Co-Creation durch Peers im digitalen Lernen – Wie Plattformen und Chatbots die Partizipation bei der Lernmaterialerstellung begleiten können
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In: HMD Volume 57 / Issue 4 (2020-07-07) , S. 722-743; EISSN 2198-2775
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Die Arbeit in Industrieunternehmen verändert sich auf Grund der Digitalisierung grundlegend. Entwicklungen in der Automatisierungstechnik können in naher Zukunft einen Teil der Arbeit von Arbeitnehmenden ersetzen. Dadurch wird es notwendig sein, sich auf die sich schnell wechselnden Qualifikationsanforderungen aus diesem Digitalisierungsprozess einzustellen. Hierzu gehört einerseits die schnelle Reaktionsfähigkeit auf die fortlaufenden Veränderungen, die in Unternehmen stattfinden, beispielsweise die Einbettung neuer Technologien in Arbeitsprozesse. Andererseits aber auch die notwendigen Upskilling-Prozesse, die durch den Einsatz neuer Technologien notwendig werden. Für beide Aspekte sind aber entsprechende Angebote zur Schulung notwendig, die sich flexibel auf die Bedarfe anpassen. Digitale Lernservices ermöglichen dabei auf die individuellen Arbeitssituation von Mitarbeitenden zu reagieren und im Sinne der Co-Creation den Prozess der gemeinsamen Erstellung von Lern- sowie Schulungsmaterialien durch die Einbindung mehrerer Akteure zu steuern. Dafür müssen neue Leistungen in Form von selbstständigen Lehr-Lernszenarien angeboten werden, bei denen die Mitarbeitenden eigenständig die notwendigen Lernmaterialien erstellen. Bei vielen Unternehmen werden Lehr- und Lernszenarien dabei durch Checklisten und Handbücher unterstützt. Diese sind jedoch nicht auf die individuelle Lernsituation der Mitarbeitenden angepasst. In einer ersten Iteration im Entwicklungsprozess für digitale Lernservices wurde eine Plattform für die Erstellung von Lern- und Schulungsmaterial entwickelt. Dabei werden die Mitarbeitenden durch einen systematischen Erstellungsprozess geführt, welche die Entwicklung von Lernmaterial im Arbeitsprozess unterstützen soll. Im Rahmen der Evaluation konnte festgestellt werden, dass die Mitarbeitenden mehr Unterstützung im Erstellungsprozess benötigen, um hochwertiges Lernmaterial entwickeln zu können. Ein Grund hierfür ist die fehlende didaktische Kompetenz der Mitarbeitenden zur Schaffung von Lernmaterialien für die Nutzung im Arbeitsprozess. Um die Mitarbeitenden bestmöglich im Co-Creation-Prozess zu unterstützen und eine hochwertige Qualität der Lernmaterialien zu gewährleisten, bieten Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) eine mögliche Lösung zur gezielten Unterstützung im Erstellungsprozess. Insbesondere Smart Personal Assistants, wie beispielsweise Chatbots, können Mitarbeitende dabei interaktiv und individuell durch den Co-Creation-Prozess begleiten. Diese individuelle Unterstützung führt zu einer klaren Struktur der Informationsvermittlung zwischen den Nutzenden und dem System, einer Steigerung der Motivation der Mitarbeitenden, einer Verbesserung des Verantwortlichkeitsgefühls gegenüber der erstellten Beiträge sowie zu einer Verbesserung der Qualität der erstellten Beiträge. Gleichzeitig bieten Chatbots die Möglichkeit durch individuelles Feedback Mitarbeitenden notwendige Fähigkeiten und Kompetenzen für den Erstellungsprozess zu vermitteln. Ziel dieses Beitrags ist die Darstellung des Entwicklungsprozesses eines Chatbots zur Verbesserung der Partizipation für die Erstellung von Lernmaterialien im Arbeitsprozess unter Verwendung von Co-Creation. Entlang eines Design Science Research Ansatzes werden dabei systematisch Anforderungen und Designelemente für den Co-Creationprozess der Lerndienstleistung entwickelt.
@article{doi:10.17170/kobra-202008121560, author ={Billert, Matthias Simon and Weinert, Tim and Janson, Andreas and Leimeister, Jan Marco}, title ={Co-Creation durch Peers im digitalen Lernen – Wie Plattformen und Chatbots die Partizipation bei der Lernmaterialerstellung begleiten können}, keywords ={004 and 330 and 370 and Automatisierungstechnik and Digitalisierung and Entwicklung and Lernen and Software and Chatbot}, copyright ={http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/}, language ={de}, journal ={HMD}, year ={2020-07-07} }