Zweiter 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.
Eine kontextuelle Einordnung der Arbeiten im Referenzbaukasten
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-Artikel. Weiterführende Informationen können der Auftaktveröffentlichung des Forschungsvorhabens entnommen werden.
Der erste Arbeitsbericht aus dem Leistungsbereich „Kompetenzen und Handlungsempfehlungen“ verortet die Arbeiten im Gesamtprojekt und zeigt konkrete Maßnahmen in den Bereichen der Kompetenzerfassung, sowie dessen Aufbau, Sicherung und dessen konzeptioneller Ausgestaltung. Dabei werden sämtliche anvisierten Entwicklungsschritte vorgestellt, welche sich auf eine Kompetenzdiagnose, situierte und technologiebasierte Lernmodule, den Aufbau eines Wissensdienstes und der Überführung in praxistaugliche Handlungsempfehlungen konzentrieren. Die nachfolgende Grafik zeigt dafür den bekannten Bearbeitungsstand des AKKORD-Referenzbaukastens, wobei die Ergebnis-Ebene farblich hervorgehoben ist. Hier ist die Work & Learn-Plattform konzeptionell verortet.
Abbildung 1: Einordnung in den Akkord-Referenzbaukasten
Aktueller Arbeitsstand im Leistungsbereich
Dieser zweite Arbeitsbericht beschreibt den Fortschritt der Arbeiten für die Entwicklung einer umfassenden und didaktisch fundierten Work & Learn-Plattform. In der nachfolgenden konzeptuellen Grafik werden die einzelnen digitalen Bereiche dargestellt, die später für unsere Nutzer, in enger Verzahnung mit unseren Konsortialpartnern, entwickelt werden sollen. Nach der Anmeldung auf der kostenfreien Plattform wird im ersten Schritt nach der Erfassung der Nutzerdaten eine Kompetenz- und Interessensverortung durchgeführt, die für eine userorientierte Bereitstellung von Lernmodulen und Services unerlässlich ist. Auf der späteren Hauptseite können die Plattformteilnehmenden dann, ähnlich wie auf der YouTube Plattform, über den Channelbereich die für sie relevanten Informationen über Data-Science-Themen auswählen. Durch die laufenden Aktualisierungen bleiben die Nutzer so auf dem neusten Informationsstand. Im Servicebereich bekommen die Nutzer eine breite Palette an Serviceangeboten, so werden z.B. Best Practice Use Case-Umsetzungen vorgestellt, wie namhafte Unternehmen ihre spezifischen Fragestellungen mit Hilfe von Data-Science-Methoden umgesetzt haben. Bei diesem Angebot steht auch das sogenannte Lernen an Beispielen im Fokus. Weitere allgemeine Informationen zu diesem praxisorientierten Ansatz können u.a. hier nachgelesen werden. Weitere interessante Einblicke in die Welt des Lebenslangen Lernens im Betrieb werden unter folgendem Link angeboten.
Neben den praxisorientierten Umsetzungsszenarien bietet der Servicebereich für die zukünftigen Nutzer die Möglichkeit, sich anwendungsspezifische Analysebausteine mit den Data-Science-Softwarelösungen unseres Projektpartners Rapidminer zu erstellen. Dabei sollen ein intuitives Aufgabendashboard und vorkonfigurierte Analysebausteine zu besonders relevanten Aufgabenstellungen mit unserem anderen Projektpartner, dem Institut für Produktionssysteme, entwickelt und bereitgestellt werden. Mithilfe des Assistenzsystems können die Nutzer erheblich bei ihren Daten-Analyseprozessen unterstützt werden. Nähere Informationen zur Umsetzung der Analysebausteine sind unter folgendem Link verfügbar.
Abbildung 2: Konzeptioneller Aufbau der Work & Learn-Plattform
Neben den o.g. Inhalten im Servicebereich soll zudem die Möglichkeit für die Nutzer geboten werden, sich über die einzelnen Projektpartner und deren Leistungen zu informieren. So können sich gerade Unternehmen, die mit komplexeren Data-Science-Aufgabenstellungen konfrontiert sind, kompetente Unterstützung durch die Produkte und Dienstleistungen unserer Konsortialpartner einholen. Neben den genannten Funktionen im Servicebereich werden weitere Funktionen implementiert, u.a. ein Service zur Umsetzung neuer Kollaborations- und Geschäftsmodelle im Kontext von Data Science, die von den Partnern des DFKI und Neocosmo realisiert werden. Informationen zum aktuellen Stand werden unter folgendem Link näher erläutert.
Der nächste Hauptbereich bildet der sog. Lernbereich, der für uns den zentralen Entwicklungs- und Implementierungsbereich darstellt. Der Kompetenzaufbau der relevanten Inhalte zum Thema Data Science erfolgt je nach Kompetenzstand über verschiedene Lernmodule. Der Verlauf des Kompetenzaufbaus erstreckt sich über den in der Abbildung blau gekennzeichneten Bereich. Zu Anfang erfolgt eine detaillierte Kompetenzdiagnose mittels eines detaillierten Fragebogens zur eigenen Selbsteinschätzung. Die Ergebnisse bilden den Anfangszustand zur Messung des Kompetenzaufbaus. Infolge dieser Ergebnisse wird ein individuell angepasster Lernpfad bereitgestellt, welcher als Leitfaden eingesetzt die zu erarbeitenden Inhalte optimal an die Bedürfnisse des Users anpasst. Der Lernpfad stützt sich dabei auf die bereits entwickelten Rollenprofile und deren praxisorientierte Anforderungen (siehe Arbeitsbericht 1).
Nachdem der User die verschiedenen Lerneinheiten des Lernpfades absolviert hat, steht ein erneuter Fragebogen zur Selbsteinschätzung der Kompetenzerweiterung zur Verfügung. Zur Messung der realen Kompetenzentwicklung durch die Lernplattform, werden durch ein – auf die spezifischen Lerninhalte des individuellen Lernpfades abgestimmtes – Testmodul, die Fortschritte des Nutzers erfasst und ausgewertet. Ist das Ergebnis dieses Testmoduls größer als 70%, erhält der User zum Abschluss ein von AKKORD verifiziertes Zertifikat.
Abbildung 3: Graphische Zusammenstellung der Plattform Inhalte
Die eigentliche Kompetenzentwicklung erfolgt auf Grundlage geeigneter und didaktisch aufbereiteter Lernmodule, welche die verschiedenen Bereiche des Data Science erklären und praktisch veranschaulichen. Um den individuellen Bedürfnissen und Kenntnisständen der Nutzer gerecht zu werden, erfolgt die Wissensvermittlung zweigeteilt in einem Basis- und einem Advanced-Kurs. Der Basiskurs enthält, angelehnt an den KDD Prozess, alle grundlegenden Informationen für ein konzeptionelles Verständnis als Einstieg in die Thematik der Datenwissenschaft. Die Lerninhalte hierfür sind bereits ausgearbeitet, didaktisch aufbereitet und in der Lernplattform eingebettet. Mithilfe von Texten, Bildern, Videos und Tonaufnahmen wird bei den Teilnehmern in sechs Lektionen und sechs Zusatzlektionen eine umfassende Wissensbasis aufgebaut, die anhand von praxisorientierten Beispielen einen Anwendungsbezug aufzeigen.
Als direkter Anschluss an das Basiswissen erfolgt im Advanced-Kurs, welcher sich an dem industrienahen Modell des CRISP-DM orientiert, der Aufbau eines tieferen anwendungsbezogenen Verständnisses. Hierbei liegt der Fokus auf der praktischen Anwendung und den verschiedenen Lösungsmöglichkeiten der im Thema Data Science auftretenden Problemstellungen. Der Kurs ist durch die Konkretisierung der relevanten Lernmodule bereits konzeptionell entwickelt und wird zurzeit inhaltlich erstellt.
Zusätzlich zum Lernbereich bietet der Communitybereich eine direkte Austauschmöglichkeit zwischen den Nutzenden zu aktuellen, praxisorientieren oder auch lernbezogenen Problemstellungen. Die Kommunikation unter den Plattformteilnehmer*innen zu stärken, ist ein zentraler Faktor zur Steigerung der Lerneffektivität. Mehr Informationen zu den Vorteilen finden Sie unter folgendem Link.
Der letzte Bereich der Plattform ist der Newsbereich, indem laufend aktuelle Beiträge aus Forschung und Praxis zum Themenkomplex der Datenwissenschaft bereitgestellt werden.
Die verschiedenen Plattformbereiche stehen den Nutzern dabei nicht isoliert zur Verfügung, sondern stehen durch eine enge Verknüpfung im Austausch. Das breite Angebotsspektrum sorgt somit für eine optimale Ausschöpfung der Arbeits- und Lernpotenziale im Rahmen der Datenwissenschaft.
Zusammenfassung und Ausblick auf die weiteren Ziele im Projekt
Das Plattformkonzept gliedert sich in fünf Hauptbereiche, wobei der Lernbereich als Schwerpunkt kontinuierlich weiterentwickelt wird. Die Kompetenzerfassung und -diagnose wurde in Form von Fragebögen zur Selbsteinschätzung und Testmodulen konzeptionell realisiert und soll im nächsten Schritt in die Plattform eingebettet werden. Für diese Umsetzung entwickelt der Projektpartner Neocosmo ein geeignetes Template. Im Bereich der Kompetenzentwicklung stehen bereits sämtliche Lernmodule des Basiskurses ausgearbeitet auf der Plattform zur Verfügung. Diese werden in naher Zukunft durch interne und externe Evaluierungsprozesse weiter optimiert. Ein Fokus der weiteren Arbeitsschritte liegt auch auf dem Aufbau und der Ausgestaltung der Lerneinheiten des anwendungsorientierten Advanced-Kurses.
Auf der AKKORD-Webseite und in den News-Beiträgen werden dazu kontinuierlich weitere Informationen und Zwischenergebnisse veröffentlicht.
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