Der Bericht "Future of Education and Skills 2023" der OECD untersucht, wie Bildungssysteme Schüler auf unbekannte Berufe und gesellschaftliche Herausforderungen vorbereiten können. Das Projekt "Future of Education and Skills 2030" hat zwei Schwerpunkte:

1. Lernen und Lehren für 2030: Förderung eines globalen Dialogs zur Entwicklung von Kompetenzen, die Schüler und Lehrer für die Zukunft benötigen, unterstützt durch den OECD Learning Compass.

2. Internationale Curriculum-Analyse: Vergleichende Analysen zur Entwicklung innovativer Curricula, um die Bildungsvision des OECD Learning Compass umzusetzen.

Ziel ist es, Bildungssysteme zukunftsfähig zu gestalten, um Schüler und Lehrer auf kommende Herausforderungen vorzubereiten.

Quelle: OECD (2025). Future of Education and Skills 2030

In einer sich schnell wandelnden Arbeitswelt erweisen sich starre Jobprofile zunehmend als Hindernis für die Flexibilität von Unternehmen. Der Artikel von Jan Foelsing und Anja Schmitz beleuchtet das Konzept der "Skill-based Organization" (SBO), das Unternehmen ermöglicht, Aufgaben basierend auf den spezifischen Fähigkeiten der Mitarbeitenden zuzuordnen, anstatt auf festgelegte Positionen.

Hauptpunkte:

• Person statt Position: Durch den Fokus auf individuelle Skills können Unternehmen agiler auf Marktveränderungen reagieren und Mitarbeitende effizienter einsetzen.

• Herausforderungen meistern: SBOs bieten Lösungen für den Fachkräftemangel, kürzere Produktlebenszyklen und die zunehmende Informationsflut.

• Lern- und Anpassungsfähigkeit: Unternehmen können durch skillbasierte Strukturen schneller auf Veränderungen reagieren und Lernangebote zielgerichteter gestalten.

• Implementierung: Der Übergang zu einer SBO erfordert tiefgreifende strukturelle Veränderungen, bietet aber langfristig erhebliche Vorteile.

Vorteile:

• Flexibilität: Eine skillbasierte Organisation ermöglicht eine fluidere Zuordnung von Aufgaben, was die Anpassungsfähigkeit erhöht.

• Förderung von Talenten: Mitarbeitende übernehmen eher Aufgaben, die ihren Stärken entsprechen, was zu höherer Zufriedenheit und Produktivität führt.

• Zukunftsorientierung: SBOs ermöglichen die proaktive Entwicklung von Fähigkeiten, die in der hyperindividualisierten und dynamischen Arbeitswelt benötigt werden.

Der Artikel zeigt, dass die Transformation zu einer Skill-based Organization nicht nur notwendig, sondern auch eine strategische Chance für Unternehmen darstellt, um in der Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Quelle: Foelsing, J., Schmitz, A. (2024). Die skillbasierte Organisation.
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              Skills-based_Organization Artikel_Jan_Foelsing_Anja_Schmitz.pdf (PDF)

Der siebte Al-Index-Bericht der Universität Stanford verfolgt, sammelt, wertet aus und visualisiert Daten im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI). Ziel ist es breit gefächerte Daten bereitzustellen, damit politische Entscheidungsträger, Forscher, Führungskräfte, Journalisten und die breite Öffentlichkeit ein gründlicheres und differenzierteres Verständnis des komplexen Bereichs der KI entwickeln können.

Wer  nicht den ganzen Bericht lesen mag, findet hier die Zusammenfassung der ersten Seiten (Stanford University, 2024 , 5-6)

Die 10 wichtigsten Erkenntnisse

1. KI schlägt den Menschen bei einigen Aufgaben, aber nicht bei allen. KI hat die menschliche Leistung in mehreren Benchmarks übertroffen, darunter in den Bereichen Bildklassifizierung, visuelles Denken und Englischverständnis. Bei komplexeren Aufgaben wie Mathematik auf Wettbewerbsebene, visuellem logischem Denken und Planung liegt sie jedoch hinter dem Menschen zurück.

2. Die Industrie dominiert weiterhin die KI-Pionierforschung. Im Jahr 2023 brachte die Industrie 51 bemerkenswerte Modelle für maschinelles Lernen hervor, während die Wissenschaft nur 15 beisteuerte. Außerdem gab es 2023 21 bemerkenswerte Modelle, die aus der Zusammenarbeit zwischen Industrie und Hochschulen hervorgingen - ein neuer Höchststand.

3. Frontier-Modelle werden deutlich teurer. Nach Schätzungen von AI Index haben die Trainingskosten für moderne KI-Modelle ein noch nie dagewesenes Niveau erreicht. So verbrauchte OpenAIs GPT-4 schätzungsweise 78 Millionen Dollar an Rechenleistung für das Training, während Googles Gemini Ultra 191 Millionen Dollar an Rechenleistung kostete.

4. Die Vereinigten Staaten sind vor China, der EU und Großbritannien die führende Quelle für Spitzen-KI-Modelle. Im Jahr 2023 stammen 61 bemerkenswerte KI-Modelle aus US-amerikanischen Einrichtungen, weit mehr als aus der Europäischen Union (21) und China (15).

5. Robuste und standardisierte Bewertungen für LLM-Verantwortung fehlen ernsthaft.
Neue Untersuchungen des AI Index zeigen einen erheblichen Mangel an Standardisierung bei der Berichterstattung über verantwortungsvolle KI. Führende Entwickler, darunter OpenAI, Google und Anthropic, testen ihre Modelle in erster Linie anhand verschiedener Benchmarks für verantwortungsvolle KI. Diese Praxis erschwert einen systematischen Vergleich der Risiken und Grenzen der besten KI-Modelle.

6. Generative KI-Investitionen schießen in die Höhe. Trotz eines Rückgangs der privaten KI-Investitionen im letzten Jahr sind die Investitionen in generative KI sprunghaft angestiegen und haben sich im Vergleich zu 2022 auf 25,2 Milliarden Dollar fast verachtfacht. Wichtige Akteure im Bereich der generativen KI, darunter OpenAI, Anthropic, Hugging Face und Inflection, meldeten umfangreiche Finanzierungsrunden.

7. Die Daten sind da: KI macht Arbeitnehmer produktiver und führt zu höherer Arbeitsqualität. Im Jahr 2023 bewerteten mehrere Studien die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt und kamen zu dem Schluss, dass KI es Arbeitnehmern ermöglicht, Aufgaben schneller zu erledigen und die Qualität ihrer Arbeit zu verbessern. Diese Studien zeigen auch das Potenzial der KI zur Überbrückung die Qualifikationslücke zwischen gering und hoch qualifizierten Arbeitnehmern zu schließen. Andere Studien warnen jedoch davor, dass der Einsatz von KI ohne angemessene Aufsicht zu Leistungseinbußen führen kann.

8. Der wissenschaftliche Fortschritt beschleunigt sich dank KI noch weiter. Im Jahr 2022 begann KI, die wissenschaftliche Forschung voranzutreiben. Im Jahr 2023 wurden jedoch noch bedeutendere wissenschaftsbezogene KI-Anwendungen eingeführt - von AlphaDev, das algorithmische Sortiervorgänge effizienter macht, bis hin zu GNoME, das den Prozess der Materialentdeckung erleichtert.

9. Die Zahl der KI-Vorschriften in den Vereinigten Staaten nimmt stark zu. Die Zahl der KI-bezogenen Vorschriften in den USA ist im vergangenen Jahr und in den letzten fünf Jahren deutlich gestiegen. Im Jahr 2023 gab es 25 KI-bezogene Vorschriften, im Jahr 2016 war es nur eine. Allein im letzten Jahr stieg die Gesamtzahl der KI-bezogenen Vorschriften um 56,3%.

10. Die Menschen auf der ganzen Welt sind sich der potenziellen Auswirkungen von KI bewusster - und werden nervöser.
Eine Umfrage von Ipsos zeigt, dass im letzten Jahr der Anteil derjenigen, die glauben, dass KI ihr Leben in den nächsten drei bis fünf Jahren dramatisch beeinflussen wird, von 60% auf 66% gestiegen ist. Darüber hinaus äußern 52% Nervosität gegenüber KI-Produkten und -Dienstleistungen, was einen Anstieg um 13 Prozentpunkte gegenüber 2022 bedeutet. In Amerika geben laut Pew-Daten 52% der Amerikaner an, eher besorgt als begeistert über KI zu sein, gegenüber 37% im Jahr 2022.

Quelle: Stanford University (2024). Artificial Intelligence Index Report 2024

              HAI_AI-Index-Report-2024.pdf  (PDF)

Die Website Lernen sichtbar machen der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW

Pädagogische Hochschule bietet evidenzgestützte Informationen und Materialien rund um das Thema Lernen sichtbar machen.

Besonders empfehlenswert sind:

• Hattie-Wiki

• Faktorentabelle 250+ (John Hattie)

• Luuise – integrierte Schul- und Unterrichtsentwicklung

• Glossar von Lernen sichtbar machen

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