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Das EU-Projekt MIapp

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Vorgeschichte

In den 90er Jahren habe ich mich intensiv mit dem Trend zur Individualisierung beschäftigt. Neben der gesellschaftlichen Dimension gibt es dabei auch einen wirtschaftlichen Aspekt, der in der hybriden Wettbewerbsstratgie Mass Customization and Personalization zum Ausdruck kommt und in Open Innovation seine Fortsetzung findet.

Ich habe mich damals gefragt, ob es möglich ist, Mass Customization and Personalization auch auf den Bildungssektor zu übertragen. Während meiner Weiterbildung zum Experten für Neue Lerntechnologien habe ich diese Frage 2001 etwas genauer untersucht (Mass Customization in der Bildung: Veröffentlichungen). Das erste Ergebnis war durchaus positiv, denn die neuen Technologien ermöglichten es, Content (Learning Objects) mit Hilfe definierter Standards (z.B. SCORM) individuell zu konfigurieren.

Problematisch war aus meiner Sicht allerdings schon damals, dass es ja nicht die sogenannten Learning Objects sind, die lernen, sondern die Teilnehmer. Die aus meiner Sicht zu starke Technologieorientierung sollte daher durch eine stärkere Teilnehmerorientierung abgelöst werden:

Wie kommt man nun von E minus Learning (E-Learning) zu Learning + E?

Stellt man den Teilnehmer, und die damit verbundene Ermöglichungsdidaktik in den Mittelpunkt der Überlegungen, so wird schnell deutlich, dass man eine Theorie benötigt, die den Teilnehmer in all seinen Dimensionen beschreiben kann. Den Zusammenhang habe ich dann in meinem Paper zur ElearnChina2003 (Veröffentlichungen) erläutert, in dem ich vorschlage, die Multiple Intelligenzen Theorie zu nutzen.

Das EU-Projekt MIapp (2004-2006)

Das EU-Projekt MIapp: The application of Multiple Intelligences theory to increase the effectiveness of e-learning, recruitment practices and Internet search engines. Co-financed by the Leonardo Davinci Program (PT 04/PP/11/24/458). Der Flyer informiert Sie ausführlich über das Projekt.

Natürlich gibt es viele Profiling-Instrumente auf dem Markt, dennoch war ich erstaunt darüber, dass die in den USA und anderen Ländern der Welt häufig eingesetzte Multiple Intelligenzen Theorie in Europa so wenig im Bildungssektor (aber auch in Unternehmen) beachtet wurde. Ich habe daher die University of Information, Technology and Management (UITM) in Rzeszów (Polen) gefragt, ob wir ein Pre-Proposal einreichen wollen. Gesagt – getan. Gemeinsam mit verschiedenen europäischen Partnern (Deutschland, Polen, Spanien, Österreich und Griechenland) haben wir dann den Antrag gestellt. Die Freude war groß, als wir erfuhren, dass das Projekt MIapp genehmigt wurde. Wir haben virtuell zusammengearbeitet, und uns im Projektzeitraum immer wieder zu Meetings getroffen:

  • MIapp-Meeting an der Universität Barcelona, Spanien
  • MIapp-Meeting bei FORTH auf Heraklion, Griechenland
  • MIapp-Meeting an der Universität in Freiburg, Deutschland
  • MIapp-Abschluss-Meeting an der UITM in Rzeszów, Polen (Program of the Seminar).
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Mass Customization? Was ist das denn?

Zunahme der Variantenvielfalt

Dem Trend zur Globalisierung und Individualisierung (Strukturwandel) begegnen die Unternehmen noch oft mit der Erhöhung der Vielfalt (Variantenproduktion), wodurch die Auswahlmöglichkeit für den Kunden zwar erweitert wird, der Kunde aber oftmals nicht das bekommt, was er haben möchte (The Paradox of Choice). Die Abbildung zeigt exemplarisch auf, wie sich der Trend zur Variantenproduktion in verschiedenen Branchen bemerkbar macht.

Die Zunahme der Variantenvielfalt führt die Unternehmen in eine Kompexitätsfalle, da nicht alle angebotenen Varianten verkauft werden können und nur noch wenige Produkte/Dienstleistungen wirtschaftlich sind. Die Automobilindustrie beispielsweise flüchtet um Kosten zu sparen in die sogenannte “Plattformstrategie” und bemerkt erst langsam, dass man dadurch an Markenimage verliert. Die Reaktionen der Unternehmen auf den Trend zur Individualisierung basieren sehr oft auf der generischen Wettbewerbsstrategie von Porter.

Diese Wettbewerbsstrategie schließt allerdings genau das aus, was Mass Customization ermöglicht: Die kundenindividuelle Massenproduktion als sogenannte hybride Wettbewerbsstrategie. Unternehmen und auch Kunden stehen Mass Customization manchmal abwehrend gegenüber. Der Satz: “Wenn Du etwas individuelles haben willst, dann musst Du dafür mehr bezahlen” wird von vielen Kunden immer noch als eine Art Gesetzmäßigkeit gesehen.

Mit B. Joseph Pine II und seinem Buch “Mass Customization – The Future in Business Competition” ist 1993 der Durchbruch gelungen. In Deutschland hat dann Frank Piller 1998 mit seiner Veröffentlichung “Kundenindividuelle Massenproduktion” dazu beigetragen, dass Mass Customization auch in Deutschland bekannt wurde. Die Entwicklung ist seither rasant (Auswahl):

1971: Toffler “Future Shock” > Aufzeigen der Möglichkeiten

1987: Davis “Future Perfect” > Begriff “Mass Customization”

1993: Pine “Mass Customization” > MIT-Studie

1998: Piller “Kundenindividuelle Massenproduktion”

Die verschiedenen Welt-Konferenzen seit 2001 in Hong Kong (MCPC 2001), an der ich teilgenommen habe, zeigen die rasante Entwicklung.

Siehe dazu auch Freund, R. (2009): Kundenindividuelle Massenproduktion (Mass Customization). RKW Kompetenzzentrum, Faktenblatt 5/2009.

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Multiple Intelligenzen nach Howard Gardner

Multiple Intelligenzen nach Howard Gardner

Zunächst soll hier noch einmal geklärt werden, was Howard Gardner unter “Intelligenz” versteht:

„Ich verstehe eine Intelligenz als biopsychologisches Potenzial zur Verarbeitung von Informationen, das in einem kulturellen Umfeld aktiviert werden kann, um Probleme zu lösen oder geistige oder materielle Güter zu schaffen, die in einer Kultur hohe Wertschätzung genießen“ (Gardner  2002:46-47).

Gardner geht von gesonderten eigenständigen Intelligenz aus. Die sieben Intelligenzen in der Urform (Gardner 2002:55-57): „In Abschied vom IQ hatte ich sieben unabhängige menschliche Intelligenzen postuliert. Die ersten beiden, die sprachliche und die logisch-mathematische, sind im allgemeinen für unsere Schulen und auch in den Unternehmen (noch) von großer Bedeutung”. Je stärker sich die wissensbasierte Gesellschaft entwickelt, umso stärker werden die anderen Intelligenzen in den Fokus rücken.

Multiple Intelligenzen nach Howard Gardner (Gardner 2002:69)

Sprache: Zur sprachlichen Intelligenz gehören die Sensibilität für die gesprochene und die geschriebene Sprache, die Fähigkeit, Sprachen zu lernen, und die Fähigkeit, Sprache zu bestimmten Zwecken zu gebrauchen. Rechtsanwälte, Redner, Schriftsteller und Dichter zählen zum Kreis der Personen mit hoher sprachlicher Intelligenz. Persönlichkeiten: Homer, William Shakespeare, Johann Wolfgang von Goethe.

Logik & Mathematik: Zur logisch-mathematischen Intelligenz gehört die Fähigkeit, Probleme logisch zu analysieren, mathematische Operationen durchzuführen und wissenschaftlicheFragen zu untersuchen. Von der logisch-mathematischen Intelligenz machen Mathematiker, Logiker und Naturwissenschaftler Gebrauch (…). Persönlichkeiten: Aristoteles, Euklid, Pascal, Leibnitz.

Musik: Musikalische Intelligenz bedeutet Begabung zum Musizieren, zum Komponieren und Sinn für die musikalischen Prinzipien (…). Persönlichkeiten: Johann Sebastian Bach, Wolfgang Amadeus Mozart, Ludwig van Beethoven.

Bewegung & Körper: Die körperlich-kinästhetische Intelligenz enthält das Potential den Körper und einzelne Körperteile (wie Hand oder den Mund) zur Problemlösung oder zur Gestaltung von Produkten einzusetzen. Die offensichtlichen Vertreter dieser Intelligenz sind natürlich die Tänzer, Schauspieler und Sportler. Wichtig ist diese Form der Intelligenz aber auch für Handwerker, Chirurgen, experimentell arbeitende Naturwissenschaftler, Mechaniker und Angehörige vieler anderer technischer Berufe. Persönlichkeiten: Charlie Chaplin, Marlene Dietrich, Jesse Owens, Michael Jordan.

Sehen und Raumdenken: Zur räumlichen Intelligenz gehört der theoretische und praktische Sinn einerseits für die Strukturen großer Räume, wie sie zum Beispiel von Seeleuten und Piloten zu bewältigen sind, andererseits aber auch für das Erfassen der enger begrenzten Raumfelder, die für Bildhauer, Chirurgen, Schachspieler, Graphiker oder Architekten wichtig sind … . Persönlichkeiten: Leonardo da Vinci, Michelangelo, Raffael, Vincent van Gogh, Pablo Picasso.

Personale und soziale Intelligenz: Als interpersonale Intelligenz wurde die Fähigkeit bezeichnet, Absichten, Motive und Wünsche anderer Menschen zu verstehen und dementsprechend in der Lage zu sein, erfolgreich mit ihnen zu kooperieren. Verkäufer, Lehrer, Ärzte, führende Vertreter von Kirche und Staat, Schauspieler – sie alle sind in hohen Graden auf interpersonale Intelligenz angewiesen. Persönlichkeiten: Mahatma Gandhi, Mutter Teresa, Nelson Mandela, Kofi Anan.

Sich selbst kennen: Die intrapersonelle Intelligenz schließlich ist die Fähigkeit, sich selbst zu verstehen, ein lebensgerechtes Bild der eigenen Persönlichkeit – mitsamt ihren Wünschen, Ängsten Fähigkeiten – zu entwickeln und dieses Wissen im Alltag zu nutzen“.

Naturkenntnis: In der Zwischenzeit spricht Gardner von einer weiteren Intelligenz: „Mein kritischer Durchgang lässt klar erkennen, dass die Erweiterung der Ursprünglichen Siebenerliste um den Begriff der naturalistischen Intelligenz gerechtfertigt ist“. Persönlichkeiten: Isaac Newton, Charles Darwin, Albert Einstein.

An dieser Stelle muss angemerkt werden, dass die Zuordnung der prominenten Personen zu den Multiplen Intelligenzen oft missverstanden wird. Die Zuordnung von Johann Wolfgang von Goethe nur sprachlichen Intelligenz bedeutet, dass diese Intelligenz bei ihm stark ausgeprägt war. Es bedeutet nicht, dass die anderen Intelligenzen keine Rolle spielen.

In einem speziellen beruflichen Umfeld (Kontext, Domäne) zeigen sich immer mehrere Intelligenzen.

Howard Gardner weist weiter darauf hin, dass sich daraus zwingend ergibt, dass Intelligenzen auf “intelligenz-gerechte” Weise beurteilt werden müssen – das heißt unmittelbar im Medium der betreffenden Intelligenz, und nicht durch die Brille sprachlicher oder logischer Intelligenz.

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Hybrides Projektmanagement: Klassisch/Lean/Agil

In der aktuellen Diskussion um Projektmanagement geht es oft um die Frage, entweder klassisches Projektmanagement oder agiles Projektmanagement. Diese Dichotomie greift allerdings zu kurz, denn wir leben heute oft in hybriden Kontexten und Problemlösungssituationen.

Hybride Motoren in Autos, der Begriff Brunch oder auch Mass Customization als hybride Wettbewerbsstrategie weisen beispielhaft auf diese Vielfalt hin. In dem Weißbuch IAPM (2017). Hybrides Projektmanagement wird ausdrücklich auch noch einmal auf Lean und Kanban hingewiesen. Ein Lean Project Management bietet für viele Organisationen, die sich in der Vergangenheit schon mit Lean befasst haben die Möglichkeit, dies als Ankerpunkte für den Weg zu einer Agilen Gesamt-Organisation zu gehen.

Dass Hybrides Projektmanagement weniger dogmatisch ist, und einen pragmatischen Weg aufzeigt, unternehmensspezifische Vorgehensweisen abzuleiten, hat nicht zuletzt die HELENA-Studie gezeigt.

In dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) gehen wir auch auf das Hybride Projektmanagement ein. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Videokonferenz (Meeting) mit MS Teams

In der aktuellen Situation geht es darum, sinnvolle Möglichkeiten der virtuellen Kommunikation/Kooperation zu nutzen. In der Zwischenzeit stehen sehr viele Möglichkeiten zur Verfügung, die alle Vor- und Nachteile haben. Die Diskussionen reichen von Datenschutz (z.B. bei Zoom) bis Open-Source-Anwendungen (z.B. Jitsi). In der Zwischenzeit konnte ich mit vielen Tools schon so meine Erfahrungen machen.

Aktuell steht Vorbereitung einer Videokonferenz mit MS Teams an. Dazu habe ich den Teilnehmern im Vorfeld Informationen zum Anmeldeprozess und zur Nutzung zusammen- und zur Verfügung gestellt. Mit der Einladung zu der Besprechung erhalten die  Teilnehmer im Vorfeld weiterhin ausführliche Informationen dazu, welche Inhalte vorstellen werde, und welche Interaktionen (Kommunikation/Fragen usw.) bei der recht großen Teilnehmerzahl sinnvoll erscheinen. Ich bin gespannt, wie es ablaufen wird …

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Anmerkungen zum Grazer Innovationsmodell

Innovationen sind in der heutigen Zeit wichtiger denn je, doch hat sich das Management von Innovation (wie auch andere Managementansätze) erheblich verändert. Die Veröffentlichung Lercher, H. (2019): Big Picture Das Grazer Innovationsmodell (Big Picture the Innovation Model) (als PDF verfügbar) stellt ein recht umfangreiches Bild (Big Picture) eines Modells dar, an dem sich gerade mittelständische Unternehmen sehr gut orientieren können.

Ich möchte an dieser Stelle allerdings auch weitere Anregungen zum Thema geben:

Nachhaltiger Wettbewerbsvorteil: Ausgangspunkt ist die Definition (S. 21) „Innovationen sind erfolgreich in nachhaltige Wettbewerbsvorteile oder Umsätze umgewandelte Ideen“, die ohne Quellenangabe ist und schon einige Fragen aufwirft: Was bedeutet erfolgreich?  Wann kann der nachhaltige Wettbewerbsvorteil nachgewiesen werden? 

Wirkungsnetz: Ein Big Picture reduziert zunächst die immanente Komplexität des Innovationssystems und hilft gerade mittelständischen Unternehmen Handlungsoptionen abzuleiten. Meines Erachtens wäre es besser, ein Wirkungsnetz mit verschiedenen Einflussfaktoren unternehmensspezifisch zu erarbeiten, und Generatoren für das Management dieses Systems abzuleiten. Solche Verfahren gibt es auch schon für andere komplexe Managementsysteme. 

Open Innovation: Weiterhin kommt das Thema “Open Innovation” etwas zu kurz. Hier verweist der Autor nur auf die Interpretation von Chesbrough, der den Fokus auf der Öffnung des Innovationsprozesses von Unternehmen/Organisationen sieht. Die Perspektive “Open Innovation” eher Bottom-Up zu interpretieren, kommt nicht vor. Solche Gedanken hat Eric von Hippel in seinen Veröffentlichungen sehr ausführlich – auch in der Umsetzung zusammen mit Unternehmen – dargestellt (Siehe dazu auch diesen Blogbeitrag).

KI und Innovation: Nicht zuletzt müssen wir heute auch neue technologische Entwicklungen mit einbeziehen, wenn wir über den Umgang mit Innovationen sprechen. In meiner Special Keynote auf der MCPC 2015 in Montréal habe ich mich mit diesen Möglichkeiten auseinandergesetzt.

Siehe dazu Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer.

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Künstliche Intelligenz einfach erklärt

In der Veröffentlichung BMBF (2020): Künstliche Intelligenz (PDF) wird auf relativ einfache weise erläutert, um was es bei dem Begriff “KI” geht. Interessant ist, dass der Begriff schon 1956 von John McCarthy kreiert wurde, und in der Zwischenzeit folgende Bedeutung hat:

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik. Sie erforscht Mechanismen, die intelligentes menschliches Verhalten simulieren können. Das beinhaltet zum Beispiel, eigenständig Schlussfolgerungen zu ziehen, angemessen auf Situationen zu reagieren
oder aus Erfahrungen zu lernen (S. 4).

Der Bezug zu einem intelligenten menschlichen Verhalten wirft bei mir die Frage auf, was darunter, und unter menschlicher Intelligenz zu verstehen ist. Ist es der ´berühmt-berüchtigte´Intelligenz-Quotient (IQ), der als Gegenpol zur Künstlichen Intelligenz (KI) gesehen wird, oder sind es auch die verschiedenen Facetten einer Emotionalen Intelligenz (EQ), oder sogar Multiple Intelligenzen (nach Howard Gardner). Der Intelligenz-Begriff war schon in der Vergangenheit wichtig, und scheint in komplexen Settings immer wichtiger zu werden. 

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National Intellectual Capital 2019 Yearbook

In einer wissensbasierten Gesellschaft kommt es darauf an, das Intellektuelle Kapital auf verschiedenen Ebenen zu visualisieren und zu entwickeln. In dem Jahrbuch Lin, C.Y.Y. (eds.) (2019) National Intellectual Capital Yearbook 2019, TICRC wird auf Seite X deutlich, um was es dabei auf Länderebene geht:

”It is time to retire metrics like GDP. They do not measure everything that matters”,
Nobel Laurate, Joseph Stiglitz, Nov 24, 2019, Guardian.

Im Ranking steht Deutschland auf Rang 12. In den letzten Jahren ist das Verständnis zum Intellektuellen Kapital in Deutschland auch durch das Projekt Wissensbilanz – Made in Germany entwickelt worden. In den deutschlandweiten Veranstaltungen (Roadshows) durfte ich über mehrere Jahre mit dazu beigetragen. Es hat mir immer sehr viel Freude bereitet, mit den Teilnehmern über das Thema zu diskutieren. Bei den Roadshows waren auch immer Organisationen dabei, die die Wissensbilanz – Made in Germany schon ungesetzt hatten. Sprechen Sie mich bitte an, wenn Sie Interesse an dem Thema “Wissen”, oder auch speziell an der Wissensbilanz – Made in Germany interessiert sind.