Nehmen wir einmal an, der Anti-Held Walter White und sein Kompagnon, Jesse Pinkman, hätten ein ganz normales Pharma- oder Medizinunternehmen geführt. Dann würden sie, wie alle Unternehmen dieser Hochrisikobranche den Regeln der U.S. Food and Drug Administration (FDA, zu Deutsch: US-Behörde für Lebens- und Arzneimittel) unterliegen.

Die FDA untersteht als staatliche Behörde dem US-amerikanischen Gesundheitsministerium und legt solchen Unternehmen, die Nahrungserzeugnisse, Medikamente und Medizinprodukte im Allgemeinen herstellen, strenge Regeln auf. Daran gebunden sind sämtliche Firmen, die ihre Produkte und Erzeugnisse in den USA anbieten. Neben der FDA erlässt zudem die Europäische Arzneimittelagentur EMA durch die EU solche Regularien. Darunter fallen auch die Richtlinien für gute Arbeitspraxis (eng: Good Practise, GxP).

Sagen wir, Walter und Jesse hätten nun das legale Unternehmen „Heisenberg-Company“ gegründet. Um sicherzustellen, dass ihr Stoff, Pardon, die Medizin, auch rein bleibt und unter den höchsten hygienischen Standards steril hergestellt wird, produzieren sie, statt in einem Wohnwagen, in einem Reinraum.

In diesen Raum gelangt man allerdings nur durch eine elektronische Schleuse, die mit einem Kartenleser gesichert ist. Zutritt haben nur Leute, die innerhalb der letzten 12 Monate die Schulung „Verhalten in sterilen Räumen“ bestanden haben – Jesse hätte also statt der direkten Einarbeitung durch Walter richtige Schulungen absolvieren müssen.

Mit 21 CFR part 11 formuliert die FDA ihre Anforderungen an Pharma- oder Medizinproduktehersteller in Bezug auf sämtliche elektronische Aufzeichnungen, die in irgendeiner Form digital erzeugt, verändert, gespeichert, übertragen oder auf die zugegriffen werden soll. Hierbei kann es sich um Texte, Bilder, Videos oder Audiodateien handeln [vgl. Johner Institut].

Es tritt die sogenannte Validierungspflicht ein, die besagt, dass detaillierte Nachweise über die Anforderungsentsprechung eines technischen Prozesses dokumentiert werden müssen. Einfach gesagt geht es darum, die Qualität eines Produktes zu sichern, um schwerwiegende Fehler zu vermeiden. Denn niemand will schließlich Medikamente produzieren oder einnehmen, die unwirksam oder sogar schädlich sind.

Sämtliche Daten müssen valide verfügbar, nachvollziehbar und exportierbar sein und automatisch geloggt werden. Über Prüfpfade werden sämtliche Änderungen, geplante Kurse und Registrierungen aufgezeichnet. Zudem müssen definierte Rechte und Rollen klar ersichtlich sein. Es muss jederzeit nachvollzogen werden können, was wann von wem und in welcher Form geändert wurde.

Die Ausführung bestimmter kritischer Handlungen kann von elektronischen Signaturen abhängig gemacht werden. Das bedeutet, dass Änderungen nur von autorisierten Personen durchgeführt werden dürfen, die dies mit User-ID und Kennwort bestätigen müssen. Dies kann bspw. die Freigabe von Tests oder die Registrierung von Lerninhalten betreffen.

Sämtliche Lerninhalte, seien es Kurse, Kursvorlagen, Lernpfadtypen, Testfragen, Tests, Zertifikate, Kostenstellen oder Kostenarten unterliegen einer Versionierung. Nach jeder Bearbeitung der Objekteigenschaften wird die jeweils letzte Fassung des Objekts als nummerierte Version im System abgelegt und nach Wunsch veröffentlicht. So können alte Versionen nicht verloren gehen, da Änderungen unter Umständen mehrere Jahre aufbewahrt und dokumentiert werden müssen.

[vgl. § 20, Arznei- und Wirkstoffverordnung]

Wir haben kein Geld, wer soll sich darum kümmern und was bringt das überhaupt? Das sind einige der häufigsten Einwände und Bedenken, die gerne angeführt werden, wenn es um die Einführung eines Learning Management Systems (LMS) geht. Hierbei übersehen die Verantwortlichen jedoch, dass sich eine solche Anschaffung schon nach kurzer Zeit selbst trägt – insofern sie konsequent und sinnvoll um- und eingesetzt wird.

Dass dies kein leeres Marketing-Versprechen ist, lässt sich anhand eines Business Case ausrechen. Hierbei wird ein Szenario durchgespielt, indem eine Investition unter strategischen, betriebswirtschaftlichen und prozessualen Aspekten beleuchtet wird. Wir haben mit Sales Managerin Svenja Kreten gesprochen, die schon häufig Business Cases erstellt hat.

Ein Business Case untersucht die Wirtschaftlichkeit einer Investition. Das Vorhaben wird also einer Kalkulation unterzogen, die dann die relevanten Kennzahlen liefert.

Grundsätzlich kann ein Business Case in verschiedensten Bereichen Anwendung finden und ist immer dann sinnvoll, wenn es um längerfristige und kostenintensive Anschaffungen geht. Daher lohnt sich die Berechnung bei der Einführung eines Learning Management Systems definitiv.

Hier werden die genauen Zahlen, die das Unternehmen, etwa für die Weiterbildungen der Mitarbeiter*innen ausgibt, klar definiert. Untersucht werden beispielsweise die Aufwände, die bei der manuellen Verwaltung der Mitarbeiterschulungen entstehen.

Hierbei entstehen sowohl personelle Aufwände (personelle Ressourcen) als auch materielle Aufwände (z.B. für Kopien, Namensschilder etc.) Ebenso werden aber auch Parameter betrachtet, die einen direkten oder indirekten Einfluss auf die Steigerung des Umsatzes haben.

Ein Business Case empfiehlt sich, um die Investition in ein LMS besser abschätzen zu können. Dadurch können die Kosten, der Nutzen, die Risiken und der Zeiteinsatz besser dargestellt werden. So wird auch transparent und ersichtlich, ab wann sich das LMS im Unternehmen amortisiert hat.

Aussagen wie „zu teuer, lohnt sich nicht“ können anhand von Zahlen und Fakten widerlegt werden, da funktionale Nutzenelemente wie Zeitersparnis, Lernerfolg, Verwaltungskosten und Realisierung von Umsatzpotenzialen genau aufgeschlüsselt werden.

Betrachtet werden die Kosten der Lernplattform, die gegenüber den herkömmlichen Personalschulungen eingespart werden können. Kostenseite und Umsatzpotenziale werden gleichermaßen betrachtet. Dafür werden zunächst sämtliche Ausgaben in Hinblick auf Fort- und Weiterbildung aufgelistet.

Im zweiten Schritt werden umsatzrelevante Faktoren evaluiert. Ebenso können, ausgehend von diesen Cases, untergeordnet weitere Berechnungen erfolgen und sich nur auf bestimmten Abteilungen eines Unternehmens beziehen. Themen wie das Onboarding neuer Mitarbeiter*innen beispielsweise können gesondert betrachtet werden.

Bei der Kalkulation eines LMS Business Cases wird der gesamte Prozess der Fort- und Weiterbildung betrachtet. Entlang dieses Prozesses werden die Parameter herausgefiltert, auf die ein LMS Einfluss nehmen kann.

Hierzu zählen triviale Dinge, wie die Einsparung von Reisekosten, bei der Verlagerung von Präsenzschulungen in den virtuellen Raum, aber auch komplexere Parameter wie eine Verringerung der Fehlerquote in der Produktion durch effizientere Schulungen oder Umsatzsteigerungen durch eine Verkürzung des Time-to-Market-Zyklus. Anschließend werden diese quantifiziert.

Spontane Gähnanfälle, genervtes Augenrollen und plötzlich dringende Termine sind wohl die häufigsten Nebenwirkungen auf die Ankündigung eines neuen Compliance Trainings. Dabei ist es bei wichtigen Schulungen, wie Datenschutz oder Betrugsprävention essenziell, dass Mitarbeiter*innen die gelernten Inhalte dauerhaft verinnerlichen. Dazu ist eine gute Learning Experience unerlässlich. Wir verraten, wie das gelingen kann.

Eine Möglichkeit wie dies gelingen kann, hat der Automobilriese Audi gezeigt und sich auf ein mutiges Konzept eingelassen: Mittels eines web-based Training im Stil von „Sin City“ werden sämtliche Mitarbeiter*innen zum Thema Betrugsprävention (Betrug, eng.: Fraud) geschult. Schon zu Beginn wird klar, dass dieses Training anders ist. Denn um das Training zu beginnen, muss der Teilnehmende nicht etwa „Training jetzt starten“ anklicken, sondern es erscheint der Text: „Willkommen in Fraud City. Die Stadt „frisst“ ihre Bewohner mit Haut und Haar. Hoffen wir, dass du der Stadt gewachsen bist. Betreten auf eigene Gefahr“.

Im Verlauf des Trainings begleitet der Teilnehmende Dectevice Fraudless, der Betrugsfälle untersucht. Gleichzeitig wird spielerisch erlernt anhand welcher Kriterien man Betrugsfälle erkennen kann. Darüber hinaus findet eine Sensibilisierung für auffällige Verhaltensmuster statt.

Wem solche individuellen Trainings zu aufwendig sind, der hat die Möglichkeit aus zahlreichen vorgefertigten Lerninhalten zu wählen, sogenannten Off-The Shelf Contents (OTS Training). Diese können insbesondere dann geeignet sein, wenn es sich um Inhalte oder Zertifizierungen handelt, die aufgrund von regelmäßigen Updates, Gesetzesänderungen oder neuen Richtlinien, angepasst werden müssen.

Etwa für Produktschulungen, wie beispielsweise in der Versicherungs-, Banken-, aber auch der Pharma- oder Medizinbranche eignen sich solche Trainings „von der Stange“ ideal. Achten sollte man allerdings darauf, dass Anbieter über die entsprechenden Zertifikate und Akkreditierungen verfügen und garantieren können, dass Lerninhalte automatisch aktualisiert werden.

Doch egal ob nun Individual- oder Standard Content; mit dem Training allein ist es nicht getan, solange keine Nachvollziehbarkeit gewährleistet ist. Am besten funktioniert das in einem entsprechenden LMS, welches es Admins ermöglicht, Trainings zielgruppenspezifisch zuzuweisen. Hierbei sollten auch Endpunkte gesetzt werden und ein Eskalationsmanagement eingerichtet werden können.

Gehört etwa Versicherungsexpertin Frau Müller zu der Gruppe von Mitarbeiter*innen, die eine bestimmte Zahl an IDD-Points erfüllen muss, kann der Administrator entsprechende Kurse im System so anlegen, dass sie automatisch daran erinnert wird. Hat sie das Tranig bis zu einem bestimmten Datum nicht abgelegt, erhält sie wiederholte Erinnerungen per E-Mail und ab einem bestimmten Zeitpunkt kann auch der direkte Vorgesetzte informiert werden.

Learning Analytics bezeichnet einen, eigentlich aus der klassischen IT stammenden Begriff, der beschreibt, dass Daten über Lernen und Lernende analysiert werden, um auf Grundlage dieser Daten Entscheidungen ableiten zu können.

Klassischerweise werden Learning Analytics Methoden überall dort angewendet, wo Lerndaten anfallen. Es gibt hierzu verschiedenen Tools zur Auswertung, aber im betrieblichen Kontext geschieht dies meist direkt im Learning Management System (LMS).

Ein typisches Beispiel sind Informationen darüber, wie viele TeilnehmerInnen einen Kurs gebucht haben, wie viele Stunden E-Learning insgesamt in einem Monat gebucht wurden oder wie viele Zertifikate ausgestellt wurden. Das sind jedoch relativ rudimentäre Informationen, die ohne weitere Bezugspunkte wenig aussagekräftig sind.

Interessant wird es, wenn mittels Learning Analytics bestimmte Daten in Relation zu anderen gesetzt und in Hinblick auf den Business Outcome betrachtet werden. Ein Beispiel: In einer bestimmten Region lässt sich ein stärkerer Zuwachs an gebuchten Schulungen und Kursabschlüssen verzeichnen. Der Umsatz stagniert jedoch, wohingegen in einer vergleichbaren Region der Umsatz nach derselben Anzahl an Trainingsstunden stark anwächst. Um aus diesen Zahlen fundierte Schlussfolgerungen ziehen zu können, muss die Analyse tiefer gehen.

Es müssen die richtigen Fragen gestellt werden, wie etwa: Wie haben die Teilnehmenden die Kurse bewertet? Haben die gebuchten Kurse zum Niveau gepasst oder fühlten sie die Lerner über- oder unterfordert? Wie hoch war die Abbrecherquote? Entsprach der Kursinhalt überhaupt dem, was die MitarbeiterInnen in dieser Region benötigen?

Lässt sich anhand dieser Antworten feststellen, dass eine Diskrepanz zwischen Kursinhalt und Erwartung lag, kann nachgebessert werden. In Kombination mit Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI), können an dieser Stelle auch Handlungsempfehlungen abgeleitet werden.

Migrationsprojekte werden meist dreistufig betrachtet. In Stufe eins, wenn lediglich Nutzerdaten mit Lernhistorie übertragen werden müssen, kann der Prozess innerhalb einer Woche abgeschlossen sein. Für solche Fälle gibt es Standardsets mit Importskripten, die eine rasche Migration ermöglichen.

Je komplexer ein System, desto länger dauert jedoch die Migration und pauschale Aussagen sind hier schwierig zu treffen. Grundsätzlich kann ein Zeitraum von drei Monaten für die Überführung der Daten bis zum Testing realistisch sein.

Zudem spielen für Projektdauer weitere Punkte eine Rolle, deren Aufwand häufig nicht im Vorfeld abzuschätzen ist. Diese sind unter anderem:

• Datenkomplexität
• die Menge der zu erwarteten Daten und deren Zustand (Bereinigung erforderlich oder nicht?)
• die Abhängigkeit von nicht entwickelten/konfigurierten Funktionen
• Entwicklungsressourcen für Skripte
• uvm.

Hannas Onboarding ist nach sechs Monaten komplett abgeschlossen, sie fühlt sich angekommen und gut aufgehoben. Dann stellt ihre Führungskraft ihr einen Termin ein, zusammen mit der Abteilungsleiterin. Mit einem etwas mulmigen Gefühl geht sie dorthin und fragt sich, ob ihre Einschätzung zu ihrer Leistung doch falsch war.

Im Gespräch erfährt sie stattdessen, dass in einer anderen Abteilung ein Mitarbeiter überraschend gekündigt hat. Der Skill-Abgleich der Stelle hat ergeben, dass Hanna bereits 80% der Anforderungen an diese Position erfüllt. Sie muss zwar noch im Bereich Mitarbeiterführung geschult werden, aber die Vorgesetzten sind sich einig, dass sie das rasch meistern wird. Hanna nimmt an und ist somit nach nur einem halben Jahr befördert worden.

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