Zentralinstitut für Weiterbildung
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- Digital competence, Digital Competence Framework, DigComp, continuing education, continuing education behavior, Bloom's taxonomy, typology, workforce, adaptive learning systems, competence-goal matrix (1)
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Institut
Aufgrund einer alternden Belegschaft, einem steigenden Digitalisierungsgrad von Arbeitsprozessen, unzureichenden Digitalisierungskompetenzen sowie sinkenden Weiterbildungsaktivitäten im Alter, kann eine wachsende Herausforderung für Unternehmen und Gesellschaft angenommen werden, die Erwerbsbevölkerung über 45 Jahre in den notwendigen Digitalen Kompetenzen zu befähigen. Adaptive Lernsysteme können als Hilfsmittel eingesetzt werden, um je nach individuellem Anspruch angepasst an die eigenen Bedürfnisse zu lernen. Da in der bisherigen Forschung sowohl der (Digitale) Kompetenzstand als auch Weiterbildungsverhalten kaum Anwendung als Auslöser für eine Anpassung in einem adaptiven Lernsystem finden, wurden beide Merkmale in dieser Dissertation untersucht und erforscht, ob sich innerhalb der Zielgruppe Weiterbildungstypen im digitalen Raum voneinander abgrenzen und typ-basierte Output-Elemente adaptiver Lernsysteme ableiten lassen.
Um die Ausprägung von Digitaler Kompetenz anschaulich in adaptiven Lernsystemen zu gestalten, wird eine Kompetenz-Ziel-Matrix entwickelt und eine Systematik vorgeschlagen, mit der die Erfüllung der Handlungsziele aus dem Europäischen Referenzrahmen für Digitale Kompetenz gemessen werden kann. In den Tiefeninterviews mit 41 Erwerbstätigen aus Deutschland und der Schweiz wiesen Teilnehmende deutliche Unterschiede in ihrem gelebten Weiterbildungsverhalten auf. Die empfundene Relevanz von Digitaler Kompetenz für die berufliche Rolle war nicht allein ausschlaggebend für eine aktivere Weiterbildungsbeteiligung. Bewusstseinslücken zum eigenen Digitalen Kompetenzstand und/ oder ein geringes Kompetenzerleben im digitalen Raum bewirkten ein passives Weiterbildungsverhalten trotz hoher empfundener Relevanz. Die entstandene Typologie weist fünf Weiterbildungstypen im digitalen Raum auf: Wissbegierige, Effiziente, Sozialaktive, Zufriedene und Unsichere. Diese haben sehr unterschiedliche Anforderungen dahingehend, wie ein adaptives Lernsystem gestaltet sein müsste, um ihren Anforderungen an Lernen gerecht zu werden. Demzufolge weichen auch die vorgeschlagenen priorisierten Output-Elemente je nach Typ voneinander ab, um Anreizpunkte zu setzen, welche die Bereitschaft zum Lernen steigern können.