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CONTINUOUS SOCIAL LEARNING IN KNOWLEDGE NETWORKSVerstehen, einbinden, verändern: Wissensreifungs-prozesse gestalten Dr. Andreas SchmidtFZI ForschungszentrumInformatik, KarlsruheInnsbruck, 21. Februar 2011http://mature-ip.eu
OutlineAusgangspunktWissensreifungsmodellVerstehen, einbinden, verändernBeispiel: People Tagging - Kollaboratives KompetenzmanagementFazitMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Viele Unternehmenssysteme werden als schwerfällig wahrgenommenDokumentmanagement, Datenbanken, Geschäftsprozesse, Ontologien, Lernmanagement, …Oft überformalisiert, fehlende Akzeptanz MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksMehr Agilität
ProblemeVorgegebene Strukturen/Modelle sind fest und nicht (einfach) änderbarMetadatenstrukturen, Prozessunterstützung, Taxonomien/OntologienDie Modelle sind nicht angemessenIhre Formalität entspricht nicht der Verständnistiefe der RealitätSie orientieren sich nicht an dem (sich verändernden) NutzungsverhaltenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Modellierung als LernprozessHierzu muss man allerdings die Modellierung als Lernprozess verstehen:Von vagen Ideen zu allgemein akzeptierten, wohlverstandenen KonzeptenVon einfachen Aufgaben zu verbindlichen strukturierten AbläufenUnd die Lernprozesse laufen nicht während der Design-Phase, sondern zur Laufzeit abMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Wissens-reifungs-modellMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
WissensreifungsmodellSchmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
ThemenWie lässt sich Wissensreifung beobachten, messen und steuern?Kriterien, Indikatoren, Aktivitäten, Guidance-ModelleWas sind Barrieren im Wissensreifungsprozess auf der Ebene des Individuums, der Kooperation und der Organisation?Analyserahmen, Möglichkeiten zur ÜberwindungWie lässt sich Wissensreifung durch soziotechnische Lösungen fördern?Design-Prozess, „Maturing Services“MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Wie unterstützt man Wissensreifung?
Unterstützung von WissensreifungProblemkontext verstehenMotivationslageBreite PartizipationGardening statt KontrolleIterativ und messendVeränderungen ermöglichenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksVerstehenEinbindenVerändern
VerstehenKontext durch direkte Beobachtung und Dialog verstehen lernenWissensreifungsprozessmodell als AnalyserahmenFür reale Nutzer in ihrer Vielfalt entwickelnNicht für einen idealtypischen NutzerNicht für einen DurchschnittsnutzerUnmittelbaren Nutzen für alle Beteiligten suchenGrundbedürfnisse (Kompetenz-, Autonomieerleben und soziale Eingebundenheit – Deci & Ryan)MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Verstehen: Analyse motivationaler FaktorenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksVerstehenKunzmann et al. (2009): Integrating Motivational Aspects into the Design of Informal Learning Support in OrganizationsIn: 9th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies, September 2-4, 2009, Graz, Austria, 2009, pp. 259-267
Einbinden: Breite Partizipation suchenWeb 2.0: Inhalte können von einer großen Gruppe beigetragen werden und bewertet werdenMan muss noch weiter gehenStrukturen und Vokabulare können ausgehandelt werdenstatt starrer Schemata und starrer kontrollierter VokabulareProzessmodelle werden bottom-up aus dem kollaborativen Task Management entwickeltGrundprinzipienNiedrige Barrieren für breite PartizipationNutzung sozialer AushandlungsprozesseGardening statt KontrolleMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksEinbinden
GardeningMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksEinbindenReseedingReseedingReseedingEvolutionarygrowthseedingEvolutionarygrowthEvolutionarygrowthSchmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008
VerändernNeue IT-Werkzeuge verändern Schaffen Transparenz  …… oder schränken die Autonomie ein …… oder vergrößern sieAuswirkungen z.B. auf Team- und UnternehmenskulturWerkzeuge sollen nicht zuviel vorschreiben, weil sich auch die Art der Nutzung durch Reifungsprozesse verändern kannMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Iterativer ProzessVerändernRavenscroft, Schmidt, Cook, Bradley  (2011):  Designing socio-technical systems forinformal learning and knowledge maturing in the ‘Web 2.0 workplace’Journal of Computer Assisted Learning, 2011 (forthcoming)
MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksSimone Braun, Christine Kunzmann, Andreas Schmidt: People Tagging & Ontology Maturing: Towards Collaborative Competence Management In: From CSCW to Web2.0: European Developments in Collaborative Design, Springer, 2010Ein Beispiel: KollaborativesKompetenzmanagement
KompetenzkatalogeKompetenzkataloge sind die Grundlage für existierende KompetenzmanagementansätzeKontrollierte Vokabulare mit semantischen Beziehungen (Ontologien)Beschreiben Ist- und Sollkompetenzen von MitarbeiternProblemWeiterentwicklung dieser Kataloge durch Expertengruppe schwerfälligIdee: Partizipative WeiterentwicklungMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Brauchen wir immer vollständig ausgearbeitete Kompetenzen?Yellow Pages & Expert Finder?Nein, brauchen wir nicht Bewerberselektion, Team-Zusammenstellung?Wäre hilfreich, aber nicht unbedingt erforderlichBedarfsanalyse und Planung von Schulungen?Wäre eine gute Idee!Unterschiedliche Anwendungsfälle bedürfen unterschiedlicher FormalisierungsgradeMATURE - ContinuousSocial Learning in Knowledge Networks
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Stellschrauben für kulturbewusste GestaltungDie Umsetzung von People Tagging in einer konkreten Umgebung muss die Unternehmenskultur berücksichtigenMögliche StellschraubenWer darf taggen?Wer darf getaggt werden?Kontrolle über verwendete Tags/VokabularSichtbarkeit von Tagging-InformationenSemantik von TaggingSuchstrategienMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Fazit
Zusammenfassung und AusblickErfolgreiche Unterstützung von Wissensreifungsprozessen erfordertVerstehen des Problem- und Nutzungskontextes: Nutzen schaffenEinbinden:Partizaption suchen, soziale Aushandlungsprozesse bewusst einsetzenVerändern: keine starren Werkzeuge, Auswirkungen auf Kultur berücksichtigenHierzu brauchen wir allerdings breit angelegte, interdisziplinäre KompetenzenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
Kontakt	Dr. Andreas SchmidtScientific Coordinator MATURE IPFZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruheandreas.schmidt@fzi.dehttp://andreas.schmidt.namehttp://mature-ip.euMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks

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Verstehen, einbinden, verändern - Wissensreifungsprozesse gestalten

  • 1. CONTINUOUS SOCIAL LEARNING IN KNOWLEDGE NETWORKSVerstehen, einbinden, verändern: Wissensreifungs-prozesse gestalten Dr. Andreas SchmidtFZI ForschungszentrumInformatik, KarlsruheInnsbruck, 21. Februar 2011http://mature-ip.eu
  • 2. OutlineAusgangspunktWissensreifungsmodellVerstehen, einbinden, verändernBeispiel: People Tagging - Kollaboratives KompetenzmanagementFazitMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 3. Viele Unternehmenssysteme werden als schwerfällig wahrgenommenDokumentmanagement, Datenbanken, Geschäftsprozesse, Ontologien, Lernmanagement, …Oft überformalisiert, fehlende Akzeptanz MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksMehr Agilität
  • 4. ProblemeVorgegebene Strukturen/Modelle sind fest und nicht (einfach) änderbarMetadatenstrukturen, Prozessunterstützung, Taxonomien/OntologienDie Modelle sind nicht angemessenIhre Formalität entspricht nicht der Verständnistiefe der RealitätSie orientieren sich nicht an dem (sich verändernden) NutzungsverhaltenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 5. Modellierung als LernprozessHierzu muss man allerdings die Modellierung als Lernprozess verstehen:Von vagen Ideen zu allgemein akzeptierten, wohlverstandenen KonzeptenVon einfachen Aufgaben zu verbindlichen strukturierten AbläufenUnd die Lernprozesse laufen nicht während der Design-Phase, sondern zur Laufzeit abMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 6. Wissens-reifungs-modellMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 7. WissensreifungsmodellSchmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 8. ThemenWie lässt sich Wissensreifung beobachten, messen und steuern?Kriterien, Indikatoren, Aktivitäten, Guidance-ModelleWas sind Barrieren im Wissensreifungsprozess auf der Ebene des Individuums, der Kooperation und der Organisation?Analyserahmen, Möglichkeiten zur ÜberwindungWie lässt sich Wissensreifung durch soziotechnische Lösungen fördern?Design-Prozess, „Maturing Services“MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 9. Wie unterstützt man Wissensreifung?
  • 10. Unterstützung von WissensreifungProblemkontext verstehenMotivationslageBreite PartizipationGardening statt KontrolleIterativ und messendVeränderungen ermöglichenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksVerstehenEinbindenVerändern
  • 11. VerstehenKontext durch direkte Beobachtung und Dialog verstehen lernenWissensreifungsprozessmodell als AnalyserahmenFür reale Nutzer in ihrer Vielfalt entwickelnNicht für einen idealtypischen NutzerNicht für einen DurchschnittsnutzerUnmittelbaren Nutzen für alle Beteiligten suchenGrundbedürfnisse (Kompetenz-, Autonomieerleben und soziale Eingebundenheit – Deci & Ryan)MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 12. Verstehen: Analyse motivationaler FaktorenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksVerstehenKunzmann et al. (2009): Integrating Motivational Aspects into the Design of Informal Learning Support in OrganizationsIn: 9th International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies, September 2-4, 2009, Graz, Austria, 2009, pp. 259-267
  • 13. Einbinden: Breite Partizipation suchenWeb 2.0: Inhalte können von einer großen Gruppe beigetragen werden und bewertet werdenMan muss noch weiter gehenStrukturen und Vokabulare können ausgehandelt werdenstatt starrer Schemata und starrer kontrollierter VokabulareProzessmodelle werden bottom-up aus dem kollaborativen Task Management entwickeltGrundprinzipienNiedrige Barrieren für breite PartizipationNutzung sozialer AushandlungsprozesseGardening statt KontrolleMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksEinbinden
  • 14. GardeningMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksEinbindenReseedingReseedingReseedingEvolutionarygrowthseedingEvolutionarygrowthEvolutionarygrowthSchmidt et al. (2008): Conceptual Foundations for a Knowledge & Learning Architecture: Supporting Content, Process, and Ontology Maturing, International Conference on Knowledge Management (I-KNOW), 2008
  • 15. VerändernNeue IT-Werkzeuge verändern Schaffen Transparenz …… oder schränken die Autonomie ein …… oder vergrößern sieAuswirkungen z.B. auf Team- und UnternehmenskulturWerkzeuge sollen nicht zuviel vorschreiben, weil sich auch die Art der Nutzung durch Reifungsprozesse verändern kannMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 16. Iterativer ProzessVerändernRavenscroft, Schmidt, Cook, Bradley (2011): Designing socio-technical systems forinformal learning and knowledge maturing in the ‘Web 2.0 workplace’Journal of Computer Assisted Learning, 2011 (forthcoming)
  • 17. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge NetworksSimone Braun, Christine Kunzmann, Andreas Schmidt: People Tagging & Ontology Maturing: Towards Collaborative Competence Management In: From CSCW to Web2.0: European Developments in Collaborative Design, Springer, 2010Ein Beispiel: KollaborativesKompetenzmanagement
  • 18. KompetenzkatalogeKompetenzkataloge sind die Grundlage für existierende KompetenzmanagementansätzeKontrollierte Vokabulare mit semantischen Beziehungen (Ontologien)Beschreiben Ist- und Sollkompetenzen von MitarbeiternProblemWeiterentwicklung dieser Kataloge durch Expertengruppe schwerfälligIdee: Partizipative WeiterentwicklungMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 19. Brauchen wir immer vollständig ausgearbeitete Kompetenzen?Yellow Pages & Expert Finder?Nein, brauchen wir nicht Bewerberselektion, Team-Zusammenstellung?Wäre hilfreich, aber nicht unbedingt erforderlichBedarfsanalyse und Planung von Schulungen?Wäre eine gute Idee!Unterschiedliche Anwendungsfälle bedürfen unterschiedlicher FormalisierungsgradeMATURE - ContinuousSocial Learning in Knowledge Networks
  • 20. Neue Sicht auf KompetenzkatalogeMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 21. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 22. MATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 23. Stellschrauben für kulturbewusste GestaltungDie Umsetzung von People Tagging in einer konkreten Umgebung muss die Unternehmenskultur berücksichtigenMögliche StellschraubenWer darf taggen?Wer darf getaggt werden?Kontrolle über verwendete Tags/VokabularSichtbarkeit von Tagging-InformationenSemantik von TaggingSuchstrategienMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 24. Fazit
  • 25. Zusammenfassung und AusblickErfolgreiche Unterstützung von Wissensreifungsprozessen erfordertVerstehen des Problem- und Nutzungskontextes: Nutzen schaffenEinbinden:Partizaption suchen, soziale Aushandlungsprozesse bewusst einsetzenVerändern: keine starren Werkzeuge, Auswirkungen auf Kultur berücksichtigenHierzu brauchen wir allerdings breit angelegte, interdisziplinäre KompetenzenMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks
  • 26. Kontakt Dr. Andreas SchmidtScientific Coordinator MATURE IPFZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruheandreas.schmidt@fzi.dehttp://andreas.schmidt.namehttp://mature-ip.euMATURE - Continuous Social Learning in Knowledge Networks