Veröffentlicht am
Dr. Julian Rasch
Data Scientist
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Es besteht kein Zweifel daran, dass effektive Lern- und Weiterbildungsprogramme für Mitarbeiter ein Muss in der heutigen Unternehmenswelt sind. Aufgrund der sich ständig verändernden Märkte, des technologischen Fortschritts, der Spezialisierung, der zunehmenden Schwierigkeiten bei der Rekrutierung und des erhöhten Wettbewerbsdrucks ist die Personalentwicklung wichtiger denn je. Die meisten Organisationen haben einen langen Weg zurückgelegt, wenn es um den Einsatz von Technologie in der betrieblichen Weiterbildung geht. Viele Unternehmen haben sich Netflix-ähnlichen Lernlösungen zugewandt, die einen hohen Wert auf Unterhaltung legen.
Aber sind diese tatsächlich wirksam?
Erinnern Sie sich an das letzte Mal, als Sie Netflix angemacht haben und sich von der riesigen Auswahl überwältigt fühlten? Oder als Sie auf Amazon Batterien kaufen wollten, aber nicht wussten, welche Sie auswählen sollten? Wir alle erleben diese Situation regelmäßig, und das, obwohl all diese Unternehmen wirklich gute Arbeit leisten, um ihre Empfehlungen individuell auf uns abzustimmen. Anfang 2020 bot Netflix mehr als 35.000 Stunden Inhalte an, und trotzdem schafft Netflix es auf magische Weise uns immer nur die richtigen Empfehlungen anzuzeigen. Aber wie gelingt das?
Empfehlungssysteme, wie sie Netflix einsetzt, helfen uns in Bereichen, in denen die Menge an Informationen einfach unsere eigenen Fähigkeiten übersteigt, sie zu überblicken, zu verarbeiten und auszuwählen. Sie sind häufig der Grund für den großen Erfolg der jeweiligen Unternehmen. Empfehlungssysteme dieser Art verfügen über eine riesige Datenmenge und sind so konzipiert, dass sie die am besten bewerteten, die am häufigsten angesehenen oder einfach ähnliche Artikel anbieten, wie wir sie gerade konsumiert haben. Und das machen sie ziemlich gut!
Werfen wir einen kurzen Blick auf einige der Eigenschaften der gängigen Empfehlungssysteme. Ganz offensichtlich ist es ihre Aufgabe, uns NutzerInnen so schnell wie möglich zu unterhalten, indem sie uns Artikel anbieten, die unsere Bedürfnisse sofort befriedigen - und ihnen die gewünschten Klickraten bescheren. Folglich sind sie oft eher kurzfristig orientiert: Es gibt keine Garantie dafür, dass wir über einen längeren Zeitraum interessiert bleiben, obwohl einige von uns sicherlich eine ungesunde Beziehung zu dem einen oder anderen Streaming-Dienst entwickelt haben. Wenn wir jedoch länger dabei bleiben, dann meist deshalb, weil diese Systeme uns nur Inhalte anbieten, von denen sie sicher sind, dass sie uns interessieren werden. Sie lassen uns nur selten über unsere eigene Interessengebiete hinausschauen, weil diese Erkundung ein gewisses Risiko birgt, zu scheitern: Wenn sie unseren Geschmack nicht treffen, hören wir vielleicht auf, ihre Inhalte zu konsumieren.
Nachdem kommerzielle Empfehlungssysteme die meisten Aspekte unseres Verbraucherlebens erfolgreich beherrschen, wurden bald auch in anderen Bereichen Anpassungen vorgenommen. Als in den frühen 2000er Jahren E-Learning-Dienste und -Kurse entwickelt wurden, insbesondere Massive Open Online Courses (MOOCs), standen sie im Wesentlichen vor demselben Problem wie kommerzielle Unternehmen zuvor: Wie kann man möglichst viele Lerninhalte an eine große Zahl von Lernenden verteilen, ohne sie mit der großen Auswahl zu überfordern? Auf den ersten Blick schien die Herausforderung den kommerziellen Empfehlungssystemen sehr ähnlich zu sein, so dass viele Ansätze und Plattformen bestehende Systeme und deren Funktionsweise adaptierten. Und Online-Lernplattformen florieren, und COVID-19 hat in den letzten Jahren alles getan, was es konnte.
Aber überträgt sich all dieser kommerzielle Erfolg auch auf die Lernenden?
Ist Online-Lernen wirklich dasselbe wie der Konsum von Videos, die sich andere gerne angesehen haben?
Auf den zweiten Blick scheint das Lernen in der Praxis viel komplizierter zu sein und konfrontiert uns mit einer Vielzahl von tieferen Problemen. Um erfolgreich zu lernen, müssen wir uns Lernziele setzen und einen überschaubaren Weg dorthin festlegen, damit wir unsere Fortschritte auf dem Weg dorthin überwachen können. Dies erfordert ein langfristiges Engagement, denn unser Weg wird in der Regel lang und steinig sein, und wir werden Hindernisse überwinden müssen, wenn es schwierig oder vielleicht auch mal so gar nicht interessant ist.
Es ist kein Geheimnis, dass Lernen nicht immer Spaß macht.
Noch wichtiger ist, dass die Inhalte, die wir lernen müssen, keineswegs nur von Spaß und Interesse abhängen sollten, sondern von einer ganzen Reihe von zusammenwirkenden Faktoren. Unser Vorwissen und unsere Bildung, unser kultureller Hintergrund und unsere gesellschaftliche Prägung bestimmen ganz individuelle Wege zu unseren Lernzielen. Ein und dasselbe Lernziel zu haben, bedeutet nicht, dass wir vom selben Ausgangspunkt ausgehen oder denselben Weg einschlagen. Und auch die Lernziele sind sehr individuell: Zusätzlich zu den bereits genannten Faktoren hängen sie von unserer aktuellen Position und unseren beruflichen Entwicklungszielen, der Strategie unseres Unternehmens, den Anwendungsfällen, die wir lösen wollen, und vielem mehr ab.
Fazit: Wir wollen nicht einfach lernen, was andere gelernt haben.
Und da wir gerade von Unternehmen sprechen: Das Lernen am Arbeitsplatz ist noch komplizierter. Effektives Lernen am Arbeitsplatz hängt nicht nur von uns Lernenden ab, sondern auch von den Bedürfnissen der Organisation, der Lernkultur und der für das Lernen zur Verfügung stehenden Zeit sowie von der Anwendbarkeit und Akzeptanz unserer neu erworbenen Skills durch unsere Kollegen. Lernen hat für alle eine starke strategische Komponente: Es ist anstrengend und zeitaufwendig, wird oft erst mit Verzögerung belohnt und ist schwer zu messen. Über einen längeren Zeitraum hinweg macht man es selten nur zum Spaß.
Angesichts all dieser Herausforderungen erscheinen herkömmliche kommerzielle Empfehlungssysteme plötzlich etwas unterqualifiziert für diese Aufgabe, nicht wahr?
Hier ist, was wir dagegen tun können.
Wenn wir das Online-Lernen revolutionieren wollen, müssen wir uns von den klassischen kommerziellen Empfehlungssystemen verabschieden, die dem Lernenden immer noch zu viel Verantwortung und Wahlmöglichkeiten überlassen. Stattdessen brauchen wir mehr Anleitung, und die Systeme sollten uns die Möglichkeit dazu geben:
Das Offensichtlichste, aber selten berücksichtigt. Unsere Vorbildung und unsere Skills haben einen großen (wenn nicht sogar den größten) Einfluss auf die Wahl und Erreichbarkeit von Lernzielen, unsere jeweiligen Wege zu diesen Zielen und folglich auch auf die Zeit und den Aufwand, die wir dafür investieren müssen. Indem wir diese Informationen in die Lernempfehlungen einbeziehen, können wir den effizientesten Weg zu unserem Ziel finden. So können wir, wann immer es möglich ist, Inhalte überspringen und uns nur die notwendigen Skills aneignen, anstatt neu zu lernen, was wir bereits wissen.
Beim Lernen am Arbeitsplatz müssen wir die Unternehmen als Stakeholder in den Lernprozess einbeziehen und sie in die Lage versetzen, ihre strategischen Überlegungen in Skills für ihre Mitarbeiter umzusetzen. Zusammen mit unseren persönlichen Entwicklungszielen und vorhandenen Skills bilden diese die Grundlage für die Festlegung geeigneter Lernziele. Diese dienen dann wiederum als Treibstoff für neue Empfehlungssysteme, die uns mit Lerninhalten versorgen, die all diesen Anforderungen gerecht werden.
Genauso wie wir die Kompetenzen in die Empfehlungen für Lerninhalte einbeziehen müssen, müssen wir sie auch für die Lernenden selbst sichtbar machen. Anstatt den Fortschritt in Kursen zu verfolgen, müssen wir die Lernenden ihre Fortschritte bei der Entwicklung ihrer eigenen Skills anhand von Lernzielen überwachen lassen. Auf diese Weise werden neue Skills und Fertigkeiten viel sichtbarer, nachhaltiger und greifbarar.
Wir müssen aufhören zu denken, dass mehr Input gleichbedeutend mit mehr Output ist. Allzu oft verwechseln wir Lernfortschritt mit investierter Zeit und verlangen von den Lernenden blindlings bestimmte Lernstunden und -mengen, unabhängig davon, ob dies notwendig ist oder nicht. Stattdessen müssen wir Lernprozesse outputorientiert gestalten:
Ziehen Sie einen skill-basierten Ansatz in Betracht, anstatt sich nur auf Lerninhalte zu konzentrieren. Skill-basiertes Lernen ermöglicht es Ihnen, Lernen und Geschäftsziele miteinander zu verbinden, Mitarbeiter strategisch zu entwickeln und messbare Lernergebnisse zu erzielen - anstatt "Inhalte zu schauen". Wir haben vielen Kunden geholfen, skill-basiertes Lernen einzuführen, um ihre Weiterbildung ansprechender, effektiver und messbarer zu machen.
edyoucated wird von führenden Forschungseinrichtungen wie dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), dem Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB) und dem Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert.
