Das gesamte Webinar auf Englisch mit Nick Petch zum Thema Informal Learning finden Sie hier.

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Ein typisches Beispiel sind automatisierte Empfehlungen nach Amazon-Vorbild: „Dir gefällt A, dann schau dir B an“. Nach genau demselben Prinzip arbeiten Empfehlungsmechanismen, sogenannte „recommendation engines“ in Learning Management Systemen.

Der Lerner wählt den Kurs, den er belegen möchte und erhält basierend darauf weitere Empfehlungen. Diese können auch mit seinem Lerner-Profil, also seiner Position, angestrebten Entwicklung, bereits absolvierten Kursen usw. verknüpft werden.

Je mehr Daten der zu Grunde liegende Algorithmus hat, desto besser werden seine Empfehlungen. Dies ist eine klassische Anwendung des Machine Learnings.

Damit das System das vorhandene Wissen, wie die Erkennung des Lerntyps auch zu passenden Empfehlungen nutzen kann, müssten sämtliche Lerninhalte in verschiedenen Versionen, sprich als Text, Graphik, Video, Game oder Audio-Format verfügbar sein.

Diese einzelnen Inhalte zu erstellen, ist allerdings mit enormen Zeit- und Kostenaufwänden verbunden und wird daher in der Praxis bisher selten genutzt. Vor allem in Hinblick auf die Themen Effizienzsteigerung beim Lernen und des Lernens im Bedarfsmoments werden diese Themen jedoch künftig noch eine große Rolle spielen.

Hanna ist aufgeregt. Sie hat eben den Vertrag für ihre neue Stelle unterzeichnet. Sie wechselt von einer großen Bank, bei der sie einige Jahre im Bereich der Vermögensberatung gearbeitet und dabei jede Menge Weiterbildungen absolviert hat. Meist waren dies klassische Präsenztrainings, aber auch einige, zumeist gähnend langweilige, online-Schulungen.

Sie befürchtet, dass sie bei ihrem neuen Job in einem Unternehmen, in dem sie ähnliche Aufgaben übernehmen wird, dieselben öden Inhalte noch einmal über sich ergehen lassen muss. So war es nämlich bei ihrem letzten Jobwechsel auch. Schon beim Gedanken an ein erneutes 0-8-15 Erste-Hilfe Trainings seufzt sie innerlich. Hanna ist seit Jahren zertifizierte Erst- und Brandschutzhelferin.

Genau zwei Wochen vor ihrem ersten Tag flattert Hanna eine freundliche E-Mail ins Postfach, mit der Aufforderung, dem firmeneigenen Learning Management System ihres neuen Arbeitgebers beizutreten. Sie weiß nicht so recht was sie davon halten soll, soll sie etwa jetzt schon arbeiten?!

Die Neugier siegt und siehe da: Statt Arbeitsaufträge zu erhalten, begrüßt sie ein Chatbot, der an eine Mischung aus Wall-E und R2D2 erinnert. Der Assistent stellt sich mit dem originellen Namen „Robby“ vor und führt Hanna virtuell durch ihr neues Büro, stellt ihr die anderen Teammitglieder mit Bild vor und zeigt ihr, wo sie sitzen wird. Er verrät ihr auch ihre künftige E-Mail-Adresse und welche (mobilen) Geräte an ihrem ersten Tag an ihrem Platz auf sie warten werden.

Dann erkundigt er sich, wie sie ins Büro kommen möchte, ob sie öffentliche Verkehrsmittel, das Auto oder beides nutzen möchte. Sie wählt „beides“ und erhält prompt eine Übersicht über sämtliche Anbindungen und Parkmöglichkeiten. Außerdem zeigt Robby ihr, wer an ihrem ersten Tag am Empfang sitzen wird und ihr die Zugangskarte geben wird.

Weiter erklärt der kleine Chatbot, welche Kommunikationstools im Unternehmen angewendet werden und mit welchen weiteren Tools Hanna künftig arbeiten wird. Sie hat nun die Möglichkeit, sich diese Tools schon vorab anzuschauen, erhält aber die Information, dass sie zu allen Tools innerhalb der ersten Woche eine persönliche Einarbeitung von ihrer Führungskraft erhalten wird.

Robby beendet seine Tour mit den Worten: „Wir freuen uns, dich bald bei uns begrüßen zu dürfen, wenn du noch Fragen hast, chatte mich einfach an und ich helfe dir gerne weiter!“

Der Tag der Wahrheit ist gekommen: Der erste Tag beginnt und Hanna ist erst mal baff. Zusammen mit anderen neuen KollegInnen soll sie, mit Smartphone bewaffnet, eine Art digitale Schnitzeljagd durch die Firma absolvieren. An bestimmten Büros bekommt sie eine Benachrichtigung wie: „Begrüße Peter! Peter ist für deine Dienstreisen und Finanzen zuständig“, heißt es da beispielsweise.

An ihrem neuen Arbeitsplatz, neben Kollegen, die sie dank Robby schon vorab getroffen hat, wird sie gebeten sich ins Learning Management System einzuloggen und einen Test zu absolvieren. Doch statt eines typischen langweiligen Multiple Choice Tests, wird sie erneut von Robby begrüßt, der sie durch die verschiedenen Abteilungen und Prozesse führt und zu einem interaktiven Quiz einlädt. Selbst die Schulungen zu Datenschutz, Cybersecurity oder Erste Hilfe gestalten sich überraschend angenehm. Als sie ihre Qualifikationen als Erst- und Brandschutzhelferin angibt, wird sie gebeten, ihr Zertifikat hochzuladen und darf alle folgenden Fragen in diesem Bereich überspringen. Robby fragt sie auch direkt, ob er sie als Ersthelferin ins System aufnehmen darf. Hanna bejaht.

Auch bei den weiteren Fragen passt sich das System ihrem Wissenstand an und geht darauf ein. Das Programm merkt, in welchen Bereichen Hanna bereits fundierte Kenntnisse hat und stellt entweder schwierigere Fragen oder überspringt einzelne Abschnitte. Am Ende des Trainings verabschiedet sich Robby mit den Worten: „Danke für deine Unterstützung, du bist ja schon ein echter Profi! Ich werde deinen Onboarding-Plan und deine Schulungen dementsprechend anpassen.“

Tatsächlich lernt Hanna in den folgenden Trainings ausschließlich neue Inhalte, muss sich selbst einschätzen und erhält ein maßgeschneidertes Konzept, das auf ihre persönlichen Entwicklungsziele abgestimmt ist. Wann sie lernt, bleibt ihr hierbei komplett selbst überlassen, lediglich bis wann sie alle Trainings beendet haben soll, wird von ihrem Vorgesetzten vorgegeben.

Auch die Art und Weise des Lernens ist auf ihre persönlichen Bedürfnisse abgestimmt. Sämtliche Trainingsinhalte gibt es in verschiedenen Formaten und Hanna kann sich aussuchen, wie sie am liebsten lernen möchte. Hierzu muss sie keine weiteren extra- Tests absolvieren, sondern anhand der Trainings, die sie sowieso schon absolviert hat, hat der Algorithmus verstanden, welche Methoden für sie am geeignetsten sind und schlägt ihr entsprechende Trainings vor. Gefallen ihr diese nicht, kann sie aber jederzeit zu anderen Formaten wechseln.

Nach einigen Wochen stößt Hanna während ihrer Arbeit spontan auf eine Frage. Diese gibt sie im Intranet ein und wird sofort auf ein entsprechendes Training verwiesen. Neben dem konkreten Trainingsangebot werden ihr jedoch auch weitere KollegInnen angezeigt, die sie zu diesem Thema anschreiben könnte. Bei Fragen zu Hannas Spezialgebieten wird wiederum sie direkt als Expertin angezeigt.

Zusätzlich hat sie jederzeit die Möglichkeit, mithilfe intuitiv bedienbarer Tools innerhalb kürzester Zeit eigene Trainings zu erstellen. Die Vorlagen stehen im System bereit und sie kann sich aussuchen, ob sie lieber Text einsprechen möchte, tippt, eine Präsentation erstellt oder Diagramme einstellt. Der Inhalt wird dann automatisch designed und in verschiedenen Formaten zur Verfügung gestellt. Das Training erfolgt in sogenannten Learning Nuggets, also kleineren Lerneinheiten von maximal drei Minuten.

Hannas Profil ist nach nunmehr drei Monaten mittlerweile mit ziemlich vielen Informationen gefüllt. Sie hat schon in den ersten Wochen mit ihrer Führungskraft besprochen, in welche Richtung sie sich entwickeln möchte, was benötigte Kompetenzen und Skills sind und wie sie diese erreichen kann.

Sie möchte im nächsten halben Jahr ihr Englisch weiter verbessern und könnte sich außerdem vorstellen, fachliche Führungsaufgaben zu übernehmen.

Dazu hat sie eine Selbsteinschätzung abgelegt, die ihre Führungskraft bestätigen musste. Resultierend daraus wurde im System ihr Skill-Profil mit einer IST- und einer SOLL- Anzeige angelegt. Für jedes weitere Training, dass Hanna entweder erstellt oder absolviert, verbessert sich der IST-Wert und sie sieht, welche Kurse ihr helfen würden, sich weiter zu verbessern.

So weit, so gut. Doch was aus diesem Szenario ist nun Wunschvorstellung und was schon heute Realität?

Tatsächlich ist fast jedes der beschriebenen Szenarien bereits heute möglich oder wird in sehr kurzer Zeit umsetzbar sein; jedoch nutzen Unternehmen tatsächlich nur einen Bruchteil der beschriebenen Optionen und Szenarien. Für jeden Job eigene Skills zu erstellen, Lernpfade zu entwickeln, diese mit Kompetenzen zu verknüpfen, ist aufwendig. Doch diese Themen, auch in Kombination mit kompetenzbasierten Jobprofilen anzugehen und in den Onboarding-Prozess zu integrieren, lohnen sich gerade in Zeiten des Fachkräftemangels enorm.

Daher hoffen wir, dass Hannas Geschichte bald nicht mehr nur Science-Fiction ist.

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