Das Nanodegree-Programm "Self Driving Car Engineer" in der Automobilindustrie. Selbstlernkompetenz als Basis für künftige Beschäftigungsfähigkeit


Hausarbeit, 2018

23 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

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

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ablauf Kurs 7

1. Einleitung

Im Zuge der vierten Industriellen Revolution werden sich durch zunehmende Digitalisierung und Vernetzung Arbeitsprozesse und deren Organisation radikal verändern (vgl. BMAS 2016, S.19). 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 (vgl. Scheer und Wachter 2017, o.S.). Unternehmen und Bildungsanbieter reagieren auf diese Entwicklungen mit zunehmend modularen, thematisch eng eingegrenzten beruflichen Weiterbildungsformaten in digitaler Form (vgl. BMAS 2016, S.109). Diese Arbeit beleuchtet in diesem Kontext mittels Literaturanalyse das neue Lernformat Nanodegree am Beispiel des „Self-Driving Car Engineer“ von Udacity. Dabei wird folgende Forschungsfrage gestellt: „Wie können Mitarbeitende in der Automobilindustrie über Nanodegrees als digitale berufliche Weiterbildungsangebote die notwendige Selbstlernkompetenz entwickeln, um Beschäftigungsfähigkeit zu erlangen bzw. 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 (Kapitel 2). Im dritten Kapitel erfolgt die Einbettung des Forschungsvorhabens in den lerntheoretischen Kontext des selbstgesteuerten Lernens im Rahmen des gemäßigten Konstruktivismus. Hierbei wird das Kompetenzverständnis innerhalb eines berufsbezogenen Kontextes herangezogen, in Abgrenzung zu einem in der Allgemeinbildung diskutierten Kompetenzbegriff. 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. Am Ende der Arbeit werden die so gewonnenen Ergebnisse zusammengefasst und in Bezug zur Forschungsfrage kritisch bewertet sowie ein Ausblick auf die Zukunft geworfen. Im Sinne der Gendergerechtigkeit werden neutrale Formulierungen bevorzugt. Aus Gründen der Lesbarkeit wird aber auf die Angleichung von Endungen weitgehend verzichtet. Mit einer weiblichen oder männlichen Form werden jeweils beide Geschlechter impliziert.

2. Industrie 4.0 und Prozessorientierung in der Automobilindustrie und deren Auswirkungen auf die Beschäftigungsfähigkeit von Mitarbeitenden

Welche Auswirkungen die Digitalisierung von Arbeitsprozessen auf die Anforderungsprofile heute ausgeübter Berufe in der Automobilindustrie haben kann, soll in diesem Kapitel thematisiert werden. Die Bundesagentur für Arbeit listet für das Verkehrswesen im Bereich Kraftfahrzeuge zahlreiche Berufe auf, die sich kaufmännischen, technischen, handwerklichen oder verwaltungs­technischen Feldern zuordnen lassen (vgl. Bundesagentur für Arbeit 2016, o.S.). Das Spektrum reicht von einem guten Dutzend dualer und schulischer Ausbildungsberufe über duale Studiengänge an Fachhochschulen bis hin zu universitären Studienrichtungen in den Fachbereichen Logistik, Ingenieurswesen und Betriebswirtschaft. Auch existieren zahlreiche Weiterbildungen im Anschluss an die Erstausbildung, die Absolventen zu Fachkräften, Technikern und Technikerinnen, Meistern und Meisterinnen oder Betriebswirten und Betriebswirtinnen qualifizieren oder gesonderte fachliche Zusatzqualifikationen über Kurse und Seminare vermitteln (ebd.). Ebenso kommen berufliche Qualifikationen aus den Feldern Metall- und Maschinenbau, Elektrotechnik und Elektronik, Informations- und Kommunikationstechnologie sowie Administration im automobilen Produktionsprozess zum Einsatz. All diese beteiligten Berufe und die zugehörigen Abschlüsse sind über Aus- und Weiterbildungsverordnungen oder Studienordnungen geregelt. Diese werden bedarfsweise überarbeitet und an veränderte Anforderungen angepasst, zum einen durch Neuordnung von Ausbildungsberufen wie z.B. die Berufsausbildung für Automobilkaufleute (vgl. BIBB 2017, o.S.), zum anderen im Hochschul- bereich durch die europäische Studienreform im Bologna-Prozess mit der Umstellung auf international anerkannte und vergleichbare Bachelor- und Masterabschlüsse (vgl. BMBF 2015, S.10). Im Folgenden soll untersucht werden, ob die genannten Anpassungen ausreichen und schnell genug erfolgen, um mit dem Wandel der Produktionsprozesse mithalten zu können.

Der Begriff Industrie 4.0 geht hervor aus einem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung 2011 initiierten Zukunftsprojekt zur Anpassung des Industriestandorts Deutschland und seiner Akteure an die Herausforderungen der zukünftigen Produktion. Diesem folgten ab 2013 intensive Forschungsvorhaben und Umsetzungsempfehlungen durch die Deutsche Akademie der Technikwissenschaften (vgl. Kagermann et al. 2013, S.81). Heute wird der Terminus im Allgemeinen und auch im internationalen Sprachgebrauch für „Digitalisierung der Industrie“ verwendet (vgl. BMBF 2017, o.S.). Die Verzahnung von moderner Informations- und Kommunikationstechnologie mit der materiellen Produktion wird als „Internet der Dinge“ (ebd.) bezeichnet. Dabei ebtstehen durch digitale Vernetzung der realen und virtuellen Komponenten intelligente Systeme, die eine Selbstorganisation von Produktionsprozessen ermöglichen. Durch die wechselseitige kommunikative Kooperation zwischen menschlichen und technischen Akteuren, Produkten und Prozessen, Kunden und Auftraggebern ergeben sich sowohl inner- als auch interbetrieblich neue effiziente und flexible Prozessstrukturen. Diese veränderten Arbeits- und Produktionsweisen werden als „vierte industrielle Revolution“ bezeichnet, die neue Arten von Produktionsstätten schafft, sogenannte „smart factories“ (vgl. BMWi 2017, o.S.; BMBF 2017, o.S.).

All dies wirkt sich auch auf die Anforderungen aus, die an die in den Produktionsprozess eingebundenen Arbeitskräfte gestellt werden. Laut Expertise der acatech werden künftig Flexibilität, Autonomie und Eigenverantwortlichkeit wesentliche Voraussetzung für Produktivität sein. Zur Konkretisierung dieser Anforderungen wurden die Studie „Kompetenz für Industrie 4.0 - Qualifizierungsbedarfe und Lösungsansätze“ sowie weitere Förderprogramme zum Thema zukünftiges Arbeiten im Rahmen von Industrie 4.0 initiiert (vgl. acatech 2016, S.6). Dengler und Matthes (2015, S.10-12) untersuchten bis 2015 im Auftrag des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) die Auswirkungen von Digitalisierung und Vernetzung auf Arbeitsabläufe, Arbeitsformen und ganze Berufsbilder. Ausgangspunkt war dabei die Frage nach der Substituierbarkeit menschlicher Arbeitsleistung durch computergestützte Maschinen oder Systeme. Auf Datenbasis der Expertendatenbank BERUFENET der Bundesagentur für Arbeit ermittelten sie für einzelne Berufsbilder und - gruppen anhand der Berufsbeschreibungen Aufgabenprofile, die eine Einteilung in „Routine-Tasks“ und „Nicht-Routine-Tasks“ (ebd.) vornehmen. Die Autoren gehen davon aus, dass Routineaufgaben über kurz oder lang von Maschinen übernommen werden, während Nicht-Routine-Aufgaben zwar digitale Unterstützung, nicht aber Substitution erfahren können. Aus ihrer Forschungsarbeit ziehen sie als wesentlichen Schluss, dass nicht ganze Berufe, sondern nur einzelne Tätigkeiten, vornehmlich die genannten Routineaufgaben, wirklich computergestützt ersetzt werden können. Frey und Osborne konnten 2013 als „Engineering Bottlenecks“ (Tätigkeitskriterien, die einer maschinellen Substitution entgegenstehen) neben Sensorik und Feinmotorik kreative und soziale Intelligenz als Indikatoren für nichtsubstituierbare Nicht-Routine­Aufgaben ausmachen (ebd.). Der Anteil von Routinetätigkeiten innerhalb der Anforderungsmatrix eines Berufsbildes und damit der maschinell ersetzbare Anteil menschlicher Leistung kann prozentual bestimmt werden und charakterisiert somit das Substitutionspotenzial eines Berufes (vgl. a.a.O., S.11). Ob dieses Potential dann auch ausgeschöpft wird, ist weniger vorhersehbar, da dies von einer komplexen Faktorenlage abhängt, die nicht nur rein ökonomische Gesichtspunkte miteinbeziehen muss (a.a.O., S.6). Für das Substituierbarkeits­potenzial werden die Voraussagen einerseits nach Anforderungsniveau der Tätigkeiten, andererseits nach Berufssegmenten differenziert. Für die in der Automobilindustrie relevanten Bereiche ergibt sich hier ein überdurchschnittliches Substituierbarkeitspotenzial von über 70% bei Fertigungs- und über 65% bei fertigungstechnischen Berufen (a.a.O., S.14), des weiteren über 65% in IT- und naturwissenschaftlich-technischen und über 60% in „sonstigen wirtschaftlichen Dienstleistungsberufen“ wie z.B. im Segment Verkehr und Logistik (a.a.O., S.19-20). Lediglich im kaufmännisch­unternehmensbezogenen Bereich liegt die angenommene Substituierbarkeit nur bei 30 bis 40% (a.a.O., S.18). Segmentübergreifend lässt sich feststellen, dass, differenziert nach dem Anforderungsniveau der ausgeübten Tätigkeiten, Fachkräfte und Helfer mit durchschnittlich 45% einem weitaus höherem Substitutionspotenzial unterliegen als Spezialisten (mit Weiterbildungs- oder Bachelorabschluss) mit gut 30 % und Experten (höherwertiger Hochschul­abschluss) mit ca. 19% (a.a.O., S.13). Zusammenfassend kann man für die automobile Fertigungsindustrie von einem hohen Potenzial beim computergesteuerten Ersatz menschlicher Routinearbeiten und von einer Verschiebung der Arbeitsanforderungen innerhalb der Berufe hin zu Nicht­Routine-Tätigkeiten ausgehen. Daher sind für Dengler und Matthes (2015, S.22) kontinuierliche Weiterbildung zur Aktualisierung und Ergänzung vorhandenen Wissens für Arbeitskräfte aller Anforderungsstufen, aber vor allem für geringer Qualifizierte und Fachkräfte unerlässlich, um mit den digitalen Veränderungen der Arbeitsprozesse Schritt zu halten. Schon innerhalb der schulischen Bildung müssen Menschen darauf durch Anleitung zu Selbstorganisation und computergestütztem Lernen vorbereitet werden, während die Sozialpartner in die Pflicht genommen werden, Ausbildungsordnungen zügig den aktuellen Entwicklungen anzugleichen (a.a.O., S.22-23). Auch in den Konzernen der Auomobilindustrie und ihren zuliefernden Betrieben geht man der Frage nach, wie Aus- und Weiterbildung für die Zukunft aussehen muss. Bei Siemens Professional Education (SPE), einer Aus- und Weiterbildungseinrichtung der Siemens AG in Berlin, soll der Facharbeiter künftig selbständig Aufgaben lösen. Arbeitskräfte verschiedener Berufe und Fachbereiche kooperieren im Team. Die betriebliche Ausbildung muss bereits heute darauf vorbereiten (vgl. IG Metall 2017, o.S.). So entwickelt man innerhalb des Projekts Industrie4.0@SPE für die Auszubildenden verschiedener industriemechanischer und elektronischer Ausbildungsgänge eine Ergänzung der traditionellen Ausbildungsinhalte durch digitale Komponenten. Neben neuem KnowHow benötigen die Auszubildenden aber vor allem weitere Kompetenzen wie die zur Kommunikation, zur Teamarbeit und zur Organisation; diese sollen dann in der „Digitalisierungsstraße“ in arbeits-ähnlichen Prozessen erlernt und angewendet werden (ebd.). Ähnlich konstatiert der Digitalverband der deutschen Wirtschaft, dass Ausbildung durch „Industrie-4.0-Kompetenzprofile“ (bitkom, o.J., o.S.) ergänzt werden muss; beispielsweise sollen Arbeitskräfte aus dem betriebswirtschaftlichen oder IT-Bereich auch Wissen aus anderen Feldern wie dem Maschinenbau oder der Elektrotechnik erwerben. Dazu sind, neben der Einrichtung interdisziplinärer Lehrstühle, der Ausbau von bedarfsorientierten Fort- und Weiterbildungsformaten via E-Learning sowie eine verstärkte Anstrengung zur Akzeptanz der Notwendigkeit kontinuierlichen beruflichen Lernens auf Seiten der Beschäftigten notwendig (ebd.). Rost und Kollegen (2017, S.99) befassen sich in einer Fallstudie am Beispiel eines europäischen Unternehmens der Automobilindustrie mit den Veränderungen, die sich aus Branchensicht im Zuge der Industrie 4.0 für die Arbeitsorganisation ergeben und die Auswirkungen auf die Arbeitskräfte bezüglich der veränderten Kompetenzanforderungen. Sie erwarten durch Digitalisierungs- und Vernetzungsprozesse eine Steigerung der Komplexität und der Vielfalt von Arbeitsaufgaben (ebd.). Um diesen gerecht zu werden, sind für den Einsatz in Produktion und Entwicklung ein erhöhtes Maß an Fach-, Personen- und Humankompetenzen notwendig. Vor allem bedarf es einer Bereitschaft und Befähigung zum Selbstmanagement, um sich an laufend verändernde Prozesse anzupassen. Konkret erfordert dies Offenheit, Eigenverantwortung, ganzheitliches Denken und vor allem Lernbereitschaft (a.a.O., S.100-101).

Es bleibt festzuhalten, dass für die künftigen Beschäftigten der Automobilindustrie weiterhin grundständig erworbene berufliche Qualifikation unerlässlich ist, dass diese aber ergänzt werden muss durch ein Portfolio an zusätzlichen Kompetenzen, um den neuen Arbeitsanforderungen der Industrie 4.0 zu genügen, wobei die Kompetenz des selbständigen Lernens hier besonders betont wird.

3. Der Kompetenzbegriff

Die bisher identifizierten Kompetenzen zu (Selbst-)Organisation, Teamwork, Kommunikation und Eigenverantwortlichkeit sollen den Ausgangspunkt für eine genauere Betrachtung des Kompetenzbegriffs in diesem Kapitel bilden. Nach einer Definition im Sinne eines beruflichen Verständnisses und in Abgrenzung zum Allgemeingebrauch bildet die Selbstlernkompetenz den Schwerpunkt des zweiten Unterkapitels. Daran schließt sich die theoretische Einbettung des selbstgesteuerten Lernens in ein gemäßigt konstruktivistisches Lern- und Lehrverständnis an.

3.1 Begriffsbestimmung und Abgrenzung

Bei allen heterogenen, komplexen und teils widersprüchlichen, stark vom jeweiligen Branchenumfeld abhängigen Entwicklungen der Arbeits- und Organisationskulturen, läßt sich doch eine universelle Trendwende feststellen: Gegenüber der noch bis in die 1980er Jahre vorherrschenden Ausrichtung beruflicher Aus- und Weiterbildung auf den Erwerb von Qualifikationen hat sich heute, sowohl national als auch international, die Orientierung am Kompetenzbegriff durchgesetzt (vgl. Dehnbostel 2015, S.14-15). Während Qualifikation abzielt auf die Verwertbarkeit von erworbenen Fähigkeiten, Kenntnissen und Fertigkeiten im Arbeitsprozess, also diese aus der Position der Nachfrage heraus betrachtet, ist der Begriff Kompetenz stets im subjektiven Rückbezug zur erwerbenden Person zu sehen. Der deutsche Bildungsrat bezeichnete 1974 Kompetenzen als „Fähigkeiten, Kenntnisse, Fertigkeiten, Wissen, Einstellungen und Werte“ umfassend, „deren Erwerb, Entwicklung und Verwendung sich auf die gesamte Lebenszeit eines Menschen bezieht“ (zit. in Dehnbostel, 2015, S.16). Damit wird klar, dass Kompetenz Qualifikation beinhaltet und damit nicht nur inhaltlich weiter gefaßt ist, sondern vor allem auf individuelle Entwicklungsprozesse des Lernens wie Aktivität, Selbstgestaltung, Handlungsorientierung und Reflexivität abzielt und damit eine ganzheitlichere Betrachtungsweise einnimmt (a.a.O., S.16-17). Berufliche Kompetenz bezeichnet „das umfassende fachliche, soziale und personale Handeln des Einzelnen“ (a.a.O., S.18) innerhalb der Arbeitswelt, wobei als erklärtes Leitziel beruflicher Aus- und Weiterbildung berufliche Handlungskompetenz als Voraussetzung für Beschäftigungsfähigkeit angesehen wird. Nach dem Verständnis der Kultusministerkonferenz der Länder umfaßt dies die Dimensionen Fach-, Human- und Sozialkompetenz und wird ergänzt durch kommunikative, methodische und Lernkompetenz (vgl. a.a.O., S. 18-19).

3.2 Selbstlernkompetenz

Der Deutsche Bildungsrat definiert Kompetenzentwicklung als einen aktiven, individuell gestaltbaren und handlungsorientierten Prozess (vgl. Dehnbostel 2015, S.17). Dem reflexiven, selbstgesteuerten Lernen kommt dabei eine hohe Bedeutung zu (vgl. a.a.O., S.19). Wer über Lernkompetenz verfügt, ist willens und in der Lage, selbständig oder in Kooperation mit Anderen „Informationen über Sachverhalte und Zusammenhänge [...] zu verstehen, auszuwerten und [...] einzuordnen.“ (Dehnbostel 2015, S.19). Dazu gehört auch die Erarbeitung und der Einsatz von Lernstrategien und -techniken, sowohl im beruflichen Kontext, als auch darüber hinausgehend im Sinne eines lebenslangen Lernens (ebd.).

[...]

Ende der Leseprobe aus 23 Seiten

Details

Titel
Das Nanodegree-Programm "Self Driving Car Engineer" in der Automobilindustrie. Selbstlernkompetenz als Basis für künftige Beschäftigungsfähigkeit
Hochschule
FernUniversität Hagen  (Betriebliches Lernen und berufliche Kompetenzentwicklung)
Note
1,7
Autor
Jahr
2018
Seiten
23
Katalognummer
V973996
ISBN (eBook)
9783346320162
ISBN (Buch)
9783346320179
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Nanodegree, Self Driving Car Engineer, Automobilindustrie, Selbstlernkompetenz, Beschäftigungsfähigkeit
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

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