Gedanken zu Kreativität und Intelligenz

In den letzten mehr 100 Jahren gab es ein Umfeld, das Berechenbarkeit und Vorhersehbarkeit als wesentliche Bestandteile gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Entwicklungen betrachtete. Ein Instrument dieser Zeit ist der Intelligenzquotient (IQ) mit seiner (teilweisen) Vorhersehbarkeit von schulischen und/oder beruflichen Entwicklungen.

Das Umfeld hat sich allerdings inzwischen drastisch geändert: Die vielfältigen Vernetzungen von Dingen und Menschen (IoT, KI) haben das bisher relativ stabile Umfeld in ein turbulentes Umfeld gewandelt, in dem Selbstorganisation und die Entwicklung/Bewertung neuer Ideen (Kreativität) wichtig ist. Es stellt sich somit die Frage, welchen Bezug es zwischen Kreativität und Intelligenz (Intelligenzquotient: IQ) gibt.

Creative traits, by definition then, had to be considered to differ from “intelligence” traits in order to give them some potential for predicting achievement above and beyond IQ. Intelligence, of course, had been operationally defined through the IQ measurement long before work in creativity began. If researchers were to establish creativity as a trait, therefore, they faced the practical necessity of demonstrating substantial independence of creativity from IQ. This, in effect, is what the last twenty-five years of creativity measurement research has attempted to do, with only limited success (Wallach, 1971). There were also pragmatic reasons for justifying the construction of creativity tests. Intelligence tests had proved valuable to society in many ways, including the more efficient deployment of manpower resources during both world wars, but the predictive value of IQ measures had been found to be poor in situations requiring production and evaluation of new ideas (Feldman 1980: 89-90).

Der Autor bestreitet somit die Vorhersehbarkeit von Kreativität mit Hilfe des Intelligenzquotienten (IQ). Möglicherweise haben andere Intelligenzmodelle wie die von Sternberg oder von Gardner (Multiple Intelligenzen) eine bessere Passung zu den heutigen Problemlösungssettings. Diese Perspektive würde allerdings die lange Tradition zur Nutzung von IQ-Tests für Schüler und Mitarbeiter – und der damit verbundenen Geschäftsmodelle – infrage stellen. Das hätte durchaus weitreichende Folgen… Es ist daher Verständlich, dass die Vertreter psychometrischer Intelligenzmodelle empfindlich auf solche Perspektiven reagieren.

Hängt der Wissenstransfer von den kognitiven Voraussetzungen ab?

Das Phänomen des Tragen Wissens habe ich in diesem Blog schon mehrfach thematisiert. Dabei ging es jeweils darum, dass Wissen kontextspezifisch konstruiert wird und somit nicht so einfach in einen anderen Kontext zu übertragen ist. Diese Situiertheit von Wissen wird allerdings von Süss angezweifelt.

Das die Relevanz des Situiertheitsansatzes anbetrifft, da sind Zweifel angebracht und nicht zuletzt deshalb, weil die zentrale These m.E. nicht haltbar ist, dass Wissen stets kontextgebunden und ein Transfer also gar nicht möglich ist. Ob ein Transfer zustande kommt (…) hängt stattdessen in erster Linie von den kognitiven Voraussetzungen ab, von Intelligenz und Wissen (Süss 2008).

Der Author argumentiert in seinem Beitrag, dass Intelligenz und Wissen dafür verantwortlich sind, ob – oder in welchem Maße – Wissenstransfer stattfindet. Die Frage, was unter „Intelligenz“ verstanden wird, beschreibt der Autor wie folgt:

Ein Ziel der psychometrischen Intelligenzforschung ist die Klärung der Frage, ob Intelligenz eine einheitliche Fähigkeit zu konzeptualisieren ist (Spearman) oder besser durch mehrere, voneinander unabhängigen Einzelfähigkeiten (Thurstone, Guilford) beschrieben werden sollte. Heute zeichnet sich ab, dass beide Positionen richtig sind. Hierarchische Strukturmodelle postulieren ein bündel unterscheidbarer Einzelfähigkeiten, die allerdings zusammenhängen, und damit gleichzeitig die Annahme eines hochgradig generellen Faktors der Allgemeinen Intelligenz („g“) begründen (Caroll 1993). Generell mein hier, dass diese Fähigkeit zur Lösung von sehr vielen und sehr unterschiedlichen Problemen gebraucht wird. Die empirische Grundlage für diese Annahme ist, dass Intelligenzleistungen, die bei ganz unterschiedlichen Aufgaben erbracht werden, stets schwach, aber positiv korreliert sind (Süss 2008:250-251).

Howard Gardner ist mit seiner Theorie der Multiplen Intelligenzen eher der Auffassung von Thurstone und Guiford, dass es eher voneinander unabhängige Fähigkeiten/Intelligenzen gibt.

Anmerkungen zu einem Modell der Kaufmännischen Kompetenz

Darstellung entnommen aus Winter/Achtenhagen (2010: 19): Berufsfachliche Kompetenz: Messinstrumente und empirische Befunde zur Mehrdimensionalität beruflicher Handlungskompetenz, in: BWP 1/2010, S. 18-21.

Die Kaufmännische Kompetenz wird in der Darstellung als übergeordnete Kompetenzdimension dargestellt, die sich in eine domänenverbundene Kompetenz und in eine domänenspezifische Kompetenz aufteilt. Beide Dimensionen haben wiederum Teilbereiche, die einen bestimmten Zugriff auf Inhaltsbereiche der Domäne ermöglichen.

Mich erinnern die verschiedenen Teilbereiche stark an die verschiedenen Dimensionen der Theorie der Multiplen Intelligenzen nach Howard Gardner. Die in der Urform 8 Intelligenzen ermöglichen einen multiplen, komplexen Problemlösungsprozess in einer bestimmten Domäne. Dabei stellt sich die Frage, wie Intelligenz (Multiple Intelligenzen) und Kompetenz zusammenhängen.

„Auf der Grundlage der Multiplen Intelligenzen Theorie (vgl. Gardner 2002) kann man Kompetenzentwicklung als eine „Ausprägung von Fähigkeiten [zu] beschreiben, deren Entwicklung durch spezifische Intelligenzprofile gegeben ist“ (Rauner et al 2009:34) und bei jedem Menschen situationsabhängig unterschiedlich aktiviert wird, „denn jede [Domäne] hat ihre eigenen Gegenstände, Verfahren und Verknüpfungsmodi“ (Gardner 2003:130)“ zitiert in Freund (2011:104).

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

Individuell, für eine große Anzahl von Personen und kostengünstig weiterbilden? Wie soll das denn gehen?

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.

In meinem Paper Freund, R. (2003): Mass Customization and Personalization in der beruflichen Bildung (PDF) habe ich zunächst dargestellt, dass es möglich ist, die hybride Wettbewerbsstrategie Mass Customization auf den Bildungsbereich zu übertragen. Es ist möglich, massenhaft und dennoch individuell – zu vertretbaren Kosten – weiterzubilden.

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].

Das EU-Projekt MIapp

MIapp-Logo

Vorgeschichte

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
  • MIapp-Abschluss-Meeting an der UITM in Rzeszów, Polen (Program of the Seminar).

Künstliche Intelligenz einfach erklärt

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. 

Auch Audi orientiert sich an den Multiplen Intelligenzen von Howard Gardner

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Es ist schon sehr interessant zu sehen, wie sich immer mehr Unternehmen an den Multiplen Intelligenzen von Howard Gardner orientieren. Im September 2017 stelle beispielsweise Audi die Studie Aicon vor, bei der sich die Entwickler direkt an den 8 Intelligenzen von Howard Gardner orientiert haben: 8 Intelligences. The Audi Aicon has them all.

The idea of intelligence plays a crucial role: we are talking about technologies that are not only able to apply knowledge but also to acquire it, they are not only able to gather information from the environment but to develop skills and expertise – just like human intelligence.

Auf der Website wird jede der 8 Intelligenzen separat thematisiert. Jede Person wird diese verschiedenen Dimensionen unterschiedlich aufnehmen – und zwar nicht einzeln, sondern immer zusammen und in unterschiedlicher Ausprägung.

Es wird immer deutlicher, dass die Multiplen Intelligenzen eine bessere Passung zu den heutigen komplexen Herausforderungen/Problemstellungen haben. Da die Multiplen Intellogenzen entwickelbar sind, stellen Sie auch ein veränderbares Mindset dar….. Bitte informieren Sie mich, wenn Sie mehr über die Multiplen Intelligenzen von Howard Gardner wissen möchten.

Multiple Intelligenzen: Dr. Howard Gardner erhält den Lifetime Achievement Award 2017 von der MENSA Foundation

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Dr. Howard Gardner hat in jetzt mehr als 30 Jahren die Multiple Intelligenzen Theorie entwickelt – auch gegen sehr starken Widerstand der Vertreter einer Generellen Intelligenz mit dem „allseits beliebten“ Intelligenz-Quotienten (IQ). Es ist daher außergewöhnlich, dass gerade die MENSA-Foundation Dr. Howard Gardner mit dem Lifetime Achievement Award 2017 ehrt, da sich die Mitglieder der MENSA-Foundation gerade wegen ihrem hohen IQ gegenseitig gratulieren… Ich befasse mich seit vielen jahren mit der Multiplen Intelligenzen Theorie, auch in Forschungsprojekten wie MIapp (2004-2006) oder als Experte im Projekt InPath usw. Siehe dazu auch Freund, R. (2011): Das Konzept der Multiplen Kompetenz auf den Analyseebenen Individuum, Gruppe, Organisation und Netzwerk. Sollten Sie an dem Thema interessiert sein, so sprechen Sie mich bitte wegen einem (kostenlosen) persönlichen Gespräch an.