Zusammenfassung
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) wird zunehmend relevant – sowohl in Berufen mit formalisierbaren Aufgaben als auch in Berufsfeldern, für deren Aufgaben Erfahrungswissen notwendig ist und situationsabhängig Entscheidungen getroffen werden, die mit folgenschweren Konsequenzen verbunden sein können. Um das Potenzial der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI auszuschöpfen, muss sich der Mensch entsprechend wappnen. Somit verändern sich die Kompetenzanforderungen an Mitarbeiter:innen auf allen Ebenen und an ihre Führungskräfte. Relevante Konzepte des lebenslangen Lernens und der betrieblichen Weiterbildung gewinnen durch den Einfluss der Technologie auch unter teilweise veränderten Lernbedingungen vermehrt an Bedeutung. Neben neuen technischen und Fachkompetenzen, sind für die Nutzung von und die Zusammenarbeit mit der neuen Technologie weitere Kompetenzen notwendig, um z. B. einschätzen zu können, wann die Arbeit der Maschine ethisch vertretbar, effektiv, verantwortungsvoll, fair, transparent und nachvollziehbar ist. Auch neue Tätigkeitsprofile entstehen und die beruflichen Rollen verändern sich entsprechend. Neben den Anforderungen, die die KI an Bildung und Kompetenzentwicklung stellt, wird sie weiterhin zunehmend zur Gestaltung von Lernumgebungen und für den Kompetenzaufbau im Beruf eingesetzt. Sie ist somit nicht nur der Auslöser von Veränderungen, sondern auch das Instrument, welches genutzt wird, um die Lehre zu unterstützen und individueller, abwechslungsreicher sowie zeit- und ortunabhängiger zu gestalten. Im Beitrag werden Chancen und Herausforderungen durch den Einsatz von KI für zwei Dimensionen diskutiert: die Transformationsprozesse in der Berufswelt und die Gestaltung von Lernprozessen.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Similar content being viewed by others
Literatur
Apt, W., Bovenschulte, M., Hartmann, E. A., & Wischmann, S. (2016). Foresight-Studie »Digitale Arbeitswelt«. Forschungsbericht/Bundesministerium für Arbeit und Soziales, FB463. Bundesministerium für Arbeit und Soziales.
Atapattu, T., Falkner, K., Thilakaratne, M., Sivaneasharajah, L., & Jayashanka, R. (2020). What do linguistic expressions tell us about learners’ confusion? A domain-independent analysis in MOOCs. IEEE Transactions on Learning Technologies, 13(4), 878–888.
Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3.
Baitsch, C., & Frei, F. (1980). Qualifizierung in der Arbeitstätigkeit. Huber.
Barbor, A. B., Frush, J. M., Gatta, L. A., McManigle, W. C., Keah, N. M., Bejarano-Pineda, L., & Guerrero, E. M. (2019). Artificial intelligence in health care: Insights from an educational forum. Journal of Medical Education and Curricular Development., 6, 1–3. https://doi.org/10.1177/2382120519889348.
Berio, G., & Harzallah, M. (2005). Knowledge management for competence management. Journal of Universal Knowledge Management, 1, 21–28.
Capuano, N., & Caballé, S. (2020). Adaptive learning technologies. AI Magazine, 41, 96–98. https://doi.org/10.1609/aimag.v41i2.5317.
Cimini, C., Pirola, F., Pinto, R., & Cavalieri, S. (2020). A human-in-the-loop manufacturing control architecture for the next generation of production systems. Journal of manufacturing systems, 54, 258–271.
Dengel, A. (2011). Künstliche Intelligenz in Anwendungen. KI-Künstliche Intelligenz, 25(4), 317–319.
Deutscher Bildungsrat. (1970). Strukturplan für das Bildungswesen. Empfehlungen der Bildungskommission. Ernst Klett.
Dinkelaker, J. (2018). Lernen Erwachsener. Kohlhammer.
Dinkelaker, J. (2020). Weiterbildung. In S. Schinkel, F. Hösel, S. Köhler, A. König, E. Schilling, J. Schreiber, R. Soremski, & M. Zschach (Hrsg.), Zeit im Lebensverlauf (S. 323–328). Transcript.
Ehrenberg-Silies, S., Kind, S., Apt, W., & Bovenschulte, M. (2017). Wandel von Berufsbildern und Qualifizierungsbedarfen unter dem Einfluss der Digitalisierung. Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB). https://doi.org/10.5445/IR/1000133494.
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological forecasting and social change, 114, 254–280.
Gao, Y., Sun, X., Wang, X., Guo, S., & Feng, J. (2020). A parallel neural network structure for sentiment classification of MOOCs discussion forums. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(4), 4915–4927.
Gaylor, C., Schöpf, N., & Severing, E. (2015). Wenn aus Kompetenzen berufliche Chancen werden. Wie europäische Nachbarn informelles und non-formales Lernen anerkennen und nutzen. Bertelsmann Stiftung.
Geng, S., Niu, B., Feng, Y., & Huang, M. (2020). Understanding the focal points and sentiment of learners in MOOC reviews: A machine learning and SC-LIWC-based approach. British Journal of Educational Technology, 51(5), 1785–1803.
George, G., & Lal, A. M. (2019). Review of ontology-based recommender systems in e-learning. Computers & Education, 142, 103642.
Gillen J., & Linderkamp R. (2007). Arbeitsnehmerorientiertes Coaching ein Ansatz zur Begleitung und Beratung beruflicher Entwicklungen im Betrieb. In P. Dehnbostel, H.-J., Lindemann, & C. Ludwig (Hrsg.), Lernen im Prozess der Arbeit in Schule und Betrieb (S. 233–246). Waxmann.
Gronau, N. (2009). Wissen prozessorientiert managen: Methode und Werkzeuge für die Nutzung des Wettbewerbsfaktors Wissen in Unternehmen. Oldenbourg.
Gronau, N., Ullrich, A., & Teichmann, M. (2017). Development of the industrial IoT competences in the areas of organization, process, and interaction based on the learning factory concept. Procedia Manufacturing, 9, 254–261.
Gronau, N., & Vladova, G. (2021). AI-supported assistance systems in enterprise learning processes – Prospects and limitations. In W. Sihn & S. Schlund (Hrsg.), Competence development and learning assistance systems for the data-driven future (S. 81–92). Schriftenreihe der Wissenschaftlichen Gesellschaft für Arbeits- und Betriebsorganisation (WGAB) e.V.
Han, Y., Wu, W., Yan, Y., & Zhang, L. (2020). »Human-Machine Hybrid Peer Grading in SPOCs«. IEEE Access, 8(20), 220922–220934. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3043291.
Hasenbein, M. (2020). Der Mensch im Fokus der digitalen Arbeitswelt. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61661-1.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education. Center for Curriculum Redesign.
Illeris, K. (2003). Workplace learning and learning theory. Journal of workplace learning, 15(4), 167–178. https://doi.org/10.1108/13665620310474615.
Jiang, F., Jiang, Y., Zhi, H., Dong, Y., Li, H., Ma, S., Wang, Y., Dong, Q., Shen, H., & Wang, Y. (2017). Artificial Intelligence in healthcare: Past, present and future. Stroke and vascular neurology, 2(4), 230–243.
Jones, A. T., Romero, D., & Wuest, T. (2018). Modeling agents as joint cognitive systems in smart manufacturing systems. Manufacturing Letters, 17, 6–8.
Kalis, B., Collier, M., & Fu, R. (2018). 10 promising AI applications in health care. Harvard Business Review, 1–5.
Kastrati, Z., Imran, A. S., & Kurti, A. (2020). Weakly supervised framework for aspect-based sentiment analysis on students’ reviews of MOOCs. IEEE Access, 8, 106799–106810.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444.
Lemay, D. J., & Doleck, T. (2020). Predicting completion of massive open online course (MOOC) assignments from video viewing behavior. Interactive Learning Environments. https://doi.org/10.1080/10494820.2020.1746673.
Li, C., & Zhou, H. (2018). Enhancing the efficiency of massive online learning by integrating intelligent analysis into MOOCs with an application to education of sustainability. Sustainability, 10(2), 468.
Liu, B., Xing, W., Zeng, Y., & Wu, Y. (2020). Quantifying the influence of achievement emotions for student learning in MOOCs. Journal of Educational Computing Research. https://doi.org/10.1177/0735633120967318.
Mack, W. (2007). Lernen im Lebenslauf – Formale, non-formale und informelle Bildung: Die mittlere Jugend (12 bis 16 Jahre). Studie im Auftrag der Enquetekommission »Chancen für Kinder« des Landtags von Nordrhein-Westfalen.
McClelland, D. C. (1973). Testing for competence rather than for »intelligence«. American psychologist, 28(1), 1.
Mourdi, Y., Sadgal, M., El Kabtane, H., & Fathi, W. B. (2019). A machine learning-based methodology to predict learners’ dropout, success or failure in MOOCs. International Journal of Web Information Systems, 15(5), 489–509.
Müller, N., Wenzelmann, F., Wehner, C., Thiele, M., & Kienitz-Adam, T. (2018). Berufliche Weiterbildung: Aufwand und Nutzen für Individuen. Ergebnisse einer BIBB-Erhebung, S. 12.
Narayanasamy, S. K., & Elçi, A. (2020). An effective prediction model for online course dropout rate. International Journal of Distance Education Technologies (IJDET), 18(4), 94–110.
Ng, A. (2016). Nuts and bolts building AI applications using Deep Learning. NIPS 2016 Tutorials. https://www.youtube.com/watch?v=wjqaz6m42wU. Zugegriffen: 23. Nov. 2021.
Nilsson, N. J. (2009). The quest for artificial intelligence: A history of ideas and achievements. Cambridge University Press.
Pillutla, V. S., Tawfik, A. A., & Giabbanelli, P. J. (2020). Detecting the depth and progression of learning in massive open online courses by mining discussion data. Technology, Knowledge and Learning, 25(4), 881–898.
Poschmann, K. (2015). Berufliche Weiterbildung im Zeitalter der Digitalisierung (84). DIW Roundup: Politik im Fokus.
Qiu, L., Liu, Y., Hu, Q., & Liu, Y. (2019). Student dropout prediction in massive open online courses by convolutional neural networks. Soft Computing, 23(20), 10287–10301.
Rajkomar, A., Dean, J., & Kohane, I. (2019). Machine learning in medicine. New England Journal of Medicine, 380(14), 1347–1358.
Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators: DigCompEdu, EUR 28775 EN. Publications Office of the European Union.
Rohs, M. (2016). Genese informellen Lernens. In M. Rohs (Hrsg.), Handbuch Informelles Lernen (S. 3–38). Springer VS.
Schmidhuber, J. (2007). 2006: Celebrating 75 years of AI-history and outlook: The next 25 years. In 50 years of Artificial Intelligence (S. 29–41). Springer.
Schmidhuber, J. (2014). Deep Learning in neural networks: An overview. The Swiss AI Lab IDSIA Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale University.
Senderek, R., & Geisler, K. (2015). Assistenzsysteme zur Lernunterstützung in der Industrie 4.0. In Proceedings of DeLFI workshops.
Seufert, S., & Meier, C. (2016). Informelles Lernen mit digitalen Medien in Unternehmen. Handbuch Informelles Lernen (S. 547–566). Springer VS.
Siemieniuch, C. E., Sinclair, M. A., & Henshaw, M. D. (2015). Global drivers, sustainable manufacturing and systems ergonomics. Applied ergonomics, 51, 104–119.
Sungkur, R. K., & Maharaj, M. S. (2021). Design and implementation of a SMART learning environment for the upskilling of cybersecurity professionals in Mauritius. Education and Information Technologies, 26(3), 3175–3201.
Vittorini, P., Menini, S., & Tonelli, S. (2021). An AI-based system for formative and summative assessment in data science courses. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 31(2), 159–185.
Vladova, G., Wotschack, P., de Paiva Lareiro, P., Gronau, N., & Thim, C. (2020). Lernen mit Assistenzsystemen – Vor lauter Aufgaben den Prozess nicht sehen? Industrie 4.0 Management, 36(3), 16–20.
Wang, L., Hu, G., & Zhou, T. (2018). Semantic analysis of learners’ emotional tendencies on online MOOC education. Sustainability, 10(6), 1–19.
Wilson, H. J., Daugherty, P., & Bianzino, N. (2017). The jobs that artificial intelligence will create. MIT Sloan Management Review, 58(4), 14.
Xing, W., & Du, D. (2019). Dropout prediction in MOOCs: Using deep learning for personalized intervention. Journal of Educational Computing Research, 57(3), 547–570.
Yang, T. Y., Brinton, C. G., Joe-Wong, C., & Chiang, M. (2017). Behavior-based grade prediction for MOOCs via time series neural networks. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 11(5), 716–728.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2023 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature
About this chapter
Cite this chapter
Vladova, G., Bertheau, C. (2023). Unter dem Zeichen Künstlicher Intelligenz. Berufe, Kompetenzen und Kompetenzvermittlung der Zukunft. In: de Witt, C., Gloerfeld, C., Wrede, S.E. (eds) Künstliche Intelligenz in der Bildung. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_19
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_19
Published:
Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden
Print ISBN: 978-3-658-40078-1
Online ISBN: 978-3-658-40079-8
eBook Packages: Education and Social Work (German Language)