Zero Bullshit Knowledge Management (Live Session)

Wissensmanagement so einfach wie möglich, aber nicht einfacher!

mit Dr. Karsten Ehms (Experte für Wissensmanagement und Digitale Zusammenarbeit, Gesellschaft für Wissensmanagement / Siemens AG)

Karsten Ehms versucht in seinem Ansatz eines Zero Bullshit KM seine relevanten Erfahrungen aus über 20 Jahren Wissensmanagement verständlich zu bündeln. Es geht ihm dabei darum, faktenbasiert, seriöse Vereinfachung zu betreiben und dabei auch auf veränderte Rahmenbedingungen einzugehen.(Dauer: 59:43 min)

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 00:34 min : Vorstellung und persönliche Einführung ins Feld Wissensmanagement
  • 04:09 min : Definition von Wissen + Management. Balanceakt zwischen Personifizierung- und Kodifizierungsstrategie
  • 09:02 min : Warum Zero Bullshit Knowledge Management?
  • 12:26 min : Frage: Vereinfachung von Knowledge Management Theorien? Was ist relevantes Wissen?
  • 13:01 min : Wissensmanagement vereinfachen – Die Struktur von Zero Bullshit Knowledge Management
  • 18:28 min : Frage: Welche Probleme können bei der Kodifizierung und der Weitergabe des Wissens entstehen?
  • 18:55 min : Die Herausforderung, sich auf die Person gegenüber einzulassen sowie weiteres Wissen und Hintergründe einzubeziehen
  • 22:35 min : Tassit Knowledge (Polani) – Stillschweigendes Wissen in geschäftlichen Szenarien
  • 28:07 min : Rückfragen und Ergänzungen
  • 35:37 min : Methoden des Wissensmanagemnts
  • 40:07 min : Wissenstrategie Knowledge Portfolios
  • 42:21 min : Die Bloomsche Taxonomie – Wissenstypen erklärt
  • 45:43 min : Interdisziplinär und weitere „Blind Spots“
  • 49:28 min : Quellen
  • 49:48 min : Fazit und Erfahrungsberichte
  • 56:11 min : Frage: Gibt es aktuelle Theorien im Fach Wissensmanagement?

Kommentare/Hinweise:
Wir freuen uns über Ergänzungs- oder Änderungsvorschläge. Gerne per eMail (unbedingt mit dieser URL) an uns Autoren (Gabriele Vollmar und/oder Dirk Liesch).

Von der Terminologie zum Wissensgraph (Live Session)

mit Thiemo von Gillhaußen (Head of Business Unit Congree Content Analytics, Congree Language Technologies GmbH)

Achtung: Wir entschuldigen uns für Tonstörungen, die während des Mitschnitts aufgetreten sind.

Wissensgraphen sind zu einer wichtigen Komponente der maschinellen Intelligenz geworden, die allgegenwärtige digitale Assistenten antreibt. Wir zeigen Ihnen, wie Sie toolgestützt einen Wissensgraphen aus vorhandener Terminologie ableiten können.

Stichpunkte zum Inhalt:

  • Was ist eine Terminologie ?
  • Was ist ein Wissensgraph?
  • Warum sollte ich mich mit Wissensgraphen und Ontologien beschäftigen?
  • Warum ist die Terminologie ein geeigneter Startpunkt für den Aufbau eines unternehmensweiten Wissensgraphen?

Thiemo von Gillhaußen verantwortet den Unternehmensbereich New Language Technologies bei Congree. Darunter fallen auch die Themen rund um Information Extraction, Content Classification, Text Mining bis hin zum Knowledge- und Ontologieaufbau. Bei seinen früheren Tätigkeiten beschäftigte er sich mit modularer Informationserstellung, der Aufbereitung und Analyse von Massendaten sowie dem bestmöglichen Zugang zu diesen Inhalten. Eines der Kernthemen ist dabei schon immer die Strukturierung von Daten zur Bereitstellung der enthaltenen Informationen.(Dauer: 48:05 min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 00:49 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 02:01 min : Wie kommen wir von der Terminologie zu einem Wissensgraphen
  • 03:20 min : Was ist Terminologie?
  • 11:34 min : Terminologisches Beispiel: Antriebswellengehäuse
  • 15:22 min : Semantische Analyse
  • 16:48 min : Veranschulichter Knowledge Graph/Wissensgraph
  • 18:59 min : Wie geht es weiter
  • 20:27 min : Ablaufdiagramm
  • 22:52 min : Fazit & Konkreter Nutzen

Beginn Fragen & Antworten

  • 24:50 min : Was ist der Unterschied zwischen einem terminologischen Knowledge Graphen und einer Ontologie?
  • 26:11 min : Wie ist die Zusammenarbeit von ChatBots mit einem Knowledge Graphen?
  • 27:39 min : Inwiefern kommt dann zusätzliches Wissen in Verbindung mit dem Knowledge Graphen?
  • 28:35 min : Wie geht eine Einbindung dieser Terminologien und Knowledge Graphen in die Praxis?
  • 31:01 min : Können auch Synonyme innerhalb der Terminologie verwendet werden?
  • 32:33 min : Wie lassen sich die Begriffe der Terminologie in das tatsächlich Gesprochene einbinden?
  • 34:48 min : Wie ist die Beziehung des Knowledge Graphen zu anderen wissenschaftlichen Objekten, wie beispielsweise Textdokumenten oder Tabellen?
  • 36:40 min : Wie ist die Akzeptanz bei der Implementierung der geprägten Begriffe? Zum Beispiel gegenüber einem vorhandenen internen Wording
  • 39:28 min : Wie gestaltet sich eure Arbeit als TerminologInnen innerhalb eines Unternehmens?
  • 42:44 min : In welchen Bereichen besteht ein hohes Interesse für Terminologien?
  • 45:31 min : Lessons Learned?
  • 47:22 min : Danksagung

Kommentare/Hinweise:
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Entwicklung einer Mustersprache als Wissensmanagement-Methode (Live Session)

Erfahrungswissen kollektiv veredeln und weitergeben

mit Dr. Angelika Mittelmann (The Frankfurt Knowledge Group, Mitglied des Beirats der GfWM) und Dr. Christine Erlach (Inhaberin NARRATA Consult, The Frankfurt Knowledge Group)

Angelika Mittelmann und Christine Erlach nehmen uns mit auf die Reise der Entwicklung einer Mustersprache, und zwar zu Wissenstransfer. Diese bündelt als Body of Knowledge zum Thema Wissenstransfer das Erfahrungswissen einer Gruppe ausgewiesener Expert:innen und macht es für andere nutzbar.(Dauer: 59:21min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:14 min : persönliche Einführung und Vorstellung Angelika Mittelmann
  • 02:16 min : persönliche Einführung und Vorstellung Christine Erlach
  • 06:53 min : Mustersprachen. Entwicklung des Konzepts.
  • 10:07 min : Inhalt
  • 10:54 min : Definition: Was sind Muster?
  • 13:21 min : Definition: Was ist eine Mustersprache?
  • 16:33 min : Entwicklungsprozess einer Mustersprache Beginn Fragen & Antworten
  • 28:56 min : Wie aufwendig und zeitintensiv war die Erhebungsphase schlussendlich?
  • 31:59 min : Wie schafft eine Gruppe von Expert:innen sich zu einigen?
  • 33:17 min : Zwischenfrage: Werden die Treffen moderiert?
  • 35:43 min : Wie viel Kontext kann und muss bei einem Muster, also einer Problem-Lösungs-Kombination, mitgegeben werden für ein „richtiges“ Verständnis?
  • 39:35 min : Praktisches Beispiel: Einblick in Inside
  • 42:55 min : Musterbeispiel: Wissenstransfer zwischen Führungskräften
  • 49:54 min : Gibt es Tests, wie die Mustersprache in der realen Anwendung funktioniert und ob sie als hilfreich empfunden wird?
  • 50:23 min : Wann kann eine Mustersprache angewendet werden?
  • 52:34 min : Wie kann die Anwendung einer Mustersprache vereinfacht werden?
  • 55:11 min : Wird für jede Mustersprache ein Expert-Briefing benötigt?
  • 56:57 min : Könnten Expert:innen die bereits vorhandenen Mustersprachen anwenden und dadurch auch testen?

Kommentare/Hinweise:
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Ist das m/ein Body of Knowledge? (Live Session)

„Faktoren, die unseren Umgang mit Wissensbeständen (Bodies of Knowledge) maßgeblich beeinflussen können“

mit Stefan Zillich (re:Quest, Berlin)

Ein Body of Knowledge (BoK) bezeichnet den Wissensbestand einer fachlichen Disziplin und wird uns präsentiert von deren Vertretern. Unsere Entscheidung, einen BoK zu akzeptieren, hängt von dessen Inhalten ab. Doch es lohnt sich, noch weitere Faktoren zu beachten, die unseren Umgang mit Wissensbeständen maßgeblich beeinflussen. Stefan Zillich weist auf die Rolle von Meta-Information über Wissensbestände hin. Er stellt vor dem Hintergrund von Erfahrungen und Projekten Ideen und strukturierte Fragen vor, die uns einerseits beim Entscheidungsprozess für oder gegen einen BoK unterstützen. Andererseits lassen sich daraus Punkte ableiten, mit denen die Herausgeber eines BoK dessen Akzeptanz erhöhen können. Diese Session ist eine Fortführung einer Session aus dem WMOOC 2022 („Body of Knowledge„).(Dauer: 57:36 min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:08 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 01:40 min : Einführung ins Thema Body of Knowledge
  • 02:37 min : Darstellung von Wissensbeständen
  • 03:15 min : Aspekte im Umgang mit einem Body of Knowledge
  • 03:47 min : Agenda
  • 04:53 min : Definition : Was ist ein Body of Knowledge?
  • 06:03 min : Beispiele – Body of Knowledge
  • 08:10 min : Schwerpunkt der Session : Beteiligte und Betroffene eines Body of Knowledge
  • 10:56 min : 1. Entscheidungsfeld : Fachliche Inhalte
  • 16:07 min : 2. Entscheidungsfeld : Meta-Information
  • 18:45 min : Cheat Sheet : Hintergründe zum Wissensbestand des BoK
  • 26:27 min : Beispiel für das Kuratieren von Wissen : Das Kuratierte Dossier der GfWM
  • 30:17 min : Zusammenfassung
  • 33:21 min : Danke
  • 33:29 min : Beginn Fragen und Antworten
  • 33:58 min : Bezieht sich ein Body of Knowledge vor allem auf den Inhalt von Wissensbeständen?
  • 37:43 min : Kann es für jedes Thema einen BoK geben?
  • 40:15 min : Inwiefern kann mensch selbst entscheiden, einen BoK zu akzeptieren und welche Rolle spielen rechtliche Grundlagen dabei?
  • 43:19 min : Ist ein Wiki ein BoK?
  • 45:30 min : Kann mensch Teilbereiche eines BoK akzeptieren und andere Bereiche ablehnen?
  • 48:42 min : Gibt es eine Unterscheidung zwischen BoK und Regelwerk und wenn ja, wo verläuft die Grenze?
  • 49:24 min : Könnte ein BoK, durch eine vereinfachte, weniger fachliche Sprache größere Akzeptanz erzielen?
  • 52:06 min : Braucht mensch die Unterscheidung zwischen BoK und Regelwerk?
  • 53:40 min : Kann ein BoK durch eine fortlaufende Weiterentwicklung an Verständlichkeit einbüßen und inwieweit ist er dann noch anwendbar?

Kommentare/Hinweise:
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KI-Unterstützung im Wissensmanagement

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im organisationalen Wissensmanagement kann in mehreren strategischen und operativen Handlungsfeldern erfolgen:

Hinweis: Da sich die KI-Tools sehr dynamisch entwickeln und wir mit dem freien Kursbuch neutral bleiben wollen, nennen wir keine Tool-Beispiele. Aber sicher kennst du bereits zahlreiche KI-Anwendungen.

Wissensidentifikation
Die Analyse von Kommunikationsdaten (z. B. E-Mails, Chats), die automatisierte Erkennung von Expertennetzwerken oder Skill-Mapping durch semantische Analyse von Lebensläufen oder Projektberichten, kann dabei helfen zu erkennen, wo im Unternehmen Wissen vorhanden ist oder fehlt.

Wissenserschließung und -extraktion
Mittels Natural Language Processing (NLP) kann relevantes Wissen aus unstrukturierten Daten gewonnen werden. Außerdem kann generative KI Dokumente automatisch zusammenfassen. Und schließlich kann KI die Klassifikation und Verschlagwortung von Inhalten automatisieren, z. B. um diese Inhalte dann in einem Wiki oder einer Datenbank korrekt abzulegen.

Wissensdokumentation
KI kann dabei unterstützen Wissen systematisch zu erfassen und verfügbar zu machen, z. B. durch die Transkription von Audio, das Erstellen von Texten. So muss bei einem Meeting eigentlich keiner mehr protokollieren.

Wissensverteilung
Über beispielsweise personalisierte Empfehlungssysteme für Inhalte oder interne Chatbots für den interaktiven Wissenszugang wird der schnelle Zugriff auf wichtige Informationen unterstützt.

Wissensnutzung
Ziel ist es Wissen effektiv in Entscheidungen und Prozessen anzuwenden. Dazu können Entscheidungsunterstützung durch KI-gestützte Analysen, die Automatisierung von Routineaufgaben mit Wissensbezug oder die Integration von KI in Workflows beitragen

Wissensbewahrung
KI kann zum Einsatz kommen bei der Identifikation von Wissensverlust-Risiken (z. B. bei Personalabgängen), ebenso wie bei der Unterstützung bei der Nachfolgeplanung und schließlich bei der konkreten Wissenssicherung z. B. indem ein Story Telling einer ausscheidenden Expertin durch KI transkribiert, strukturiert und zusammengefasst, verschlagwortet und schließlich im Wiki an den passenden Stellen einsortiert wird.

Wissensbewertung und -weiterentwicklung
Schließlich kann KI dabei helfen, veraltete Informationen zu erkennen und Vorschläge zur Aktualisierung oder Ergänzung machen. Und nicht nur das, KI kann durch (teilweise kontra-intuitiven) Vorschlägen unsere Kreativität anregen. Hier ein Beispiel aus der Forschung.

Nicht zu vergessen: KI unterstützt im Sinne eines persönlichen Wissensmanagement jedes einzelne Organisationsmitglied und bereichert auch dadurch das organisationale Wissensmanagement.

Die oben aufgeführten Handlungsfelder haben wir durch eine KI in eine Visualisierung transformieren lassen:

erstellt durch KI (Napkin AI)

Herausforderungen bei der Nutzung von KI im organisationalen Wissensmanagement:

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) im organisationalen Wissensmanagement bietet große Chancen – etwa bei der Automatisierung von Wissensprozessen, der intelligenten Suche oder der Generierung von Inhalten. Gleichzeitig birgt sie jedoch auch vielschichtige Herausforderungen neben den allgemeinen Risiken:

  • Datenqualität und Datenverfügbarkeit
    KI-Systeme benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger Daten. In vielen Unternehmen – insbesondere in KMU – sind relevante Wissensdaten jedoch nicht strukturiert, nicht zentral verfügbar oder nicht ausreichend gepflegt.
  • Technologische Komplexität
    Die Integration von KI in bestehende Wissensmanagementsysteme erfordert oft tiefgreifende technische Anpassungen. Semantische KI-Anwendungen (z. B. intelligente Suchsysteme) sind komplex und benötigen eine sorgfältige Modellierung.
  • Mangel an Fachwissen und Ressourcen
    Viele Unternehmen verfügen (noch) nicht über das nötige Know-how, um komplexe KI-Systeme sinnvoll zu implementieren und zu betreiben.
  • Rechtliche und ethische Fragen
    Der Einsatz von KI wirft Fragen auf zu:
    – Datenschutz (DSGVO),
    – Urheberrecht bei generierten Inhalten,
    – Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen
  • Vertrauen und Akzeptanz
    Mitarbeitende müssen Vertrauen in KI-Systeme entwickeln. Studien zeigen, dass Unsicherheit und Skepsis gegenüber KI häufig sind – insbesondere, wenn die Systeme Entscheidungen treffen oder Inhalte generieren.
  • Fehlende strategische Einbettung
    KI wird oft als isoliertes Tool eingeführt, ohne klare Einbettung in die Wissensstrategie des Unternehmens. Das führt zu ineffizienter Nutzung und fehlender Skalierbarkeit.

Fazit: Der Einsatz von KI im Wissensmanagement erfordert, neben den technischen Voraussetzungen:

  • eine klare Strategie mit Antworten auf rechtliche und ethische Fragestellungen
  • gezielte Qualifizierung der Belegschaft und begleitendes Change Management im Sinne einer sogenannten Augmented Intelligence, dem effektiven Zusammenwirken menschlicher und künstlicher Intelligenz

Die oben genannten Punkte sind eine Zusammenfassung mehrerer Studien:
KIWise: Einsatz- und Akzeptanzanalyse von KI-basierten Wissenszugängen in KMU, Universität Bayreuth & Frankfurt UAS
WIK-Kurzstudie im Rahmen von Mittelstand-Digital
Fraunhofer IAO – Status quo KI in Unternehmen
KI in Unternehmen – Strategien, Trends & Herausforderungen, HS Koblenz


Weiterführende Informationen:

Auswahl an Studien zum Einsatz von KI in Unternehmen:

Studienname Herausgeber Jahr Stichprobe Hauptanwendungsfelder Herausforderungen Link zur Quelle
Status quo Künstlicher Intelligenz in Unternehmen Fraunhofer IAO 2024 Unternehmen in Heilbronn-Franken Effizienzsteigerung, Prozessoptimierung Unterschiede nach Unternehmensgröße, Weiterbildungsbedarf Zur Studie
KI als Wettbewerbsfaktor Institut der deutschen Wirtschaft (IW) 2025 1.038 Unternehmen Datenanalyse, Automatisierung, Kundenservice Fachkräftemangel, Datenschutz, fehlende Strategie PDF
Generative KI in der deutschen Wirtschaft KPMG 2025 653 Entscheider:innen aus 18 Branchen Innovation, Automatisierung, Umsatzsteigerung Ethik, Governance, Mitarbeiterschulung Zur Studie
AI in the Workplace McKinsey 2025 Global Arbeitsplatztransformation, Produktivität Integration, Reifegrad, Veränderungsmanagement Zum Report
KI-Transformation Deloitte 2025 Nicht spezifiziert Strategieentwicklung, Vertrauensaufbau Datenqualität, Change Management, Ethik Zur Studie

Kommentare/Hinweise:
Wir freuen uns über Ergänzungs- oder Änderungsvorschläge. Gerne per eMail (unbedingt mit dieser URL) an uns Autoren (Gabriele Vollmar und/oder Dirk Liesch).

Wissensmanagement MOOC 2025

WMOOC 2025 startet am 3.Oktober

Dieses Jahr startet der Wissensmanagement MOOC wieder pünktlich am 3.Oktober.  Es gibt Neuerungen und frischen Wind, aber einiges bleibt konstant. Wie bereits seit 2016 ist die Teilnahme am WMOOC auch in diesem Jahr komplett kostenlos. Außerdem soll es auch dieses Jahr wieder in jeder Kurswoche eine Live-Session zu interessanten Themen mit entsprechenden Expertinnen geben.

Was wird in diesem Jahr neu?

  • Wir verkürzen den WMOOC auf drei Monate von Oktober bis Dezember (statt wie bisher Oktober-Januar). Die Praxisbeispiele werden mit in die Inhalte der ersten drei Module integriert.
  • Wir haben dieses Jahr das Schwerpunktthema „KI im Wissensmanagement“

KI  (Künstliche Intelligenz / AI – Artificial Intelligence, bzw. das was heute so genannt wird) hat in den letzten Jahren ein hohes Einsatzpotential zu unterschiediedlichen Themenbereichen im Wissensmanagement erreicht. Zudem erreichen wir wahrscheinlich in näherer Zukunft die Schwelle zu wirklicher KI, was noch einmal einen derzeit schwer abschätzbaren Qualitätssprung bedeutet, was weitere Auswirkungen auf das Wissensmanagement und unsere Gesellschaft haben wird.

Natürlich bleiben die grundlegenden Wissensmanagement-Themen des WMOOC erhalten. Das Ziel einer Weiterbildung zum „Wissensmanagement Professional“ bleibt also erhalten. Dazu werden im Juli/August auch die bestehenden Inhalte aktualisiert und auch noch erweitert.

Es lohnt sich deshalb auch wieder, für Teilnehmer aus früheren Jahren dabei zu sein, nicht nur wegen der Live-Sessions.

Ein Start der Teilnahme (auch wenn es jederzeit möglich ist) empfiehl sich mit dem ersten Modul (Oktober), damit man vom persönlichen Feedback der Teilnehmer:innen und der Moderator:innen profitieren kann.

Um dabei zu sein, empfielt sich sowohl eine Anmeldung hier im WMOOC-Newsletter und zum interaktiven WMOOC-Kurs in der „oncampus plattform“:

Wenn:

  • der intelligente Umgang mit Wissen

entweder beruflich oder privat eine wichtige Rolle spielt, ist es sinnvoll sich möglichst schon zum ersten Modul (Oktober) anzumelden.

Wir freuen uns über Eure aktive Teilnahme und interessante Interaktionen, Erfahrungsaustausch und gemeinsames Lernen

Gabriele und Dirk

PS:  Auch wenn wir keinen entsprechenden „Vertrieb“ machen, freuen wir uns über Mitmacher und evtl. sogar Sponsoren, die von selbst auf uns zukommen. (siehe: „Unterstützer(in) werden„)


Kommentare/Hinweise:
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MOOCs im Einsatz (WMOOC)

MOOCs im Einsatz

mit Anja Lorenz, Technische Hochschule Lübeck, Institut für interaktive Systeme

Wie können MOOCs (Massive Open Online Courses) in Blended-Learning-Konzepten integriert werden, um flexible Lernmöglichkeiten zu schaffen? Nach grundlegenden Konzepten zur Einbindung von MOOCs in Blended-Learning-Szenarien werden konkrete Praxisbeispiele vorgestellt, darunter das Projekt „FutureSkills“, in dem MOOCs erfolgreich zur Erweiterung des Lehrangebots für Studierende genutzt werden. Zudem werden Einblicke in den „Digital Learning Campus“ gegeben, in dem MOOCs an verschiedenen Standorten in Schleswig-Holstein begleitend zu Präsenzveranstaltungen eingesetzt werden, um digitale Kompetenzen zu fördern.
(Dauer: 49:52 min, Präsentation unter: https://kurzelinks.de/wmooc-lorenz)

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:05 min : persönliche Einführung und Vorstellung
  • 01:55 min : Massive Open Online Courses – Einstieg in MOOCs
  • 02:56 min : Rückblick / Geschichte / Entwicklungen
  • 07:12 min : Futureskills – Projektvorstellung
  • 08:07 min : Digital Learning Campus (DLC) – Schleswig-Holstein
  • 08:56 min : Wie können MOOCs in andere (Präsenz-)Formate integriert werden?
  • 09:59 min : Blended Learning
  • 10:35 min : kontrete Integrationsbeispiele: Intro-MOOC, Blended-MOOC, Inter-MOOC, Inverse-Blended-MOOC, Flipped-MOOC, Vorlesungs-MOOC
  • 17:38 min : Fazit: Wie kann man MOOCs einsetzen
  • 20:56 min : Ausblick
  • 22:49 min : Danke, Konraktdaten und Link zu den „Slides“ des Vortrags
  • 23:03 min : Beginn Fragen und Antworten
  • 23:45 min : Was sind Deiner Meinung nach Kriterien für einen guten MOOC?
  • 27:34 min : Wie findet man den passenden MOOC für sich?
  • 29:24 min : Wie sind Deine Erfahrungen mit „lokalen Lerngruppen“? Wann und wie funktioniert das?
  • 33:08 min : Kennst Du Beispiele zum Einsatz von MOOCs in größeren Unternehmen oder Stadtverwaltungen, oder sogar welche, die MOOCs selber anbieten?
  • 37:39 min : Was sind das für Menschen, die MOOCs durchführen? Was sind die Motivationen?
  • 44:20 min : Was sind die „lessons learned“ bzw. die Sackgassen aus denen Du über die Zeit gelernt hast?
  • 49:32 min : Dank und Verabschiedung

Kommentare/Hinweise:
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Freie Bildung & freie Bildungsinhalte am Beispiel von Smart Object Learning (Live Session)

Freie Bildung & freie Bildungsinhalte am Beispiel von Smart Object Learning (SOL)

mit Dirk Liesch, Vorstandsvorsitzender aracube e.V., Initator und Moderator des Wissensmanagement MOOC (WMOOC)

Was verstehen wir unter „Freier Bildung“ und „Freien Bildungsinhalten“? Warum ist das so wichtig für gerechte Bildungschancen? Wieso ist das Anbieten „freier Bildung“ und „freier Bildungsinhalte“ (OER – Open Educational Ressources) auch für Freiberufler, Wissensarbeiter, Unternehmen, Vereine/NGOs und öffentliche Verwaltung interessant, nützlich und auch kommerziell sinnvoll. Wie macht man es konkret? Was ist zu beachten und was sind die Herausforderungen? Als Vorstandsvorsitzender des aracube e.V. stellt Dirk Liesch, nach einer kurzen Einführung in OER, dieses Thema am konkreten Beispiel-Projekt des „Smart Object Learnings“ (SOL) vor.
(Dauer: 58:24 min)

Index zum Video:

  • 00:00 min : Begrüßung
  • 01:48 min : Lizenzen zu „Freien Bildungsinhalten“ im Vergleich, speziell „CC0/PD“ und „CC-BY“
  • 05:21 min : „Bildung 4.0“ und Einsatz von Open Educational Resources (OER) in der Bildung
  • 06:13 min : Hemmschwellen der OER – Erstellung
  • 07:43 min : Was sind die Vorteile digitaler online zur Verfügung gestellter Lerninhalte
  • 11:46 min : Was sind die weiteren zusätzlichen Vorteile von freien Lerninhalten (OER)?
  • 13:27 min : Detailwissen & Weiterbildung zur Erstellung von OER
  • 14:38 min : Nutzen von OER aus Anbietersicht – Was ist unser USP?
  • 22:28 min : Wie lassen sich OERs effektiv für komplexe Qualifizierungen nutzen?
  • 25:32 min : Zusammenfassung zur Lernpfaderstellung, zu den OER-Abstracts
  • 27:03 min : Bildung mit OER – ein Gesamtprozess am Beispiel des Wissensmanagement MOOC
  • 28:42 min : Einstieg zum „Smart Object Learning“ (SOL) am Beispiel von Insektenhotels
  • 29:18 min : Einstieg zu „Objekte mit digitalem Wissen verbinden“ (Objekterkennung)
  • 30:45 min : Der Gesamtprozess des „Smart Object Learning“ (SOL) mit OER
  • 35:32 min : Lernpfad der „Mauerbienen-Aktion
  • 36:21 min : 8x8cm (6x6cm) Infoschilder mit Farbcode für „Wissenswege“
  • 37:58 min : Wo gibt es überall „Objekte“ mit nützlichem Zusatzwissen?
  • 40:00 min : Beginn Fragen und Antworten
  • 40:25 min : Wie sorgt man dafür, dass das Wissen aktuell ist und stimmt?
  • 44:21 min : Kommt es bei dem „evolutionären Prozess“ auch vor, dass Lernpfade „aussterben“ (obsolet werden)?
  • 47:23 min : Was sollte ich beachten, wenn ich Wissen als OER freigebe? (als Firma + generell)

Kommentare/Hinweise:
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Wissensmanagement MOOC 2023 gestartet

WMOOC 2023 gestartet

Auch dieses Jahr ist pünktlich am 3.Oktober der 4-monatige Wissensmanagement MOOC gestartet.  Wie bereits seit 2016 ist die Teilnahme am WMOOC auch in diesem Jahr wieder komplett kostenlos.

Viele der über 2100 im WMOOC angemeldeten Teilnehmer:innen (oncampus) sind wiederholt schon seit mehreren Jahren dabei, insbesondere weil sie sich für die Live-Sessions interessieren, die in der Regel wöchentlich stattfinden. Aber wie jedes Jahr gibt es auch die „Neuen“, die sich entweder zum umfangreichen Spektum eines „Wissensmanagement-Professionals“ weiterbilden möchten, oder sich auch nur für einzelne praktische Aspekte, Anwendungen, Vorgehensweisen oder Methoden des Wissensmanagement interessieren.

Ein Start der Teilnahme (auch wenn es jederzeit möglich ist) empfiehl sich mit dem ersten Modul (Oktober), damit man vom persönlichen Feedback der Teilnehmer:innen und der Moderator:innen profitieren kann.

Um dabei zu sein, empfielt sich sowohl eine Anmeldung hier im WMOOC-Newsletter und zum interaktiven WMOOC-Kurs in der „oncampus plattform“:

Wer in diesem Jahr noch mit dabei sein möchte, weil:

  • der intelligente Umgang mit Wissen

entweder beruflich oder privat eine wichtige Rolle spielt, sollte sich möglichst noch im ersten Modul (Oktober) anmelden.

Wir freuen uns über Eure aktive Teilnahme und interessante Interaktionen, Erfahrungsaustausch und gemeinsames Lernen

Gabriele und Dirk

PS:  Auch wenn wir keinen entsprechenden „Vertrieb“ machen, freuen wir uns über Mitmacher und evtl. sogar Sponsoren, die von selbst auf uns zukommen. (siehe: „Unterstützer(in) werden„)


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Knowledge sharing – Polish public museum (Live Session, English)

Knowledge sharing as a part of project knowledge management in one of Polish public museums

with Kamila Brodzińska (Jagiellonian University in Kraków)

During the session, Kamila, PhD student and Project Manager, introduce her research realized in 2017-2019, in one of Polish public museums.The topic of the speech concerns the identification of difficulties in the field of project knowledge management that this Krakow organization struggled with. An element of the speech is also a discussion of solutions developed thanks to the identified knowledge sharing. (duration: 53:56 min):

Index zum Video:

  • 00:00 min : Welcome / Introduction
  • 01:18 min : topic introduction
  • 04:01 min : Introduction into „Action research“
  • 08:41 min : The chosen Museum
  • 10:50 min : Process flow
  • 12:11 min : Interviews – discover challenges
  • 15:07 min : Focus group interview
  • 18:47 min : Survey results
  • 23:20 min : The role of the employees in the process
  • 24:49 min : How can the process of project knowledge sharing in Museum of Kraków be improved? – Basic Steps
  • 29:13 min : Conclusion
  • 32:05 min : Start questions and answers (Q&A)
  • 32:07 min : Does the management process support section includes people who take the task of knowledge managers in the projects?
  • 34:58 min : Was the coaching of project management done bei an external or internal person? How many years ago and how many people where coached? – a longer bilateral exchance
  • 40:25 min : Which of the points are specific to a museum?
  • 42:23 min : Have you noticed differences between working in the museums of the different countries that you have researched?
  • 45:42 min : Is it typical for museums that they have so many projects a year?
  • 47:37 min : How do you deal with the time problem that the daily work leaves too little time for knowledge management tasks?
  • 50:40 min : How does the action plan worked and what would you change at the next action plan?

Kommentare/Hinweise:
Wir freuen uns über Ergänzungs- oder Änderungsvorschläge. Gerne per eMail (unbedingt mit dieser URL) an uns Autoren (Gabriele Vollmar und/oder Dirk Liesch).