In den nächsten Tagen werden Sie das Weihnachtsfest im Kreise Ihrer Familie und Ihrer Bekannten feiern.

Die Anzahl der Krisen in der Welt nimmt zu. Grund genug, um sich auf unsere inneren Werte zu besinnen. Dafür ist Weihnachten eine passende Gelegenheit. Deswegen wünschen wir Ihnen / euch besinnliche Tage in der Geborgenheit der Familie und einen guten Start ins Jahr 2024.

Wir würden uns freuen, im Jahr 2024 von Ihnen zu hören: www.ThinkSimple.de. Sie können uns folgen in LinkedIn und XING oder abonnieren Sie unsere Newsletter.

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Vor einigen Jahren wurde das Blended-Learning als große Errungenschaft gepriesen. Es schien, als würden wir damit die Zahl der Abbrüche im Lernprozess auf null führen. Die Erfahrung zeigt, dass es so nicht ist. Die LMS-Plattformen wurden in den letzten Jahren in Richtung LXP flexibilisiert und individualisiert. Daran knüpften die HR-Abteilungen wieder eine große Hoffnung, dass damit die Lernmotivation der Lernenden hochgehalten werden könnte. Und wieder große Enttäuschung. Nach anfänglicher Begeisterung über die neuen digitalen Medien machte sich unten den Lernenden Langeweile breit. Eine neue Lösung musste er, aber welche?

Hier präsentieren wir mit einem Lerndiagnostik-Tool (LDT) einen möglichen Lösungsansatz.

Das Konzept des LDT entstammt im Wesentlichen aus zwei Wissensquellen: Zum einen aus der Expertise in Personaldiagnostik bei ThinkSimple.io und zum anderen aus den zahlreichen Talks mit Experten aus dem Umfeld der Personalentwicklung.

In diesen Talks wurden die wesentlichen Faktoren der Lernmotivation erörtert und zusammengetragen. Schnell wurde klar, dass die Motive und Relevanz fürs Lernen sowie die Lernkultur im Unternehmen die Lernmotivation und damit die Lerneffizienz maßgeblich beeinflussen.

Der Sinn und Zweck des LDT liegt darin, das Lernprofil der Mitarbeiter zu erfassen, um so den Lernprozess mitsamt Content, Trigger, Community, Workplace Learning, usw. so zu individualisieren und flexibilisieren, dass der Pegel der Lernmotivation über die Lernzeit hochgehalten wird.  

Der Kern des Lerndiagnostik-Tools ist ein multidimensionales Lerndiagnostik-Modell. Dieses erfasst nicht nur den Lernenden, sondern auch seinen Kontext.

Und beim Lernenden werden nicht nur die Lernkompetenzen wie die Selbstorganisation, sondern u.a. Motive und Persönlichkeitsprofil.

Viele Faktoren beeinflussen die Lernmotivation: relevantes Storytelling, Relevanz, in Gruppen lernen, kurzweilige Nuggets, Neugier. Anhand des Lerndiagnostik-Modells (LDM) lassen die Trigger und Feedbacks für den Lernenden individualisieren. Diese Individualisierung geht in Richtung: Inhalt und Länge der Feedbacks, Tests, Lernniveau, aber auch die passende Wortwahl.

Das LDT setzt in zwei definierten Phasen ein: Analyse vor dem Start und Tracking während des Lernens. Bei der Analyse wird das anfängliche Lernprofil ermittelt, und daraus die ersten Hinweise für die Ausgestaltung des Lernprozesses berechnet und dem Lernenden übermittelt.

Durch das Tracking wird das Lernverhalten beobachtet, das Lernprofil präzisiert und begleitende Hinweise zu passenden Zeitpunkten geliefert. Der Einsatz eines Chatbots, wie z.B. der Lernbot Pia, wird empfohlen. Damit soll eine flexible und einfache Lernbegleitung gewährleistet werden.

Das LDT interagiert mit dem LXP. Sollte die HR-Abteilung über keine LXP verfügen, lässt sich das LDT auch als Standalone-Lösung einsetzen. Dann ist jedoch nur die Analyse möglich.

Im Rahmen eines Projektes mit der Swiss Connect Academy AG wird die Wirksamkeit des Lerndiagnostik-Tools in den nächsten Monaten unter Beweis gestellt.

Über eine API lässt sich das Lerndiagnostik-Tool an jedwede LXP anschließend. Bei der LXP muss lediglich das Front-End entsprechend erweitert werden.

In der Anfangsphase arbeitet das LDT in der ersten Stufe der KI, d.h. die Algorithmen arbeiten Experten basiert. Sobald die nötige Anzahl von Daten vorliegt, wird die KI auf ML erweitert.

Wir behalten immer im Kopf, dass das LDT für den User da ist und nicht umgekehrt!

Für Fragen wenden Sie sich bitte an ThinkSimple.io

#Personaldiagnostik #Lerndiagnostik #Lernprozess #Individualisierung #selbstorganisiert #Personalentwicklung #Entwicklungsprozess

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In den nächsten Tagen werden Sie das Weihnachtsfest im Kreise Ihrer Familie und Ihrer Bekannten feiern.

Die Corona Pandemie ist vorbei. Der Krieg in der Ukraine wird uns noch länger begleiten. Ruhige Tage werden uns guttun. Einige Tage später verabschieden wir das Jahr 2022.

Wir würden uns freuen, im Jahr 2023 von Ihnen zu hören: www.ThinkSimple.de. Sie können uns folgen in LinkedIn und XING oder abonnieren Sie unsere Newsletter.

#ThinkSimple #ThinkSimpleplus #NEWWORK #Personalentwicklung #Mitarbeiterentwicklung #Personal #HR #Kompetenzen #Digitalisierung #Learning #Zukunft #Experience #Webinar #FutureSkills

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Führungseigenschaften von Politikern

Politiker*Innen in demokratischen Ländern werden von den Bürger*Innen und von den Medien ständig unter die Lupe genommen und ernten teilweise vernichtende Bewertungen.

Dies haben wir zum Anlass genommen, um eine beispielhafte Analyse der Führungseigenschaften von Politiker*Innen durchzuführen. Als Benchmark haben wir Profile von DAX-Vorständen herangezogen.

Insights ——————————————

  • Erfolgreiche Politiker weisen in den Führungseigenschaften und Kompetenzprofilen ähnliche Werte auf wie erfolgreiche DAX-Vorstände.
  • Nicht erfolgreiche Politiker haben Profile, die sie prinzipiell für eine Führungsrolle disqualifizieren. Enttäuschungen bei den Betroffenen sowie Rücktritte sind die Folge. Um dies zu vermeiden, wäre eine personaldiagnostische Analyse vor der Ernennung zu den politischen Posten sehr zu empfehlen.

Artikel ———————————————-

Timothy A. Judge (2002) hat in einer Studie gezeigt, dass u.a. die Persönlichkeitseigenschaften für den Führungserfolg verantwortlich sind. Allen voran: Offenheit, Extraversion und Gewissenhaftigkeit gepaart mit einer hohen emotionalen Stabilität (d.h. niedriger Neurotizismus).

Im Artikel de Molina (2021-1) haben wir Profile von Führungskräften gezeigt. Diese korrelieren mit den Erkenntnissen von Judge. Nun jetzt stellt sich die Frage: Über welches Profil verfügen Politiker und unterscheiden sich diese von denen der Führungskräfte und Vorständen?

Da es sich eine beispielhafte Untersuchung handelt haben nur 6 Profile von jeder Kohorte herangezogen. Die Inputquellen waren Videos von Reden im Bundestag oder im White House bzw. bei Hauptversammlungen.  

Für die Analyse der Videos haben wir wie 2021 ein KI-basiertes Tool der Firma @retorio.ai verwendet. Möglichkeiten und Grenzen dieses Verfahrens haben wir im Artikel de Molina (2021-2) ausführlich beschrieben.

Eigenschafts- und Kompetenzprofile erfolgreicher Politiker

Im Bild 1 sind die fünf Eigenschaften im Big5-OCEAN-Modell abgebildet. Positiv fällt dabei auf, dass Profile von erfolgreichen Politikern denen von DAX-Vorständen qualitativ ähnlich sind, und sie bestätigen damit die Ergebnisse von Judge und de Molina.

Wir wollten weitere Attribute auswerten, um ein vollständigeres Gesamtbild der Politiker zu gewinnen. Bei einer schnellen Betrachtung im Bild 2 fällt die Ähnlichkeit der Profile von Politikern und Vorständen auf, und dies praktisch in allen Aspekten von sozialer Bindung, über Identifikation mit der Aufgabe bis hin zu Umgang mit anderen Peers.

Aufgrund der Ähnlichkeit haben wir uns dann gefragt: Gelten diese Ergebnisse für alle Politiker oder gibt da Unterschiede unter den Politikern?

Eigenschafts- und Kompetenzprofile nicht erfolgreicher Politiker

Die oben gezeigten Ergebnisse betrafen nur erfolgreiche Politiker (siehe Headerbild). Wir haben deshalb eine Reihe von nicht erfolgreichen und mangels Leistung zurückgetretenen Politikern ausgesucht, und diese nach dem gleichen Verfahren analysiert. Die Unterschiede zu den erfolgreichen Politikern sind dann da.

Im Bild 3 haben eine Gegenüberstellung der Big5-Eigenschaften von erfolgreichen und nicht erfolgreichen Politikern abgebildet.

Die nicht erfolgreichen Politiker zeigen ein umgekehrtes Profil auf: Geringe Offenheit, Gewissenhaftigkeit und Extraversion. Dafür aber hohen Neurotizismus. Nach Judge sind diese Personen prinzipiell für die Führung nicht geeignet. Ihre Erfolglosigkeit und Rücktritte könnten ihren Ursprung in diesen schwachen Eigenschaftsprofilen haben.

Im Bild 4 haben wir dann weitere Attribute beider Gruppen von Politikern dargestellt. Die Unterschiede fallen hier sehr stark aus, gerade in relevanten Aspekten wie soziale Bindung, Teamorientierung, Identifikation mit den Aufgaben, Autonomie usw.

Fazit

Erfolgreiche Politiker weisen in den Führungseigenschaften und Kompetenzprofilen ähnliche Werte auf wie erfolgreiche DAX-Vorstände.

Nicht erfolgreiche Politiker haben Profile, die sie prinzipiell für eine Führungsrolle disqualifizieren. Enttäuschungen bei den Betroffenen sowie Rücktritte sind die Folge. Um dies zu vermeiden, wäre eine personaldiagnostische Analyse vor der Ernennung zu den politischen Posten sehr zu empfehlen. So agiert die Industrie und diese Vorgehensweise hat sich bewährt.

Testverfahren

Diese Analyse haben wir das HR-Tool ThinkSimple+ von @ThinkSimple.io durchgeführt. Für die KI-basierte Auswertung wurde das Tool von @retorio.ai verwendet.

Literatur

Judge T.A. et al (2002) Personality and Leadership: A qualitative and quantitative review, in: Journal of Applied Psychology, 87 (4) 765-780.

de Molina, K.-M. (2021-1) Was macht eine gute Führungskraft aus? Link: https://www.hrjournal.de/was-macht-eine-gute-fuehrungskraft-aus/

de Molina, K.-M. (2021-2) KI-Einsatz in Videointerview: Was geht, was geht nicht? Link: https://www.hrjournal.de/ki-einsatz-in-videointerviews-was-geht-was-geht-nicht/

#ArtificialIntelligence #kuenstlicheIntelligenz #Personaldiagnostik

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Seit Sonntag überschlagen sich die Kommentare über die zurückgetretene Bundministerin Anne Spiegel. Journalisten, Politiker, Fach- und Führungskräfte haben ihr Votum auf Basis ihrer Erfahrungen und Ideologien verfasst. Aus meiner Sicht waren viele zutreffend, andere sehr einseitig.

Hier möchte ich Frau Anne Spiegel arbeitspsychologisch analysieren. Einschränkend muss ich vorschicken, dass die vorliegenden Daten nur eine schnelle Betrachtung zulassen. Die Ergebnisse vermitteln ein Bild, das mit den ergänzenden Informationen von Beobachtern zu korrelieren scheint. Ich möchte diese Analyse als eine Hypothese hinstellen. Kein Votum, kein Gutachten. Eine Plausibilisierung und Validierung sind von Nöten.

Die arbeitspsychologische Analyse basiert auf der Auswertung von Videos von Frau Spiegel mittels künstlicher Intelligenz (KI). Dieses KI-Tool haben im Rahmen von diversen Projekten plausibilisiert (de Molina, 2021).

Im Rahmen von Projekten konnten wir mit der KI drei Arten von Persönlichkeitsprofilen herausarbeiten: High-Performer, Middle-Performer und Low-Performer.

Profile von High-Performern haben praktisch alle DAX-Vorstände, Unicorn-Gründer und erfolgreiche Professionals unabhängig von den Hierarchieebenen.

Als Bundesministerin hatte Frau Spiegel eine Führungsfunktion inne und war zuständig für fast 1.000 Mitarbeitenden. Um in dieser Aufgabe erfolgreich zu sein, wäre es sinnvoll bis notwendig, dass Frau Spiegel über ein Profil als High-Performer verfügt.

Im Bild 1 haben wir einen Vergleich zwischen dem Big5-Profil von Frau Spiegel und dem von DAX-Vorständen dargestellt. Die Unterschiede sind sehr ausgeprägt. Frau Spiegel hat das Profil eines Low-Performers. Das könnte eine erste Erklärung dafür liefern, warum sie überfordert war.

Wir wollen diese Big5-Analyse nicht überbewerten und suchen nach weiteren Hinweisen. Wir werten weitere Attribute aus und sehen, welche weiteren Erkenntnisse wir dabei gewinnen.

Im Bild 2 haben wir eine Kompetenz- und Präferenzanalyse auf KI-Basis dargestellt. Manche Attribute sind sehr prägnant. Gehen wir der Reihe nach.

Frau Spiegel wünscht sich „stabile Arbeitsprozesse“, d.h. eher Routinetätigkeit, keine große Arbeitsvielfalt. Das ist mit einer Führungsfunktion nicht kompatibel. Auch ihr Detailfixierung ist für eine Führungsfunktion nicht geeignet. Dazu kommen mangelnde Autonomie, wenig Teamorientierung und schwachen Umgang mit anderen. Diese Attribute zeichnen ein Bild einer Mitarbeiterin aus der unteren Ebenen, nicht das Bild einer Führungskraft.

Und dann fragt man sich: Ehemann krank, vier Kinder zu Hause und 4 Jobs draußen. Wie lässt sich das erklären? Doch: Ihre Wettbewerbsorientierung, d.h. sie ist sehr ehrgeizig. In sich gut. Nur zu viel, ist zu viel.

Im Klartext: Wie es scheint, verfügt Frau Spiegel nicht über die nötigen Eigenschaften und Kompetenzen, um als Führungskraft in gehobenen Positionen zu bestehen.

Ich wiederhole: Das ist eine erste Analyse. Eine Plausibilisierung mittels weiterer Daten ist von Nöten.

In der Industrie sind wir bestrebt „die Richtigen am richtigen Platz“ einzusetzen. Dafür verwenden wir zahlreiche diagnostische Instrumente. Auch unser Unternehmen hat HR-Tools dafür entwickelt und diese werden von unseren Kunden eingesetzt.

Unsere Politiker wären gut beraten, auch solche Instrumente bei der Personalauswahl zu verwenden. Damit würden sie Menschen wie Anna Spiegel nicht überfordern und letztlich innerlich zerstören. Das war unmenschlich!

Schuld an der falschen Besetzung tragen nicht allein die Kandidaten, sondern auch die Parteien.

Politiker sollten von den Unternehmen lernen und Personalentscheidungen kompetenzbasiert treffen.

Wir wünschen Frau Anne Spiegel einen guten Restart ins Berufsleben. Wo auch immer, aber kompetenzbasiert mit einem guten Job-Fit.

Literatur

de Molina, K.-M. (2021) KI-Einsatz in Videointerview: Was geht, was geht nicht?

Link: https://www.hrjournal.de/ki-einsatz-in-videointerviews-was-geht-was-geht-nicht/

#AnneSpiegel #ArtificialIntelligence #kuenstlicheIntelligenz #Personaldiagnostik

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Für unseren nächsten 18. “Peer Talk Future Skills” am Dienstag, dem 17. Oktober 2023, von 16:00 bis 17:00 Uhr, haben wir ein spannendes Thema: Lernkultur für Best Ager

Unsere „Peer Talks Future Skills“ finden jeden dritten Dienstag im Monat statt.

Die Teilnahme an unseren Talks ist selbstverständlich kostenfrei.

Wir freuen uns sehr auf euer Kommen!

Herzliche Grüße Karl und Katrin, Co-Founder ThinkSimple.io

Link für Zoom https://us06web.zoom.us/j/86401262345?pwd=cjhXQ3lzZklLT1B4cStQK1J3NVlnQT09

Unterlagen aller Talks Insights von bisherigen Talks auf der Dropbox


Info zum Talk

Seit über einem Jahr treffen wir uns regelmäßig virtuell als Community der „Peer Talk Future Skills“.

Im Juli 2022 hatten wir sogar ein beeindruckendes Meetup mit großartigen Gästen in München. Seitdem haben wir bereits 17 spannende Peer Talks veranstaltet!

In unseren bisherigen Talks behandelten wir vielfältige Aspekte des Future Skills. Wir begannen mit der Analyse und dem Aufbau eines individuellen Kompetenzmodells und setzten uns anschließend intensiv mit der systemischen Analyse von Fähigkeiten und Persönlichkeitsmerkmalen auseinander. Später widmeten wir uns der Lernmotivation und der Schaffung einer förderlichen Lernkultur. Zuletzt erarbeiteten wir gemeinsam ein Entwicklungskonzept für eine zukunftsfähige Future Skill Methodik.

Alle gewonnenen Erkenntnisse und Aspekte werden im Anschluss an die Talks dokumentiert und online veröffentlicht. So besteht auch im Nachhinein die Möglichkeit, sich mit den Ergebnissen zu beschäftigen und von ihnen zu profitieren.

Es gibt zahlreiche Gründe, warum Menschen gerne an unseren Talks teilnehmen. Der gemeinsame Wunsch, sich innerhalb unserer Community auf Augenhöhe auszutauschen und voneinander zu lernen, verbindet uns. Unsere Community setzt sich aus Talentmanagern, Personalentwickler, Recruiter, HR-verantwortlichen Führungskräften sowie Coaches & Mentoren zusammen, die sich mit der Weiterentwicklung und Entfaltung des Potenzials von Talenten in Unternehmen beschäftigen.

Die Themen unserer Talks werden immer durch die Interessen und Bedürfnisse der Teilnehmer bestimmt. Die durchschnittliche Teilnehmerzahl variiert zwischen 5 und 10 Personen pro Talk, außer bei unseren Meetups, sodass eine aktive Beteiligung jederzeit möglich ist.


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