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Warum gibt es kein deutsches Verb für Kompetenz?

Der Begriff “Kompetenz” ist sehr vielschichtig und verfügt wegen seiner geschichtlichen Entwicklung über viele Facetten. Eine davon ist, Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition zu verstehen, die sich von Persönlichkeitseigenschaften und -fertigkeiten unterscheidet.

Ein weiterer, wichtiger Begriff ist in dem Zusammenhang ist “Qualifikation”. Qualifikationen sind hier Fertigkeiten, Fähigkeiten und Kenntnisse, die vermittelt und geprüft werden können. Qualifikationen sind eher für die Bewältigung überschaubarer Aufgaben geeignet. Daran schließen sich bereichsübergreifende Schlüsselqualifikationen an. In eher unsicheren/unübersichtlichen Problemlösungssettings reichen Qualifikationen zu deren Bewältigung nicht mehr aus. Da es in der heute stark vernetzten Welt immer mehr um komplexes Problemlösen geht, ist es nicht verwunderlich, dass die Kompetenzentwicklung auf pädagogischer Ebene und auf Unternehmensebene in den Mittelpunkt rückt.

Der ethisches Aspekt bedingt, dass dass Kompetenz nicht gelehrt und vermittelt, sondern nur angebahnt werden kann. Der sich Bildende ist bei der Entwicklung dieser umfassenden Fähigkeiten als Akteur gefragt (Heil 2007:72). Als einen Hinweis darauf, dass Kompetenz sich entwickelt und nicht vermittelt werde kann, kann die Tatsache gesehen werden, dass es kein deutsches Verb für Kompetenz gibt. Einen Menschen kann man qualifizieren aber nicht “kompetenzieren” (ebd. S. 75, in Heffels/Streffer/Häusler (2007).

Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Was macht ein komplexes System aus?

In Verbindung mit Arbeit 1.0-4.0 – oder auch im Projektmanagement usw. – wird häufig von komplexen Systemen gesprochen/geschrieben. Doch, was macht ein komplexes System aus?

First of all we have to discuss what we understand by complex systems. In a naive way, we may describe them as systems which are composed of many parts, or elements, or components which may be the same or of different kinds. The components or parts may be connected in a more or less complicated fashion (Haken 2006:1) (…) Systems may not only be complex as a result of being composed of so many parts but we may also speak of complex behaviour. The various manifestations of human behaviour may be very complex as is studied e.g. in psychology (ebd. p. 3) (…) An important step in treating complex systems consists in establishing relations between various macroscopic quantities. These relations are a consequence of microscopic events which, however, are often unknown or only partially known (ebd. p. 7).

Solche gänzlich unbekannten, oder teilweise unbekannten Beziehungen machen also ein System zu einem komplexen System. Doch wie kann eine Organisation, ein Team, oder auch jeder Einzelne mit etwas umgehen, das teilweise oder völlig unbekannt ist? Es scheint zunächst einmal deutlich zu werden, dass der Umgang mit offensichtlich vorhandenen Daten und Informationen nicht ausreicht. Beim Umgang mit komplexen Systemen kommt neben neuen technologischen Möglichkeiten noch hinzu, dass es Menschen braucht, die mit ihren vielfältigen Potenzialen solche Situationen bewältigen können. Siehe dazu auch Umgang mit Unschärfe und Unsicherheit, oder Erstens kommt es anders, zweitens als man denkt.

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Wissen schaffen und Wissen teilen durch Strong Ties?

Wissen schaffen und Wissen teilen sind wichtige Elemente/Bausteine des Wissensmanagements (vgl. dazu Probst et al.), doch zeigt sich oft, wie schwierig die Umsetzung ist. Eine Herangehensweise kann sein, Experten mit ihrem Expertenwissen zu intensiven Interaktionen zu bringen.

Hansen (1999) behauptete, effiziente Wissensschaffung und Wissensteilung zeichne sich durch enge Verknüpfungen zwischen Personen aus unterschiedlichen Teilen einer Organisation aus. Intensive Interaktion zwischen Experten, die in verschiedenen Unterabteilungen einer Organisation arbeiten erleichtert eine produktive Zusammenarbeit wegen der frühzeitigen Wissensintegration über die organisationalen Grenzen hinweg (Lehtinen/Hakkarainen/Palonen 2004:209).

Diese Strong Ties (Granovetter 1973) scheinen für die Weitergabe komplexer Wissensstrukturen oder von nicht-kodifizierten Wissen (z.B. auch tacid knowledge) wichtig zu sein (Hansen 199, Uzzi 1997, zitiert in Lehtinen/Hakkarainen/Palonen 2004:210).

Es ist daher nicht verwunderlich, dass sich gerade in komplexen Problemlösungssettings wie der Bearbeitung von Agilen Projekten (nach z.B. der Stacey-Matrix) eine enge Interaktion der Experten in dem Entwicklungsteam bei Scrum vorgeschlagen wird. Weiterhin weist auch das 6. Prinzip im Agilen Manifest auf solche Zusammenhänge hin: Die effizienteste und effektivste Methode, Informationen an und innerhalb eines Entwicklungsteams zu übermitteln, ist im Gespräch von Angesicht zu Angesicht.

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Ist emotionale Intelligenz messbar?

emotion

In unserem Blog habe ich schon des öfteren über die Messbarkeit, bzw. über das Messbarmachen von allem geschrieben. Siehe dazu beispielhaft Die Messbarmachung der Intelligenz: Ein Phänomen der Industriealisierung?, oder If You Can Not Measure it, You Can Not Manage it – Stimmt das denn?. Doch diese Auffassung ist nicht totzukriegen.

“Sogar wenn es um emotionale Intelligenz geht, herrscht noch die Ansicht vor, man könne sie messen, indem man Fragen stellt, die das deklarative Wissen betreffen. Beispielsweise forderte man die Befragten auf, sich in Bezug auf die Aussage »Ich weiß, warum meine Gefühle sich verändern« selbst einzustufen (siehe Matthews et al. 2004). Dem liegt die Überzeugung zugrunde, dass Menschen in der Lage und bereit sind mitzuteilen, wie ihre Intelligenz funktioniert. Im Gegensatz dazu zeigten die einflussreichen Untersuchungen von Nisbett und Wilson (1977), dass wir häufig keinen introspektiven Zugriff auf die Gründe unserer Urteile und Gefühle haben. Die Forschung zum impliziten Lernen beschäftigt sich mit Lernvorgängen, die unabsichtlich und unbewusst stattfinden (Lieberman 2000; Shanks 2005)” (zitiert in Gigerenzer 2007:244).

Dazu passt auch die von Ryle beschriebene intellektualistische Legende.

Die Industrialisierung nimmt im Vergleich zu den vorherigen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Phasen eine sehr kleine Zeitspanne ein, doch halten wir diese Phase für diejenige, die auch in Zukunft mit ihrem Mindset die anstehenden komplexen Problemlösungen bestimmt.

Dabei kommt es heute und in Zukunft zu neuen Fragen, die allerdings oft mit alten Ansätzen beantwortet werden. Wir sollten uns langsam aber sicher von dem industriellen Mindset verabschieden und die Chancen der Reflexiven Modernisierung nutzen. Dieser Strukturbruch zwischen einfacher und reflexiver Modernisierung zeigt die erforderlichen Handlungsweisen auf.

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Wann sind mehr Informationen von Nachteil?

Je mehr umso besser ist nicht immer von Vorteil, obwohl das viele Menschen glauben. Berry Schwartz hat beispielsweise schon 2004 in seinem Buch The Paradox of Choice erwähnt, dass die Vielfalt eines Angebots Kunden überfordern können, sodass diese dann nicht kaufen (Blogbeitrag). Prof. Dr. Gerd Gigerenzer, Direktor emeritus am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung und Direktor des Harding-Zentrum für Risikokompetenz am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin, hat sich in einem Buch darüber so seine Gedanken gemacht.

Doch selbst wenn die Information kostenlos zur Verfügung steht, gibt es Situationen, in denen mehr Information von Nachteil sein kann. Mehr Gedächtnis ist nicht immer besser. Mehr Zeit ist nicht immer besser. Mehr Insiderwissen mag zwar dabei helfen, den Markt von gestern zu »erklären«, aber nicht, den Markt von morgen vorherzusagen. Weniger ist wahrhaft mehr unter den folgenden Bedingungen (Gigerenzer 2007:46-47):
• Nützliches Maß an Unwissenheit: Wie die Rekognitionsheuristik zeigt, kann das Bauchgefühl eine beträchtliche Menge an Wissen und Information übertreffen.
• Unbewusste motorische Fertigkeiten: Bauchgefühle erfahrener Experten beruhen auf unbewussten Fertigkeiten, deren Ausführung durch zu viel Nachdenken beeinträchtigt werden kann.
• Kognitive Einschränkungen: Unser Gehirn scheint über angeborene Mechanismen wie Vergessen und die Tendenz, klein anzufangen, zu verfügen, die uns vor der Gefahr schützen, zu viel Information zu verarbeiten. Ohne kognitive Einschränkungen würden wir uns weit weniger intelligent verhalten.
• Paradox der freien Wahl: Je mehr Optionen man hat, desto größer die Möglichkeit, dass es zu Konflikten kommt, und desto schwieriger, die Optionen zu vergleichen. Von einem bestimmten Punkt an schaden mehr Optionen, Produkte und Wahlmöglichkeiten dem Verkäufer wie dem Käufer.
• Vorzüge der Einfachheit: In einer ungewissen Welt können einfache Faustregeln komplexe Phänomene ebenso gut oder besser vorhersagen als komplexe Regeln.
• Informationskosten. Wie der Fall der Kinderärzte in der Universitätsklinik erkennen lässt, kann eine zu intensive Informationsbeschaffung einem Patienten schaden. Genauso kann zu viel Neugier das Vertrauen am Arbeitsplatz oder in Beziehungen zerstören.

Sollten also mehr Daten, mehr Informationen, mehr Wissen, mehr Können und mehr Kompetenzen unser Ziel sein? Wie Gigerenzer ausführt, sollte das bei bestimmten Bedingungen nicht der Fall sein, in anderen Settings allerdings sehr wohl. Dieses Sowohl-als-auch – dieses ambidextere – macht es Menschen und Organisationen nicht einfacher. Da wir uns immer mehr in vernetzte Systeme hineinbewegen, werden die von Gigerenzer genannten Bedingungen immer stärker zu beachten sein. Siehe dazu auch Die Messbarmachung der Intelligenz: Ein Phänomen der Industrialisierung?

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Ist Wissensmanagement 4.0 ein hybrides Wissensmanagement?

Group of people with devices in hands working together as symbol of networking and communication

In dem Artikel North, K; Maier, R. (2018): Wissen 4.0 – Wissensmanagement im digitalen Wandel gehen die Autoren von der Annahme aus, dass die Wissensproduktion genau so wie Arbeit (Arbeit 1.0 bis Arbeit 4.0) in Wissen 1.0 bis 4.0 aufgeteilt werden kann. Dabei erweitern sie das Konstrukt der Wissenstreppe in eine Wissenstreppe 4.0.

Weiterhin gehen die Autoren davon aus, dass ein Wissensmanagement 4.0 operativ und strategisch unterstützend – und somit ambidexter – sein sollte.

Dem Konzept der „Beidhändigkeit“ (Ambidexterity, Tushman und O’Reilly 1996) folgend muss das Wissensmanagement sowohl aus operativer Perspektive die optimale Nutzung von Wissen für das aktuelle Geschäft sicherstellen („Exploitation“) als auch aus strategischer Perspektive das Wissen und die Lernfähigkeit für das zukünftige Geschäft entwickeln („Exploration“) (North/Maier 2018).

Dieses ambidextere Element von Wissensmanagement 4.0 erinnert stark an andere hybride Vorgehensweisen, die immer stärker in den Fokus rücken. Es handelt sich dabei beispielsweise um die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization oder aber um das hybride Projektmanagement.

Abschließend würde ich noch folgende Punkte ergänzen:

  • Künstliche Intelligenz und Wissensmanagement.
  • Erweiterung der drei genannten Ebenen Individuum, Gruppe Organisation um die Ebene Netzwerk.
  • Bewertung des Wissenssystems mit Hilfe der Wissensbilanz – Made in Germany.
  • Abgrenzung zu einem Kompetenzmanagement auf den Ebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk – siehe dazu Freund (2011).
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UPMF: Ein Framework für agiles, hybrides und plangetriebenes Projektmanagement

In der praktischen Projektarbeit in Organisationen wird immer deutlicher, dass die verschiedenen Vorgehensmodelle für agiles, hybrides und plangetriebenes Projektmanagement aufeinander abgestimmt werden müssen. Dieser Pragmatismus löst (scheinbar) langsam aber sicher den teilweise vertretenen Dogmatismus verschiedener Vorgehensweisen/Frameworks ab. Nachzulesen ist das in der HELENA-Studie zum hybriden Projektmanagement und in der aktuellen Studie Scaling Agile (Hochschule Koblenz, Prof. Komus u.a.).

Das UMPF-Framework basiert dabei auf Lean Project Management und zeigt auf, wie so ein integriertes Vorgehen aussehen kann. In dem Artikel Hüsselmann, C. (2020): Das Unified Project Management Framework – Ein generischer Prozessrahmen für Projekte wird der Ansatz im Detail erläutert. Die folgende Kurzfassung – entnommen von der angegeben Seite – fasst die wichtigsten Überlegungen zusammen:

Projektmanagement vollzieht derzeit einen Wandel hin zu mehr Agilität. Das klassische Projektmanagement wurde wesentlich in den 90er Jahren geprägt und internationale (uneinheitlich) durch Standards beschrieben. Charakterisiert sind diese als plangetrieben. Agilität stellt demgegenüber empirische Prozesskontrolle in den Vordergrund. Allerdings sind die bekannten agilen Vorgehensweisen nicht vollständig – zu vielen Teildomänen wie etwa Risikomanagement, fehlen explizite Ausführungen. Auf der anderen Seite sind die klassischen Standards, geprägt durch ihre jeweilige Entstehungsgeschichte, mit unterschiedlichen Schwerpunkten versehen, die auch als Stärken und Schwächen ausgelegt werden können. Im PMI-Modell ist beispielsweise kaum etwas zu Kundenprojekten zu finden, im DIN-Modell wird Projektmanagement in Phasen eingeteilt etc. Dies führte zur Entwicklung des vorliegenden vereinheitlichten Projektmanagement-Referenzmodells – dem Unified Project Management Framework, UPMF. Das UPMF enthält im Kern Projektmanagement-Prozesse, -Disziplinen und -Rollen … ergänzt um Erfolgsfaktoren, Kompetenzen und Methoden. Dabei wurde wenn möglich auf die bewährten Standards zurückgegriffen … ergänzt um Elemente agiler und “leaner” Methoden sowie langjährige Praxiserfahrungen. Das UPMF hat den Anspruch, universell und kompakt zu sein. Dies wird unterstrichen durch überwiegend tabellarische Darstellungen und das daraus abgeleitet Werkzeug UPMF-Navigator. Es ist in der vorliegenden Form im Rahmen konzeptioneller Arbeiten im Labor für Prozess- und Projektmanagement der THM, FB WI, entstanden. Der vorliegende Beitrag will diese Lücke weitgehend schließend und dem Leser entsprechende Instrumente an die Hand geben (Hüsselmann 2020).

In dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) stellen wir die Ansätze Lean, Agil, KANBAN und SCRUM in einen größeren Zusammenhang und erläutern praxisnah, wie eine Analyse des bestehenden Projektportfolios durchgeführt werden kann. Ein hybrider Organisationsrahmen bietet – zusammen mit entsprechenden Analysetools – Chancen, angemessen und wirtschaftlich auf die modernen Herausforderungen des Projektmanagements zu reagieren.

Weitere Informationen zum Lehrgang finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Gedanken zu Kreativität und Intelligenz

In den letzten mehr 100 Jahren gab es ein Umfeld, das Berechenbarkeit und Vorhersehbarkeit als wesentliche Bestandteile gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Entwicklungen betrachtete. Ein Instrument dieser Zeit ist der Intelligenzquotient (IQ) mit seiner (teilweisen) Vorhersehbarkeit von schulischen und/oder beruflichen Entwicklungen.

Das Umfeld hat sich allerdings inzwischen drastisch geändert: Die vielfältigen Vernetzungen von Dingen und Menschen (IoT, KI) haben das bisher relativ stabile Umfeld in ein turbulentes Umfeld gewandelt, in dem Selbstorganisation und die Entwicklung/Bewertung neuer Ideen (Kreativität) wichtig ist. Es stellt sich somit die Frage, welchen Bezug es zwischen Kreativität und Intelligenz (Intelligenzquotient: IQ) gibt.

Creative traits, by definition then, had to be considered to differ from “intelligence” traits in order to give them some potential for predicting achievement above and beyond IQ. Intelligence, of course, had been operationally defined through the IQ measurement long before work in creativity began. If researchers were to establish creativity as a trait, therefore, they faced the practical necessity of demonstrating substantial independence of creativity from IQ. This, in effect, is what the last twenty-five years of creativity measurement research has attempted to do, with only limited success (Wallach, 1971). There were also pragmatic reasons for justifying the construction of creativity tests. Intelligence tests had proved valuable to society in many ways, including the more efficient deployment of manpower resources during both world wars, but the predictive value of IQ measures had been found to be poor in situations requiring production and evaluation of new ideas (Feldman 1980: 89-90).

Der Autor bestreitet somit die Vorhersehbarkeit von Kreativität mit Hilfe des Intelligenzquotienten (IQ). Möglicherweise haben andere Intelligenzmodelle wie die von Sternberg oder von Gardner (Multiple Intelligenzen) eine bessere Passung zu den heutigen Problemlösungssettings. Diese Perspektive würde allerdings die lange Tradition zur Nutzung von IQ-Tests für Schüler und Mitarbeiter – und der damit verbundenen Geschäftsmodelle – infrage stellen. Das hätte durchaus weitreichende Folgen… Es ist daher Verständlich, dass die Vertreter psychometrischer Intelligenzmodelle empfindlich auf solche Perspektiven reagieren.

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Opfern zukünftiger Gelegenheiten auf dem Altar der Vergangenheit (Peter Drucker)

Das heutige Geschäftsleben, und das dazugehörende Management, werden schon lange aus verschiedenen Perspektiven kritisiert. Einer der das schon 1996 in seinem Buch “Umbruch im Management” auf den Punkt gebracht hat, war Peter Drucker:

  • Anbetung hoher Gewinnspannen und der Zuschlagskalkulation.
  • Preiskalkulation “Was der Markt hergibt”.
  • Kosten gesteuerte Preiskalkulation.
  • Opfern zukünftiger Gelegenheiten auf dem Altar der Vergangenheit.
  • Mästen von Problemen und Verkümmernlassen von Gelegenheiten.

Dabei wird deutlich, dass Unternehmen dafür bezahlt werden, Werte zu schaffen und weniger dafür Kosten zu kontrollieren. Dabei stellen wiederum die Handlungen in der Gegenwart die einzige Möglichkeit dar, die Zukunft zu gestalten.

Unternehmen, die solche Zusammenhänge schon seit Jahrzehnten erkannt und rechtzeitig Veränderungen/Weiterentwicklungen angestoßen haben, sind heute in der Lage, in einem turbulente Umfeld adäquat zu agieren. Unternehmen, die jetzt hektisch auf “die neue Welle Agilität” aufspringen wollen, haben möglicherweise in der Vergangenheit die Zeichen der Zeit nicht erkannt, bzw. nicht erkennen wollen.

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Was sind eigentlich mentale Modelle?

Der Begriff “Mindset” kommt bei Transformationen/Transitionen und den dazugehörenden agilen Ansätzen (Agiles Mindset) vor, und kann in vielfältiger Weise übersetzt werden: Denkweise, Haltung usw. Die Unterscheidung von Fixed Mindset (unveränderbar) und einem Growth Mindset (veränderbar nach Carol Dweck) deutet weiterhin auf ganz unterschiedliche Herangehensweisen hin. In diesem Zusammenhang spielen mentale Modelle eine besondere Bedeutung. Doch: Was sind mentale Modelle überhaupt?

Kurz gesagt: Mentale Modelle dienen der situationsspezifischen Plausibilitätserzeugung. Durch sie organisieren Personen Symbole ihrer Erfahrung oder ihres Denkens in einer Weise, dass sie eine systematische Repräsentation dieses Denkens als Mittel des Verstehens oder Erklärens erreichen. Diese Aussage korrespondiert mit einem epistemologischen Standpunkt, wonach sich die menschliche Erkenntnis im Einsatz von spezifischen Erkenntnismitteln und gedanklichen Konstruktionen realisiert, die als internale Modelle der Außenwelt fungieren und subjektive Plausibilität erzeugen. Dieser Standpunkt entspricht der Interpretationssemantik im Bereich der Allgemeinen Modelltheorie (Seel 2008:79).

In dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) gehen wir auf die Zusammenhänge von Mindset und mentalen Modellen ein. Informationen zum Lehrgang finden Sie auf unserer Lernplattform.