Unternehmen greifen vermehrt auf digitale und KI-gestützte Lernmethoden zurück, um ihre Personalentwicklung zu modernisieren und Mitarbeitende gezielt zu schulen. Vor diesem Hintergrund ist es entscheidend zu verstehen, wie solche Weiterbildungsmaßnahmen von den Mitarbeitenden wahrgenommen werden und welche Erwartungen sie an den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Personalentwicklung haben.
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, die Akzeptanz und die Erwartungen von Mitarbeitenden gegenüber digitalen und KI-basierten Weiterbildungsmaßnahmen zu untersuchen. Dazu werden folgende Forschungsfragen gestellt: Welche Erwartungen haben Mitarbeitende an die Rolle von KI in der Personalentwicklung? Wie ist die Akzeptanz von digitalen und insbesondere KI-basierte Lernmethoden aus Mitarbeitersicht?
Zur Beantwortung der Forschungsfragen wurde eine quantitative Studie durchgeführt, in der 213 Erwerbstätige in Deutschland zu ihren Erfahrungen und Einstellungen gegenüber digitalen und KI-gestützten Lernmethoden befragt wurden. Die Befragung umfasste Fragen zu den bisherigen Erfahrungen der Teilnehmenden mit digitalen Lernmethoden, ihrem Vertrauen in KI sowie ihrer Bereitschaft, KI-basierte Lernmethoden zu nutzen.
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG
1.1 MOTIVATION UND PROBLEMSTELLUNG
1.2 FORSCHUNGSFRAGE UND ZIELSETZUNG DER ARBEIT
1.3 AUFBAU UND STRUKTUR DER ARBEIT
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN
2.1 METHODIK DER LITERATURRECHERCHE
2.2 PERSONALENTWICKLUNG 4.0
2.2.1 Digitale Lernmethoden in der Personalentwicklung 4.0
2.2.2 Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in digitalen Lernmethoden
2.2.3 Anwendung KI-basierter Lernmethoden
2.2.4 Herausforderungen KI-basierter Lernmethoden
2.3 ERWARTUNGEN DER MITARBEITENDEN AN DIE ROLLE VON KI IN DER PERSONALENTWICKLUNG
2.4 DIE AKZEPTANZ KI-GESTÜTZTER LERNMETHODEN
2.4.1 Das Technologieakzeptanzmodell (TAM)
3 UNTERSUCHUNGSDESIGN FRAGEBOGEN
3.1 METHODIK DER BEFRAGUNG
3.2 AUFBAU DES FRAGEBOGENS
3.3 INHALTLICHE KONZIPIERUNG
3.4 DATENAUFBEREITUNG UND -BEREINIGUNG
3.4.1 Nutzungsakzeptanz und Erwartungen
3.4.2 Kategorisierung der demografischen Variablen
3.5 PRETEST
3.6 DURCHFÜHRUNG DER BEFRAGUNG
3.7 BESCHREIBUNG DER STICHPROBE
3.8 STATISTISCHE METHODEN
4 AUSWERTUNG DER ERGEBNISSE
4.1 DARSTELLUNG UND ANALYSE DER ERHOBENEN DATEN
4.1.1 Deskriptive Analyse der Akzeptanz von digitalen und KI-basierten Lernmethoden
4.1.2 Deskriptive Analyse der Erwartung an die Rolle von KI
4.1.3 Explorative Analyse der Skalen „Nutzungsakeptanz“ und „Erwartung“
5 DISKUSSION
5.1 INTERPRETATION DER ERGEBNISSE
5.2 DISKUSSION DER HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN FÜR DIE PRAXIS
5.3 LIMITATIONEN DER STUDIE
6 FAZIT
6.1 ZUSAMMENFASSUNG
6.2 AUSBLICK
Zielsetzung & Themen
Diese Bachelorarbeit untersucht die Akzeptanz und die Erwartungen von Mitarbeitenden in Deutschland gegenüber dem Einsatz von digitalen und KI-basierten Methoden in der betrieblichen Weiterbildung, um Erkenntnisse für eine effektive Integration in Personalentwicklungskonzepte zu gewinnen.
- Analyse der Erwartungen von Mitarbeitenden an die Rolle von KI in der Personalentwicklung.
- Untersuchung der Akzeptanz von digitalen und KI-gestützten Lernmethoden aus Mitarbeitersicht.
- Durchführung einer quantitativen Studie mit 213 Erwerbstätigen.
- Identifikation von Vertrauen als Schlüsselfaktor für die Nutzungsakzeptanz.
- Ableitung von Handlungsempfehlungen für Unternehmen zur Implementierung von KI-gestützten Lernlösungen.
Auszug aus dem Buch
2.2.2 Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in digitalen Lernmethoden
Im Jahr 1956 organisierte der amerikanische Informatiker John McCarthy vom Dartmouth College zusammen mit Marvin Minsky, Claude Shannon und Nathaniel Rochester einen zweimonatigen Workshop der als Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz (KI) angesehen werden kann (Russel & Norvig, 2023, S. 40). Die Forscher gingen von der Annahme aus, dass „jeder Aspekt des Lernens oder jedes andere Merkmal der Intelligenz im Prinzip so genau beschrieben werden kann, dass eine Maschine gebaut werden kann, die dies simuliert“ (Russel & Norvig, 2023, S. 40).
Seitdem hat sich das Forschungsfeld der KI weiterentwickelt und eine Vielzahl an Definitionen hervorgebracht. Einige definieren Intelligenz anhand der Genauigkeit, mit der menschliche Leistungen nachgeahmt werden, während andere eine abstrakte, formale Definition von Intelligenz als Rationalität bevorzugen (Russel & Norvig, 2023, S. 22). Marvin Minsky (1968) definiert KI als „die Wissenschaft, Maschinen zu befähigen, Aufgaben zu erledigen, für deren Ausführung ein Mensch Intelligenz benötigen würde“ (S. 23). Dem Europäischen Parlament (2020) zufolge ist KI die Fähigkeit technischer Systeme, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren und autonom zu agieren. Gartner (2023) definiert künstliche Intelligenz als Anwendung fortschrittlicher Analyse- und logikbasierter Techniken, einschließlich maschinellen Lernens (ML), um Ereignisse zu interpretieren, Entscheidungen zu unterstützen und zu automatisieren sowie Maßnahmen zu ergreifen.
Wie den Definitionen zu entnehmen ist, wird KI als ein Sammelbegriff verschiedener Ausprägungen von Technologien und Methoden verstanden. Eine umfassende Darstellung aller existierenden KI-Technologien ist in Bezug auf den Kontext dieser Arbeit nicht nötig. Stattdessen konzentriert sich die vorliegende Untersuchung ausschließlich auf KI-Technologien, die in digitalen Lernmethoden verwendet werden. Dazu werden nachfolgend das Machine Learning (ML), das Deep Learning (DL) und das Natural Language Processing (NLP) näher betrachtet.
Zusammenfassung der Kapitel
1 EINLEITUNG: Das Kapitel erläutert die Relevanz der Künstlichen Intelligenz im Personalwesen und identifiziert die zentrale Forschungslücke hinsichtlich der Einstellungen von Mitarbeitenden in Deutschland.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN: Dieses Kapitel definiert Personalentwicklung 4.0, stellt KI-Technologien in Lernmethoden vor und erörtert Akzeptanzmodelle sowie Herausforderungen beim Einsatz von KI.
3 UNTERSUCHUNGSDESIGN FRAGEBOGEN: Es wird die Methodik der quantitativen Online-Befragung dargelegt, einschließlich des Fragebogenaufbaus, der inhaltlichen Konzipierung und der statistischen Vorgehensweisen.
4 AUSWERTUNG DER ERGEBNISSE: Dieses Kapitel präsentiert die deskriptiven und explorativen Analyseergebnisse, einschließlich der Zusammenhänge zwischen Vertrauen, Einstellungen und demografischen Faktoren.
5 DISKUSSION: Hier werden die Forschungsergebnisse interpretiert, in den theoretischen Kontext gesetzt und konkrete Handlungsempfehlungen für die betriebliche Praxis abgeleitet.
6 FAZIT: Das Kapitel bietet eine Zusammenfassung der zentralen Forschungsergebnisse sowie einen Ausblick auf zukünftige Forschungsnotwendigkeiten und Entwicklungen.
Schlüsselwörter
Personalentwicklung 4.0, Künstliche Intelligenz, KI, Digitale Lernmethoden, E-Learning, Nutzungsakzeptanz, Erwartung, Mitarbeiterentwicklung, Technologieakzeptanzmodell, TAM, Personalisierung, Vertrauen in KI, Weiterbildung, Quantitative Studie, Human Resource Management.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Einstellung, Erwartungen und die Akzeptanz von Mitarbeitenden in Deutschland gegenüber dem Einsatz von KI-gestützten und digitalen Lernmethoden in der Personalentwicklung.
Was sind die zentralen Themenfelder der Studie?
Zu den zentralen Themen gehören die Digitalisierung der Personalentwicklung (Personalentwicklung 4.0), technische Grundlagen der KI (ML, DL, NLP), Akzeptanztheorien wie das TAM-Modell sowie ethische und datenschutzrechtliche Herausforderungen.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage der Arbeit?
Ziel ist es zu verstehen, welche Erwartungen Mitarbeitende an die Rolle von KI haben und inwiefern sie den Einsatz solcher Technologien in der beruflichen Weiterbildung akzeptieren.
Welche wissenschaftliche Methode verwendet der Autor?
Der Autor verfolgt einen quantitativen Ansatz mittels einer Online-Umfrage, an der 213 berufstätige Personen in Deutschland teilnahmen, um Daten über Erfahrungen und Einstellungen zu erheben.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in theoretische Grundlagen zu KI im Lernkontext, die Darstellung des methodischen Untersuchungsdesigns (Fragebogen) sowie die detaillierte statistische Auswertung der Umfrageergebnisse.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit am besten?
Schlüsselbegriffe sind Personalentwicklung 4.0, Künstliche Intelligenz, Nutzungsakzeptanz, technologiebasierte Weiterbildung, Vertrauen in KI und Personalisierung von Lerninhalten.
Welche Rolle spielt Vertrauen für die Akzeptanz von KI-Lernmethoden laut den Ergebnissen?
Vertrauen ist ein entscheidender Schlüsselfaktor: Die Untersuchung zeigt signifikant höhere Nutzungsakzeptanz und positivere Erwartungshaltungen bei Teilnehmenden, die KI-Systemen vertrauen.
Unterscheiden sich die Ergebnisse je nach Branche oder demografischem Hintergrund?
Die Studie ergab, dass demografische Variablen wie akademischer Bildungsweg, Geschlecht oder Personalverantwortung sowie der Technikbezug der Branche in dieser Stichprobe keine statistisch signifikanten Unterschiede in Bezug auf Akzeptanz und Erwartung aufweisen.
Warum wird das Technologieakzeptanzmodell (TAM) als Orientierungsrahmen genutzt?
Das TAM wird aufgrund seiner Übersichtlichkeit und hohen Relevanz in der Forschung gewählt, um Variablen wie die wahrgenommene Nützlichkeit und die Verhaltensabsicht zur Nutzung von Computersystemen zu analysieren.
Welche praktischen Handlungsempfehlungen leitet der Autor ab?
Unternehmen sollten aktiv Vertrauen durch Transparenz und Ethikrichtlinien fördern, höchste Datenschutzstandards einhalten und die Einführung von KI-Technologien schrittweise unter Einbeziehung der Mitarbeitenden gestalten.
- Arbeit zitieren
- Dominik Jesser (Autor:in), 2024, Die Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Personalentwicklung. Wahrnehmung und Akzeptanz durch Mitarbeitende, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1505991
