Innovationsbezogene Kompetenzentwicklung              in „Open Innovation“-Netzwerken der IT-Branche   Sabrina Ziebarth, N...
Abbildung 1: KoPIWA-Portal: Akademie-SeiteIm Projekt KoPIWA (http://www.kopiwa.de) wurde in Zusammenarbeit mit demBundesve...
Abbildung 2: Der „Open Learning Loop“Der „Open Learning Loop“ besteht aus sechs unterscheidbaren Phasen. Der initiale Beda...
anhand von „Trusted Authorities“ (vgl. [10]) Trends zu identifizieren. Ergänzend zu denvorgestellten Ansätzen wird ein ein...
Web2.0-Werkzeuge integriert. Die Selektion der verbundenen Inhalte erfolgt durch die denInhalten und Kurse zugewiesenen Ta...
„Selbstaktualisierung“, d.h. sich selbst und aus eigenständigem Antrieb neue Kompetenzenanzueignen. Häufig wird in diesem ...
vorschläge, die ggf. übernommen werden können. Auf diese Art und Weise unterstützt derAssistent die Stellenausschreibungs-...
Problem der unterschiedlichen Bezeichner und nah beieinanderliegenden Berufsprofile imHintergrund bearbeitet, ohne dass si...
Anzahl Kompetenzen, die Voraussetzung sind:                                                                              N...
[4] McLure, M. and Faraj, S.: It is what one does’: why people participate and help others in     electronic communities o...
Nächste SlideShare
Wird geladen in …5
×

MiPo'11: Innovationsbezogene Kompetenzentwicklung in „Open Innovation“-Netzwerken der IT-Branche (Sabrina Ziebarth et. al.)

1.215 Aufrufe

Veröffentlicht am

Im Projekt KoPIWA (http://www.kopiwa.de) wurde in Zusammenarbeit mit dem Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) ein Portal geschaffen, in dem sich die Mitglieder des Verbands einerseits austauschen und andererseits fortbilden können. Die Plattform ist dabei sowohl als Arbeits-, als auch als Lernplattform konzipiert. Sie stellt neben Anreizsystemen zur Teilnahme an „Open Innovation“-Prozessen vor allem Werkzeuge für Wissensmanagement und Kompetenzentwicklung zur Verfügung.
Im Folgenden werden die Mechanismen zur Unterstützung von Lernprozessen (Abschnitt 2) sowie zur Unterstützung von Kompetenz-Management und -Entwicklung (Abschnitt 3) im Detail beschrieben.

0 Kommentare
0 Gefällt mir
Statistik
Notizen
  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Keine Downloads
Aufrufe
Aufrufe insgesamt
1.215
Auf SlideShare
0
Aus Einbettungen
0
Anzahl an Einbettungen
2
Aktionen
Geteilt
0
Downloads
9
Kommentare
0
Gefällt mir
0
Einbettungen 0
Keine Einbettungen

Keine Notizen für die Folie

MiPo'11: Innovationsbezogene Kompetenzentwicklung in „Open Innovation“-Netzwerken der IT-Branche (Sabrina Ziebarth et. al.)

  1. 1. Innovationsbezogene Kompetenzentwicklung in „Open Innovation“-Netzwerken der IT-Branche Sabrina Ziebarth, Nils Malzahn, Prof. Dr. H. Ulrich Hoppe, Universität Duisburg-Essen {ziebarth, malzahn, hoppe}@collide.info1. EinleitungUnternehmensportale werden häufig genutzt, um Wissen unternehmensweit zu verbreiten, zuverteilen und zu verstetigen. Im Rahmen von Innovationsprozessen können sie dazu dienen,Phasen kooperativer Ideengenerierung zu initiieren oder zu unterstützen. Ininnovationsgetriebenen, KMU-geprägten Branchen ist es sinnvoll, solche Prozesse undInformationsflüsse auf ein Branchenportal zu übertragen, zumindest sofern es sich umvorwettbewerbliche Fragestellungen handelt. Hierdurch kann eine kritische Masse anInnovationstreibern für „Open Innovation“ [1] geschaffen werden.Proaktive und potentialorientierte Kompetenzentwicklung stellt im Rahmen einer Branche,die durch technische Innovationen geprägt ist, eine wichtige Voraussetzung für dieerfolgreiche Findung und Umsetzung Innovationsstrategien dar (vgl. [2]). Die digitaleWirtschaft ist aufgrund der Geschwindigkeit der technologischen Entwicklungen durchPartizipation in Foren geprägt. Dies begründet eine offene Wissenskultur im Sinne vonDeLong und Fehey [3], welche eine günstige Voraussetzung für den Wissensaustausch ist.Zudem unterstützt das Zugehörigkeitsgefühl der Branchenmitglieder die Betrachtung desBranchenwissens als Beitrag zum Gemeinwohl der Branche (i.S. von [4]) sowie dieBereitschaft (vorwettbewerbliches) Wissen zu teilen. Im Kontext der Web2.0-Entwicklungenhat sich gezeigt, dass die Mitglieder einer Community durch aktive Teilnahme Einfluss aufdie Lernprozesse innerhalb der Community nehmen können, in dem sie an derWissenserhebung und -konstruktion in Blogs, Wikis und Tags teilnehmen (vgl. [5]). Daherwird im Projekt KoPIWA der Ansatz einer Web2.0-Akademie (siehe Abbildung 1) verfolgt.Innerhalb der Community werden relevante Lernbedarfe z.B. bezogen auf Technologietrendsoder neue Rechtsnormen innerhalb der vorhandenen Beiträge zu Blogs, Wikis und Forenidentifiziert. Diese Beiträge stellen gleichzeitig das Rohmaterial für Lernmaterialien dar, diegemeinsam mit Weiterbildungsanbietern der Branche erstellt werden können. So wird eineSammlung von branchenweit weitgehend akzeptierten Lern- und Wissensobjekten aufgebaut,welche aktuelle Entwicklungen der Branche aufgreifend, die Fähigkeit zur Innovation unddem Umgang mit dynamischen Entwicklungen der teilnehmenden Unternehmen erhöht.Aus Management- oder Unternehmensentwicklungssicht stellt dieser Ansatz also ein Konzeptzum Wissensaufbau in sehr dynamischen Wissensbereichen sowie zum Herstellen einesgemeinsamen Verständnisses (s. [6]) dar, welches wiederum die Grundlage für nachhaltigeInnovationen ist (vgl. [7]). Obwohl dieser Prozess als selbstorganisierend verstanden wird,zeigt die Erfahrung(vgl. [8]), dass Steuerungsgruppen hilfreich sind, die die Diskussions- undEntscheidungsprozesse moderieren und inzentiveren. Dazu stehen ihnen Steuerungs- undAnreiz-Mechanismen zur Verfügung um beispielsweise die Benutzerbeteiligung zustimulieren oder die Erstellung von Inhalten zu bestimmten Themen zu fördern.
  2. 2. Abbildung 1: KoPIWA-Portal: Akademie-SeiteIm Projekt KoPIWA (http://www.kopiwa.de) wurde in Zusammenarbeit mit demBundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) ein Portal geschaffen, in dem sich dieMitglieder des Verbands einerseits austauschen und andererseits fortbilden können. DiePlattform ist dabei sowohl als Arbeits-, als auch als Lernplattform konzipiert. Sie stellt nebenAnreizsystemen zur Teilnahme an „Open Innovation“-Prozessen vor allem Werkzeuge fürWissensmanagement und Kompetenzentwicklung zur Verfügung.Im Folgenden werden die Mechanismen zur Unterstützung von Lernprozessen (Abschnitt 2)sowie zur Unterstützung von Kompetenz-Management und -Entwicklung (Abschnitt 3) imDetail beschrieben.2. Open Learning LoopDer zyklische Prozess zur kollaborativen Identifikation und Deckung von Lernbedarfen ist indem sog. „Open Learning Loop“ veranschaulicht (s. Abbildung 2). Er basiert auf der Ideeselbstorganisierender, kybernetischer Feedback-Schleifen.
  3. 3. Abbildung 2: Der „Open Learning Loop“Der „Open Learning Loop“ besteht aus sechs unterscheidbaren Phasen. Der initiale Bedarfsich mit einem neuen Thema auseinanderzusetzen kann durch ein internes oder externesEreignis ausgelöst werden und führt zu einem Startpunkt („Identifikation von Trends“). Andiesem Punkt werden spezifische Methoden der Trenderkennung angewendet (siehe auchAbschnitt 2.1). Da die Web2.0-Akademie stark mit ihrer Stakeholder-Community verknüpftist, haben die an der Web2.0-Akedemie beteiligten Parteien ein hohes Interesse daran,geeignete Ideen, Wissen, Kontext-Informationen und Lösungsansätze bezüglich deridentifizierten Trends innerhalb der Community auszutauschen („Community Diskurs“) undanschließend in (Weiter-) Bildungs-Curricula („Curriculum-Aufbau“) einfließen zu lassen.Aufbauend auf den Artefakten die durch Beiträge im Community-Diskurs geschaffen wurden,werden im nächsten Schritt Lernobjekte geschaffen (vgl. [9]). Ausgewählte „Lernobjekte“werden in Rich Media „Learning Nuggets“ überführt und für Lerner und Firmenbereitgestellt, die diese dann einsetzen, diskutieren und bewerten („Lernen und Diskutieren“).Dies ist eine entscheidende Phase, da die Koordinatoren des Open Learning Loopsentscheiden müssen, welche Themen weiterentwickelt und stimuliert werden sollen undwelche ausreichend bearbeitet wurden („Erweiterung durch die Community“). Die „OpenLearning Loop“ ist ein komplexer sozialer Prozess, so dass Incentive-Systeme (siehe auchAbschnitt 2.2) hilfreich sind, um eine intensive Beteiligung von Stakeholdern und Benutzernzu stimulieren.Im Folgenden werden Mechanismen und Technologien zur Unterstützung der einzelnenPhasen des „Open Learning Loops“ vorgestellt.2.1 TrenderkennungIn der Anfangsphase des „Open Learning Loops“ werden – besonders beim ersten Durchlaufdes Zyklus – Informationen über neu aufkommende Trends als Startpunkt für dienachfolgenden Phasen benötigt. Die KoPIWA-Plattform bietet drei Ansätze zur Trend-erkennung: Umfragen, Beitragsanalyse und Social Navigation. Umfragen sind besonders zurInitiierung des Zyklus geeignet und wurden dazu auch im KoPIWA-Projekt eingesetzt, da siekeine Daten innerhalb der Plattform benötigen und damit Anlaufprobleme vermieden werden.Außerdem besteht die Möglichkeit, dass sich die Teilnehmer der Befragung an dennachfolgenden Ergebnis-Diskussionen beteiligen und so erste Beiträge auf der Plattformschaffen. Sobald eine angemessene Menge an Interaktionsdaten (z. B. Blogeinträge,Diskussionsbeiträge Dokumente, Kurse, etc.) auf der Plattform entstanden ist, könnenVerfahren des Datamining und der Sozialen Netzwerk Analyse angewendet werden um Trendsanhand der Beziehung zwischen Personen und Artefakten bzw. Themen zu identifizieren. DieErgebnisse können entweder in Form von Trend-Listen oder als navigierbare Personen-Themen-Netzwerke dargestellt werden. Die zweite Visualisierung kann genutzt werden, um
  4. 4. anhand von „Trusted Authorities“ (vgl. [10]) Trends zu identifizieren. Ergänzend zu denvorgestellten Ansätzen wird ein einfaches Tool bereitgestellt werden, welches auf Basis derPlattform-Aktivitäten aktuelle Themen („Hot Topics“) anzeigt.2.2 Fame MirrorUm die Motivation zur aktiven Partizipation zu erhöhen wird ein sog. „Mirror“-Konzept (vgl.[11]) zur Darstellung des erworbenen Ruhms eingesetzt. Der sog. „Fame Mirror“ (siehe. [12]u. Abbildung 1) erlaubt es Community-Mitglieder auszuzeichnen, welche zu den Inhalten derPlattform in besonderer Art und Weise beigetragen haben, beispielsweise durch die Erstellunghochqualitativer Inhalte, hilfreicher Kommentare in Diskussionen oder durch die Herstellungvon Beziehungen zwischen Inhalten. Sie erhalten dafür Ruhmespunkte, welche sich importalweiten Vergleich durch höhere Ränge wiederspiegeln. Diese motivieren einerseits, dasie das soziale Ansehen erhöhen. Andererseits ermöglichen sie Akademie-Mitglieder zuidentifizieren, die geeignet sind hoch-qualitative Kurse zu gestalten oder die Experten inneuen Gebieten sind. Dies schafft neben den ideellen Mehrwerten für die betroffenenPersonen ggf. auch monetäre.2.3 Community Diskussionen und Lernobjekt-EntstehungDie Community-Diskussionen finden in bekannten Internet-Werkzeugen wieDiskussionsforen oder Blogs statt. Diese unterscheiden sich in der Akademie von denenanderer Internetportale dadurch, dass Diskussionen durch Dokumente und Beziehungen zuanderen Ressourcen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Plattform angereichert werden.Dies geschieht beispielsweise um ein Argument weiter zu erläutern, weiterführendeInformationen zur Verfügung zu stellen oder die Glaubwürdigkeit eines Arguments zuerhöhen. So entstehen als Nebenprodukt der Diskussionen „Wissensobjekte“, die die Basis fürneue „Learning Nuggets“ darstellen können.2.4 Informations-HubBesonders in der Phase der Erstellung von Inhalten ist das „Ernten“ von Informationen,welche in der Diskussionsphase „gesät“ wurden, sowie solchen, die durch das automatischeCrawlen externer Webseiten gefunden wurden, von Interesse. Die Grundidee dabei istverknüpfte Informationen über Themen bereitzustellen, die in der Akademie diskutiert werden(z.B. Trend-Themen, Kurs-Inhalte). Diese können dazu genutzt werden um neue Lerninhaltezu erstellen, unmittelbar als Lernobjekte eingesetzt werden oder als Einstieg in dieInformationsbeschaffung zu einem neuen Thema dienen. Das Crawlen externer Informations-quellen erfolgt mit Hilfe der Schlagwortsuche großer Suchmaschinen wie Google. DieSchlagworte dazu werden aus Tags zu und charakteristischen Worten in den vorhandenenInhalte generiert. Es existieren zwar auch komplexere Ansätze für fokussiertes Crawlen (z.B.[13]), jedoch werden diese ohnehin in der genutzten Suchmaschinen eingesetzt, so dasseinfache Anfragen ausreichen.2.5 Kollaboratives Erstellen von „Rich Media Learning Nuggets“Der Schritt von der Unterstützung von Diskussionen in Web2.0-Umgebungen hin zu derErstellung von Rich Media „Learning Nuggets“ in einer dedizierten Autoren-Umgebung (mitUnterstützungsfunktionen für Designer und Entwickler) ist sehr wichtig. Um die hoheQualität der der resultierenden Learning Nuggets sicherzustellen wird das webbasierte,kollaborative Autorensystem „Create“ des Unternehmens reflact AG 1 eingesetzt.2.6 ReflektionsunterstützungUm die Reflektion der Lerner zu fördern werden die Learning Nuggets in Foren und andere1 http://www.reflact.com/
  5. 5. Web2.0-Werkzeuge integriert. Die Selektion der verbundenen Inhalte erfolgt durch die denInhalten und Kurse zugewiesenen Tags. Die Tags werden zwischen der Learning ManagementInfrastruktur „reflact-train“ 2 und der Akademie-Seite, welche die Web2.0-Inhalte bereitstellt,geteilt.2.7 Aktivitäts-ManagementWährend der Gesamtprozess des „Open Learning Loop“ die gesamte Community miteinschließt, ist es für die Koordinationsgruppe wichtig ein Koordinationsinstrument zu haben(vgl. [14]) in dem wichtige Prozessindikatoren (z. B. Lebendigkeit der Diskussion, Rücklaufvon Umfragen, Status der Learning Nuggets) zusammengefasst werden, so dass die GruppeÜberblick über den Zustand des Gesamtprozess erhält und gegebenenfalls notwendigeInterventionen diskutieren kann.3. Unterstützung des individualisierten Kompetenz-ManagementsDer „Open Learning Loop“ unterstützt die zeitnahe Bereitstellung von Lernangeboten fürBranchen und darin organisierte Unternehmen. Er deckt damit zunächst organisationaleBedürfnisse. Es ist aber ebenso wichtig Individuen gezielt anzusprechen und ihre Kompetenzweiterzuentwickeln. Die berufliche (Neu-)Orientierung, die Planung von beruflicherWeiterentwicklung oder anderer Lernvorhaben sowie die Vorbereitung des (Wieder-)Eintrittsins Erwerbsleben stellen nur einige Situationen dar, in denen sich die Frage nach den eigenenKompetenzen und deren Einsatzmöglichkeiten im Berufsleben stellt. Bei der Suche nachgeeigneten Stellen oder Weiterbildungszielen muss häufig die genaue Bezeichnung deseigenen bzw. angestrebten Berufs/der Stelle bekannt sein. Dies wird besonders im Bereich derDigitalen Wirtschaft durch einen Mangel an standardisierten Berufs- und Stellenprofilenerschwert. Unternehmen neigen dazu, neue oder firmenspezifische Berufsbezeichnungen,Positionen und Funktionen für ihre Ausschreibungen zu nutzen, so dass es zu einerStellenbezeichnung häufig verschiedene Aufgaben- und Tätigkeitsbeschreibungen gibt undumgekehrt. Der Mangel an standardisierten Profilen ist u. a. deren Kurzlebigkeit in der sehrdynamischen Digitalen Wirtschaft geschuldet. Bis sich Verbände und Bildungsträger aufBerufsprofile geeinigt haben, sind diese oft schon obsolet. Dies trägt dazu bei, dassUnternehmen ihre Stellen nicht passgenau besetzen können, was wiederum dazu führt, dassdie Stellen breiter ausgeschrieben werden, um aus einer größeren Bewerbermenge auswählenzu können. Das verstärkt jedoch gleichzeitig unternehmensseitig den Eindruck, dass dieBewerber nicht für die Stelle qualifiziert sind und bewerberseitig zu einer scheinbarenÜberforderung, so dass sich Personen mit dem ursprünglich benötigten Profil gar nichtbewerben. Zudem wird von Arbeitnehmern in der Digitalen Wirtschaft zunehmend erwartet,dass sie sich eigenständig an die dynamischen Kompetenzanforderungen der DigitalenWirtschaft anpassen. Eine adäquate, innovationsfördernde Anpassung verlangt von denAngestellten der Digitalen Wirtschaft ein erhebliches Maß an Orientierungswissen. Einerseitsmüssen sie ebenfalls (Mikro-)Trends erfassen und andererseits sollte die Entwicklung auf demindividuellen Vorwissen bzw. den individuell vorhandenen Kompetenzen aufbauen.3.1 Der KompetenzbegriffWährend die internationale Debatte über Kompetenzentwicklung vor allem durch eine engeVerbindung mit Wissensmanagement geprägt ist, wird in Deutschland viel Wert auf einebreite und differenzierte Unterscheidung verschiedener Kategorien von Kompetenzen gelegt(vgl. [15] und [16]). So werden neben fachlichen Kompetenzen, soziale, methodische undpersönliche Kompetenzen unterschieden. In dieser Diskussion werden Kompetenzen alsVoraussetzungen zur Selbstdisposition charakterisiert. Hiermit verbunden ist die Fähigkeit zur2 https://www.reflact-train.com/letstrain/
  6. 6. „Selbstaktualisierung“, d.h. sich selbst und aus eigenständigem Antrieb neue Kompetenzenanzueignen. Häufig wird in diesem Zusammenhang der Anspruch erhoben, Kompetenzenmüssten vollständig operationalisiert und messbar sein (vgl. [17]). Dies ist jedoch in derPraxis sehr aufwändig und letztlich nur eingeschränkt möglich. Stattdessen können nichtobjektivierte Selbstzuschreibungen genutzt werden (s. [18]), welche sich innerhalb derRecruiting- und Trainingsprozesse selbst regulieren. So werden Bewerber, die sich selbstKompetenzen in einem Maße zuschreiben, die sie nicht besitzen, entweder in der Phase derUnterlagensichtung oder spätestens beim Einstellungsgespräch aussortiert werden. InKompetenzentwicklungsprozessen reguliert sich die Zuschreibung durch den Erfolg undMisserfolg im Lernprozess. Aus diesem Grund unterstellen wir den Nutzern der im Folgendenbeschriebenen Werkzeuge, dass sie die von ihnen angegebenen Kompetenzen auch tatsächlichbesitzen. Genauso wie wir unterstellen, dass die in Stellenausschreibungen angegebenenKompetenzen auch tatsächlich jene sind, die der Ersteller der Ausschreibung benötigt.Letztlich ist ohne direkte Interaktion von Angesicht zu Angesicht auch keine andereEinschätzung möglich. Aus den oben angeführten Gründen reicht das aber auch für den Alltagund die hier vorgestellten Werkzeuge.3.1 Kompetenzentwicklungsorientierte Werkzeuge der Web2.0-AkademieIm Rahmen des KoPIWA-Projekts sind fünf kompetenzentwicklungsorientierte Werkzeugeentstanden: 1. ein Stellenausschreibungsassistent, 2. ein Selbstprofilierungswerkzeug, 3. ein Matchmaking-Werkzeug, 4. ein Werkzeug zur Erkennung von Kompetenztrends und 5. ein Karriereplanungswerkzeug.Allen Werkzeugen liegt ein Modell der Kompetenzlandschaft der Digitalen Wirtschaft inForm einer semi-automatisch generierten Ontologie (siehe [19]) zu Grunde. Eine Ontologieist eine Repräsentation von Begriffen – in diesem Fall Kompetenzen – und ihren Beziehungenuntereinander. Neben einer hierarchischen Anordnung von Kompetenzen in den Kategorienfachliche, soziale, methodische und persönliche Kompetenzen unterscheidet die von unserstellte Ontologie auch Fertigkeiten (Oberflächenkompetenzen) wie z. B. PHP-Programmieren und generische Kompetenzen (Tiefenkompetenzen) wie Datenbank-Design.Wie eingangs beschrieben werden in der Ontologie auch Synonyme repräsentiert, umverschiedene Bezeichnungen für dieselbe Kompetenz vereinheitlichen zu können.Aufbauend auf Daten, die aus großen deutschen Stellenbörsen gewonnen werden konnten unddieser Ontologie kann der Stellenausschreibungsassistent (siehe Abbildung 3) Vorschläge zurVerbesserung einer Stellenausschreibung unterbreiten. Der Assistent markiert alle ihmbekannten Kompetenzen farbig. Die Farbe gibt an, in welche der vier großen Kategorien dieerkannte Kompetenz gehört. Unbekannte oder falsch kategorisierte Kompetenzen könnennachgetragen werden. So kann schnell erfasst werden, ob die Mischung zwischen fachlichenund anderen Kompetenzen ausgewogen ist. Ausgewogen bedeutet im Allgemeinen, dass derAnteil an fachlichen Kompetenzen deutlich höher ist als der sozialer, persönlicher undmethodischer zusammen, da die fachlichen Kompetenzen Stellenprofile am bestencharakterisieren (vgl. [19]).Ferner vergleicht der Assistent die eingegebene Stellenanzeige mit seinem Bestand undschlägt aufgrund der angegebenen Kompetenzen einen Bezeichner für die Stelle vor. Diesermuss selbstverständlich nicht vom Nutzer akzeptiert werden, jedoch hilft dieses Merkmallangfristig, Stellenprofilbezeichner in der Branche zu vereinheitlichen. Wird ein andererProfilbezeichner ausgewählt, dann vergleicht der Assistent die erkannten Kompetenzen mitden Kompetenzprofilen anderer Stellenausschreibungen und unterbreitet Ergänzungs-
  7. 7. vorschläge, die ggf. übernommen werden können. Auf diese Art und Weise unterstützt derAssistent die Stellenausschreibungs-Ersteller bei ihrer Arbeit, indem er Hintergrundwissenaus der Ontologie und dem vorhandenen Stellenfundus ableitet. Abbildung 3: Stellenausschreibungs-AssistentWährend der Stellenausschreibungsassistent vor allem Personalverantwortliche vonUnternehmen adressiert, unterstützt das Selbstprofilierungswerkzeug (siehe Abbildung 4) vorallem Arbeitnehmer und Bewerber bei der Erfassung ihrer eigenen Kompetenzen undInteressen. Herkömmliche Profilierungswerkzeuge erfassen Kompetenzprofile häufig nurzweidimensional. Der Profil-Inhaber besitzt eine Kompetenz in einem zu definierendemAusmaß. Ob ein Arbeitnehmer am Einsatz oder Erlernen einer Kompetenz interessiert ist,wird hingegen üblicherweise nicht erfasst. Das in KoPIWA entwickelte Selbstprofilierungs-werkzeug spannt diese Dimension zusätzlich auf, um Stellensuchenden die Möglichkeit zugeben, ihre Wünsche an eine neue Stelle zu artikulieren. Dies wirkt sich in einemnachgelagerten Matchmaking- Prozess zwischen Stellenangebot und Stellensuchendem durchdie Reihenfolge der Vorschläge aus. In einem nachgeschalteten Karriereplanungsprozesswerden die Interessen bei der Auswahl der nächsten zu erlernenden oder zu vertiefendenKompetenz berücksichtigt. Wie im Ausschreibungsassistent werden die Kompetenzkategorienfarblich unterschieden und Ergänzungsvorschläge unterbreitet. So wird auf fehlende oderverwandte Kompetenzen hingewiesen. Im Laufe des Projekts stellte sich heraus, dass vieleBewerber beispielsweise vergessen soziale Kompetenzen anzugeben, obwohl invorangegangenen Interviews von denselben Personen behauptet wurde, dass sie diese als sehrwichtig für ihre Entscheidung ansähen.Das Matchmaking-Werkzeug führt je nach Arbeitsmodus einen Abgleich zwischen denStellenprofilen und den Stellenausschreibungen durch, um Personal für eine Stelle zu findenoder um Stellenausschreibungen zu präsentieren, die zum eingegebenen Kompetenz- undInteressensprofil passen. Dabei handelt es sich um zwei Seiten derselben Münze. SolcheWerkzeuge sind zwar schon häufiger am Markt zu finden, allerdings greift das in KoPIWAentwickelte Verfahren auf die Ontologie zurück, um das Matchmaking zu verfeinern, indemauch (eng) verwandte Kompetenzen berücksichtigt werden. Auf diese Art und Weise wird das
  8. 8. Problem der unterschiedlichen Bezeichner und nah beieinanderliegenden Berufsprofile imHintergrund bearbeitet, ohne dass sich der Bewerber damit speziell auseinandersetzen muss. Abbildung 4: SelbstprofilierungswerkzeugIn einer dynamischen Branche wie der Digitalen Wirtschaft gibt es neben einer Reihe von„Evergreens“ unter den Kompetenzen auch solche, die nur in Nischen oder gar nicht mehrbenötigt werden. Um diese zu unterscheiden, können Stellenanzeigenanalysen herangezogenwerde, wobei neben einer reinen Häufigkeitsanalyse auch berücksichtigt wird, wie stark derAnstieg bzw. der Abstieg in den Nennungen ist. Aufgrund der zugrundeliegenden Ontologiekann noch ein weiterer Aspekt für eine Trendbetrachtung herangezogen werden. Ist dieOntologie hinreichend gut strukturiert, so sollten alle bisher bekannten Beziehungen zwischenden Kompetenzen bekannt sein. Diese schlagen sich in der Regel durch ihre Austauschbarkeitoder durch ihr gemeinsames Auftreten in Stellenanzeigen nieder. Wenn namhafte Akteure derBranche oder zunehmend mehrere Akteure der Branche beginnen, von den bekanntenMustern abzuweichen und neue Kompetenzkonstellationen in ihren Stellenangeboten fordern,so kann dies auf einen Trend schließen lassen. So wachsen zum Beispiel „Mobile“(Programmieren von Mobilgeräten) und „Marketing“ zu „Mobile Marketing“ zusammen.Aufbauend auf solchen Trendbetrachtungen wurde in KoPIWA ein Werkzeug entwickelt,welches bei der individuellen Karriereplanung hilft. Das Werkzeug basiert in der einfachstenFassung auf den Komponenten Ontologie, Selbstprofilierung, Trends und Berufsprofilen.Dabei werden ausgehend von den Interessen und Kompetenzzuschreibungen aus demSelbstprofilierungswerkzeug Vorschläge zum Erwerb einer neuen Kompetenz gemacht. DieseVorschläge beziehen ggf. ein Wunschprofil des Nutzers ein, auf das er oder sie sichhinentwickeln möchte. Das Wunschprofil bildet den Rahmen der in Betracht kommendenKompetenzen, indem zunächst kürzeste Entwicklungspfade vom aktuellen Selbstprofil zumWunschprofil in der Ontologie gesucht werden. Kompetenzen, die auf den Pfaden(Entwicklungstraktorien) liegen, bilden die Grundmenge der zu bewertenden Kompetenzen.Aufgrund der aus den in der Ontologie hinterlegten Zusammenhängen zwischenKompetenzen werden diese bewertet. Neben dem bereits erwähnten Trendaspekt werdenEnabler-Kompetenzen, Insel-Kompetenzen, Generalistenkompetenzen und Experten-kompetenzen (siehe Abbildung 5, vgl. [20]) identifiziert und im Vorschlag ausgewiesen.
  9. 9. Anzahl Kompetenzen, die Voraussetzung sind: Niedrig Hoch gewählte Kompetenz Voraussezung ist Enabler-Kompetenz Generalistenkompetenz Anzahl der Kompetenzen für die die Ist Bedingung für viele andere Benötigt viele verschiedene Kompetenzen, benötigt selbst Kenntnisbereiche; kann sich in viele hoch jedoch wenig andere weitere Bereiche weiterentwickeln. Kompetenzen (auch Vorwissen). Eröffnet neue Geschäftsbereiche Potentielle Projektleiterkompetenz Inselkompetenz Qualifizierungskompetenz Ist Bedingung für wenig andere Braucht viele andere Kompetenzen niedrig Kompetenzen und benötigt als Voraussetzung; wird nicht von wenig Vorwissen. vielen anderen benötigt. Expertenkompetenz Kurzfristige, projektbezogene Qualifizierung Abbildung 5: Kompetenzbewertung nach Entwicklungsmöglichkeiten [20]Diese Kategorisierung lässt einen Schluss über die Entwicklungsmöglichkeiten nach demErwerb einer Kompetenz zu. Dies ist insbesondere bei langfristigen Entwicklungsplänenhilfreich, um ggf. Auswirkungen aufgrund von Abweichungen durch kurz- und mittelfristigeEntwicklungen abschätzen zu können. Diese einfachere Varianten der computergestütztenKarriereplanung können sowohl individuell in „Was-wäre-wenn?“-Analysen eingesetztwerden als auch in Personalentwicklungsgesprächen. Die zweite Ausbaustufe des Werkezeugsberücksichtigt zusätzlich den sozialen Kontext des Nutzers. Da das soziale Umfeldbekanntermaßen einen wichtigen Orientierungsfaktor für die zukünftigen Entwicklungendarstellt, wird dieser in der fortgeschrittenen Variante für die individuelle Karriereplanungberücksichtigt. Wenn der Nutzer seine wichtigsten Beziehungen zu anderen Akteuren(Personen/Unternehmen) hinterlegt und deren Kompetenzinteressen bekannt sind, dann wirddies auch bei den Vorschlägen berücksichtigt. Dabei werden die konkreten Kompetenzprofileder anderen Akteure selbstverständlich nicht offen gelegt, sondern nur in dasVorschlagssystem miteinbezogen.4. FazitDie in diesem Papier vorgestellten Werkzeuge und Management-Leitlinien werden derzeit im„Bildungsnetzwerk der digitalen Wirtschaft“, welches vom Bundeverband der digitalenWirtschaft (BVDW e.V.) initiiert wurde, genutzt, um die Diskussion um Berufsprofile undPersonalentwicklung innerhalb der Branche zu beleben und seinen Mitglieds-UnternehmenServices im Bereich Kompetenzentwicklung und Personalmanagement anbieten zu können.Dieses Angebot wird von den Mitgliedern dankbar aufgenommen, da die dadurch ermöglichteOrientierung als hilfreich und wichtig empfunden wird. Die Rückmeldung der Branche zeigt,dass der antizipierte Bedarf vorhanden ist und auch die Bereitschaft (vorwettbewerbliches)Wissen innerhalb der Verbandsstrukturen zu teilen vorhanden ist. Dies geht sogar so weit,dass iniitiert durch Diskussionen auf der Plattform neue Geschäftsideen / Innovationen imBereich der fokussierten Fachthemen halböffentlich, gemeinsam entwickelt und verfolgt (vgl.[21]) werden.Quellen[1] Chesbrough, H.: Open Innovation: the new imperative for creating and profiting from technology, Harvard Business School Press, 2003.[2] Staudt, E.; Kailer, N.; Kottmann, M.: Kompetenzentwicklung und Innovation, Münster, New York, München, Berlin, 2002.[3] DeLong, D. and Fehey, L.: Diagnosing cultural barriers to knowledge management, Academy of Management Executive, Vol. 14 No. 4, S.. 113-27. 2000.
  10. 10. [4] McLure, M. and Faraj, S.: It is what one does’: why people participate and help others in electronic communities of practice, The Journal of Strategic Information Systems, Vol. 9 No. 2-3, S. 55-173, 2000.[5] S. Downes. E-learning 2.0. eLearn, 2005(10):1, 2005.[6] Barsh, J., Capozzi, M. M., Davidson, J.: Leadership and Innovation, McKinsey Quarterly, January 2008.[7] Morgan, G.: Images of Organization, Sage Publications, 2006.[8] Ardichvili, A., Page, V., Wentling T.: Motivation and barriers to participation in virtual knowledge-sharing communities of practice. Journal of Knowledge Management, Vol. 7 No. 1, S.64 – 77, 2003[9] Hoppe, H.U. Pinkwart, N., Oelinger, M., Zeini, S., Verdejo, Barros, B., Mayorga, J.L. Building Bridges within Learning Communities through Ontologies and Thematic Objects. In Proceedings of Computer Supported Collaborative Learning (CSCL), Taipei, Taiwan, 2005.[10] Horx, M., Huber, J., Steinle, A. and Wenzel, E 2006. Wie Sie von Trends zu Business- Innovationen kommen - Ein Praxis-Guide, Campus.[11] Koch, M.; Möslein, K.: Community Mirrors for Supporting Corporate Innovation and Motivation. Proceedings of the European Conference on Information Systems (ECIS), Göteborg, Sweden, 2006[12] Groh, G., Brocco, M., Asikin, Y.A. Contribution Awareness and Fame in Open Innovation Networks. In Hafkebrink, J.; Hoppe, H.U.; Schlichter, J. (Hrsg.): Competence Management for Open Innovation – Tools and IT support to unlock the innovation potential beyond company boundaries, EUL Verlag, 2010[13] Chakrabarti, S., van den Berg, M. and Dom B, 1999. Distributed Hypertext Resource Discovery Through Examples. In Proceedings of the 25th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 99), S. 375-386. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA[14] Willke, H. 1991. Systemtheorie, UTB Gustav Fischer, 3. Auflage.[15] DIN Deutsches Institut für Normung e. V.: PAS 1093 (Personalentwicklung unter besonderer Berücksichtigung von Aus- und Weiterbildung — Kompetenzmodellierung in der Personalentwicklung), Beuth Verlag GmbH, 2009[16] DIN-Arbeitsgruppe "Kompetenz für die Personalentwicklung": Anwendungsbeispiele zur PAS 1093, Beuth Verlag GmbH, 2009[17] Erpenbeck, J.; von Rosenstiel, L.: Handbuch der Kompetenzmessung, Schäffer-Poeschel Verlag Stuttgart, 2003[18] Hoppe, H.U., Malzahn, N, Mill, U. Zeini, S., Hafkesbrink, J. Negotiating Competences in Recruiting for Highly Dynamic Work Contexts. In Hafkebrink, J.; Hoppe, H.U.; Schlichter, J. (Hrsg.): Competence Management for Open Innovation – Tools and IT support to unlock the innovation potential beyond company boundaries, EUL Verlag, 2010[19] Ziebarth, S.; Malzahn, N.; Hoppe, H.U. - Using Data Mining Techniques to Support the Creation of Competence Ontologies. Proceedings of the 14th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2009) pp. 223-230, Brighton, England, 2009[20] Günther, A.; Malzahn, N.; Urspruch, T.; Tünte, M.; Zeini, S.; Leis, M.: Vermittlung und Entwicklung von Kompetenzen. In: Jenseits von Virtualität (Hrsg.: Shire, K.; Borchert, M; Hoppe, H.U.), EUL Verlag, 2007[21] Schmucker, M., Stark, A., Brocco, M., Groh, G., Zeini, S. MeCMS - A Case Study on Open (Source) Innovation. In Hafkebrink, J.; Hoppe, H.U.; Schlichter, J. (Hrsg.): Competence Management for Open Innovation – Tools and IT support to unlock the innovation potential beyond company boundaries, EUL Verlag, 2010

×