Schlagwort-Archive: Future Skills

Buchempfehlungen Lernen und Training

Was lesen eigentlich Learning Professionals? Buchempfehlungen zum Thema Lernen und Training

Ich frage fast jeden meiner Podcastgäste nach einer Buchempfehlung. Ich wollte immer eine Zusammenfassung der Buchempfehlungen machen. Mittlerweile sind es aber zu viele Bücher als dass es eine Liste werden sollte. Daher hier erstmal die Bücher mit dem Schwerpunkt auf das Thema Lernen. Weitere Posts mit anderen Themenschwerpunkten folgen. Beinhaltet in diesem Post sind alle Podcastfolgen bis einschließlich November 2024.

Meine persönlichen Empfehlungen erhaltet ihr in meinen Jährlich erscheinenden Top-10 Buchempfehlungen meines jeweiligen Lesejahrs oder in meiner persönlichen Goodreads-Liste.

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LX044 Data Literacy entwickeln mit der Toolbox Datenkompetenz

In der 44. Folge des LernXP Podcasts geht es um das Thema Datenkompetenz bzw. Data Literacy. Sich kritisch und zielorientiert mit Daten auseinandersetzen zu können, ist eine Fähigkeit, die jeden Tag wichtiger wird. Viele definieren diesen Skill auch als Future Skill. Vermutlich hat jeder den Spruch schon gehört: „Data is the new oil„. Dies kann man auf verschiedene Arten interpretieren. Zum einen liegt, wie auch im Öl, viel Wert in den Daten. Aber ähnlich wie beim Rohöl, bei dem der Nutzen gering ist, müssen wir auch Daten zunächst „raffinieren“, damit sie ihren Wert entfalten können.

Doch wie können Unternehmen die Data Literacy oder Datenkompetenz ihrer Mitarbeiter entwickeln? Ein erster Baustein könnte die „Toolbox Datenkompetenz“ werden. Eine Plattform, die aus einem von der Bundesregierung geförderten Forschungsprojekt entstanden ist und sich aktuell in der Betaphase befindet. Leo Marose, CEO und Gründer von Stackfuel, berichtet über die Plattform und was es mit dem Thema Datenkompetenz überhaupt auf sich hat. In der Toolbox gibt es eine wachsende Auswahl an Möglichkeiten direkt mit Daten arbeiten zu können und Datentools auszuprobieren. Zusätzlich werden vorhandene Kursangebote und kuratierte Datensets zur Verfügung gestellt. Nicht zuletzt wird über Datenwettbewerbe ein Anreiz geschaffen werden, der noch mehr Menschen für das Thema begeistern soll.

Wenn ihr auch denkt, dass Datenkompetenz eine Fähigkeit ist, die weiter gesteigert werden sollte, findet ihr in dieser Podcastfolge einige hilfreiche Ideen dazu, wie ihr das Thema angehen könnt.

Über Data Literacy:

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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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LX022 Future Skills

Was sind Future Skills, warum werden diese immer wichtiger und wie kann man sie erlernen?

Future Skills werden im stetigen Wandel in dem wir uns alle befinden immer wichtiger. Wir hören den Begriff immer häufiger, er ist langsam zu einem Hype geworden. Doch was sind eigentlich Future Skills? Wo grenzen sie sich zu dem etwas älteren Begriff der Schlüsselqualifikationen ab, der schon in den 70’er Jahren geprägt wurden?

Diese und weitere Fragen beleuchte ich in der aktuellen LernXP Folge mit Wibke Matthes, Bereichsleiterin für Schlüsselkompetenzen an der Christian-Albrechts-Universität in Kiel. Unter anderem beleuchten wir, warum sich auch Unternehmen intensiv mit dem Thema auseinandersetzen sollten. Und zu guter Letzt darf die Frage nicht fehlen: wie kann man diese Skills lernen?

Häufige Future Skills in der Literatur

  • Kommunikation
  • Kooperation
  • Kreativität
  • Selbstorganisation
  • Reflexionsfähigkeit
  • Entscheidungskompetenz
  • Problemlösefähigkeit
  • Durchhaltevermögen
  • Kritisches Denken 
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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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