Diese Arbeit beleuchtet mittels Literaturanalyse das neue Lernformat Nanodegree am Beispiel des „Self-Driving Car Engineer“ von Udacity. Dabei wird folgende Forschungsfrage gestellt: Wie können Mitarbeiter in der Automobilindustrie über Nanodegrees als digitale berufliche Weiterbildungsangebote die notwendige Selbstlernkompetenz entwickeln, um Beschäftigungsfähigkeit zu erlangen beziehungsweise zu erhalten?
Im Anschluss an die Einleitung wird zunächst erörtert, wie berufliche Aus- und Weiterbildung in der Automobilindustrie bisher organisiert ist, wie sich Arbeitsfelder und -prozesse wandeln und wie sich dies auf die Anforderungen an die Arbeitskräfte im Sinne der Berufsfähigkeit auswirkt. Dann werden die sich daraus ergebenden Veränderungen in den gefragten Kompetenzen sowie die zunehmende Eigenverantwortung des Lernens betrachtet. Im dritten Kapitel erfolgt die Einbettung des Forschungsvorhabens in den lerntheoretischen Kontext des selbstgesteuerten Lernens im Rahmen des gemäßigten Konstruktivismus.
Die Selbstlernkompetenz als zentrales Merkmal moderner beruflicher Weiterbildung steht hierbei im Mittelpunkt. Anschließend behandelt Kapitel vier Nanodegrees als neue Weiterbildungsformate, wobei nach einer Begriffsbestimmung und einem kurzen Abriss der Entwicklungsgeschichte das Programm "Self Driving Car Engineer" in der Automobilindustrie vorgestellt und in Hinblick auf die Selbstlernkompetenz untersucht wird.
Im Zuge der vierten Industriellen Revolution werden sich durch die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung Arbeitsprozesse und deren Organisation radikal verändern. Dies hat zur Folge, dass sich auch die benötigten beruflichen Kompetenzen und Fähigkeiten von Arbeitenden stetig weiterentwickeln müssen, um mit diesem Wandel Schritt zu halten. Dabei spielen das Wissen um den Einsatz und die Bedienung verschiedenster digitaler Geräte und Anwendungen, deren Vernetzung und die Überwachung und Steuerung komplexer Abläufe eine entscheidende Rolle.
Somit ist die Selbstlernkompetenz, also die Möglichkeit, sich jenes erforderliche Wissen im laufenden Prozess selbständig anzueignen und anzuwenden, eine der wichtigsten Bedingungen für Berufsfähigkeit im digitalen Zeitalter. Unternehmen und Bildungsanbieter reagieren auf diese Entwicklungen mit zunehmend modularen, thematisch eng eingegrenzten beruflichen Weiterbildungsformaten in digitaler Form.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Industrie 4.0 und Prozessorientierung in der Automobilindustrie und deren Auswirkungen auf die Beschäftigungsfähigkeit von Mitarbeitenden
3. Der Kompetenzbegriff
3.1 Begriffsbestimmung und Abgrenzung
3.2 Selbstlernkompetenz
3.3 Theoretische Verortung des selbstgesteuerten Lernens
4. Nanodegrees als neue Weiterbildungsform in der Automobilindustrie am Beispiel „Self Driving Car Engineer“
4.1 Das Weiterbildungsformat Nanodegree
4.2 Modulinhalte des „Self Driving Car Engineer“- Programms
4.3 Potenziale und Mehrwerte von Nanodegrees
5. Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht, inwieweit das digitale Weiterbildungsformat „Nanodegree“ am Beispiel des Kurses „Self Driving Car Engineer“ von Udacity Mitarbeitende in der Automobilindustrie bei der Entwicklung der notwendigen Selbstlernkompetenz unterstützen kann, um ihre Beschäftigungsfähigkeit im Kontext von Industrie 4.0 zu sichern.
- Auswirkungen der Industrie 4.0 auf die Arbeitswelt
- Bedeutung der Selbstlernkompetenz im digitalen Zeitalter
- Didaktische Struktur von Nanodegree-Programmen
- Motivationale Faktoren und Hürden beim selbstgesteuerten Lernen
- Potenziale für die berufliche Weiterentwicklung in der Automobilindustrie
Auszug aus dem Buch
3.3 Theoretische Verortung des selbstgesteuerten Lernens
Selbstgesteuertes Lernen bezeichnet „die selbständige und selbstbestimmte Steuerung von Lernprozessen“ (Dehnbostel 2015, S.49), wobei Faktoren wie Lernarten, Tempo oder Reihenfolge sowie inhaltliche Wahlmöglichkeiten in Händen der Lernenden liegen. Die strukturelle Rahmung der Lernarrangements erfolgt hingegen von aussen, durch nach ökonomischen Kriterien festgelegte Ziele seitens der ausbildenden Institution bzw. des arbeitgebenden Unternehmens. Reflexive Lernprozesse sind Bestandteil moderner Arbeitsabläufe in partizipativen und vernetzten Systemen; so kann gesagt werden, dass Arbeiten und Lernen nicht mehr zu trennen sind. Selbstgesteuertes Lernen ist daher Basis für moderne Produktionsprozesse und damit auch Grundlage für Arbeitsfähigkeit (a.a.O., S.50).
Ein subjektiver Zuschnitt von Lernabläufen auf die Lernenden wendet sich ab von einem objektivistischen Paradigma, das eine direkte Übermittlung von festgelegten, „objektiv gültigen“ Wissensinhalten zum Ziel hatte (vgl. Dietrich 2001, S.27) und folgt einem gemäßigt-konstruktivistischen Lehr- und Lernverständnis (a.a.O., S.28). Gingen behavioristisch orientierte Lerntheorien noch von einem Lernen durch Verhaltensänderung mittels Konditionierung (Reiz-Reaktions-Verknüpfung) unter Ausklammerung innerpsychischer Abläufe aus (vgl. Arnold 2005, S.2), führte ebendiese Reduktion auf die nur äußerlich beobachtbaren Erscheinungen der Lernvorgänge zur kognitiven Wende innerhalb der Lernpsychologie und zur Hinwendung zu kognitivistischen Ansätzen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Thematik der Industrie 4.0 ein, verdeutlicht die Notwendigkeit von Selbstlernkompetenz für die künftige Beschäftigungsfähigkeit und definiert die Forschungsfrage sowie das Vorgehen der Arbeit.
2. Industrie 4.0 und Prozessorientierung in der Automobilindustrie und deren Auswirkungen auf die Beschäftigungsfähigkeit von Mitarbeitenden: Das Kapitel analysiert den digitalen Wandel in der Automobilbranche, die damit einhergehenden veränderten Anforderungsprofile und die Substituierbarkeit von Routinetätigkeiten durch neue Technologien.
3. Der Kompetenzbegriff: Hier erfolgt eine theoretische Einbettung, die den Kompetenzbegriff definiert, die spezifische Bedeutung der Selbstlernkompetenz hervorhebt und das selbstgesteuerte Lernen in den Kontext des Konstruktivismus stellt.
4. Nanodegrees als neue Weiterbildungsform in der Automobilindustrie am Beispiel „Self Driving Car Engineer“: Dieses Kapitel stellt das Format Nanodegree vor, analysiert die konkreten Modulinhalte des Beispiels „Self Driving Car Engineer“ und bewertet die Potenziale sowie Mehrwerte für Lernende.
5. Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, beantwortet die Forschungsfrage und diskutiert kritisch die Eignung von Nanodegrees als Instrument zur Entwicklung von Selbstlernkompetenz unter Berücksichtigung motivationaler Herausforderungen.
Schlüsselwörter
Industrie 4.0, Automobilindustrie, Selbstlernkompetenz, Beschäftigungsfähigkeit, Digitalisierung, Nanodegree, Weiterbildung, Selbstgesteuertes Lernen, Konstruktivismus, Kompetenzentwicklung, Qualifizierung, Arbeitswelt 4.0, Motivation, Selbstwirksamkeit, Beruflicher Wandel.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Anpassung der beruflichen Weiterbildung an die Anforderungen der vierten Industriellen Revolution, insbesondere innerhalb der Automobilindustrie.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind der digitale Wandel in der industriellen Produktion, der Wandel von Qualifizierungsanforderungen und die didaktische Eignung von digitalen, modularen Lernformaten.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Die Forschungsfrage lautet: „Wie können Mitarbeitende in der Automobilindustrie über Nanodegrees als digitale berufliche Weiterbildungsangebote die notwendige Selbstlernkompetenz entwickeln, um Beschäftigungsfähigkeit zu erlangen bzw. zu erhalten?“
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturanalyse, die aktuelle Forschungsergebnisse, Studien und theoretische Konzepte zum Lernen im berufsbezogenen Kontext auswertet.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert die strukturellen Veränderungen in der Automobilindustrie, definiert theoretisch den Kompetenzbegriff sowie das selbstgesteuerte Lernen und evaluiert das Weiterbildungsformat „Nanodegree“ anhand des Fallbeispiels „Self Driving Car Engineer“.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Industrie 4.0, Selbstlernkompetenz, Nanodegree, Beschäftigungsfähigkeit, beruflicher Wandel und Konstruktivismus.
Welche Rolle spielt die Selbstwirksamkeit in Nanodegree-Programmen?
Selbstwirksamkeit ist ein zentraler Motivationsfaktor; Lernende erfahren diese, indem sie durch das Lösen anspruchsvoller, praxisnaher Projekte ihren Kompetenzzuwachs direkt selbst erleben.
Warum wird das Nanodegree-Format kritisch hinterfragt?
Die Autorin weist darauf hin, dass hohe Abbruchquoten drohen, wenn Lernende nicht bereits über ein hohes Maß an Selbstdisziplin und Selbstlernkompetenz verfügen, da die Unterstützung weitgehend auf virtuelles Mentoring beschränkt bleibt.
Welche Konsequenz zieht die Autorin für Unternehmen?
Unternehmen sollten sich nicht allein auf externe Angebote wie Nanodegrees verlassen, sondern eine eigene Lernkultur fördern, die Mitarbeitende aktiv bei der Entwicklung von Selbstlernkompetenz unterstützt und berät.
- Arbeit zitieren
- Petra Amasreiter (Autor:in), 2018, Das Nanodegree-Programm "Self Driving Car Engineer" in der Automobilindustrie. Selbstlernkompetenz als Basis für künftige Beschäftigungsfähigkeit, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/973996
