Anmerkungen zu Growth Mindset, Intelligenz und Kompetenz

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Der Begriff Mindset wird in den aktuellen Diskussionen zu Agilität, Transformation etc. fast inflationär verwendet. In dem Beitrag Mindset: Ein oft verwendeter Begriff etwas genauer betrachtet wird allerdings auch deutlich, dass die möglichen Nebenfolgen des Mindset-Konzepts kaum thematisiert werden. Zusätzlich habe ich in dem Beitrag Growth Mindset, Agilität und Multiple Intelligenzen einige Zusammenhänge zu dem von Caroll S. Dweck propagierten Growth Mindset aufgezeigt. Ich habe mir dazu zunächst einmal das ursprüngliche Paper angesehen, auf das die Idee eines Growth Mindset zurückgeht.

Dweck, C. S.; Leggett, E. L. (1988): A Social-Cognitive Approach to Motivation and Personality. Psychological Review 1988, Vol. 95, No. 2,256-273 | PDF.

Darin verbinden die beiden Autorinnen den Begriff Mindset mit der Vorstellung über Intelligenz. Mit der Veröffentlichung Dweck, C. S. (2008): Mindset: The New Psychology of Success kam dann die Verbreitung ihrer Gedanken so richtig in Schwung. Faszinierend für mich ist, die deutliche Korrelation zum Intelligenz-Begriff.

“Some believe their success is based on innate ability; these are said to have a ´fixed´ theory of intelligence (fixed mindset). Others, who believe their success is based on hard work, learning, training and doggedness are said to have a ´growth´ or an ´incremental´ theory of intelligence (growth mindset)” (Quelle).

Zusammenfassend kann man es wie folgt auf den Punkt bringen:

Fixed MindsetGrowth Mindset
Intelligence is staticIntelligence can be developed

Es stellt sich nun die Frage, was hier unter Intelligenz verstanden wird. Ist es das Intelligenzverständnis, das von einer generellen Intelligenz ausgeht und diese mit einem IQ ausdrückt? Der Bezug zu einem eher generellen Intelligenzverständnis , das sich in einem IQ manifestiert und im Großen und Ganzen nicht veränderbar ist, würde mit den Überlegungen von Caroll S. Dweck wohl eher nicht gut zusammenpassen.

Es gibt allerdings durchaus auch ein Intelligenzverständnis, das von einer veränderbaren, entwickelbaren Intelligenz ausgeht. Protagonisten sind beispielsweise Sternberg und Howard Gardner. Siehe dazu etwas ausführlicher Intelligenztheorie: Anmerkungen zu Sternbergs Triarchischen Theorie und Gardners Multiple Intelligenzen Theorie. Es zeigt sich meines Erachtens durchaus, dass das Konzept eines Growth Mindsets eine gute Passung zu Gardner´s Theorie der Multiplen Intelligenzen hat.

Weiterhin sollte noch beachtet werden, dass sich das Konzept eines Growth Mindsets auf Motivation und Persönlichkeitseigenschaften bezieht, und Persönlichkeitseigenschaften keine Kompetenzen darstellen. Ein Growth Mindset und ein dynamisches Intelligenzkonstrukt wie es die Theorie der Multiplen Intelligenzen darstellt müssen noch in die Welt der Kompetenzen “überführt” werden. Siehe dazu auch Kompetenz und Intelligenz – eine Gegenüberstellung. Multiplen Intelligenzen werden in einem Kontext (berufliche Domäne) situativ aktiviert, um (komplexe) Probleme zu lösen (Complex Problem Solving). Die so entstehenden Multiplen Kompetenzen können auf der individuellen Ebene, der Gruppenebene, der organisationalen Ebene und der Netzwerkebene entwickelt werden.

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

Über die Beziehung zwischen Wahrheit und Wissen

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Wenn wir über Wissen sprechen und schreiben geht es uns oft um Wahrheit. Gerade in Zeiten von Fake News und Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT kommen einem immer mehr Zweifel darüber, was wahr, und was nicht-wahr ist. Es stellt sich daher die Frage, wie Wissen und Wahrheit zueinander stehen. Gibt es eine klare und eindeutige Beziehung, oder ist diese Beziehung vielschichtig und dadurch nicht so klar, wie man meint? Dazu habe ich folgendes gefunden:

“Die Beziehung zwischen Wahrheit und Wissen ist weit weniger klar als man meinen könnte. Wahrheit ist natürlich das, auf das Wissen sich bezieht – der Inhalt des Wissens kann nur Wahrheit sein, sonst ist es kein Wissen (vgl. dazu auch Hardy/ Meier-Oeser 2004). Allerdings gehen die epistemologischen Ansichten darüber, ob und inwiefern Wissen überhaupt erreichbar ist, naturgemäß auseinander. Skeptisch werden die Positionen genannt, die diese Möglichkeit tendenziell bezweifeln, realistisch diejenigen, die grundsätzlich von einer Erkenntnismöglichkeit der Realität ausgehen – Abstufungen und Differenzierungen erzeugen aus diesem Befund ein kaum überblickbares Meer an Positionen” (Wischner, J. 2023:19: Wissenskrise as Wahrheitskrise, in Engelschalt et al. (Hrsg.) 2023: Wissenskrisen – Krisenwissen. Zum Umgang mit Krisenzuständen in und durch Wissenschaft und Technik, S. 19-34. Proceedings der 4. INSIST-Netzwerktagung, 11.-12. März 2021).

Die in der Quelle zitierten Konferenzbeiträge befassen sich alle mit dem übergeordneten Thema Wissenskrisen – Krisenwissen, das schon 2019 festgelegt wurde, und in 2021 durch Corona eine sehr aktuelle Bedeutung erlangt hatte. Es ist weiterhin sehr erfreulich, dass alle Beiträge frei verfügbar und sehr lesenswert sind. Siehe dazu auch Warum ist wissenschaftliches Wissen weniger sicher als das Alltagswissen?

Motivationsfaktoren und Fragen für den Einstieg in das Thema Künstliche Intelligenz (KI)

Alle reden von KI (Künstlicher Intelligenz). Besonders populär sind aktuell die vielfältigen Möglichkeiten von ChatGPT 3.5, bzw. ChatGPT 4. Dabei stellt sich natürlich die Frage, wie man diese Möglichkeiten selbst für ein KI-Projekt nutzen kann. Zu Beginn sollten Sie ihre Motivationsfaktoren analysieren, und die damit verbundenen Fragen beantworten.

MotivationFrage
Ich habe eine Maschine.Kann ich damit und mit deren Daten etwas machen?
Ich habe einen Prozess.Kann ich diesen mithilfe von KI verbessern?
Ich habe Daten.Kann ich darin interessante Muster und Informationen finden?
Ich habe eine Idee für ein zusätzliches Produkt / eine Produktergänzung.Kann ich diese mithilfe von KI umsetzen? Welche KI?
Ich habe von KI bzw. einem Anwendungsfall von KI gehört.Kann ich das irgendwie in meinem Unternehmen anwenden,
um etwas zu verbessern?
Kann ich denselben Ansatz verwenden?
Ich möchte / muss digitaler werdenWas kann ich tun? Wie kann ich das machen?
Armbruster, J. (2023:29): Erfolgreich in ein KI-Projekt starten, in: projektmanagementaktuell 1/2023, S. 26-32.

Die Autorin weist darauf hin, dass die Herausforderung darin liegt, diese unzähligen Möglichkeiten zum Einsatz von KI auf umsetzbare und wertstiftende Anwendungsfälle in den Unternehmen herunterzubrechen sind (ebd. S. 28). Dazu ist es erforderlich, entsprechende Kompetenzen zu entwickeln.

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 Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Digitalisierung – inkl. KI – im Projektmanagement

Die aktuelle Ausgabe 1/2023 der Zeitschrift projektmanagementaktuell befasst sich mit der Digitalisierung im Projektmanagement. Schaut man sich diese Ausgabe etwas genauer an ist zu erkennen, dass es den Beitrag Wie entwickelt sich das Projektmanagement und warum?, oder auch einen Schwerpunkt zur Nutzung von KI (Künstlicher Intelligenz) im Projektmanagement gibt. Ich hätte mir daher einen etwas aussagefähigeren Titel gewünscht.

Wir experimentieren gerade mit ChatGPT im Projektmanagement. Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend – es kommt sehr auf den Input an, auf die Prompts, damit es zu guten Ergebnissen kommt. Dazu braucht man auch etwas Übung. Siehe dazu auch In der Zwischenzeit kann Künstliche Intelligenz im Projektmanagement genutzt werden – beispielsweise im Projektmarketing.

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 Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Nextcloud Hub 4 mit “ethical AI” Integration – Open Source

Wir nutzen Nextcloud für die kollaborative Zusammenarbeit, zusammen mit OpenProject, und für Boards usw. Dabei ist es uns wichtig, dass wir Nextcloud als Open Source Anwendung auf unseren Servern betreiben können und somit alle Daten nicht bei Big Tech landen.

Die Entwicklung bei Nextcloud ist insgesamt schon erstaunlich: Begonnen hat alles (erst) vor 6 Jahren, u.a. damit, Dateien zu synchronisieren – ähnlich Dropbox etc. In der Zwischenzeit ist Nextcloud zu einer Kollaborationsplattform geworden, die den bekannten Plattformen der Big Tech Konzernen immer ebenbürtiger wird – und das alles Open Source.

Mit dem Hub 4 hat Nextcloud nun die Möglichkeiten stark erweitert – siehe dazu diesen Blogbeitrag vom 21.03.2023. Neben einem Smart Picker, Speech-to-Text mit Whisper, Image Generation mit Dall-E-2 und StableDiffusion, gibt es auch eine ChatGPT-Integration. Das alles ist schon sehr erstaunlich, doch finde ich folgenden Punkt noch beeindruckender:

“Our Ethical AI Rating is designed to give a quick insight into the ethical implications of a particular integration of AI in Nextcloud. We of course still encourage users to look more deeply into the specific solution they use, but hope that this way we simplify the choice for the majority of our users and customers” (Quelle). Die Grafik am Anfang des Beitrags zeigt die Ratings.

Quelle: https://nextcloud.com/de/blog/nextcloud-ethical-ai-rating/

Der Run auf AI-Anwendungen ist aktuell schon groß, und wird weiter stark zunehmen. Es ist daher eine sehr gute Hilfe, ein Ranking zu den verschiedenen Möglichkeiten der AI-Nutzung zu erhalten. Diese Entwicklung läuft parallel zu den ethischen Richtlinien der Europäischen Union zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (AI: Artificial Intelligence). In den kommenden Wochen werden wir unsere Nextcloud auf die beschriebene Version (Hub 4) updaten, und die vielfältigen Möglichkeiten ausprobieren.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) gehen wir auf diese Entwicklungen ein. Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

Kompetenzentwicklung im Projektmanagement immer wichtiger

Es ist deutlich zu erkennen, dass es einen Trend zu mehr Projekten, und demzufolge auch einen Trend zu mehr Projektmanagement gibt. Die Studie zur Projektifizierung der Gesellschaft in Deutschland hat das wieder einmal deutlich gemacht. Die vielfältigen Anforderungen im Umgang mit Projekten stellen für viele Unternehmen und Mitarbeiter eine große Herausforderung dar. Es fehlen projektorientierte Organisationsstrukturen und Mitarbeiter, die kompetent mit Projekten, Programmen und Portfolios umgehen können. Hinzu kommen noch die verschiedenen Vorgehensmodelle (planbasiert, hybrid, agil) und die neuen Entwicklungen der Künstlichen Intelligenz.

“Projektmanagement muss in den wesentlichen Kompetenzfeldern deutlich umfangreicher und detaillierter vermittelt werden, um zukünftigen Herausforderungen a) in zunehmender Projektanzahl b) mit zunehmender Projektgröße und c) zunehmenden Wechselwirkungen gerecht zu werden. (Im Gegensatz zum Faktenwissen ist interdisziplinäres Methoden- und Erfahrungswissen nur sehr bedingt über Google & Wikipedia abzurufen)” (Rietz, S.; Schneider, L. (2023): Wie entwickelt sich das Projektmanagement und warum?, in: projektmanagementaktuell 01.2023.

Der hier gewählte Begriff “Vermittlung” ist allerdings nicht angemessen, da die Entwicklung von Kompetenzen eher ermöglicht werden sollte – im Sinne einer Ermöglichungsdidaktik. Dazu eignet sich das Projektorientierte Lernen (Lewin) und die Nutzung moderner Lernmanagementsysteme. Ein angemessenes Konzept kann dann das selbstorganisierte Lernen unterstützen. Wir haben diese Zusammenhänge in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen umgesetzt.

In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in AGIL (IHK) können Sie die erforderlichen Kompetenzen entwickeln. Informationen zu den Lehrgängen und zu aktuellen Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

In der Zwischenzeit kann Künstliche Intelligenz im Projektmanagement genutzt werden – beispielsweise im Projektmarketing

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Der Hype um die Künstliche Intelligenz , und in der letzten Zeit speziell um ChatGPT 3 (seit einigen Tagen auch CHatGPT 4) zeigt deutlich auf, dass es jetzt darauf ankommt, die neuen Möglichkeiten zu nutzen. In einem Interview hat Prof. Doris Wessels einige konkrete Möglichkeiten zur Nutzung von ChatGPT für das Projektmarketing aufgezeigt.

“Wir können KI heute nutzen, um Texte, Bilder und Grafiken für das Projektmarketing zu generieren. Auch KI-generierte Videos sind möglich, die komplexe Sachverhalte erklären. Was für uns wichtig ist: KI kann dies alles in überzeugender, professioneller Qualität produzieren. Und es ist heute ziemlich einfach” (Steeger, O. (2023): Künstliche Intelligenz revolutioniert Projektmarketing, in: projektmanagementaktuell 1.2023).

Dabei wird Content zielgruppenspezifisch mit Hilfe von ChatGPT für alle Interessengruppen/Stakeholder konfiguriert. Entscheidend ist hier der Input.

“Entscheidend für den Output ist, wie der Input – also der Prompt – formuliert ist” (ebd.).

Das ist zwar gewöhnungsbedürftig, dennoch mit etwas Übung gut machbar. Weiterhin bieten immer mehr Anbieter auch zusätzliche Tools an, die über eine API-Schnittstelle die Möglichkeiten der KI erweitern.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

GPT-4 Developer Livestream

Es ist schon unglaublich, welche Möglichkeiten sich durch OpenAI und speziell GPT-4 ergeben. Es kommt nun darauf an, diese Möglichkeiten sinnvoll einzusetzen. Wie alle technologischen Entwicklungen hat auch Künstliche Intelligenz (KI, oder AI) zwei Seiten: Vorteile und Nachteile. Diese Ambivalenz sollte immer bedacht werden, doch sollten nicht immer nur die Nachteile im Vordergrund stehen. Es liegt an uns, was wir daraus machen.

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

Transformation, doppelte Transformation, oder besser Multiple Transformationen?

bibb (Hrsg.) (2023): Future Skills – Fortschritt denken. BIBB-Kongress am 27. und 28. Oktober 2022 in Bonn.

Das Unternehmensumfeld ist sehr turbulent, teilweise sogar disruptiv. Der Begriff VUCA beschreibt dabei diese Situation – recht grob. Dennoch deuten solche Hinweise darauf, dass es in Unternehmen darauf ankommt, sich an diese Veränderungen anzupassen. Hier kommt ein weiterer Begriff hinzu: Transformation. Einerseits unterscheidet sich der Begriff Transformation von Changemanagement, andererseits auch von Wandel und Transition. Siehe dazu auch Kritik an dem Konzept einer “transformationalen Führung”.

Weiterhin ist interessant, dass immer mehr Wissenschaftler darauf hinweisen, dass es mehrere Transformationen gibt. Beispielsweise gibt es die digitale Transformation und auch die ökologische Transformation. Prof. Dr. Sabine Pfeiffer vom Institut für Soziologie (FAU Erlangen-Nürnberg) hat diese Zusammenhänge für die Automobilbranche aufgezeigt, und beschreibt diese doppelte Transformation wie folgt:

“Denn zum einen ist – mehr als in vielen anderen Branchen – die Digitalisierung facettenreicher, betrifft sie doch nicht nur die Digitalisierung der Arbeitsprozesse, sondern auch das Produkt Auto ebenso wie das Geschäftsmodell Mobilität. Zum Zweiten sind Herausforderungen der ökologischen Transformation nur auf den ersten Blick mit der Transformation in Richtung Elektromobilität gleichzusetzen und sollten nicht auf diese reduziert werden; es geht auch um Ressourceneffizienz und um CO2 Neutralität über alle Lieferketten und Produktzyklen hinweg. Zum Dritten stehen beide Transformationen auch in engster und durchaus auch widersprüchlicher Wechselwirkung: keine effiziente Ladestruktur für Elektromobilität ohne Digitalisierung, kein Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ohne immensem ökologischen Fußabtritt – um nur zwei Beispiele zu nennen. Viertens schließlich sind Transformationen in gewachsenen Produktionsstrukturen (Brownfield) aufwändiger, voraussetzungsvoller und kostenintensiver als der Aufbau neuer Strukturen (Greenfield)” (Pfeiffer, S. (2023:26): Doppelte Transformation: Wo steht die Berufsbildung?, in: bibb (Hrsg.) (2023): Future Skills – Fortschritt denken. BIBB-Kongress am 27. und 28. Oktober 2022 in Bonn.

Bisher wurden verschiedene Transformationen einzeln betrachtet, doch stehen alle Transformationen in einer Wechselwirkung zueinander – was “die Transformation” nicht einfacher macht. Die Autorin macht weiterhin darauf aufmerksam, dass in den wissenschaftlichen Studien oftmals nur einzelne Transformationen betrachtet und analysiert wurden, was offensichtlich der Gesamtsituation nicht gerecht wird. Es wäre daher besser, von multiplen Transformationen zu sprechen. Bei diesem Begriff lehne ich mich absichtlich an Howard Gardners Multiple Intelligenzen Theorie an.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen, die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

OpenAI und DALL·E 2 selbst ausprobiert

Seit einiger Zeit habe ich mich bei OpenAI angemeldet und erste Texte generieren lassen. Darüber hinaus ist es möglich, sich mit den gleichen Zugangsdaten bei DALL·E 2 anzumelden, um über Texteingaben Bilder generieren zu lassen. Beides auszuprobieren macht Spaß und zeigt, welche Möglichkeiten diese technischen Entwicklungen in Zukunft bieten werden. In meiner Special Keynote auf der MCPC2015 in Montreal, hatte ich auf die vielfältigen Möglichkeiten von Cognitive Computing bei Innovationen hingewiesen. Das Paper wurde in den Konferenz-Proceedings dann 2016 bei Springer veröffentlicht.

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

Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download