Interessante Fußnote im BuFi 2020

Der aktuelle BuFi 2020 – BMBF (2020): Daten und Fakten zum deutschen Forschungs- und Innovationssystem. Bundesbericht Forschung und Innovation 2020 (PDF) – ist wieder ein Quell der interessanten Informationen. Der Tenor ist immer wieder der selbe: Deutschland gibt viel Geld für Forschung aus, ist deshalb innovativ, nein besser: muss innovativ sein. Die Frage ist allerdings: Warum kommen die Innovationen des täglichen Gebrauchs aus den USA (Amazon, Apple, Microsoft, Facebook, Google usw.) oder zukünftig aus China (Alibaba, Tencent, WeChat, TikTok usw.)?

Weiterhin ist ja bekanntlich alles relativ, also relativ zur Definition, was unter Innovation zu verstehen ist. Interessant ist hier, dass die neue Definition von Innovation nach dem neuen Oslo Manual der OECD dazu geführt hat, dass die Innovatorenquote auf einem deutlich höheren Wert liegt, obwohl vor der neuen Definition ein Rückgang der Innovatorenquote zu beobachten war. Honi soit qui mal y pense.

Mit dem Berichtsjahr 2018 wurde die Messung von Innovationen an das neue Oslo Manual der OECD angepasst. Die Anzahl der Innovatoren liegt nun auf einem deutlich höheren Niveau, da insbesondere Prozessinnovationen weiter abgegrenzt werden als bisher und die Erfassung von Innovationen im Zusammenhang mit der Digitalisierung verbessert wurde (…). Vor Einführung der neuen Definition war ein Rückgang der Innovatorenquote zu beobachten gewesen (BMBF 2020:40).

Es ist bezeichnend, dass diese Information größtenteils in einer Fußnote versteckt ist. Allen Statistiken zum Trotz zeigt die Lebenswirklichkeit eine andere Realität. Das Innovationsmanagement sollte daher den Vergleich international, und weniger im nationalen oder im europäischen Kontext suchen. Wie sieht es aus, wenn wir “Innovation” weltweit vergleichen?

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.

Forget about innovations?

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Es vergeht kein Tag, an dem nicht daran erinnert wird, wie wichtig Innovationen für unser gesellschaftliches Leben sind. Es geht dabei um Produktinnovationen, Dienstleistungsinnovationen, Geschäftsmodellinnovationen, Soziale Innovationen, Frugale Innovationen usw. usw.

Darüber hinaus werden für die Stärkung der Innovationsfähigkeiten massiv Fördergelder eingesetzt. Dennoch habe ich manchmal den eindruck, dass wir mehr Förderinitiativen und Preise für Innovationen haben, als wirklich Innovationen. Denn wenn wir wirklich so innovativ wären, hätten wir bestimmt ein deutsches/europäisches Amazon, Facebook, Apple, WeChat, Alibaba, Tencent, TikTok usw. Möglicherweise liegt es doch an dem Innovationsverständnis. Das folgende Beispiel soll das illustrieren.

Therefore I say – a bit provocatively – forget about innovation. There is no customer who wants to buy your innovation, as your innovation. If you go to a coffee machine, you will likely push the cappuccino button. The more creative among you may choose to drink the latte. The innovation in that machine is not the technology that brings milk and coffee together. The innovation is demand for cappuccino, which was not there five years ago. That alone is the innovation (Groeger 2013:56).

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.

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, was 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-Lehrlings-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.

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.

Gibt es eine magische Zahl bei Konsumentenentscheidungen?

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In verschiedenen Blogbeiträgen habe ich darauf hingewiesen, dass eine Vielzahl an Alternativen dazu führen kann, dass Kaufentscheidungen von Konsumenten blockiert werden. In Konferenzpaper wird häufig auf Barry Schwartz (2004) verwiesen, der diesen Umstand ausführlicher in seinem Buch The Paradox of Choice erläutert hat. Siehe dazu auch Mass Customization.

Interessant ist allerdings, dass in dem Zusammenhang schon 1956 eine magische Zahl von einem Psychologen erkannt und vorgeschlagen wurde. Leider wird diese Quelle kaum noch erwähnt.

Es gibt eine Grenze für die Information, die der Mensch verdauen kann, eine Grenze, die oft der magischen Zahl Sieben entspricht, plus/minus zwei, der Kapazität des Kurzzeitgedächtnisses (Gigerenzer 2007:39). Diese magische Zahl wurde von dem Psychologen George A. Miller (1956) vorgeschlagen. Ausgehend von dieser Zahl, gelangt Malhotra (1982) zu dem Schluss, dass bei Konsumentscheidungen zehn oder mehr Alternativen die Entscheidungen beeinträchtigen (ebd. 248).

Es wäre schön, und für die Qualität von Veröffentlichungen hilfreich, wenn zu den einzelnen Aspekten genauer recherchiert würde. Oft sind “neue Erkenntnisse” schon früher einmal erwähnt und auch der Öffentlichkeit zugänglich gemacht worden. Eine entsprechende Quellenangabe sollte auch diese Leistungen gebührend würdigen.

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.

Zertifikatsworkshop Wissensmanager/in (IHK) in Köln

Der Blended Learning Lehrgang Wissensmanager (IHK) basiert auf den bundeseinheitlichen Konzept, das in dem DIHK-Flyer (PDF) und in unserem Flyer (PDF) ausführlich beschrieben ist. An der Entwicklung des Konzept war ich maßgeblich beteiligt.

Das IHK-Trainingskonzept wurde entwickelt unter der Federführung der IHK zu Köln, Köln, von Dr. Robert Freund M.A, Burgwald, und der DIHK-Bildungs-GmbH, Bonn, in Zusammenarbeit mit den Unternehmen BUHL DATA SERVICE GMBH, Neunkirchen und DATA-GROUP AG, Pilezhausen.

Das ProfessionalCenter der Universität Köln hat den Lehrgang für Studierende angeboten und wegen der Corona Pandemie online durchgeführt. Gestern fand bei der IHK der abschließende Zertifikatsworkshop statt, bei dem ich als Prüfer einige Fragen an die Teilnehmer stellen konnte.

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?