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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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Komplexe Fähigkeiten durch das Meister-Lehrling-Prinzip (Apprenticeship) entwickeln

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Es ist schon erstaunlich, wie lange sich das industriell geprägte Bildungssystem mir der damit verbundenen Bildungsindustrie noch hält, obwohl sich die Rahmenbedingungen für das zugegebenermaßen große Erfolgsmodell des vergangenen Jahrhunderts erheblich verändert haben.

Durch die Vernetzung von allem gibt es immer mehr komplexe Problemlösungssituationen in einer eher wissensbasierten Arbeitswelt. Dabei sind Fähigkeiten (Kompetenzen) erforderlich, die in klassischen, formalen Lehr- und Lernstrukturen kaum zu entwickeln sind. Ein Ansatz, der schon in der Vergangenheit erfolgreich verfolgt wurde: das Meister-Lehrling-Prinzip.

Erst im 19. Jahrhundert, und auch da nur in den Industrienationen, entwickelte sich ein formales Schulsystem als zentrales Bildungssystem für junge Menschen. Bevor sich die Schulen etabliert hatten, war die Lehre mit dem Meister-Lehrling-Prinzip (Apprenticeship) das verbreitetste lehr-Lern-System. Sogar heutzutage werden noch viele komplexe und wichtige Fähigkeiten – etwa die, die für Sprachgebrauch und soziale Interaktion benötigt werden – informell durch apprenticeship-ähnliche Methoden gelehrt. Darunter werden Methoden verstanden, die keine didaktischen Lehrbemühungen enthalten, sondern stattdessen auf Beobachtung, Coaching und schrittweise Annäherung an den Zielzustand vertrauen (Collins 2004:112).

Diese Art der Kompetenzentwicklung im Prozess der Arbeit kann z.B. durch Pair Programming, Tandem-Lernen oder anderen Methoden unterstützt werden. Interessant an der Beschreibung von Collins ist, das die Beteiligten dabei auf die “schrittweise Annäherung an den Zielzustand vertrauen” sollen. Hier wird die Verbindung zum iterativen Vorgehen bei agilen Methoden deutlich.

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

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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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Wie hängen Interaktion und Kontext zusammen?

Wenn es um Wissen, Kompetenz, Intelligenz, Lernen oder andere Themen geht, werden immer wieder die Begriffe Interaktion und Kontext genannt. Unklar ist allerdings häufig, was darunter zu verstehen ist. Der bekannte britische Soziologe Anthony Gidddens hat die beiden Begriffe schon vor vielen Jahren thematisiert.

The study of context, or of the contextualities of interaction, is inherent in the investigation of social reproduction. ‘context ‘involves the following (Giddens 1984:282):
( a) the time-space boundaries (usually having symbolic or physical markers) around interaction strips;
(b) the co-presence of actors, making possible the visibility of a diversity of facial expressions-, bodily gestures, linguistic and other media of communication;
(c) awareness and use of these phenomena reflexively to influence or control the flow of interaction.

Diese Charakterisierung kann auch heute noch verwendet werden. Dabei fällt auf, dass manche Bedingungen bei einer digitalen Interaktion/Kommunikation nicht gegeben sind. Beispielsweise sind die körperlichen Gesten oft nicht vollständig zu erkennen – auch in Bezug zu den körperlichen Gesten anderer Teilnehmer, die zeitgleich passieren.

Es stellt sich für mich die Frage, ob diese wenigen Elemente schon genügen können, die Interaktion und damit die Kommunikation zu verfälschen. In hoch komplexen Systemen kann eine kleine Änderung sehr große Auswirkungen haben …

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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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eQualification 2020: Projekte, Projekte, Projekte

Die Veröffentlichung BMBF (Hrsg.) (2019): eQualification 2020 PDF) ist ein Projektband des Förderbereichs “Digitale Medien in der beruflichen Bildung. Darin werden insgesamt 82 geförderte Projekte zum Thema “Lernen und Beruf digital verbinden” dargestellt. Eine kurze Beschreibung und der Link zur Projektseite helfen dabei, sich zu den verschiedenen Zielen weiter zu informieren.

Ich stelle mir allerdings folgende Frage: Handelt es sich hier um eQualification oder besser um eine digital unterstützte Kompetenzentwicklung?

Wie schon häufig in unserem Blog erwähnt, sollten beim Lernen nicht alleine technologische Aspekte, sondern stärker die individuellen und sozialen Lernprozesse im Mittelpunkt stehen. Ich habe allerdings den Eindruck, dass der Hype von E-Business, über E-Learning und E-Qualifikation viel zu stark das “E” berücksichtigt. Etwas extrem formuliert, könnte “E-Learning” als “E minus Learning” interpretiert werden.

Um es klar zu sagen: wir sind nicht gegen eine technologische Unterstützung von Lernprozessen. Immerhin haben wir mit unseren Blended Learning Angeboten gezeigt, wie eine sinnvolle Verbindung möglich – siehe Lernplattform.

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Wie kam es zum Aufstieg von „sich engagieren und kollaborieren“?

Wie kommt es eigentlich, dass sich viele Menschen stärker engagieren und auch mehr kooperieren?

Die Grafik zeigt, wie sich Tapscott den Weg vorstellt. Dabei geht er von zwei bestimmenden Größen aus: Der Kontrolle und der Komplexität. Die Achsenbeschriftungen zeigen, dass die Kontrolle bei steigender Komplexität niedriger wird. Die steigende Komplexität (Grad der Komplexität) steigt durch die in den letzten Jahrhunderten zunehmende Vernetzung von Kontinenten (Seewege, Land- und Luftverbindungen) von IT-Systemen und letztendlich der Vernetzung von allem.

Der beschriebene Weg kann auch für Arbeit (Von Arbeit 1.0 zu Arbeit 4.0) oder auch für das Management beschrieben werden (Von Management 1.0 zu Management 4.0). In allen Unternehmens- und gesellschaftlichen Bereichen geht es darum, mehr Selbstorganisation zuzulassen, denn Selbstorganisation ist die Antwort auf Komplexität. Dabei ist der Begriff “Selbstorganisation” Bestandteil der Definition von Kompetenz als Selbstorganisationsdisposition (Erpenbeck/Heyse).

Die Kompetenzentwicklung auf individueller Ebene, Gruppenebene, organisationaler Ebene und in Netzwerken stellt somit eine Hauptaufgabe für Unternehmen in allen anderen gesellschaftlichen Bereichen dar. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk.

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Ungewissheit, Uneindeutigkeit und Unsicherheit als Befund soziologischer Diagnosen?

Das heutige unternemerische Umfeld wird häufig mit dem Akronym VUCA beschrieben. Es wird argumentiert, dass dadurch ein anderes Problemlöseverhalten von Unternehmen erforderlich ist, das mit dem Begriff “Agil” vollumfänglich beschrieben zu sein scheint. Eine Agile Organisation, Agiles Personalwesen, ein Agiler Einkauf usw. werden propagiert. Die Begriffe Ungewissheit, Uneindeutigkeit und Unsicherheit sind allerdings Bestandteile einer Gesellschaftstheorie, die als Zweite Moderne bekannt geworden ist. Die darin enthaltene Theorie der reflexiven Modernisierung ist eher eine Gesellschaftstheorie.

“Moderne Zeiten sind unsichere Zeiten – so lautet der Befund soziologischer Gegenwartsdiagnosen. Die Theorie reflexiver Modernisierung hat diesen Befund weiter zugespitzt. Sie diagnostiziert, dass die Gesellschaft, in der wir leben – die Zweite Moderne – durch Ungewissheit, Uneindeutigkeit und Unsicherheit gekennzeichnet ist: Entscheidungen beruhen nicht mehr auf gesichertem Wissen, soziale Lagen lösen sich auf und vertraute Institutionen wie der Nationalstaat oder die Erwerbsarbeit verlieren ihre Konturen. Während Institutionen, Organisationen und Individuen mehr denn je dazu gezwungen sind, Entscheidungen zu treffen, wird dies gleichzeitig immer schwieriger, denn institutionalisierte Entscheidungskonventionen produzieren Nebenfolgen, die die Basisinstitutionen moderner Gesellschaften bedrohen” (Böhle/Weihrich (2009:9).

Die in den neuen Arbeitsformen (WoL, New Work, Agil …) enthaltenen Instrumente/Ansätze/Vorgehensmodelle sind also eingebettet in eine gesamtgesellschaftliche Entwicklung. Das Mantra des Universellen solcher Ansätze kann durchaus auf ihre soziologischen Grundlagen zurückgeführt werden – doch wer will das schon?

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

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Wie hängen Innovation, Wissen und Kompetenz zusammen?

Wenn wir über Innovationen sprechen sollte klar sein, dass es hier nicht alleine um Ideen (Ideation) oder Erfindungen (Inventionen) geht. Eine Erfindung, die beispielsweise patentiert wurde, ist per se noch keine Innovation. Darüber hinaus sollten Mitarbeiter und Organisationen in der Lage sein, Wissen so neu zu kombinieren, dass es zu Innovationen kommt.

“Grundvoraussetzung für Innovationen im Hightech-Bereich ist die Verfügbarkeit entsprechender Kompetenzen. Die verfügbaren Fähigkeiten stellen dabei die kognitive Basis für die Neukombination und Weiterentwicklung von Wissen in spezifischen Technologiefeldern dar und sind eine Funktion von explizitem (frei verfügbarem) und implizitem (personengebundenem) Wissen. Nur auf der Basis eines Sets entsprechender Wissensbestände besteht eine sinnvolle Option, neue wissensbasierte Lösungen zu erarbeiten.” Botthoff/Kriegesmann 2009:13).

Diese Kompetenz, verstanden als Selbstorganisationsdisposition, ist die Basis für ein modernes Innovationsmanagement (Closed Innovation – Open Innovation). Dabei sind Kompetenzen auf der individuellen Ebene, auf der Teamebene, auf der organisationalen Ebene und in Netzwerken zu entwickeln.

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