Erster Arbeitsbericht aus dem Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“
In diesem Leistungsbereich wird auf Grundlage der identifizierten Anforderungsbereiche und notwendigen Kompetenzen der Mitarbeiter ein Transfer hin zu konkreten und messbaren Kompetenzdefinitionen und -bereichen fokussiert und entsprechende Messinstrumente entwickelt. Daraus werden entsprechende, situative und technologiebasierte Lernmodule zur industriellen Datenanalyse realisiert. Die Messinstrumente sowie die Lernmodule werden als Lernmanagementsystem in eine onlinegestützte Work & Learn-Plattform implementiert. Durch die Infrastruktur wird es möglich, die notwendigen Kompetenzen der Mitarbeiter zu erfassen, zu fördern und in praxistaugliche Konzepte und Handlungsempfehlungen zu transferieren. Die praktische Umsetzung erfolgt in engem Austausch mit unseren Partnern im AKKORD- Projekt sowie durch Feedback aus den Unternehmen.
Allgemeingültige Einführung in den Leistungsbereich
Der Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ bildet einen von vier Themenschwerpunkten im Forschungsprojekt AKKORD. Einen zusammenfassenden Überblick des geplanten Referenzbaukastens sowie der vier Leistungsbereiche bietet dieser News Beitrag und die Auftaktveröffentlichung zum AKKORD-Forschungsprojekt. Die nachfolgende Abbildung verortet den o.g. Leistungsbereich zusätzlich als Teil des Gesamtvorhabens.
Im Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ arbeitet unser Entwicklungspartner Neocosmo mit uns, der Lehreinheit Fachdidaktik in der Technik (FdT) der TU Kaiserslautern, federführend an den Teillösungen des Referenzbaukastens zur wertschaffenden, kompetenzorientierten Kollaboration in dynamischen Wertschöpfungsnetzwerken. Durch die Vorarbeiten bei der Identifizierung von Handlungsbedarfen und Anforderungen an den Kompetenzaufbau, sowie dessen Sicherung und dessen konzeptionelle Ausgestaltung werden entsprechende Erfassungsinstrumente entwickelt und implementiert.
Unterstützt werden die Arbeiten von unseren weiteren Konsortialpartnern, darunter Volkswagen, Miele, ERCO, AREND, Mosaiic, Contact, RapidMiner, PDTec, IPS, DFKI und VPE, die sich insbesondere durch Beispieldatensätze aus der Praxis sowie technischen Hilfestellungen mit einbringen. Auf der AKKORD-Webseite werden die Use Case Umsetzungen weiterführend beschrieben.
Vorgehensweise zur gemeinsamen Bearbeitung des Leistungsbereichs
Der umfangreiche Kreis der beteiligten Konsortialpartner macht die Bedeutung und Komplexität der Umsetzung deutlich. Für eine gut abgestimmte und doch parallelisierte Bearbeitung teilen sich die Aufgaben und Verantwortungen im Konsortium gemäß der Partnergruppen auf.
Die Anwendungspartner helfen bei der Bedürfnisfindung, der Datenversorgung und der gemeinsamen Realisierung durch den Einsatz ihrer industriellen Erfahrung. Die beteiligten Forschungspartner entwerfen technologiebasierte Instrumente, wie beispielsweise Leistungstests und Selbsteinschätzungswerkzeuge für die Kompetenzdiagnostik und -entwicklung. Die Entwicklungspartner treiben die technische Realisierung und Entwicklung der entsprechenden Instrumente und die Übertragbarkeit auf die Work & Learn-Plattform voran. Eine gemeinsame Aufgabe aller Partner ist die iterative Verbesserung der erarbeiteten Inhalte durch das Testen und der Identifikation von Verbesserungspotenzialen.
Damit besonders für kleine und mittelständische Unternehmen eine Kompetenzerfassung, eine Förderung und eine Sicherung in Wertschöpfungsnetzwerken geschaffen werden kann, um daraus praxistaugliche Konzepte und Handlungsempfehlungen zu generieren, werden folgende Entwicklungen anvisiert:
- Durch die Entwicklung von klaren Kompetenzdefinitionen und –bereiche als auch entsprechenden technologiebasierte Instrumente zur Kompetenzdiagnose zur industriellen Datenanalyse in Wertschöpfungsnetzwerken auf unterschiedlichen Unternehmensebenen kann eine Kompetenzerfassung erfolgen.
- Mit Hilfe der situierten und technologiebasierten Lernmodule, die authentische Problemlösungsszenarien im Bereich der industriellen Datenanalyse abbilden, kann die Lernwirksamkeit der Lernmodule bzw. der Kompetenzfortschritt durch die entwickelten Instrumente abgebildet werden.
- Durch den Aufbau eines Wissensdienstes für die industrielle Datenanalyse kann eine unternehmensspezifische bzw. anwendungspartnerspezifische digitale Wissensvermittlung bereitgestellt werden.
- Durch die Entwicklung von Lernmodulen, Leitfäden und Best-Practice-Beispielen, die als allgemeiner und offener Wissensdienst zur Verfügung stehen, können diese von anderen Unternehmen genutzt und adaptiert werden.
Mithilfe dieser Entwicklungen wird der Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ für den übergeordneten Referenzbaukasten umgesetzt.
Umsetzung
Die Kompetenzdiagnostik ist die Erfassung bestimmter Kompetenzen eines Individuums, durch den Einsatz von Tests. Sie umfasst zusätzlich eine Einordnung in bestimmte Kategorien. Ziel der Diagnose ist sowohl eine Vergleichbarkeit des Lernerfolges als auch eine Unterstützung des Lernprozesses, um den Usern ein für sie optimales Lernangebot anbieten zu können. Einer der bekanntesten Tests zur Vergleichbarkeit von Kompetenzen dürfte das „Programme for International Student Assessment“, kurz PISA, sein, welches genutzt wird, um das Lernniveau von Schülern in den meisten OECD-Mitgliedstaaten, sowie einer immer größer werdenden Anzahl von Partnerstaaten, zu ermitteln.
Auch im AKKORD-Projekt wurden Kompetenzerfassungsinstrumente entwickelt, die die geplanten Umsetzungen als individuelle Bausteine darstellen. Die nachfolgende Grafik zeigt den derzeitigen Bearbeitungsstand der im AKKORD-Projekt geplanten Kompetenzentwicklung und hebt die Bausteine des Leistungsbereichs „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ farblich hervor.
Im Obergeschoss der Darstellung, verortet zwischen den Best Practices und der Zugriffs-, Analyse- und Darstellungsbausteine befindet sich die Kompetenzentwicklung.
Die Schwierigkeit der Kompetenzentwicklung ist, dass zunächst eine Erfassung der IST-Kompetenz notwendig ist. Da die für eine berufliche Rolle erforderlichen Data Science -Kompetenzen branchenübergreifend sehr unterschiedlich sein können, so wird als Ansatz zur Erfassung und Steigerung der notwendigen Userkompetenz eine mehrdimensionale Perspektive gewählt. Um nun eine effektive Kompetenzmessung im Kontext von Data Science durchführen zu können, ist es daher zunächst wichtig, den aktuellen Erfahrungsstand von einzelnen Mitarbeitern zu erfassen.
Durch eine umfangreiche Literaturrecherche konnten bereits erste Kompetenzrollen und Anforderungen in Bezug auf die industrielle Datenwissenschaft herausgearbeitet werden. Die dort erlangten Resultate dienen allerdings dazu, einen groben Überblick über bestimmte Kompetenzrollen in Unternehmen zu erhalten. Dazu wurden die Aufgaben verschiedener Berufe recherchiert und diesen entsprechende Kompetenzlevel zugeordnet. Allerdings konnten nur Anforderungen von typischen datenwissenschaftlichen Rollen, wie z.B. die des Data Scientists, ermittelt werden, wobei es auch hier widersprüchliche Angaben in den Quellen gab. Für die breite Masse an potenziellen Usern fehlen jedoch entsprechende Forschungsergebnisse zur feingranularen Erfassung von Data Science Kompetenzen von den nicht typischen datenwissenschaftlichen Rollen. Somit konnte zunächst auf dem Weg der reinen Literaturrecherche keine exakte Kompetenzerfassung der zukünftigen Anwender identifiziert werden.
Praktische Bestandteile der Kompetenzerfassung
Neben der Recherche in der Literatur wurde ein Fragebogen in Form der Selbstauskunft entwickelt. Der Fragebogen mit folgender Forschungsfrage: “Wo lassen sich Kompetenzprofile in Data Science Anwendungen in Unternehmen einordnen?” hat in der Erstellung viele iterative Schritte durchlaufen. Zunächst wurde ein Mockup des Fragebogens aufgesetzt. Unter anderem wurde mit Hilfe von Projektpartnern eine kontinuierliche Optimierung des Erfassungsinstrumentes vorgenommen.
Aufgrund des großen Umfangs der kontaktierten Unternehmen (Anzahl der Befragten Unternehmen) wurde die Software Umbuzoo als Online-Umfrageerstellungstool genutzt. Es wurden ca. 1500 Unternehmen aus den einschlägigen Branchen (Automotive, Chemie, Pharmaindustrie, Banken, Versicherungen, usw.) kontaktiert und zur Teilnahme am Fragebogen eingeladen. In der untenstehenden Abbildung ist ein Ausschnitt des Fragebogens zu sehen.
Zusammenfassung und Ausblick auf die weiteren Ziele im Projekt
Um die verschiedenen Kompetenzprofile von Mitarbeitern in KMUs erfassen zu können, wurde zunächst als Einstieg eine Literaturrecherche durchgeführt, die erste Kompetenzrollen und Anforderungen – teils auch mit konträren Aussagen, im Kontext von Data Science in den klassischen datenwissenschaftlichen Tätigkeiten aufgezeigt hat. Zur Erfassung von userspezifischen Rollen und Anforderungen – gerade im Hinblick auf eine unternehmensübergreifendes Lernplattform- Angebot – wurde ein Online-Fragebogen mit verschiedenen Teilabschnitten entwickelt, um die Bedürfnisse unserer späteren Plattformuser noch besser erfassen und daraus geeignete Lernmodule entwickeln zu können. Derzeit arbeiten wir zum einen an der Optimierung der Fragebogen-Rücklaufquote, da sich gerade diese Form der Erhebung bei den Unternehmen als herausfordernd darstellt. Zum anderen wird bereits aktiv an einem Basiskurs gearbeitet, der sich an den Prozessschritten des KDD (Knowledge of Data Discovery) orientiert.
Auf der AKKORD-Webseite und in den News-Beiträgen werden dazu kontinuierlich weitere Informationen und Zwischenergebnisse veröffentlicht.
Autor und Ansprechpartner:
