Seit Beginn des Jahrzehnts haben sich drei Begriffe in unseren Alltag verfestigt: Post-Corona, ChatGPT und Generation Z, bekannt auch unter GenZ.
Das Buch „Verzogen, verweichlicht und verletzt“ von Susanne Nickel ist Gegenstand der heutigen Rezension. Die Autorin ist Mitglied der GenX und hat mit Boomer und GenY zusammengearbeitet. Die GenZ hat sie in den letzten Jahren näher kennengelernt. Dadurch verfügt sie über einen Adlerblick von vier Generationen, was ihr einen sehr treffenden Vergleich untereinander ermöglicht.
Die Autorin analysiert -aus meiner Sicht- sehr präziser und frei von Emotionen oder Vorurteilen das charakteristische Verhalten der GenZ. Dazu stützt sie sich auf eigene Erfahrung sowie auf Interviews mit Angestellten in den Unternehmen, die ihre ersten Erfahrungen mit der GenZ bereits gesammelt haben. Die vorgelegte Analyse klingt mir vertraut, und zwar aufgrund meiner Tätigkeit in der Personaldiagnostik, und in der Geschäftsführung eines Start-ups mit jungen Mitarbeitern.
Notwendige Skills für die Arbeit fehlen
Susanne Nickel benutzt Adjektive wie unverbindlich, undiszipliniert, verzogen, um die GenZ zu beschreiben. Dazu kommen weitere Aspekte wie „keine Kompromisse“ eingehen wollen, fehlende Resilienz. Allesamt notwendige Eigenschaften und Skills für die moderne Arbeit.
Frau Nickel ist der Ansicht, dass die GenZ im Wesentlichen von der Erziehung durch die Eltern sowie vom Wohlstand geprägt worden sind. Der Überfluss an Optionen, der fehlende „Mangel“ hat sie maßgeblich beeinflusst.
Lösungsvorschläge
Das Buch bleibt nicht bei der Problemdarstellung stehen. Es präsentiert Lösungen. Die Unternehmen sollen sich auf die GenZ einstellen, ohne dadurch das Geschäftsmodell zu gefährden. Sich darauf einstellen, heißt: Ihre Bedürfnisse ernst nehmen. Und zugleich Maßnahmen der Personalentwicklung anbieten, Grenzen setzen, Regeln definieren. Und das bekannte Fördern/Fordern.
Lassen wir Frau Nickel zu Wort kommen: „Der Arbeitgebermarkt hat sich zu einem Bewerbermarkt gewandelt, was mit dem Fachkräftemangel zu tun hat., aber nicht nur. Junge und jüngere Leute haben eine Anspruchshaltung, die sie ohne Umschweife zum Ausdruck bringen. Die Wohlstandskinder der GenZ fühlen sich zu Höherem berufen“.
Aus meiner Sicht subsumiert dieser Satz das Buch und die GenZ.
Unseren Kunden, Freunden und Bekannten wünscht das Team ThinkSimple.io schöne Ostertage und einen guten Start in den Frühling.
Zusammen mit Kunden entwickeln wir zurzeit ein Tool für Lerndiagnostik, das eine großartige Hilfe sein wird für die Lernenden sowie für die PE-Verantwortlichen.
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.
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!
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.
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.
