Wie schon mehrfach in unseren Blogbeiträgen erwähnt, spielt der Umgang mit “Wissen” in der heutigen Arbeitswelt eine immer wichtigere Rolle (Wissensmanagement). Dabei wird Wissen oft in verschiedene Dimensionen unterteilt: Implizites/Explizites Wissen, Träges Wissen, Organisationales Wissen, Prozedurales Wissen usw. Interessant ist der Hinweis auf ein intelligentes Wissen.
“Intelligentes Wissen bezeichnet ein Wissen, das abrufbar, vielfältig anwendbar und vielfach vernetzt ist. [Anmerkung]: Das Interesse von Unternehmen ist oft darauf gerichtet, implizites und träges Wissen der Mitarbeiter in explizites und unterschiedlichen Nutzern zur Verfügung stehendes intelligentes Wissen zu überführen (´Wenn Siemens wüsste, was Siemens weiß.´)” (Kirchhöfer 2004:60).
Interessant ist hier die Verbindung von den beiden Konstrukten “Intelligenz” und “Wissen”. Dabei ist allerdings nicht erläutert, was unter “Intelligenz” zu verstehen ist. Immerhin gibt es neben dem klassischen IQ noch weitere Ansätze, wie z.B. der von Sternberg oder auch von Howard Gardner (Multiple Intelligenzen). Oder ist eher der heute so wichtige Begriff einer “Künstlichen Intelligenz” gemeint? Ich würde mir wünschen, wenn alle die den Begriff “Intelligenz” oder auch “Smart” verwenden erläutern, was sie darunter verstehen.
In Zeiten von Corona haben wir sehr viel von Wissenschaftlern erfahren, die ihr Wissen – oder eben das fehlende Wissen – über den Erreger mit der Gesellschaft geteilt haben. Dabei wurde immer wieder deutlich, dass es in diesem Zusammenhang noch viel zu erforschen gibt, und dass das Wissen über den Erreger noch unvollständig ist. Das wissenschaftliche Wissen ist hier also ein zeitlich begrenztes Wissen, das sich sehr schnell ändern kann. Wissen ist hier immer auch vorläufig und muss sich immer wieder zur Disposition stellen (vgl. dazu ausführlich Meier, A. (2020): In Science We Trust: Überlegungen zum Wissen der Wissenschaften. In: Horatschek, A. M. (Hrsg.) (2020): Competing Knowledges – Wissen im Widerstreit. Abhandlungen der Akademie der Wissenschaften in Hamburg, Band 9). Einen Vergleich zwischen dem Alltagswissen und dem wissenschaftlichen Wissen stellt Luhmann beispielhaft dar.
„Das wissenschaftliche Wissen ist weniger sicher als das Alltagswissen. In der Interpretation von Wahrnehmungen des Alltags entstehen normalerweise keine Zweifel. Eine Rose, die man sieht, ist eine Rose, oder jedenfalls doch eine Blume. Ganz anders die Interpretation der Ergebnisse von Experimenten oder sonstigen wissenschaftlichen ´Daten‘. Durch Wissenschaft wird nicht Sicherheit, sondern gerade Unsicherheit gesteigert – in gerade noch tolerierbaren Grenzen“ (Luhmann 1990: 325, zitiert in Meier, A. (2020)).
Viele Menschen haben in Zeiten von Corona verstehen müssen, dass wissenschaftliches Wissen nicht “endgültig” ist. Der Umgang mit Wissenschaft und dem daraus generierten Wissen muss von vielen neu gelernt werden, denn die meisten Menschen haben mit wissenschaftlicher Arbeit wenig zu tun. An dieser Stelle kommen dann die Stammtischparolen und Fake News ins Spiel, die sich diese Gesamtsituation zu nutze machen. Lassen Sie sich von solchen Gruppen nicht beeinflussen und orientieren Sie sich an dem Wahlspruch der Aufklärung: Habe Mut, Dich Deines eigenen Verstandes zu bedienen! Ganz praktisch können Sie damit anfangen nachzufragen/nachzuforschen, auf welche Quellen sich eine Aussage bezieht. In unserem Blog haben wir beispielsweise von Anfang an darauf großen Wert gelegt, immer die benutzen Quellen anzugeben. Auf Basis unserer bereitgestellten Information können Sie sich dann Ihre eigene Meinung bilden – Wissen konstruieren (Konstruktivistische Lerntheorie).
So gehen wir auch in den von uns entwickelten Lehrgängen vor. Informationen zu den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Es ist ein veritables Geschäftsmodell, Persönlichkeitstests in Organisationen für die Personal- und Organisationsentwicklung zu nutzen. Doch sind Persönlichkeitstests mit ihren vielfältigen statistischen Auswertungen wirklich geeignet, die erforderlichen Handlungen verschiedenen Kontexten in irgendeiner Form vorherzusagen? Solche Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge hat schon Ryle in seiner Intellektualistischen Legende zumindest infrage gestellt. Ein weiterer Kritiker der Persönlichkeitseigenschaften ist John Erpenbeck, der dafür auch einige Argumente aufführt.
“Die Frage, wie Kompetenzmodelle gestaltet werden können, wird maßgeblich durch das zugrunde liegende Kompetenzverständnis beantwortet (vgl. Arnold & Erpenbeck 2014). Noch immer werden in zahlreichen Unternehmen und Organisationen wunderbar objektive, reliable und valide Persönlichkeitstests eingesetzt und von versierten, testtheoretisch bestens geschulten und statistische Methoden perfekt beherrschenden Psychologen zu einem Maßstab von Personalauswahl und Personalentwicklung gemacht. Dagegen gibt es ernsthafte Einwände (vgl. Erpenbeck & Hasebrook 2011, S. 227–262). Der ursprüngliche Glaube, durch Intelligenz- und Persönlichkeitstests vernünftige Vorhersagen über das Potenzial an Handlungs- und Arbeitsfähigkeit der Mitarbeiter zu treffen, wurde von McClelland (1972, S. 134–156) und von Boyatzis (1982) bereits frühzeitig widerlegt. Kompetenzen schlagen sich nämlich immer in Handlungen nieder. Sie sind keine Persönlichkeitseigenschaften (vgl. Erpenbeck & Hasebrook 2011, S. 227–262). Die sehr stabilen Persönlichkeitseigenschaften sind für Unternehmen bei der Einschätzung von Mitarbeitern oder Bewerber viel weniger interessant als die vergleichsweise schnell zu entwickelnden Handlungsfähigkeiten in Form von Kompetenzen (Hossiep & Mühlhaus 2005, S. 15 f.). Zudem ist der Schluss von Persönlichkeitseigenschaften auf Handlungsfähigkeiten fragwürdig. Selbst wenn beispielsweise die Persönlichkeitseigenschaft Extraversion zu 90 % mit einer hohen Akquisitionsstärke gekoppelt wäre, kann sich ein Unternehmen gehörig und kostenaufwendig irren, wenn es zufällig an einen der 10 % der Bewerber gerät, der zwar vollkommen extrovertiert, aber bei Akquisitionsaufgaben gänzliche Versager sind” (Sauter/Sauter 2017).
Dabei verbindet Erpenbeck “Intelligenz- und Persönlichkeitstests”. Zu beachten ist dabei, dass Erpenbeck die traditionelle Intelligenzauffassung meint, die sich stark verkürzt über Binet bis heute in einer Zahl, dem IQ, manifestiert. Darüber hinaus gibt es allerdings auch Intelligenz-Konstrukte, die eine etwas andere Auffassung von Intelligenz vertreten. Neben Sternberg, Salovay/Mayer etc. ist es auch Howard Gardner, der von Multiplen Intelligenzen spricht, die sich in den verschiedenen Kontexten einer (komplexen) Problemlösung zeigen, und somit zu Multiplen Kompetenzen werden. Diese so verstandenen Multiplen Kompetenzen können allerdings nicht direkt aus den Multiplen Intelligenzen in einer Ursache-Wirkung-Betrachtung abgeleitet und bestimmt werden.
Der Umgang mit Wissen ist in jeder Branche, ja in jeder Organisation, etwas anders. Es ist daher gut, wenn sich ein Forschungsprojekt beispielsweise mit der Theaterbranche beschäftigt. In Heidelberger, E. (2022): Die Intelligente Kulturorganisation. Management von Informations- und Wissensnetzwerken im Theaterbetrieb werden u.a. die Grundlagen für die vielfältige Betrachtungsweisen auf das Konstrukt “Wissen” ausführlich zusammengefasst, und später auf die Theaterbranche (ich schreibe absichtlich nicht Theaterbetrieb) übertragen. Dabei werden hilfreiche Impulse abgeleitet
In dem theoretischen Bezugsrahmen (ebd. S. 37ff.) wird nach der Klärung der Begriffe Information und Wissen direkt auf die im Titel der Veröffentlichung erwähnte “Intelligente Organisation” eingegangen. Ich möchte mich mit meinen späteren Anmerkungen auf diesen Teil der Veröffentlichung konzentrieren. Zunächst wird die menschliche und anschließend noch die Organisationale Intelligenz thematisiert.
“Unter dem Begriff der menschlichen Intelligenz versteht man alle kognitiven Fähigkeiten des Menschen (vgl. Lehner 2019: 169). Auch hier gilt aber: »Je flexibler das menschliche Gehirn auf neue Anforderungen reagieren kann und je höher die Wahrscheinlichkeit ist, dass neues Wissen mit alten Wissensbeständen verknüpft werden kann, umso höher ist die Intelligenz einer Person anzusetzen […].« (Haun 2002: 71).” zitiert ebd. S. 60, Fußnote)
Bei der Organisationalen Intelligenz ist es etwas komplexer, da dieser Begriff mit der Systemtheorie, der Netzwerktheorie, und dem organisationalen Lernen verknüpft wird. Daraus ergeben sich laut dieser Studie folgende vier Eigenschaften der Intelligenten Organisation (ebd. S. 63)::
Intelligente Organisationen haben eine sehr hohe Reaktionsfähigkeit.
Intelligente Organisationen verfügen über große Reflexionsfähigkeit, Problemlösefähigkeit und Lernfähigkeit.
Intelligente Organisationen haben ein Erinnerungsvermögen.
Intelligente Organisationen verfügen über eine hohe soziale Kompetenz.
Nun meine Anmerkungen dazu: Es wird leider kaum thematisiert, dass es durchaus auch andere Beschreibungen des Konstrukts “Menschliche Intelligenz” gibt, beispielsweise von Sternberg, Gardner, Salovay/Meyer etc), die als Erweiterungen zur üblichen Beschreibung von Intelligenz angesehen werden können.
Weiterhin kommt der Begriff´ “Künstliche Intelligenz” oder auch “Artificial Intelligence” recht kurz vor (Matsuda 1988), obwohl dieser Bereich in der Zwischenzeit sehr dominant diskutiert wird.
Darüber hinaus kommt der Begriff “Kompetenz” vor, ohne dass klar ist, was darunter in Bezug zu “Intelligenz” zu verstehen ist (Siehe dazu auch Kompetenz und Intelligent – eine Gegenüberstellung). Gerade das Konstrukt “Kompetenz” hat hier eine pädagogische (Bottom UP) und eine betriebswirtschaftliche Ebene,(Top Down) die über alle Ebenen (Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk) gestaltet werden sollten.
Jetzt stellen Sie sich als Leser bestimmt die Frage, ob ich nur kritisieren kann, oder ob ich auch Vorschläge habe, wie mit diesen Themen umgegangen werden sollte. In diesem Zusammenhang möchte ich auf die vielen Blogbeiträge, und beispielhaft auf folgende Veröffentlichungen. hinweisen:
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 (Special Keynote)
“Es gibt keine Kompetenzen ohne physische oder geistige Fertigkeiten, ohne Wissen, ohne Qualifikationen. Fertigkeiten, Wissen, Qualifikationen sind jedoch keine Garanten für Kompetenzen. Als tatenarm und gedankenvoll hatte Hölderlin einst die Deutschen gegeißelt. Der Fachidiot, der alles weiß und wenig kann, ist ein Schimpfwort. Jeder kennt, keiner mag den hoch qualifizierten Inkompetenten. Kompetenzen sind mehr als Fertigkeiten, Wissen und Qualifikationen, sie sind etwas anderes. Eben weil sie konstitutiv interiorisierte Regeln, Werte und Normen als Kompetenzkerne enthalten. Ihr Erwerb erfordert nicht nur fachlich-methodische, sondern auch emotionale Intelligenz.” (Erpenbeck, J. (2012:14): Was »SIND« Kompetenzen? In: Werner G. Faix (Hrsg.): Kompetenz. Festschrift Prof. Dr. John Erpenbeck zum 70. Geburtstag, S. 1-57).
Bei dem Thema Regeln- und Wertebasiertheit kann ein direkter Bezug zu den Werten im agilen Umfeld (Agiles Manifest) hergestellt werden. So verstandene Kompetenzen sind gerade in komplexen Problemlösungssettings gefragt und können erworben und weiterentwickelt werden. Dabei spielt allerdings auch die emotionale Ebene eine wichtige Rolle. Diese wird in meinen Augen bei der Diskussion um eine Digitalisierung von allen und allem sträflich vernachlässigt.
In dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Projektmanager/in Agil (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
In Projekten unterliegen Teammitglieder häufig Stimmungsschwankungen. Das Spektrum reicht dabei von “Himmelhoch jauchzend” bis “Zu Tode betrübt”. Aus dem klassischen/plangetriebenen Projektmanagement kennen wir dazu noch die Teamentwicklungsphasen, in denen es auch darum geht, mit Emotionen umzugehen. In Projekten, die mit agilen Vorgehensmodellen durchgeführt werden, kommt der emotionalen Bewältigung verschiedener Situationen eine noch größere Bedeutung zu, da diese Projekte oft eine noch größere Unsicherheit/Unbestimmtheit enthalten. Es ist daher gut, sich diese emotionalen Situationen bewusst zu machen und über förderliche, bzw. hinderliche Emotionen zu reflektieren. In dem Artikel Vollnhofer/Sparrer (2020): Von Methoden mit Emotionen. Wie Emotionen in agilen Projektteams wirken. In: projektmanagementaktuell 4/2020 gehen die Autoren von einer “Emotionen-Blume” aus, die verschiedene Blätter hat, die förderliche bzw. hinderliche Emotionen darstellen. In einer ersten Näherung können daraus – z.B. für das Framework (keine Methode) Scrum – Emotionen abgeleitet werden (Siehe Tabelle).
Agile Methode
Förderliche Emotionen
Hinderliche Emotionen
Sprint/Iteration
Ekstase
Panik
Sprint Planning
Gehorsam
Ablehnung
Daily (Stand Up)
Vertrauen
Langeweile
Sprint Review
Anbetung
Verdruss
Sprint Retrospektive
Antizipation, Akzeptanz
Ärger, Verachtung
Backlog / Backlog Refinement
Optimismus
Wut
Emotionen in agilen Methoden – was hilft, was hindert? (Vollnhofer/Sparrer 2020)
Mit verschiedenen Begriffen wie “Anbetung” oder “Gehorsam” haben möglicherweise einige so ihre Probleme. Es zeigt sich an dieser Stelle deutlich, dass es erforderlich ist zu wissen, was sich hinter den Begriffen verbirgt. Die Autoren beziehen sich hier auf Plutchik, R. (1980): EMOTION: A Psychoevolutionary, der von einem Emotionalen Kegel spricht (Quelle: Wikipedia). Nachdenklich macht mich dabei der dort zu findende Hinweis, dass Plutchik von einer genetischen Grundlage der Emotionen ausgeht. Alternativ dazu könnte man von der Emotionalen Intelligenz nach Salovay/Meyer ausgehen, die sich auf das Konzept der Multiplen Intelligenzen von Howard Gardner beziehen. Weiterhin sollte bedacht werden, dass auch ein Hybrides Vorgehensmodell bei Projekten möglich ist, was emotional noch schwieriger zu bewältigen ist, als ein rein plangetriebenes oder rein agiles Vorgehen.
In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Zusammenhänge ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.
Der Begriff “Intelligenz” wird sehr oft und in verschiedenen Zusammenhängen verwendet. Es geht einerseits um die menschliche Intelligenz (Human Intelligence) und andererseits auch um Künstliche Intelligenz (KI) oder Artificial Intelligence (AI). Dabei werden immer wieder (dumme Fragen) zum Entweder-Oder gestellt – also in dem Sinne: Was ist besser, menschliche Intelligenz oder Künstliche Intelligenz?
Wir leben in einer Zeit der reflexiven Modernisierung, bei der es zu Entgrenzung und Kontingenz in allen Bereichen kommt – auch bei dem Konstrukt “Intelligenz”. Es ist daher nicht erstaunlich, dass sich das Center for Hybrid Intelligence gerade damit befasst, wie menschliche und künstliche Intelligenz in einer hybriden Form betrachtet werden können.
“Hybrid Intelligence (HI) is defined as the ability to achieve complex goals by combining human and artificial intelligence, thereby reaching superior results to those each of them could have accomplished separately, and continuously improve by learning from each other (Dellermann et al. 2019)”.
Auf der Website wird darauf hingewiesen, dass divergentes und konvergentes Denken für kreative Prozesse wichtig sind. Neben dem Begriff der “Intelligenz” kommt somit noch der Begriff “Kreativität” hinzu. Geht man davon aus, dass diese Begriffe ineinander spielen, vom jeweiligen Kontext abhängig sind, und auf verschiedenen Ebenen wie Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk wirksam werden können wird deutlich, wie umfangreich der Forschungsgegenstand ist.
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 und Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk. Dissertation, Verlag Dr. Kovac.
Es ist schon erstaunlich, wer sich alles berufen fühlt, zu aktuellen technischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Entwicklungen Stellung zu nehmen. Jeder glaubt Fachmann oder Fachfrau zu sein. Bei der Bildung ist das überdeutlich zu erkennen – immerhin war ja jeder schon mal in der Schule und kann mitreden.
Die Argumente von Fachleuten nachzuvollziehen ist manchmal mühsam, und wer hat dazu schon Lust? Lieber plakativen Fakenews nacheifern und diese auch noch weitergeben, ohne Prüfung des Inhalts oder der Quelle. Wenn es dann auch noch komplexe Zusammenhänge sind, macht es vielen gar keinen Spaß mehr, der Argumentation zu folgen. Ganz “schlimm” ist es, wenn Wissenschaftler betonen, dass ihre Erkenntnisse nur temporär sind, und sich durch weitere Forschungen verändern können. Nur, das ist eben Forschung, sie bleibt immer in Bewegung, und das ist gut so.
Auch den ganzen Beratern empfehle ich, immer wieder einmal die Quellen ihrer doch so bahnbrechenden und markigen Sprüchen zu nennen. Oftmals sind diese “Erkenntnisse” schon vor vielen Jahren, z.B. bei den Soziologen (Risikogesellschaft, Reflexive Modernisierung, Entgrenzung der Arbeit, Selbstorganisation, Umgang mit Komplexität, Organisationsnetwicklung, Systemtheorie), veröffentlicht worden. Doch wen kümmert das?
Nun komme ich wieder zu meiner Überschrift zurück: Wer liest schon Originaltexte? Diesen Titel könnte ich noch ergänzen in: Wer gibt schon die Quellen der Originaltexte an? Wir haben uns in unserem Blog von Anfang an die Aufgabe gestellt, Quellen anzugeben. Jeder kann dann entscheiden, wie dieser Inhalt einzuordnen ist.
Gerne weise ich deshalb auch auf die gelungene Buchrezension Ein Basistext der Digitalisierung von Michael Springer hin – veröffentlicht in Spektrum.de am 15.07.2021. Darin geht es um den Basitext von Alan Turing, der in englischer Sprache im Original, allerdings jetzt auch in einer deutschen Übersetzung zur Verfügung steht:
Wir sind es aus der industriellen Tradition heraus gewohnt, alles zu messen, bzw. alles messbar zu machen. Es gibt Kennzahlen für alles und jeden, die dann auch als Vergleichsmaßstab herhalten und somit auch selektieren. Ein Beispiel dafür ist der Intelligenz-Quotient (IQ), der schon lange für Auswahlverfahren im Beruf, und auch in Schulen eingesetzt wird. Diesen Strukturmodellen stehen Systemmodelle wie das von Sternberg oder das von Howard Gardner gegenüber, die Intelligenz als ein komplexes Konstrukt sehen, das nicht dekontextualisiert in einem standardisierten Test bestimmt werden kann. Ein weiterer Grund ist, dass standardisierte Tests hauptsächlich auf sprachliche und logisch-mathematische Dimensionen ausgerichtet sind. Der folgende Absatz fasst die beiden Punkte noch einmal zusammen.
The weak performance of standardized tests is not surprising, Gardner (1983, 1993) suggests, for two reasons. First, standardized tests sample too narrow a range. They place a heavy premium on two sets of skills (linguistic and logical-mathematical) and pay too little attention to a variety of other human intelligences (spatial, musical, bodily-kinesthetic, interpersonal, intrapersonal, and naturalist). Second, in many cases standardized tests are quite remote from the real-world contexts in which knowledge is acquired and used (that is, problem-solving on tests is typically “decontextualized”) (Torff 1997:IX).
Es ist zwar ganz lustig, wenn in verschiedenen Büchern oder auch in Online-Spielen das eigene Multiplen-Intelligenzen-Profil durch ankreuzen/anklicken bestimmt werden kann, doch hat das alles nichts mit der Multiplen Intelligenzen Theorie von Howard Gardner zu tun…
Die Triarchische Theorie (vgl. Sternberg 1985a/1985b) und die Multiple Intelligenzen Theorie (vgl. Gardner 1983/1993) scheinen geeignet zu sein, wenn es um eine notwendige Erweiterung des Intelligenzbegriffs geht (vgl. Siebert/Seidel 2000:48), da beide Theorien als Systemmodelle bezeichnet werden können, die „auch externe Aspekte des Erlebens und Denkens [mit einbeziehen, und] (…) Intelligenz als komplexes System betrachten“ (Schulze et al. 2006:15). Die Berücksichtigung von Intelligenz als komplexes System wird diesen Theorien von den eher an der psychometrischen Tradition des Intelligenzkonstrukts orientierten Forschern jedoch zum Vorwurf gemacht, da es Aufgabe der Wissenschaft sei „komplexe Konzepte auf einfache, elementarere zu reduzieren“ (Eysenck 2004:114). Aus der Perspektive eines offeneren Wissenschaftsverständnisses ist es allerdings eher eine Stärke von Intelligenztheorien, wenn diese Intelligenz als komplexes Konstrukt ansehen. Die Triarchische Theorie (vgl. Sternberg 1984/1985) und die Multiple Intelligenzen Theorie (vgl. Gardner 1983/1993) sind auch dazu geeignet, Brücken zwischen den verschiedenen Ansätzen der Intelligenzforschung zu schlagen, und dem arbeitsweltbezogenen Handeln mit seiner Kontextabhängigkeit und Komplexität gerecht zu werden (vgl. Jez 2005:54). Beide Theorien integrieren damit bisher disparate Forschungsergebnisse und Theorien, wodurch sich ein neuer Rahmen für ein besseres Verständnis von menschlicher Intelligenz und Kompetenz ergeben kann (vgl. Kail/Pellegrino 1988:166).
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