Zusammenfassung
Die Industrie ist durch die Digitalisierung mit einem fundamentalen Wandel sowohl ihrer Produkte als auch ihrer Produktions- und Arbeitsprozesse konfrontiert. In der Folge entstehen neue Tätigkeitsprofile, die veränderte Anforderungen an die Mitarbeitenden stellen. Einhergehend wandeln sich auch Qualifikations- und Lernbedarfe: Digitalisierungsthemen und Wissen über neue Technologien müssen Eingang in die berufliche und akademische Bildung finden.
Diesen Herausforderungen, die mit der Digitalisierung einhergehen, steht das große Potential, welches die Digitalisierung für die Aus- und Weiterbildung in Richtung Arbeiten 4.0 birgt, gegenüber. Digitales Lernen kann heute dazu beitragen, situative, lernerzentrierte und produktive Lernprozesse zu gestalten. Doch während die technologischen und didaktischen Möglichkeiten an sich schier unbegrenzt scheinen, stellt sich die Frage, welche Lehr-Lern-Methoden und Werkzeuge zu wählen sind, um bestehende und neue Lernangebote wirkungsvoll zu bereichern. Hierfür sind neben den Lerninhalten und den verfügbaren Methoden die Bedürfnisse der Lernenden und die Disposition der Lehrenden maßgebend.
Eingebettet in einen nutzerzentrierten Entwicklungsprozess, der es Bildungsplanenden ermöglicht, zielgruppenspezifische Lehr-Lern-Module, im Sinne einer optimalen Kombination von Inhalt, Methode und Technologie zu entwickeln, wird im Artikel vorgestellt, wie diese relevanten Merkmale beider Nutzergruppen (Lernende und Lehrende) zu erheben sind. Die Ergebnisse dieser Erhebung bilden die Basis für die Auswahl von Lehr-Lern-Methoden und digitalen Werkzeugen für gegebene Inhalte. Auf diese Weise kann die Gestaltung gebrauchstauglicher und zielgruppenspezifischer Lehr-Lern-Module für die Qualifizierung für Arbeit 4.0 gelingen.
Abstract
Due to digitalisation industry is confronted with a fundamental change in its products as well as in production- and work-processes. As a result, new job profiles are created and employees are confronted with changed requirements. Relating this, skill- and learning-needs are changing as well: digitisation issues and knowledge about new technologies need to be integrated into vocational and academic education.
These challenges of digitization stand vis-à-vis the great potential of digitalisation which contains education and training in the direction of work 4.0. Today, digital learning advice to create situational, learner-centered and productive learning processes. But while the technological and didactic possibilities seem nearly unlimited, the question arises, which teaching-learning methods and digital tools need to be chosen to enrich existing and new learning offerings meaningful and effectively. For this purpose, in addition to the learning content and the methods available, the needs of the learners and the disposition of the teachers are decisive.
Embedded in a user-centered development process, which enables education planers to design target-group-specific teaching-learning modules, which are characterised by an optimal combination of content, method and technology, an approach to evaluate relevant characteristics of both user groups (learners and teachers) is presented in this article. The results of this survey provide the basis for the selection of teaching-learning methods and digital tools for given contents. Thus, the design of usable and target group-specific teaching-learning modules for the qualification for work 4.0 would succeed.
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Danksagung
Wir sind Annegret Melzer für ihre Unterstützung und Marty Friedrich für die Hilfe bei der Datenanalyse sehr dankbar und danken Gutachtern sowie Herausgebern für ihre konstruktiven Hinweise.
Förderung
Diese Forschungsarbeit wurde im Rahmen des Förderprogramms „Digitale Medien in der Beruflichen Bildung“ vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und dem Europäischen Sozialfonds (Projekt „Auto_ID – Technologie- und Qualifizierungsradar für den digitalen Wissenstransfer in der sächsischen Automobilzulieferindustrie (FKZ 01PA17015F)“) unterstützt. Der Geldgeber hatte keinen Einfluss auf das Studiendesign, die Erhebung, Analyse und Interpretation der Daten, auf das Verfassen des Berichts oder die Einreichung des Artikels.
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Feldhoff, A., Zeiner-Fink, S., Heim, Y. et al. So will ich lernen! Nutzeranforderungen an die Qualifizierung für Arbeit 4.0. HMD 56, 840–856 (2019). https://doi.org/10.1365/s40702-019-00550-5
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