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Lernen mit Assistenzsystemen
(2020)
Der Beitrag beschreibt die Konzeption und Durchführung und bietet einen Einblick in die ersten Ergebnisse einer Untersuchung mit experimentellem Design in einer simulierten Prozessumgebung im Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0 in Potsdam. Im Mittelpunkt stehen Anlernprozesse im Bereich der Einfacharbeit (Helfertätigkeiten) und ihre Gestaltung durch den Einsatz digitaler Assistenzsysteme. In der Arbeitsforschung finden sich Hinweise darauf, dass mit dem Einsatz dieser Systeme Prozesswissen verloren geht, im Sinne einer guten Kenntnis des gesamten Arbeitsprozesses, in den die einzelnen Tätigkeiten eingebettet sind. Das kann sich als Problem erweisen, vor allem wenn unvorhersehbare Situationen oder Fehler eintreten. Um die Rolle von Prozesswissen beim Einsatz von digitalen Assistenzsystemen zu untersuchen, wird im Experiment eine echte Fabriksituation simuliert. Die Probanden werden über ein Assistenzsystem Schritt für Schritt in ihre Aufgabentätigkeit angelernt, einem Teil der Probanden wird allerdings am Anfang zusätzlich Prozesswissen im Rahmen einer kurzen Schulung vermittelt.
This paper presents an exploratory study investigating the influence of the factors (1) intermediary participation, (2) decision-making authority, (3) position in the enterprise, and (4) experience in open innovation on the perception and assessment of the benefits and risks expected from participating in open innovation projects. For this purpose, an online survey was conducted in Germany, Austria and Switzerland. The result of this paper is an empirical evidence showing whether and how these factors affect the perception of potential benefits and risks expected within the context of open innovation project participation. Furthermore, the identified effects are discussed against the theory. Existing theory regarding the benefits and risks of open innovation is expanded by (1) finding that they are perceived mostly independently of the factors, (2) confirming the practical relevance of benefits and risks, and (3) enabling a finer distinction between their degrees of relevance according to respective contextual specifics.
With the latest technological developments and associated new possibilities in teaching, the personalisation of learning is gaining more and more importance. It assumes that individual learning experiences and results could generally be improved when personal learning preferences are considered. To do justice to the complexity of the personalisation possibilities of teaching and learning processes, we illustrate the components of learning and teaching in the digital environment and their interdependencies in an initial model. Furthermore, in a pre-study, we investigate the relationships between the learner's ability to (digital) self-organise, the learner’s prior- knowledge learning in different variants of mode and learning outcomes as one part of this model. With this pre-study, we are taking the first step towards a holistic model of teaching and learning in digital environments.