Lerndogmen und Bildungsmythen (3)

„Das Abrichten von Pferden und das erfolgreiche Absolvieren einer ‚Hundeschule‘ basiert seit langem schon vollständig auf den von Skinner systematisch erforschten Techniken der Verhaltensformung […]

Im weiteren Verlauf der 1950er Jahre entwickelte Skinner […] sogenannte Lernmaschinen und die Methode des programmierten Lernens, die darauf beruht, den gesamten Lernstoff in kleine Untereinheiten zu zerlegen, deren korrekte Wiedergabe […] ‚belohnt‘ wird […]“1

Lernverstärkung, Vergessmaschinen und Microlearning; Aber auch: Quiz, Gamification, Learner-Journey und schließlich, nicht zu vergessen, Metriken des Lernens oder das Messen von Weiterbildungserfolgen. Es gibt ein paar aktuelle Begriffe und Redewendungen im Kontext des E-Learning und auch weiter beim Corporate Learning, die mich sicher nicht zufällig sehr an die Lerntheorie des Behaviourismus sowie gleichzeitig an die tayloristischen Prinzipien der Fabrikorganisation erinnern.2 Dazu gehört für mich derzeit zentral der Begriff des „Mikrolernens“ bzw. im Englischen des Byte-sized Learnings, dem Informationssnacks und Wissenshappen gegenüberstehen.3 Menschen als „Lernmaschinen“, die, ganz ähnlich Computern, in kleinsten Zeiteinheiten und/oder kleinsten Schritten programmiert lernen:4 Diese Vorstellung ist wahrlich nicht neu.5 Es ist auch nicht so, dass die in der Regel dahinter stehende behaviouristische Lerntheorie grundsätzlich falsch wäre. Es ist eher so, dass sie nur für bestimmte (und sehr eingeschränkte) Lernzusammenhänge passt, insbesondere bei Menschen. Das Mythologische daran ist hier, dass sie generalisiert und auf jegliches Lernen, beispielsweise im organisationalen Kontext, angewendet wird. Zum Dogma wird der Behaviourismus dadurch, dass sich ganz viele konkrete technische Verfahren und digitale Programme daran orientieren, wie die aktuelle Entwicklung von E-Learning Programmen zeigt. Diese Zusammenhänge möchte ich im weiteren am historischen Beispiel der Entwicklung von Multiple-Choice-Tests erläutern. Hierüber wird die große Nähe zwischen theoretischem Überbau6 und praktischer Umsetzung am deutlichsten nachvollziehbar.7


Zur Gliederung der Blogreihe

Der Vollständigkeit halber auch hier noch einmal eine kurze Auflistung dessen, um was es mir sowohl im Einzelnen hier, als auch in den mittlerweile drei Blogbeiträgen insgesamt geht:

  • Der erste Teil dieser Blogreihe behandelt den organisationalen Mythos des 70-20-10 Modells in Anbetracht verschiedener Lerntheorien und unterscheidet dabei zwischen der Sichtstruktur und der Tiefenstruktur von Lernen in Organisationen.
  • Der zweite Teil behandelt den auf personaler Ebene korrespondierenden Mythos der Lerntypen, dem (auf der Tiefenstruktur) das Denken als eigenständig notwendiges Instrument gegenübergestellt wird.
  • Dieser dritte Teil wird sich mit dem Mythos des Byte-Sized Learnings und der korrespondierenden „Wissensexplosion“, am Beispiel des Behaviourismus entwickelt, auseinandersetzen.
  • In einem vierten Teil werde ich mich mit dem derzeitigen Trend der Personalisierung kritisch auseinandersetzen und dabei auch etwas zum Thema „gehirngerechtem Lernen“ sagen.

Auch dem behavioristischen Bildungsmythos, der die Grundlage für das Mikrolernen darstellt, fehlt aus meiner Sicht die zentrale Unterscheidung von Wissen gegenüber Informationen und Daten.8 Daraus resultierende Probleme habe ich in meinen beiden vorherigen Blogbeiträgen (siehe oben) bereits ausgeführt. Es wird aber in diesem Beitrag noch einmal in der Frage der – ebenfalls mythologischen – Metapher einer Halbwertszeit von Wissen (bzw. dem Bild einer Wissensexplosion) eine Rolle spielen.

Es gibt einen engen Zusammenhang zwischen der behavioristischen Lerntheorie und der Entwicklung von Multiple Choice Tests, der nicht nur in der Maschinenlesbarkeit – und damit technisch einfachen Verarbeitung – besteht.
„How did multiple choice questions become the predominant means by which American schoolchildren are tested? And most importantly perhaps for my work: what is the relationship between multiple choice tests and technology?9
Bild (auch Beitragsbild): Alberto G. – Hand completing a multiple choice exam auf flickr. Verwendung unter den Bedingungen der Creative Commons – BY (Namensnennung).

Der Behaviorismus

„Wir haben aufzuweisen versucht, daß menschliches Handeln generell im Medium eines ‚Begründungsdiskurses‘ geschieht und dass dementsprechend die Vorstellung der traditionellen Psychologie, sie analysiere ‚Bedingungen‘ oder ‚Ursachen‘ von Handlungen ein folgenschweres Selbstmißverständnis darstellt.“10

Zunächst einmal schadet der Hinweis darauf nicht, dass der Behaviourismus der erste große Versuch der Beschreibung menschlichen Lernens und Lernvermögens – vor allem bezüglich Verhaltensänderungen – ist. Auch möchte ich keinesfalls unterschätzen, wie wichtig diese Forschungen und Theorieentwicklungen waren, um darauf aufbauende psychologische Lerntheorien zu entwerfen. Namentlich damit eng verbunden, weil er sowohl der prominenteste Vertreter, als auch der Kreateur verschiedener damit zusammenhängende Begriffe (vor allem des für diesen Beitrag wichtigen Begriffs des „programmierten Lernens“) ist, ist Burrhus Frederic Skinner mit seinem „radikalen Behaviorismus„. Aktuell wieder aufgegriffen wurden die damit zusammenhängenden Phänomene durch die Neurowissenschaften.11 Wissenschaftstheoretisch ist der Behaviourismus stark vom naturwissenschaftlichen Positivismus bzw. logischen Empirismus beeinflusst. Dem Behaviourismus geht es also wesentlich darum, das Verhalten von Menschen und Tieren mit naturwissenschaftlichen Methoden zu untersuchen, ohne dabei beispielsweise auf Introspektion und (Handlungs-) Gründe bei Menschen zurückgreifen zu müssen. Als objektive Methode wurde deshalb jegliches (menschliche) Verhalten in Reiz- und Reaktionsmuster unterteilt. Dadurch gab es wiederum eine große Nähe zum Lernen in tayloristischen Großorganisationen, denn Behavioristen betrachteten Menschen per definitionem aus einer sehr mechanistischen Perspektive. Für den Einsatz in Unternehmen bedeutete das wiederum als Paradigma, „dass sie jede beliebige Person für jede beliebige Aufgabe ausbilden können.“12

Skinners Lehr-Maschine, …

Ich möchte hier nicht die ganze Theorie von Frederic Skinner nachzeichnen, sondern nur die Entstehungsgeschichte seiner Lehrmaschine kurz erläutern, weil das Prinzip bis heute das Gleiche ist.13 Der Idee nach gilt zwar Sidney Leavitt Pressey in den 1920er Jahren als Erfinder von Lehrmaschinen (Teaching Machines) auf Grundlage einer Selbstbewertungsmaschine (self-scoring machine).14 Insofern ergab sich auch Skinners Konstruktion aus den Entwicklungen dieser Zeit rund um Multiple-Choice-Tests und Testungen von Intelligenzleistung.15 Was mir besonders erwähnenswert scheint ist aber, dass Frederic Skinner aus den Experimenten und letztlich dem theoretischen Überbau des Behaviorismus die Lehrmaschinen von Pressey populär machte, weil er einen lerntheoretischen Rahmen lieferte. Der Rahmen war zugleich das Paradigma des programmierten Lernens und sollte – zusammen mit den dazugehörigen Multiple Choice Tests – eine Art industrielle Revolution der Bildung vorantreiben.16 Parallel dazu entwickelte Frederic Skinner auch ganz praktisch eine eigene Lehrmaschine, im Sprachgebrauch bis dahin auch als solche bezeichnet.17 Über diese Lehrmaschine schreibt Audrey Watters heute: „Skinner’s teaching machine broke concepts down into small concepts – ‚bite-sized learning‘ is today’s buzzword.“18 Diese Nähe, und hochwahrscheinlich auch die Absicht, gilt bis heute, wie schließlich auch die Wikipedia festhält: „Heute wird programmierter Unterricht, soweit sich das fachtechnisch und didaktisch anbietet, gern durch e-Teaching/e-Learning gestaltet.“19 Der für mich sprachlich größte Missgriff, bzw. eigentlich eine erstaunliche Wandlung dabei ist, dass aus der ursprünglichen Lehrmaschine im Deutschen nun eine Lernmaschine geworden ist.20 Genauso wie aus dem ursprünglich so bezeichneten E-Teaching das E-Learning wurde.

… Multiple-Choice-Tests …

Als Vater der Multiple Choice Tests gilt Frederic J. Kelly, der bereits 1914, also kurz vor der oben genannten Entwicklung von Lehrmaschinen, den ersten Test in dieser Form kreierte.21 Die von ihm formulierte Absicht dahinter war auf den ersten Blick durchaus respektabel: Sollte es doch (auch) darum gehen, subjektive Beurteilungen in den Schulen durch objektive Testverfahren zu ersetzen.22 „The multiple-choice question was an important technique for simplifying and mass-producing tests.“23 Der eigentliche Durchbruch im (amerikanischen) Bildungswesen für diese Form des Überprüfens von Wissen kam aber erst dann, als es auch Maschinen dazu gab, welche die Auswertungen automatisiert vornehmen konnten.24 Auch hier war das Vorbild die zu dieser Zeit moderne Betriebsführung und der Aufbau entsprechender Organisationen, mitsamt der tayloristischen Wissensenteignung. Nicht nur das Lernen, auch das Testen sollte nun den Maschinen übertragen werden. „The Kansas Silent Reading Test [der erste Multiple Choice Test von Kelly] was as close to the Model T form of automobile production as an educator could get in this world. It was the perfect test for the machine age, the Fordist ideal of ‚any color you want so long as it’s black.’”25

… und Gamification.

Die Prinzipien, die die Entwicklung prägten, gelten – in der Regel unhinterfragt bzw. unreflektiert – bis heute. Man könnte eigentlich fast sagen, dass sie erst heute, durch das E-Learning und die einführend erwähnten Schlagworte wie des Mikrolernens, voll zur Entfaltung kommen. Die maschinengänge Form von Multiple Choice Tests ist nämlich tatsächlich die programmtechnische Grundlage der Umsetzung von Feedback (Quizzes) im Bereich des E-Learning sowie der darauf aufbauenden Gestaltung einer Learner-Journey. Allerdings passen diese Prinzipien heutiger „komplizierter Lehrmaschinen“ schon lange nicht mehr in eine VUCA-Welt „komplexen Lernens“. Das empirisch feststellbare Ergebnis des Einsatzes von Skinners Lernmaschinen war übrigens damals ebenfalls schon absehbar: die Studierenden waren alles andere als begeistert. Sie hassten diese Form der Lehre regelrecht und fanden sie von Anfang an ziemlich langweilig, mündete sie doch im Regelfall im Auswendiglernen, um die richtigen Kreuze zu setzen.26 Ein Problem, dem man heute wiederum mit dem Vorhaben einer Gamification zu Leibe rücken will, um die Lerner*innen zumindest sekundär zu motivieren.

Komplexes Lernen und Sprache

„Gmäeß eneir Sutide eneir elgnihcesn Uvinisterät ist es nchit witihcg, in wlecehr Rneflogheie die Bstachuebn in eneim Wrot snid, das ezniige was wcthiig ist, ist, dass der estre und der leztte Bstabchue an der ritihcegn Pstoiion snid.“27

Der Behaviourismus war, als (psychologische) Lerntheorie des Verhaltens, sehr an körperlichen Reaktionen interessiert. Die sogenannte operante Konditionierung beruht beispielsweise auf den körperlichen Reflexen, die natürlicherweise bei Lebewesen vorhanden sind.28 Im Rahmen der operanten Konditionierung erfolgt dabei die erwünschte Verhaltensänderung – in Erweiterung der klassischen Konditionierung – als Konsequenz, also einer (Lern-!) Verstärkung im Sinne einer Belohnung oder Bestrafung, auf vorangegangenes Verhalten.29 Das ist ebenfalls ein Relikt, das heute in Sachen E-Learning voll durchschlägt, weil es programmtechnisch genau so umgesetzt wird. Das größte Problem dieser Lerntheorie – und der dieser folgenden Programme – liegt darin, dass sie auch Kommunikation und das Lernen von (moralischen) Regeln oder das Denken und logische Schlussfolgerung über Sprache im Sinne einer (individuellen) Konditionierung betrachtet. Bereits Frederic Skinner selbst interpretierte „menschliche Sprache als ein Verhalten, das denselben Gesetzen unterliegt wie auch alles andere Verhalten.“30

Deshalb gehört auch das zur Geschichte des Behaviourismus: Erst die Weiterentwicklung, insbesondere in der Form der daran anschließenden und vielfach auch entgegengesetzten Theorie des Kognitivismus, dem konstruktivistische Lerntheorien folgten, hat zur eigentlichen Entdeckung und theoretischen Fundierung menschlichen Lernvermögens geführt, das weit jenseits eines Reiz-/Reaktionsschemas zu verorten ist.31 Das besondere an der Lernfähigkeit von Menschen ist nämlich, „nicht nur rein assoziativ zu lernen […] sondern ihr Wissen aktiv und ohne äußeren Anstoß so umzustrukturieren, dass es auch zur Bewältigung neuer Anforderungen herangezogen werden kann.“32 Vor allem intentionales, also absichtsvolles Lernen gehört für Menschen in den Bereich von Handlungen. Diese werden mit Gründen ausgeführt und folgen deshalb anderen Bedingungen, als denen, die die Psychologie, speziell in Form der behavioristischen Lerntheorie, und auch weite Teile der Neurowissenschaften, als Ursachen dafür ansehen. Nach der Klärung der historischen Grundlagen können wir uns nun einem weiteren aktuellen und damit zusammenhängenden, Mythos zuwenden. Denn dem behavioristischen Lernverständnis folgt im Wesentlichen nicht nur das Mikrolernen, sondern, damit verknüpft, auch der (technische) Mythos der Halbwertszeit von Wissen.

Der größere Teil menschlichen Lernens funktioniert nicht über eine simple Reiz-/Reaktionsbeziehung und Belohnungen als Verstärker oder auch nicht über pure Wiederholungen (Auswendiglernen), wie bei der Dressur von Tieren. Beim Menschen werden Sinneseindrücke erst durch Denken verarbeitet.33 Beim Nach-Denken wird Ideen nachgegangen und beim Durch-Denken werden Probleme gelöst oder allgemein Handlungen vollzogen.34
Bild: KJAkomma – Akrobatik-Pyramide-Turnen auf Pixabay. Verwendung unter den Bedingungen der Creative Commons 0 (als gemeinfreie Datei).

Die Mär einer Halbwertszeit von Wissen

„Man wird argumentieren können, dass die Studie weniger eine Informationsmenge, sondern vielmehr Datenvolumina misst – die gleiche Menge Information kann in der Regel durch unterschiedliche Mengen an Daten repräsentiert sein, z. B. bedingt durch verschiedene Codierungsvorschriften oder Speicherformate.“35

Aufgrund des bisher von mir Vorgebrachten bzw. auf Basis der Argumentation des vorherigen Blogbeitrags, dass sich menschliches Wissen erst sinnverstehend und denkend ergibt, lässt sich auch der Mythos einer Halbwertszeit des Wissens, oder auch der umgekehrten Variante des Mythos einer Wissensexplosion, aufzeigen. Mythologisch daran ist, dass hier Wissen mindestens mit Information, oft sogar mit Daten, gleichgesetzt wird.36 Zum Dogma wird es durch die Aufforderung zum beständigen Lernen und auch Umlernen, insbesondere im Bereich der beruflichen Aus-, Fort- und Weiterbildung. Mit dem Frame der Wissensexplosion wird normalerweise auch unterstellt, dass das Wissen einem immer deutlicheren Alterungsprozess unterliegen würde. In einer anderen beliebten Metaphorik wird das Ganze umgedreht. Dann wird von immer kürzeren Halbwertszeiten des Wissens gesprochen. Das wiederum ist bereits sprachlich Unsinn, weil sich eine (radiologische) Halbwertszeit nicht verkürzt. Die aus meiner Sicht eigentliche Problemstellung ist aber eine andere: „Die Diskussion der Halbwertszeit von Wissen stellt sich so als ein besonders prägnantes Beispiel für ein grundlegenderes Problem dar: die Annahme der Messbarkeit von Wissen […]“37

Bloße Daten …

Nicht nur die Indikatoren eines hyperbolischen Wachstums von Wissen sind überaus fragwürdig, sondern auch der gesamte Mythos ist hochproblematisch. Die Bibliometrie, welche die Grundlage vieler Dogmen bezüglich der Kennziffern ist, bedient sich zur Messung rein quantitativer Verfahren, wie beispielsweise der Erfassung des Zitierverhaltens. Halbwertszeiten des Wissens bezeichnet im Sinne der Bibliometrie den Tatbestand, dass gemessen wird, wie alt oder jung die jeweils zitierten Quellen in den Werken sind. Dass die Halbwertszeit von Literatur etwa 5 Jahre betrage ist dann gleichbedeutend mit der Aussage, dass ein Werk jedes Jahr um durchschnittlich etwa 14 % seltener aus einer Bibliothek entliehen wird, mit Ausnahme von Klassikern.38 Entsprechend seltener werden auch, so die Annahme, Informationen aus diesen Werken übernommen. Die Autoren der Studie „How much Information39 waren da sprachlich korrekter: Sie gingen bereits in der Überschrift davon aus, dass 2002 etwa 5 ExaByte (d.h. 5 x 1018 Byte) an Informationen neu produziert wurden. Nach Rechnung der Autoren entsprach diese – rein quantitative – Erfassung der Datenmenge (Originalton) der 37.000 fachen Menge der bis dahin in den Büchern der Kongressbibliothek in Washington (Library of Congress – LoC) enthaltenen Information. So ist auch ihr methodologischer Hinweis zu lesen: „However, this methodology measures only the volume of information, not the quality of information in a given format or its utility for different purposes […]“40

… als Microcontent

Bei einer Beurteilung des Sachverhaltes, ob es sich hierbei tatsächlich um (neue) Informationen, um anderes Wissen oder gar um neues Wissen handelt, müssten beispielsweise die verschiedenen Quellen inhaltlich, also qualitativ, aufeinander bezogen werden. Eine Messung der bloßen Zunahme an Publikationen, oder etwas allgemeiner an Content im Internet, bedeutet in diesem Sinne nämlich gerade nicht, dass neue Informationen, und schon gar nicht, dass neues Wissen zur Verfügung stehen.41 Zu einer echten Messung gehören dabei die Menschen, für die diese Inhalte überhaupt Informationen bzw. Wissen darstellen.42 Mit anderen Worten: Inhalte und vor allem der Sinnbezug, der Wissen auszeichnet, können über statistische Methoden und Big Data generell nicht erfasst werden – zumindest derzeit nicht.43 Darauf soll auch das Zitat von Christian Wolff hinweisen. Übertragen auf das Thema Corporate Learning bedeutet das: allein dadurch, dass eine gewisse Menge an Mikrocontent, beispielsweise in Form sogenannter „Wissenshappen“, zur Verfügung gestellt wird, ergibt sich weder ein Mehr an organisationalen Informationen, noch gar zusätzliches kollaboratives Wissen. Denn erst wenn in den Köpfen der Organisationsmitglieder „aus Daten Informationen und Wissen werden, wird es interessant.“44 Schlimmer noch: Bei den rein quantitativen Contentmessungen fallen sowohl die Entstehungsbedingungen, als auch die Bedingungen zur Weitergabe auch nur der Informationen, als elementare Lernvoraussetzungen, vollständig weg.

Information und Kommunikation

Um noch einmal auf das Byte-Sized Learning zurückzukommen: Informationen werden nicht in Form von physikalischen Datenhäppchen übertragen.45 Hinzukommen muss immer der semantische Gehalt im Sinne eines Inhaltes, den der Empfänger den Daten als Informationen entnehmen kann. Dieser Inhalt wiederum ist nicht absolut (im Sinne von an-sich bzw. im Sinne von Natur-aus) gegeben, sondern referiert mindestens auf den Kontext und die Strukturen. Betrachtet man das reale Kommunikationsgeschehen von Menschen, dann zeichnet es sich weiter durch die drei Dimensionen Pragmatik, also das Ziel der Kommunikation, Semantik, also den Inhalt der Kommunikation und schließlich Syntaktik, also das konkrete Übermittlungssystem, aus. Doch Pragmatik und Semantik, also der Zweck und Inhalt von Kommunikation, verschwinden im Rahmen des E-Learning normalerweise, weil dieses, technisch bedingt, allein die Syntaktik gewährleisten kann. Die quantitative Verfügbarkeit von Datenhappen (= Byte-Sized Learning) im Organisationskontext via E-Learning ist ohne die dazugehörigen Kommunikationsmöglichkeiten also kein Maßstab für gelingendes kollaboratives Lernen. Im Gegenteil: Aus der Anwendung technischer Lehrmethoden, wie etwa der Lehrmaschinen, für das organisationale Lernen, ergibt sich zunächst ein technisches Problem. Vor allem durch „die Meinung […], die sich an die Mechanisierung der Rede anschließt. [Sie] besteht in der falschen Einschätzung der Apparate im Sinne einer Gleichsetzung mit menschlichen Leistungen.46

Sinnhaftes Lernen in Organisationen

„Firstly, destroy the myth that there is a divide between academic and non academic subjects, and between the abstract and the theoretical.
Secondly, recognize that most great learning takes place in groups – collaboration is the stuff of growth, rather than individualising people which separates them from their natural learning environment.
Finally, we need to change the habitual ways of thinking of those within the education system and the habitats which they occupy.“47

Die von mir bisher behandelten Mythen im Rahmen organisationalen Lernens übernehmen aus meiner Sicht allesamt die linguistische Funktion von Frames. Frames sind im Sinne einer Tiefenstruktur des Lernens eines der zentralen Hilfsmittel von Menschen, um komplexen Sachverhalten eine Bedeutung zuzuordnen und sie damit in das bereits vorhandene Wissen zu integrieren. Der dabei aufscheinende Rahmen, in den die Informationen sinnstiftend eingebettet sind, beinhaltet neben Problemanalysen der Sachverhalte unweigerlich auch (moralische) Bewertungen und (implizite) Lösungsvorschläge – sowie Menschen- und Organisationsbilder. Zudem repräsentieren sie die jeweiligen Strukturen, in denen Handlungen möglich scheinen und auch bestimmte Reaktionsweisen nahegelegt werden. Hier macht besonders Elisabeth Wehling auf die „Macht der Sprachbilder“ aufmerksam.48 Es ist also für die Akteure in Organisationen keineswegs egal, welche Sprachbilder verwendet oder welche Mythen darüber transportiert werden. Das gilt auch für das Corporate Learning bezüglich der Metaphern des gemeinsamen Lernens in Organisationen, beispielsweise ob dieses Lernen über Informationsbits überhaupt zum Kompetenzaufbau führen kann, noch mehr aber, ob es das auch soll.49 Die Probleme, die sich aus dieser sehr komplexitätsreduzieren Framesemantik ergeben, möchte ich am Ende noch einmal mit zwei kurzen Beispielen ausführen.

Attributionsfehler

Was den Behaviourismus sowohl als Lerntheorie, als auch in der praktischen Umsetzung von vielerlei Programmen ausmacht, ist die Absicht der „Verhaltensformung“.50 Er ist aber völlig ungeeignet für ein Corporate (Social) Learning, weil sich gerade in Fragen der digitalen Kompetenzbildung sehr schnell zeigen lässt, dass es um etwas völlig anderes geht, als (behaviouristische) Lehrmaschinen jemals bewirken können. Unter einem organisationalen Lernen wird normalerweise ein spezifisches Wissen über die Organisation, ihre (sozialen) Regeln und Prozesse, sowie die Funktionen der Prozesse und möglicher Störungen, verstanden. Organisationales Lernen von Kompetenzen ist insofern weder mit individuellem Lernen identisch, noch einfach eine Aggregation vielfachen individuellen Lernens. Das Kompetenzlernen in der Organisation kann vor allem nicht unabhängig von der Organisation, in dem es stattfindet, organisiert (und gelernt) werden.51 Ein Corporate Social Learning ergibt sich erst, wenn diese Interdependenz zur Kenntnis genommen wird und „wenn beide Seiten, Personen und Organisationen, in komplementärer Weise Wissen generieren, nutzen und wechselseitig ihr Wissenspotential sich zur Verfügung stellen.“52

Es gibt deshalb nicht nur einen deutlichen Mangel an Wissen über Wissen,53 im Moment gibt es auch einen erheblichen Mangel an Wissen „über organisationale Intelligenz im Sinne einer kollektiven oder systemischen Eigenschaft organisierter Sozialsysteme.“54 Kompensiert wird dieser Mangel über die von mir gezeigten Bildungsmythen und Lerndogmen. Mit einem Lerndogma à la Behaviourismus, das am Verhalten Einzelner ansetzt (Stichwort: Personalisierung!) wird aus meiner Sicht allerdings ein fundamentaler Attributionsfehler begangen. Attributionsfehler bedeutet hier, dass die persönlichen Kompetenzen der Organisationsmitglieder systematisch überschätzt und der kollaborative Anteil an den Kompetenzen genauso systematisch unterschätzt – oder gleich ganz unterschlagen – wird.55 Besonders bedeutungsvoll daran ist, dass die dadurch entstehenden Kompetenzen nicht nur ein Kollaborationsprodukt darstellen. Sie enthalten auch – zumindest implizit – das Verstehen von Prozessen oder umfassen das Begreifen von Strukturen als Handlungsbedingungen. Das Interessante an den geforderten (digitalen) Kompetenzen ist aus meiner Sicht weiter, dass man sie in Organisationen zwar tatsächlich lernen, keinesfalls aber lehren kann, weil sie sich erst im kollaborativen Miteinander zeigen und aneignen lassen.

Talentmanagement by Learning System

Objektive Überprüfbarkeit von Testergebnissen, datengetriebene Profilbildung, Entdeckung von Kompetenzlücken und eine daraus folgende entsprechende Auswahl von Talenten: es gibt noch ein weiteres direktes Erbe der Entwicklungen rund um Multiple Choice Tests, Lehrmaschinen und schließlich auch des Behaviourismus im Bereich der Kompetenzbildung des Corporate Learning: Learning Management Systeme (LMS).56 Wie sehr sich durch den Einsatz von LMS die Frames bezüglich digitaler Kompetenzen im Corporate Learning verschoben haben, möchte ich an einem letzten Beispiel zeigen: Dem sogenannten Talentmanagement. Talente werden nämlich mittlerweile als etwas gesehen, was, ganz analog der Fabrikorganisation von Arbeit und über entsprechende Learning Tools, hergestellt57 werden kann. „Natürlich erst, nachdem man vorher genau erfasst hat, wo die Betroffenen ihre Lücken haben.“58

Der verwendete Talentbegriff steht deshalb konträr zu dem, was zumindest alltagssprachlich unter einem Talent (mit seinen Kompetenzen) verstanden wird, weil sich nur so die entsprechende Software, also das LMS, sinnvoll einsetzen lässt. Der Begriff wird, analog dem Wissensframe im Wissensmanagement, vom Inhalt her quasi entleert und „umgedreht“, damit die behaviouristische Methode angewendet werden kann. Damit aber geht es beim Talentmanagement nicht mehr darum, entsprechend begabte (und möglicherweise selbstbewusste) Menschen zu finden. Es ist umgekehrt so, dass von vornherein alle Beschäftigten als „Mängelwesen“ betrachtet werden (können), denen HR oder auch Learning and Development (L&D) nur allzu gerne helfen wollen, indem sie, soweit wieder ein ehrlicher Sprachgebrauch, die „Daten über die Belegschaft zu verschiedenen Zeitpunkten der Mitarbeiterlaufbahn zusammenstellen.“59 Der Preis dafür ist hoch und besteht im Regelfall in einer völligen Fremdbestimmung bezüglich des organisationalen Lernens.60 Ein Umstand, der zum einen organisational sofort mitgelernt und internernalisiert wird, und zum anderen – zumindest aus meiner Perspektive – deshalb zu einem entsprechenden Handeln führt, das konsequenterweise zu einem Großteil der derzeitigen Problemstellungen eines Corporate Learning führt.61

Zwischenfazit 3

Glücklicherweise handelt es sich – zumindest auf der formalen Ebene bzw. der Ebene der Sichtstruktur62 – bei der betrieblichen Aus-, Fort- und Weiterbildung nicht (mehr) um das Dressieren oder Abrichten von Menschen. E-Learning gestützte personale Trainings allerdings dienten historisch und ursprünglich genau dazu. Dass sie gerade unter den Bedingungen der digitalen Transformation so hoch im Kurs stehen, ist ein untrügliches Zeichen dafür, dass der dahinter stehende Mythos bezüglich organisationalen Lernens greift. Formal wird darüber eine entsprechende digitale Kompetenzbildung zumindest angezielt. Umso problematischer ist für mich allerdings, dass auf der Ebene der Tiefenstruktur des Corporate Learning, also durch die massenhafte Anwendung der konkreten Werkzeuge, der Behaviourismus nicht nur begrifflich zurückgekehrt zu sein scheint, sondern real der Vorstellung vieler Akteur*innen darin entspricht. Bei diesem Mythos handelt es sich ja nicht nur um eine besondere Art der Komplexitätsreduktion, sondern ehrlicherweise gesprochen auch um ein dem zugrundeliegendes äußerst problematisches Bild der Organisation sowie der Handlungsbedingungen der Menschen darin. Mindestens jedenfalls in Bezug auf das Lernen.

Kommunikativ gesehen ergeben sich dadurch zwei sehr disparate Handlungsmöglichkeiten.

  • Behaviouristisch gesehen geht es tatsächlich um das Fortsetzen des Antrainierens spezifischer Fähigkeiten, die fremdbestimmt durch die Hierarchie (via Stellenbeschreibungen) eingefordert werden.63
  • Geht man dagegen sozialpsychologisch oder handlungstheoretisch an das Thema heran, dann müssen die entsprechenden Kolleg*innen, also alle Betroffenen – unter kritisch-diskursiver Einbeziehung der Organisationsstrukturen – überzeugt werden.

Gesetzt dem Falle der Handlungsoption 2 müssten das Corporate Learning und deren Professionals argumentieren, weil nur so Menschen überzeugt werden können. Argumentieren ist das Gegenteil des Bedienens von Mythen64 und bedingt strukturell einen Umgang zwischen Peers, also auf Augenhöhe. Möglicherweise würden aber in einem solchen Fall alle beteiligten Akteur*innen feststellen, dass es in der Regel für bestimmte Formen des organisationalen Lernverhaltens (gute) Gründe gibt, die in der Struktur des Corporate Learning begründet liegen und meist viel mit der Kultur des entsprechenden Unternehmens zu tun haben.65 Durch diesen untrennbaren Zusammenhang schließt sie für mich der Kreis sowohl zum einführenden Zitat in diesen Beitrag, als auch zum Zitat oben von Sir Ken Robinson in Bezug auf das Corporate Social Learning (Punkt 5):

Finally, we need to change the habitual ways of thinking of those within the education system and the habitats which they occupy.“66


Übersicht über die Blogreihe

  1. Wikipedia: B.F. Skinner – Operante Konditionierung unter https://de.wikipedia.org/wiki/B.F._Skinner []
  2. Besonders aufgefallen ist mir das an der diesjährigen Learntec, also der Learntec 2019. Zur Frage des Zusammenhangs zwischen Fabrikorganisation und Schule gibt es einen sehr informativen, ironischen und kurzweilig visualisierten Vortrag von Sir Ken Robinson hier:

    Hier ist eine Transkription bzw. schriftliche Zusammenfassung des ursprünglichen TED-Talks zu lesen. []

  3. Hier ist eine komplette Plattform, die als LearningSnacks auch das Thema Micro-Learning anbietet. „Diese schnell zu konsumierenden Inhalte nennt man Snack Content – kleine Häppchen, die leicht bekömmlich sind, gut schmecken und nicht zu lange aufhalten,“ heißt es beispielsweise auf der Seite von t3n – hier bezogen auf das Marketing und gleich verbunden mit dem (unrichtigen) Hinweis, dass die menschliche Aufmerksamkeitsspanne zurückgehen würde. „‚Der tägliche Wissenshappen‘ schmeckt und fördert die Allgemeinbildung,“ schreibt im gleichen Stil wissen.de. Nette Idee: Als Podcasts aufbereitet finden sich bei Deezer ebenfalls Wissenssnacks. []
  4. Anhand des Umgangs mit Zeit und Zeiten lässt sich der Bezug zwischen Industrialisierung und Entwicklung des Bildungssystems am deutlichsten zeigen. Dies habe ich an anderer Stelle bereits ausführlicher vorgenommen. „Die Ursprünge der Zeitstudie liegen im Scientific Management nach Frederick Taylor“ (Wikipedia: Zeitstudie). []
  5. „‚Programmed instruction‘ and teaching machines – these are concepts that are almost one hundred years old.“
    Audrey Watters schreibt das 2017 am Ende ihres in meinen Augen hervorragenden Essays über die Zukunft der Automatisierung von Bildung. Wer es nachlesen will: http://hackeducation.com/2017/03/30/driverless []
  6. Oft genug ist der theoretische Überbau nur implizit gegeben. Manchmal gibt es allerdings auch überhaupt keine theoretische Fundierung. []
  7. Hierzu gibt es ebenfalls einen sehr guten Blogbeitrag von Audrey Watters aus dem Jahr 2015 mit dem Titel „Multiple Choice and Testing Machines„, der dankenswerterweise hier von e-teaching.org ins Deutsche übersetzt worden ist und mich sehr inspiriert hat. []
  8. Das war zu der Zeit, in der der Behaviourismus entstanden ist, auch noch kein Problem. Es ist darüber hinaus für diese Theorie auch nicht so problematisch, weil es hier im wesentlichen um Verhaltensänderungen als Lernprozess geht. []
  9. Audrey Watters, a.a.O., Hervorhebung im Original. []
  10. Klaus Holzkamp (1996): Wider den Lehr-Lern-Kurzschluß. Ein Interview; S. 30. []
  11. Besonders wichtig ist hier der Begriff des „Hebbschen Lernens“ bzw. der Hebbschen Lernregel geworden (use it or loose it). Zentral ist diese Lernregel im Moment für den gesamten Bereich der so titulierten „Künstlichen Intelligenz„. „Deep Learning“ beruht genauso auf diesen Prinzipien, wie das nur etwas anders genannte „Machine Learning“. Ebenfalls nicht zufällig ist diese Lernregel aber zur Zeit, bzw. kurz nach der des Behaviourismus entstanden. []
  12. Jakob Eppler (2013): „Die Spuren von 100 Jahren Behaviourismus“ in Deutschlandfunk. []
  13. Es ist spannend genug, das einmal in Ruhe zu machen. Wenn die geneigte Leserin oder der geneigte Leser dies selbst machen will, dann kann der Wikipedia Artikel zu Frederic Skinner durchaus ein guter Einstieg sein. Inhaltlich interessanter aber sind die beiden Essays von Audrey Watters, die ich hier selbst zitiere. []
  14. Man beachte, dass hier noch die eigentliche Absicht im Begriff steckt, nämlich etwas zu lehren. Der Begriff E-Learning ist in diesem Sinne eine Verkehrung der Tatsachen, weil es auch hier eigentlich um das E-Teaching geht. []
  15. Gerade dieser Zusammenhang führte zumindest in den Vereinigten Staaten zu einer breiten Akzeptanz und vor allem praktischen Einsatz während des Ersten Weltkriegs. „When the US military undertook its massive effort to assess recruits for the First World War, it needed a system that would do just that: assessment, standardized, efficiently, at scale.“ – Audrey Watters 2015. []
  16. Mit einer frappanten Ähnlichkeit in der Begründung, dass die Maschinen der industriellen Revolution die Fabrikarbeiter von der „händischen Maloche“ befreien würde, beschrieb Leavitt Pressey sein Ziel dabei so (zitiert nach Audrey Watters 2017): „There must be an ‚industrial revolution‘ in education, in which educational science and the ingenuity of educational technology combine to modernize the grossly inefficient and clumsy procedures of conventional education. Work in the schools of the future will be marvelously though simply organized, so as to adjust almost automatically to individual differences and the characteristics of the learning process. There will be many labor-saving schemes and devices, and even machines – not at all for the mechanizing of education, but for the freeing of teacher and pupil from educational drudgery and incompetence.“ []
  17. Auf der Wikipedia gibt es ein Bild dieser Lehrmaschine. Im dazugehörigen Wikipedia Artikel wird diese Lehrmaschine jedoch bereits als Lernmaschine bezeichnet. []
  18. Audrey Watters 2017. Weiter schrieb Skinner zum programmierten Lernen (ich übernehme das Zitat einfach): „In acquiring complex behavior the student must pass through a carefully designed sequence of steps […] often of considerable length. Each step must be so small that it can always be taken, yet in taking it the student moves somewhat closer to fully competent behavior. The machine must make sure that these steps are taken in a carefully prescribed order.” []
  19. Wikipedia: Programmierter Unterricht []
  20. Marketingstechnisch wiederum durchaus verständlich, legt es doch Assoziationen zur Metapher des Nürnberger Trichters nahe. []
  21. „It’s pretty shocking that if someone gave it to you today, the first multiple-choice test would seem quite familiar, at least in form. It has changed so little in the last eight or nine decades that you might not even notice the test was an antique until you realized that, in content, it addressed virtually nothing about the world since the invention of the radio.“ Cathy Davidson (2011): Where Did Standardized Testing Come From Anyway? []
  22. Auf die Diskriminierung dahinter weist wiederum Audrey Watters hin, wenn sie schreibt: „It takes the power of judgment out of the hands of individual (likely female) teachers.“ Bezüglich des Rassismus in den darauf aufbauenden Intelligenztests hat bereits sehr früh Stephen Jay Gould hingewiesen. []
  23. Watters 2015 []
  24. Entsprechend lässt sich auch das Bild auf der Seite der Entwicklung dieser Testmaschinen nachzeichnen. Besonders spannend ist die kommerzielle Vermarktung, die IBM mit der „805 Test Scoring Machine“ bereits 1937 machte. []
  25. Cathy Davidson, a.a.O. []
  26. „One problem – there are many problems, but here’s a really significant one – those Harvard students hated the teaching machines. They found them boring. And certainly we can say “well, the technology just wasn’t very good” – but it isn’t very good now either.“ – Audrey Watters 2017. []
  27. „Auf den ersten Blick faszinierend, wie leicht sich dieser eigentlich unlesbar geschriebene Text dann doch recht gut lesen lässt.“ Die Geübtheit des Lesers oder Leserin darin spielt eine wichtige Rolle. Doch was ich mit diesem Zitat eigentlich zeigen will ist, dass der Sinn zwar nicht von einer (völlig) korrekten Schreibweise abhängig ist, aber dennoch in der Sprache, genauer in den Begriffen, steckt. Eine sehr gute Erklärung zum „Trick“ mit dem Buchstabensalat gibt es hier. []
  28. Sie sind erstmals von Iwan Petrowitsch Pawlow in wissenschaftlichen Experimenten an Hunden beschrieben und untersucht worden. []
  29. Aus dieser Zeit stammt aus meiner Sicht auch die beständige Wiederholung, Lernen müsse unbedingt Spaß machen, damit es gelingt, auch wenn die Ergebnisse das tatsächlich so nicht hergeben. Am wirkungsvollsten haben sich zwar „auch im Tierexperiment angenehme Konsequenzen herausgestellt, also eine Belohnung zum Beispiel durch Futter. Allerdings können auch Vermeidungsreaktionen konditioniert werden, bei Katzen und anderen Haustieren zum Beispiel mit Hilfe einer Bestrafung durch Wasserspritzer“ (Wikipedia, a.a.O). []
  30. Wikipedia: B. F. Skinner; Damit legte er auch die Grundlagen für neurowissenschaftlich darauf aufbauende Aussagen. Das wird Thema meines nächsten Blogeintrags werden. []
  31. Vgl. hierzu auch das BMBF 2005 in seiner großen Untersuchung „Lehr-Lern-Forschung und Neurowissenschaften – Erwartungen, Befunde, Forschungsperspektiven“ bezüglich der Aussagekraft von neurowissenschaftlichen Erkenntnissen dazu. []
  32. BMBF 2005, S. 110f. Interessant genug daran ist, dass insbesondere kognitivistische Ideen sich damals sehr auf die neu entstehenden Computer und ihre Vorgänge als Modell stützten. []
  33. Siehe hierzu speziell meinen letzten Blogbeitrag. []
  34. Hierbei gehe ich von einem philosophischen Handlungsbegriff aus, d.h. der Annahme, dass Menschen zumindest gelegentlich Intentionen, als echte Ziele verfolgen und nicht einfach nur auf die Umwelt reagieren. []
  35. Christian Wolff (2008): Die Halbwertszeit der Wissenszwerge. Anmerkungen zu einigen „Mythen“ der Wissensgesellschaft, S. 18. In: Geisenhanslüke, A. & Rott, H. (Hrsg.): Ignoranz – Nichtwissen, Vergessen und Missverstehen in Prozessen kultureller Transformationen. Bielefeld: transcript, S. 203 – 228. Verfügbar unter: http://epub.uni-regensburg.de/6814/1/080208_Wolff_Beitrag_Ignoranz.pdf, S. 19. []
  36. Die ganze Debatte beruht aus meiner Sicht ohnehin auf einem „Selbstmissverständnis“ eines großen Teils des Wissensmanagements, nämlich auf einem rein technisch verstandenen Wissensbegriff. []
  37. In diesem Fall „durch Beobachtung des wissenschaftlichen Publikationsverhaltens, die zunehmend den Wissenschaftsbetrieb prägt bzw. prägen wird.“ Wolff, a.a.O., S. 18. []
  38. „Eine naturwissenschaftliche Veröffentlichung wird also durchschnittlich jedes Jahr um etwa 13 % weniger oft gelesen oder zitiert als im vorangegangenen.“ (Wikipedia: Bibliometrische Halbwertszeiten); Bereits das Gleichsetzen des Zitierens mit einer Häufigkeit des Lesens der in den entsprechenden Publikationen enthalten Informationen ist mit Vorsicht zu genießen, weil es regelrechte Zitationszirkel gibt. Noch problematischer ist diese Gleichsetzung im Fall des reinen Entleihens von Werken. In jedem Fall aber sagen beide Indikatoren erst einmal nichts über die Menge an zusätzlichen Informationen oder gar neuem/zusätzlichem Wissen aus. []
  39. Lyman, P.; Varian, H. R.; Charles, P.; Good, N.; Jordan, L. L. & Pal, J. (2003): How much Information? 2003. Verfügbar unter: http://www2.sims.berkeley.edu/research/projects/how-much-info-2003/printable_report.pdf []
  40. Lyman et al.; a.a.O. []
  41. Hinzu kommt das Problem, dass dieselben Informationen im Regelfall über unterschiedliche Quellen, beispielsweise im Internet, präsentiert werden. Und schließlich, dass unterschiedliche Formate ganz unterschiedliche Datenmengen bedeuten (siehe oben). D.h., dass eine Information, die über ein Video wiedergegeben wird, rein quantitativ deutlich mehr Daten enthält, als die gleiche Information als simpler Text. []
  42. Eine der wenigen Studien, wenn nicht sogar die einzige, die ich selbst zu einem solchen inhaltlichen Vorgehen kenne, ist die gerade aktuelle Studie von Leseforschern bezüglich der Lesefähigkeit von Menschen in Bezug auf analoge und digitale Darstellungsformen. „Wir wissen zu wenig, wir denken zu einseitig“ ist eine der Überschriften dabei. In der sogenannten „Stavanger Erklärung“ scheinen diese Unterschiede auf und für mich sind sie auch so erklärbar. []
  43. Gleichwohl gibt es natürlich Versuche, die Semantik von Publikationen, beispielsweise über „semantic language processing“, im Internet zu untersuchen und zu kategorisieren, um damit Bedeutungen herausarbeiten zu können. []
  44. Willke (2003): Auf dem Weg zur intelligenten Organisation: Lektionen für Wirtschaft und Staat. In: Thom, N. & Harasymowicz-Birnbach, J. (Hrsg.): Wissensmanagement im privaten und öffentlichen Sektor. Was können beide Sektoren voneinander lernen? Zürich: vdf Hochschulverlag, S. 77-98 , S. 81. Verfügbar unter http://www.uni-bielefeld.de/soz/globalgov/Lit/Willke_Intel_Org.pdf []
  45. Auch für das E-Learning gilt: Weder Information, noch Wissen liegen „in“ einem Code oder Datum vor – und auch nicht im entsprechenden „Lese-“ oder „Präsentationsgerät“, wie beispielsweise einem Computer. Da Bedeutung nicht aus der „Natur“, auch nicht syntaktisch, herauszudestillieren ist, besteht das grundsätzliche Problem darin, dass die Lerner*innen Zeichen bereits als Information verstanden haben muss, will man aus Daten Informationen generieren. []
  46. Peter Janich (2006): Was ist Information? Kritik einer Legende. Frankfurt: Suhrkamp, S. 36; Kursiv im Original. []
  47. Sir Ken Robinson, a.a.O. – Ich habe weiter oben bereits die Quellen angegeben, hier aber noch einmal die Webseite (das Tanskript des Ted Talks), auf der Ken Robinson auf eine notwendige Änderung der Paradigmen hinweist: https://revisesociology.com/2017/07/30/ken-robinson-changing-education-paradigms/ []
  48. Eine gute Erläuterung liefert gerade die Diskussion um das politische Framing, das menschliches Denken und Lernen unmittelbar begleitet, und leider auch problematisch – ganz im Sinne einer Mythologie und von Dogmen – werden kann. Ich verweise gerne auf den sehr spannenden Vortrag von ihr im Rahmen der re:Publica 2017. Hier ist die Videoaufzeichnung:


    []

  49. Bei Kompetenzen handelt es sich um „die bei Individuen verfügbaren oder durch sie erlernten kognitiven Fähigkeiten und Fertigkeiten, um bestimmte Probleme zu lösen, sowie die damit verbundenen motivationalen, volitionalen und sozialen Bereitschaften und Fähigkeiten, um die Problemlösungen in variablen Situationen erfolgreich und verantwortungsvoll nutzen zu können.“ Franz Weinert, zitiert aus Wikipedia: Kompetenz (Pädagogik). []
  50. Der Psychologie fehlt an dieser Stelle insgesamt eine adäquate Handlungstheorie, nach der Menschen aufgrund spezifischer Gründe handeln. Für die Psychologie, und insofern auch für den Behaviourismus, ist zunächst alles menschliche Handeln ein Verhalten, das, und das ist das Entscheidende, zumeist extrinsisch, also durch die entsprechenden außerhalb der Person liegenden Umstände, geformt wird. []
  51. Dieser unweigerliche Zusammenhang wird aber eher selten thematisiert. Wie tiefgreifend die Struktur das Corporate Learning prägt, haben wir anhand einer empirischen Studie von LinkedIn in Form eines Blogbeitrages bei Beck et al. mit dem Titel Corporate Learning und die digitale Transformation genauer beschrieben. []
  52. Willke, a.a.O., S. 85. []
  53. Siehe hierzu vor allem meinen zweiten Blogbeitrag. []
  54. Willke, a.a.O. []
  55. Besonders gut, dass aus meiner Sicht in der mittlerweile auch schon etwas älteren Debatte um digitale Führungskräfte zeigen. Hierzu verweise ich auf Blogbeiträge von uns bei Beck et al. hier und hier. []
  56. „Es fing alles 1924 mit der Erfindung von der Lernmaschine an“ lautet beispielsweise ein typischer Beitrag zur Geschichte von LMS (von EasyLMS – Die Geschichte von LMS unter https://www.easy-lms.com/de/hilfe/wissenscenter/10401/item10401). Andere verwenden andere Zahlen, so z.B. Justin Ferriman, aber die Gebundenheit an die Technologie bleibt. „In 1963, the first computer for instruction was installed at Orange Coast College in California. Just one year later, the first course content authoring system was developing lessons.“ – a.a.O. []
  57. Für diese Deutung spricht bereits der Begriff Talent-Management. []
  58. Hier zitiere ich mich einmal selbst, weil ich dazu ausführlicher im Rahmen unseres Corporate Blog hier etwas geschrieben habe. []
  59. Rouse, M. (2014): Talent-Management-Software. Verfügbar unter:  http://www.searchenterprisesoftware.de/definition/Talentmanagement-Software []
  60. Das habe ich ebenfalls im genannten Blogbeitrag bereits angemerkt habe. „Der Preis dafür ist aber, dass die Betroffenen zu Objekten im Griff von HR werden, weil hier grundsätzlich völlig fremdbestimmt definiert wird, welche Kompetenzen benötigt werden. Im Rahmen dieser Tools geht es also darum, die Anforderungen zu erfüllen und nicht darum, eine Position ‚auszufüllen‘ (im Sinne von kreativ ausgestalten).“ []
  61. An einem konkreten Beispiel: eine Lernverweigerung im Bereich des Corporate Learning bedeutet in der Regel nicht, dass die Betroffenen generell nichts lernen wollen. Sie wollen es nur unter den Bedingungen, in denen es ihnen auferlegt wird, nicht tun. []
  62. Die Einführung bzw. Unterscheidung der Sichtstruktur des Lernens gegenüber einer Tiefenstruktur habe ich bei den vorhergehenden zwei Blogbeiträgen als sehr fruchtbar erlebt, deshalb verwende ich sie auch an dieser Stelle. []
  63. Dies läuft normalerweise über die entsprechenden Stellen Beschreibungen, über die sich die metrischen Daten der Personalsysteme überhaupt erst ergeben. hierzu hatte ich im bereits erwähnten Blogbeitrag zur Talentsuche geschrieben: „‚Sie erfüllen die Kompetenzanforderung für die neue Position zu 78,13 %‘. Die Maschinenvorstellung wird also kurzerhand auf Stellenbeschreibungen übertragen und in Form von dafür (vermeintlich) benötigten Kompetenzen hinterlegt. Genau diese ‚Metrisierung‘ ist auch die Grundlage dafür, im Rahmen von Talentmanagement-Software detaillierteste Beschreibungen und Skillmatrizen (‚Wissensträgerkarten‘) vorzufinden.“ []
  64. Letztlich war das öffentliche Argumentieren, das den Gebrauch der eigenen Vernunft voraussetzt, auch die Ausgangsgrundlage von Kants historische Schrift „Was ist Aufklärung?„ []
  65. Eine Auseinandersetzung darüber zu vermeiden, weil sie unangenehm werden kann, ist für mich auch der Kern des Problems, warum derzeit so viele Diskussionen rund um das Corporate Learning und den Einsatz von personalisiertem E-Learning. []
  66. a.a.O. []

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