüfstand zu stellen.

Dies waren die Ziele, die im Rahmen einer Konferenz der Einrichtungen der höheren Berufsbildung im Kanton Luzern Ende Oktober verfolgt wurden. Das Programm der Veranstaltung wurde von der zuständigen Leiterin Höhere Berufsbildung beim Kanton in Zusammenarbeit mit Vertretern der Interessengemeinschaft Höhere Berufsbildung IG HBB Zentralschweiz entwickelt. Ich war eingeladen, einen Impuls zu Aspekten der strategischen Weiterentwicklung von Bildungsanbietern beizusteuern.

Die unterschiedlichen Rahmenbedingungen beim Start in den COVID-bedingten Fernunterricht, wichtige Lernerfahrungen und darauf bezogene Aktivitäten der IG HBB werden in diesem Kurzbericht zur Veranstaltung angesprochen.

In meinem Beitrag habe ich dafür plädiert, dass Bildungsanbieter – auch im Bereich der höheren Berufsbildung – ihre Grundkonfiguration bzw. ihr Geschäftsmodell auf den Prüfstand stellen. Es gilt zu klären, inwiefern die aktuelle Konfiguration mit den vier Elementen:

Wen bedienen wir? (Zielgruppen)
Welche Leistungen bieten wir an? (Leistungsportfolio)
Wie erbringen wir unsere Leistungen? (Rollen, Prozesse, Infrastrukturen)
Wie finanzieren wir uns? (Ertragsmodell)

auch für das “neue Normal” tragfähig ist.

Hier ein Auszug aus meinem Impuls, den ich in die Veranstaltung eingebracht habe:

“Höhere Berufsbildung: Erfahrungen und Learnings aus dem Fernunterricht” – Nachbericht zur Konferenz HBB Luzern von Carla Gasser, Leiterin Höhere Berufsbildung.

Studierenden-Dashboards zur Unterstützung von selbstreguliertem Lernen

14. November 2021 by Christoph Meier Leave a Comment

Ein Team der University of Michigan, USA, (Jennifer Love, Sean DeMonner and Stephanie Teasley) hat in EDUCAUSE review einen kurzen Bericht zur Praxis der Arbeit mit Studierenden-Dashboards an der University of Michigan (USA) publiziert.

Wofür Studierenden-Dashboards?

Warum sind Studierenden-Dashboards überhaupt ein Thema? Nun, Studierende interagieren im Rahmen ihres Studiums zunehmend mit digitalen Plattformen und Werkzeugen und die COVID-Pandemie hat diese Entwicklung beschleunigt. Wenn Studierende ihre Lernaktivitäten zunehmend selbst planen und steuern (was ja durch die digitalen Plattformen erleichtert wird), dann werden die Fähigkeiten, sich selbst zu motivieren und die eigenen Lernaktivitäten selbstkritisch zu reflektieren, wichtiger für den Studienerfolg. Studierenden-Dashboards sollen dazu beitragen, für die Studierenden relevante Informationen bereitszustellen, um diese so mit Blick auf Erfordernisse der Planung, Steuerung und Selbstmotivation zu stärken.

Design Prinzipien

Im Rahmen der Arbeit an der Entwicklung der Studierenden-Dashboards hat sich das Entwicklungteam an der University of Michigan von den folgenden Prinzipien leiten lassen:

Das selbstregulierte Lernen soll unterstützt werden
Studierende können kontrollieren, was sie auf ihrem Dashboard sehen
Vergleiche zwischen Studierenden sollen ermöglicht werden
Die Privatsphäre muss gewahrt bleiben
Einfache und einheitliche Visualisierungen
Integration mit Lernplattformen (u.a. Canvas)

Auf der Basis dieser Prinzipien wurde die MyLA-Umgebung (My Learning Analytics) als open-source Software entwickelt.

3 für Studierende zentrale Sichten

Im Verlauf der Klärungen und Design-Iterationen hat das Entwicklungsteam an der University of Michigan drei für Studierende zentrale Informationsbereiche in der Form von Dashboards entwickelt:

Zugriff auf Ressourcen
Aufträge & Einreichungen
Notenverteilung

Über das Dashboard zur Ressourcennutzung können die Studieren unter anderem sehen, welche Ressourcen andere Kursteilnehmende aufgerufen haben, sie selbst aber (noch) nicht – zum Beispiel, weil sie diese übersehen oder als nicht wichtig eingeschätzt hatten. Durch hinterlegte Links auf die Ressourcen können diese direkt aus dem Dashboard heraus aufrufen. Studierende können die angezeigten Informationen durch eigene Einstellungen anpassen. Dies gilt beispielsweise für den Datumsbereich (z.B. die letzten beiden Wochen vor der Zwischenprüfung in der Semestermitte) oder auch für Studieren-Merkmale (z.B. Welche Ressourcen sind von sehr erfolgreichen Studierenden aufgerufen / bearbeitet worden?).

This was super helpful when it came to exam times. I could see how my classmates were studying and what resources they were using, and that helped me try to figure out my own game plan.
Anonymes Studierenden-Feedback zu diesem Aspekt des Dashboards
Quelle: Love et al. 2021

3 Dashboards für Studierende der University of Michigan: Zugriff auf Ressourcen (oben links), Aufträge & Einreichungen (rechts), Notenverteilung (unten). Bildquelle: University of Michigan / EDUCAUSE review

In der Übersicht zu Aufträgen und Einreichungen können die Studierenden u.a. sehen, wie welche ihrer Einreichungen bewertet wurde und wie viel welche Einreichung zu ihrem aktuellen Punktestand (bzw. zum Bestehen des Kurses) beigetragen hat oder noch beitragen kann. Studierende können u.a. ein Notenziel für einen Kurs eintragen und sehen dann, wie viele Punkte aus welchen Aufträgen sie dafür benötigen.

Das von den Studierenden am intensivsten genutzte Dashboard betrifft die Notenverteilung. Dieses Dashboard zeigt die Verteilung der Noten, Mittelwerte und die eigene Note. Insbesondere bei diesem Dashboard haben die Entwickler darauf geachtet, dass einzelne Studierende und ihre Noten nicht einander zugeordnet werden können.

Erfahrungen aus der Nutzung

Die MyLA-Dashboards werden seit Herbst 2018 an der University of Michigan genutzt – bislang auf freiwilliger Basis und zum Zeitpunkt der Berichtserstellung bei etwas über 60 Kursen. Das Autorenteam schreibt:

Overall, student response to MyLA has been positive in terms of finding it useful without being difficult to use or significantly increasing student anxiety:
Two-thirds (66%) of students reported changes in (1) how they studied, (2) their confidence that they understood the course material, and (3) the way they planned their course activity.
(…)
Almost all student users (92%) said they would like the dashboard to be available in all of their courses.
Quelle: Love et al. 2021

Jennifer Love, Sean DeMonner and Stephanie Teasley (2021): Show Students Their Data: Using Dashboards to Support Self-Regulated Learning. EDUCAUSE review, 20. Juli 2021.

Mehr zum Thema Dashboards und datenbasierte Steuerung von Bildungsarbeit in unserem Modul “Datenbasiertes Bildungsmanagement & Analytics”.

Vom Fokus auf Einzelpersonen zur Arbeit mit Gruppen und an Wertorientierungen: Targeted Learning

4. November 2021 by Christoph Meier Leave a Comment

Wenn Bildungs- und Entwicklungsinitiativen nicht die erwarteten Wirkungen zeigen, kann das daran liegen, dass die Problemanalyse verkürzt war und tiefer liegende soziale Wirkzusammenhänge ausgeblendet wurden. Das Konzept “targeted learning” bietet hierzu einen Lösungsvorschlag.

Nächste Woche beginnt die Vertiefungsphase zu unserem Weiterbildungsmodul “Wertorientierung – Anspruchsgruppen, ROI und ROE”. Dazu passt ein kurzer Artikel aus dem MIT Sloan Management Review, über den ich gerade gestolpert bin.

In diesem kurzen Beitrag erläutern James Fulton (CLO bei Goldman Sachs) und Todd Warner (ehemals VP Learning bei BHP) ihr Konzept für wirksame Bildungsarbeit durch “targeted learning”:

Most corporate learning functions focus primarily on building individual knowledge and skills. Targeted learning requires a shift in focus toward addressing systemic issues and building lasting change in organizational norms.
(…)
While traditional approaches to learning focus on individual aptitude and skill, targeted learning focuses on the ways individuals work together — in other words, on disrupting and rewiring social norms. It is a process that improves the way people collaborate in the course of day-to-day execution.
Fulton / Warner (2021): Executing the CEO’s Agenda Through Targeted Learning. MIT Sloan Management Review

Was verbirgt sich hinter diesem Konzept? Fulton und Warner stellen folgende Punkte heraus:

Erarbeiten einer ganzheitlichen Problemanalyse, die nicht so stark vereinfacht, dass wichtige Wirkungszusammenhänge aus dem Blick geraten.
Fokussieren der Entwicklungsinitiativen / Bildungsmassnahmen auf Aspekte dieser Problemanalyse, die in besonderer Weise auf die übergeordneten Zielsetzung der Organisation einzahlen. Fulton und Warner stellen diesbezüglich Aspekte wie Kultur und Werthaltungen heraus, die die Zusammenarbeit von Beschäftigten und Teams beeinflussen. Schliesslich, so argumentieren sie, sind Unternehmen und Organisationen soziale Gebilde.
Wirkungsmessung mit Fokus auf ‘leading indicators’, die den ‘business impact’ adressieren und auf übergeordnete Zielsetzungen ausgerichtet sind.
Ausrichtung der Bildungsarbeit auf Aspekte wie Kultur und Werthaltungen, die den übergeordneten Zielsetzungen der Organisation entgegenstehen oder aber diese befördern.

In ihrem Beitrag führen Fulton und Warner folgendes illustrierendes Beispiel an:

Im Zusammenhang mit Regelverletzungen in einer Bank wurde eine Trainings-Initiative aufgesetzt, die das Wissen um Vorgaben und Regeln bei den einzelnen Mitarbeitenden adressierte. Trotz aufwändiger Kampagne verbesserte sich das Risikoprofil der Bank nicht. Eine nachhaltige Verbesserung wurde erst erreicht, als der soziale Kontext, in den Risikoverhalten eingebettet ist, adressiert wurde. In jedem Quartal wurde ein Monat als “Team Risk Month” definiert und in diesem Monat wurden, unterstützt durch die jeweiligen Teamleitungen, Gruppendialoge zu Risikoverhalten gefördert. Diese Gruppendialoge wurden zum einen durch Elemente wie kontroverse Aussagen, Videos oder kurze Fallschilderungen unterstützt und angeleitet. Zum anderen wurde von den Teams erwartet, dass sie eigene Lösungen und Massnahmenpläne im Hinblick auf Risikoverhalten entwickelten.

James Fulton & Todd M. Warner (2021): Executing the CEO’s Agenda Through Targeted Learning. MIT Sloan Management Review, 15.03.2021