Der Intelligenz-Begriff wird in der Kommunikation von Unternehmen mit allen möglichen und unmöglichen Dingen in Bezug gebracht: Intelligente Häuser, intelligente Autos, intelligente XY, bis hin zu einer Künstlichen Intelligenz. Andererseits gibt es bei der eher menschlichen Intelligenz Differenzierungen wie Emotionale Intelligenz, Soziale Intelligenz usw. Es scheint, als ob der Intelligenz-Begriff einer gewissen Beliebigkeit unterworfen wird. Die Geschichte zeigt, dass es ursprünglich um die Messbarkeit von Intelligenz im Rahmen eines Intelligenz-Quotienten ging. Es war Anfang des 20. Jahrhunderts nicht unüblich im Rahmen der Industrialisierung alles messbar zu machen.
Durch Berechnungsverfahren, die von dem deutschen Psychologen William Stern bereits 1911 in den Grundzügen entwickelt und von den in den USA tätigen Psychologen David Wechsler vervollständigt wurden, erfolgte dann eine weitgehende Entkopplung von der sozialen Vergleichsgruppe. Spätestens mit den Arbeiten von Wechsler erhielt der IQ den universellen Anspruch, die Intelligenz eines Menschen umfassend zu beschreiben. Menschen unterschiedlichster Herkunft, verschiedenen Alters sowie unterschiedlichster sozialer Erfahrungen und Qualifikation werden damit vergleichbar. Dieser Anschein von Präzision und Allgemeingültigkeit trägt nach Auffassung von Robert J. Sternberg unter anderem dazu bei, den Stellenwert der Tests immer wieder zu bestätigen. Auch rein ökonomische Argumente spielen eine nicht zu unterschätzende Rolle. Schließlich sollen sich die Intelligenztests speziell bei der Personalauswahl so gut wie kein anderes Auswahlinstrument dafür eignen, erfolgsversprechende von weniger erfolgsversprechenden Bewerbern zu trennen (Abicht 2010:145).
Die Entgrenzung des Intelligenz-Konstrukts führt seit einigen Jahrzehnten zu vielfältigen Diskussionen im wissenschaftlichen, wirtschaftlichen, gesellschaftlichen und privaten Umfeld. Denn: Wer möchte schon als nicht-intelligent, oder gar dumm erscheinen?
In der aktuellen Diskussion zur beruflichen Bildung (Weiterbildung) geht es einerseits um die Möglichkeiten der Digitalisierung und andererseits auch um die Unterstützung individueller Lernprozesse im Sinne von Personalisierung. Dass es möglich ist, massenhaft, individuell und kostengünstig weiterzubilden, habe ich im Rahmen meines berufsbegleitenden Studiums zum Experten für neue Lerntechnologien (heute HFU Akademie, Wissenschaftliche Weiterbildung der Hochschule Furtwangen) schon in 2003 untersucht.
Danach stellte sich gleich die Frage, wie das umgesetzt werden kann. Die klassische Antwort war: Mit Hilfe von Konfiguratoren und Learning Objects. Das ist zwar eine gute Idee, doch lernen nicht die Objekte, sondern die Menschen, eben Subjekte. Meine Überlegungen mündeten letztendlich in dem Vorschlag, die Multiple Intelligenzen Theorie von Howard Gardner zu nutzen.
An dieser Stelle möchte ich weiterhin erwähnen, dass ich diese Gedanken auch auf der Weltkonferenz zu Mass Customization and Personalization MCPC 2003 vorgestellt habe: Freund, R.; Piotrowski, M. (2003): Mass Customization and Personalization in Adult Education and Training. 2nd Worldcongress on Mass Customization and Personalization MCPC2003, Munich, Germany [Download].
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
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.
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.
Das Wahrzeichen der Intelligenz ist das Fühlhorn der Schnecke >mit dem tastenden Gesicht<, mit dem sie, wenn man Mephistopheles glauben darf, auch riecht. Das Fühlhorn wird vor dem Hindernis sogleich in die schützende Haut des Körpers zurückgezogen, es wird mit dem Ganzen wieder eins und wagt als Selbständiges erst zaghaft wieder sich hervor. Wenn die Gefahr noch da ist, verschwindet es aufs neue, und der Abstand bis zur Wiederholung des Versuchs vergrößert sich. Das geistige Leben ist in den Anfängen unendlich zart (Max Horkheimer und Theodor W. Adorno 1981): Dialektik der Aufklärung, Frankfurt am Main, S. 228f.; zitiert in Hartkemeyer/Freeman Dhority (2006): Miteinander Denken. Das Geheimnis des Dialogs, S. 19.
Es ist schon erstaunlich, wie oft heutzutage der Begriff “Intelligenz” verwendet wird. Neben der menschlichen Intelligenz, die oftmals mit dem Intelligenz-Quotienten beschrieben wird, gibt es noch weitere Perspektiven auf das Konstrukt. Die aktuellsten sind wohl die Künstliche Intelligenz und die Emotionale Intelligenz. Es scheint eine Beliebigkeit zu geben, den Begriff Intelligent mit allen möglichen “Dingen” in Verbindung zu bringen: Intelligente Häuser, Intelligente Autos usw. sind uns wohl geläufig. Andere entdecken die Intelligente Organisation wieder, die vor vielen Jahren schon thematisiert wurde (z.B. Willke, North usw.). Es scheint heute zeitgemäß zu sein, sich mit dem Konstrukt “Intelligenz” zu befassen. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk. Weiterhin planen wir, diese und weitere aktuelle Erkenntnisse demnächst auf unserer Lernplattform zur Verfügung zu stellen.
Siehe dazu auch 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
