Archiv der Kategorie: Future Skills

Datenkompetenz

Datenkompetenz: Das Öl des 21. Jahrhunderts

Im LernXP Podcast (Folge Data Literacy entwickeln mit der Toolbox Datenkompetenz) hatte ich die Gelegenheit, mit Leo Marose, CEO von Stackfuel, über ein Thema zu sprechen, das in der heutigen datengetriebenen Welt immer relevanter wird: Datenkompetenz – und die kostenfreie Toolbox Datenkompetz, welche bei der Entwicklung der Datenkompetenz unterstützt. In einer Zeit, in der Daten oft als das neue Öl bezeichnet werden, ist es entscheidend zu verstehen, wie wir dieses „Öl“ nicht nur fördern, sondern auch raffinieren und nutzen können. Dieser Artikel fasst unsere Diskussion zusammen1 und bietet Einblicke in die Bedeutung von Datenkompetenz und wie du sie in deinem Unternehmen oder deiner Organisation fördern kannst.

Was versteht man unter Datenkompetenz?

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Future Skills stärken mit Skill Hacks

Wenn man sich mit Future Skills beschäftigt, liest man meist nur Beschreibungen, warum diese wichtig sind und erhält umfangreiche Sammlungen an Future Skills. Dies ist natürlich wichtig, um die Awareness für die Future Skills zu steigern. Auch wenn die Idee nicht ganz neu ist – früher sprach man über Schlüsselkompetenzen, die sehr ähnlich sind – bleibt das Thema dennoch wichtig. Doch eine Frage bleibt dabei in der Regel unbeantwortet: Wie kann ich meine Future Skills stärken? Eine Antwort könnten Skill Hacks sein.

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Was kann künstliche Intelligenz und wo sind ihre Grenzen? Buchreview: Natürlich alles künstlich

The future is already here – it’s just not evenly distributed

William Gibson

Warum ein Buch über künstliche Intelligenz in einem Blog über Lernen?

Neben einer guten Medienkompetenz sollte heute jeder auch eine KI-Kompetenz besitzen. Diesen Aufruf von Philip Häusser im Buch Natürlich alles künstlich kann ich nur unterstreichen. Einschätzen zu können, was durch künstliche Intelligenz (KI) alles möglich ist oder was noch nicht möglich ist wird immer wichtiger.

Im Kontext Lernen gibt es bereits erste interessante Ansätze. So gibt es KI basierte adaptive Lernprogramme, die Lernpfade individuell und in Echtzeit an die Bedürfnisse der Lerner anpassen. Ein weiteres Beispiel sind Learning Experience Systeme (LXP) die Lerninhalte aggregieren und basierend auf meinen persönlichen Präferenzen weitere Lernangebote vorschlagen. Auch wenn ich den Eindruck habe, dass wir hier noch in den Kinderschuhen stecken, gibt es viel Potential. Bedenkt man, dass es in digitalen Bereichen meist exponentielles Wachstum gibt, können neue Lösungen schneller kommen als wir alle denken.

Zusätzlich gibt es in fast jedem Bereich mit denen Learning Professionals zusammenarbeiten Veränderungen durch Automatisierung, Machine Learning und künstlicher Intelligenz. Umso wichtiger also für Learning Professionals sich mit dem Thema Machine Learning zu beschäftigen. Denn, wie Karlheinz Pape in seinem Artikel „Wer in die Zukunft führen will, muss schon mal da gewesen sein“ schreibt, „Kennen wir das von den Mitarbeitenden künftig zu betretende Gelände?„. Wir müssen das Gelende kennen um als „Bergführer“ andere auf ihrem Weg begleiten zu können.

Eine aus meiner Sicht gute Möglichkeit um sich mit den Möglichkeiten, Hintergründen, Herausforderungen und Grenzen von künstlicher Intelligenz vertraut zu machen stellt das Buch „Natürlich alles künstlich: was künstliche Intelligenz kann und was (noch) nicht – KI erklärt für alle“ von Philip Häusser dar.

In diesem Artikel möchte ich einige Aspekte, die ich aus dem Buch gelernt habe, reflektieren und teilen.

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