Erhöhte online Kommunikation wird zu neuen Strukturen führen

Im zweiten Kapitel ihres Buches „Digitale Kompetenz“, befassen sich Werner Hartmann und Alois Hundertpfund mit „Sozialer Intelligenz und Verständigung“. Sie schreiben gleich zweimal:

Das Ablenkungspotential der digitalen Medien ist zugegebenermassen hoch

Es werde allgemein beklagt, dass es heute immer schwieriger sei, sich auf eine Arbeit zu konzentrieren(1). In der Pendlerzeitung „20 Minuten“ vom 13. Oktober 2015 hat denn auch ein IT-Professor einmal mehr erklärt, dass „die Jungen“ täglich bis zu drei Stunden auf dem Handy herumklicken, während der intensive Gebrauch von digitalen Medien die Produktivität herabsetze, Stress verursache und zum „digitalen Burnout“ führe.

Das ist der Grundtenor der Kritik des frühen 21. Jahrhunderts, so wie es im ausgehenden 18. Jahrhundert Kritik an der Industrialisierung gab. Ein Phasenübergang ist eine Veränderung und ruft wie jede Veränderung Ängste und Widerstand hervor.

Die neue Produktivität ist in Sozialen Medien

Mit jedem Phasenübergang nimmt die Komplexität der Gesellschaft zu, worauf neue Kompetenzen gefragt sind, um in der erhöhte Komplexität existieren zu können. Jeder Komplexitätsgrad verlangt von den Systemelementen – in diesem Fall den Individuen – ein spezifisches Verhalten. Es war die Absicht der Digitalisierung, die Wirtschaftsprozesse effizienter zu machen und den Menschen Arbeit abzunehmen.

Daher ist es heute nicht mehr notwendig, dass man täglich acht Stunden arbeitet. Das haben allerdings noch nicht alle verstanden, wodurch es zu den für Phasenübergänge typischen Turbulenzen kommt: Arbeitslosigkeit, soziale Ungerechtigkeiten und Polarisierungen. Leider werfen diese Turbulenzen Schatten in Form von Pfadabhängigkeiten in die Zukunft. Daher ist es wichtig, dass wir jetzt unsere Anstrengungen nicht in die Abwehr des Neuen stecken, sondern für die digitale Transformation die richtigen Weichen stellen.

Wenn wir dank Digitalisierung nicht mehr acht Stunden arbeiten müssen, können wir die übrige Zeit in die durch die Digitalisierung ermöglichten neuen Medien und Kommunikationsmittel investieren. Der Aufbau neuer Strukturen hat immer ein erhöhter Kommunikationsbedarf. Insofern ist der intensive Gebrauch neuer Medien nicht eine Option, sondern eine Notwendigkeit.

Die Beschäftigung mit dem Handy geschieht in Wartezeiten

Kommunikation kann auch konfliktabbauend sein. Der grenzübergreifende Gebrauch sozialer Medien mit ihrem unmittelbaren Informationsaustausch kann viel zur Verständigung der Völker beitragen und die usurpierte Macht von Diktatoren und Konzernbonzen aufdecken und abbauen. Insofern stört z.B. der Gebrauch des Handys nicht, sondern umgekehrt: eine achtstündige Arbeit stört beim Kommunizieren mit dem Handy.

Oder auf die Schule bezogen: Solange der Lehrer redet, stört er sowieso beim Lernen. Dann bleibt nur noch die Beschäftigung mit dem Handy. Gebt den Schülern eine anspruchsvolle Aufgabe und sie vergessen das Handy! Das ist grundsätzlich so. Es käme keinem Chirurgen in den Sinn, während einer Operation auf’s Handy zu schauen, oder einem Maurer, während er Backsteine einpasst. Wenn ich vor einer Klasse stehe oder sonst einem Publikum, mache ich mir Gedanken, was ich als nächstes sagen will und nicht, welche Tweets oder Mails ich erhalten habe. Das Handy bleibt stumm während wir einer Arbeit nachgehen. Das ist allen selbstverständlich.

Es werden ganz neue Geschäfts- und Gesellschaftsmodelle möglich

Unconventional computing: the mould robot Plasmobot: http://www.computescotland.com/unconventional-computing-the-mould-robot-plasmobot-2678.php
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Die zunehmende Vernetzung kann zu einem Superorganismus führen, ähnlich wie Myxomyceten aus vielen Einzellern bestehen. Tausende von ihnen können sich durch erhöhte Kommunikation zu einem übergeordneten Organismus verbinden, der oft aussieht, wie ein Pilzkörper. Haben sie die Aufgabe erfüllt, löst sich der Pilz wieder in die Einzeller auf, die individuell neue Lebensgrundlagen suchen (2). Solche Schleimpilze werden auch etwa „Plasmobot“ genannt, weil sie durchaus in der Lage sind, komplizierte Aufgaben zu lösen.

Unconventional computing: the mould robot Plasmobot: http://www.computescotland.com/unconventional-computing-the-mould-robot-plasmobot-2678.php
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Genauso stelle ich mir vor, dass sich Communities über das Web zusammentun, um projektmässig ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Unternehmen und Staaten werden dabei immer mehr in den Hintergrund treten. Solche Superorganismen sind vollständig selbstorganisiert, ohne dass jemand führt oder auch nur moderiert. Einfach die schiere Menge an Klicks, Likes, Comments und Contributions macht es aus. Erste Trends in dieser Richtung können schon berichtet werden, so z.B. die Hilfsaktion „Mission 4636“ anlässlich des Erdbebens 2010 auf Haiti (3).

Wir sind erst am Anfang. Bald wird es nicht nur bei Hilfsaktionen oder der Durchsetzung von Rechten gegenüber einem Staat oder einem Unternehmen bleiben. Sobald Crowdfunding und Ideasharing in grossem Stil gepaart werden, können ganz neue Strukturen entstehen. Das bedingt aber, dass sich Millionen ständig austauschen und stundenlang social und online arbeiten. Digitale Abstinenz ist jedenfalls immer weniger hilfreich.

(1) Werner Hartmann, Alois Hundertpfund: Digitale Kompetenz. Was die Schule dazu beitragen kann. hep Verlag, 2015, 176 Seiten. ISBN 978-3-0355-0311-1

(2) P. Addor, Die Schleimpilz-Unternehmung. 1996

(3) MunichRe, Katastrophenanalyse mit Social Media: Schwarmintelligenz soll Leben retten.  TopicsOnline, 2015

Die Kompetenz, mit Wissen relevantes Wissen zu kreïeren

Das Buch „Digitale Kompetenz“ von Werner Hartmann und Alois Hundertpfund beleuchtet zehn zentrale Fähigkeiten, die in der komplexen Welt des 21. Jahrhunderts unumgänglich sind. Ich werde jedes Kapitel des Buches zur Grundlage eines Blogartikels wählen und damit jedes Mal eine Kernkompetenz im Umgang mit Komplexität beschreiben.

Solange es noch Entscheider gibt, die unter dem Paradigma sozialisiert wurden, dass Ausbildung Wissenserwerb sei, wendet sich das Buch (noch) eher an Hochschulen und Unternehmen, die ihre Mitarbeiter in selbstbestimmtem Lernen ausbilden müssen.

Tiefgreifende Veränderungen innerhalb einer Generation

Haben Sie die Meinung, dass man heute nichts mehr wissen muss, weil man alles im Internet – gemeint ist das „Worldwide Web“ – nachsehen kann? Oh, wenn es doch so einfach wäre!

Der Unterschied von heute zu der Zeit vor dem Web besteht nicht bloss darin, dass es heute viel mehr Informationen gibt, die erst noch jedem Menschen zugänglich sind. Der Unterschied besteht vor allem darin, dass

  1. jede Person beliebige Informationen produzieren und verbreiten kann,
  2. sämtliche jemals produzierten Informationen dank billigem Speicherplatz bestehen bleiben,
  3. Zugriff zu Informationen über unzählige Kanäle und Informationsdienste möglich ist, deren Wirkungen auf die transportierten Informationen nicht transparent sind.

MitmachwebWas hat das für Konsequenzen? Aus der Tatsache, dass jeder seine Meinung im Web publizieren kann folgt z.B., dass es im „Mitmach-Web“ keine zentralen Autoritäten und Redaktionen mehr gibt, die Konventionen festlegen. Das bedeutet aber, dass die Web-Nutzer die Kompetenz haben müssen, Informationen zu beurteilen und zu selektieren.

Lernbegleiter kennen Plattformen und Kanäle

Informationskompetenz bedeutet in dieser Hinsicht, Informationen auf ihre Relevanz und Bedeutung einschätzen zu können, sie kritisch zu hinterfragen und im Vergleich verschiedener Quellen deren Qualität zu beurteilen. Sich skeptisch mit den gefundenen Informationen zu befassen, unabhängige Quellen und Informationsplattformen zum selben Thema zu konsultieren und zu vergleichen, beansprucht mehr Zeit, als wenn es zum Thema weniger Informationen gäbe. Vor allem beansprucht es mehr Kenntnisse und Wissen.

communication-technology-in-societyZu der Informationsflut kommt eine zunehmende Anzahl von Kanälen und Plattformen, deren Bedeutung sich rasch verändert.

Informationskompetenz als Lernziel erfordert Kenntnis und Erfahrung im Umgang mit den verschiedenen Plattformen. Lernbegleiter müssen digitale Plattformen und Kanäle kennen und insbesondere Erfahrung mit den gängigsten Social Media haben.
Das Web ist zum hauptsächlichsten Lern- und Arbeitsraum der heutigen Zeit geworden. Im Web müssen wir ständig Informationen und Plattformen auswählen. Jean-Paul Sartre soll darauf hingewiesen haben, dass uns Freiheit dazu verdammt, ständig eine Wahl treffen zu müssen. Das geht aber nicht ohne Wissen.

Bildungsinstitute vermitteln Kompetenzen, Wissen muss sich jeder selbst aneignen

Es ist paradox: je mehr Wissen herum liegt, desto mehr muss man wissen, um das relevante Wissen zu finden. Wissen vermehrt sich autokatalytisch.

Breites Allgemeinwissen und tiefes Fachwissen ist heute notwendiger denn je. Bildungsinstitutionen wandeln denn auch auf einem gar schmalen Grat zwischen ausschliesslicher Vermittlung von Wissen, das meist vor Beendigung des Lehrgangs zu veralten droht, und Befähigung von Kompetenzen, wie z.B. der Informationskompetenz.

Studien_InformationsflutNatürlich verfliessen Wissen und Kompetenzen. Beispielsweise ist das Beherrschen eines Musikinstruments eine Kompetenz. Aber ohne Wissen, z.B. über den Bau des Instruments oder über Musiktheorie, lässt sich diese Kompetenz nicht sinnvoll erwerben.

Nichtsdestotrotz liegt das Aneignen von Wissen in der Verantwortung jedes Lernenden. Das ist ihnen nur noch nie gesagt worden. Heute ist die Aufgabe der Schule nicht mehr Vermitteln von Wissen, sondern die Befähigung zum selbstbestimmten Wissenserwerb.

Beim Thema „Information und Wissen“ geht es um die Kompetenzen, den Bedarf an Informationen zu erkennen, diese zu finden, zu beurteilen, zu speichern, zielgerecht zu verarbeiten, neu aufzubereiten und zugänglich zu machen. Zwar können die meisten Studierenden und Mitarbeiter die Informationen professionell layouten und mit ansprechenden Grafiken versehen, aber über eine schiere Aneinanderreihung von Fakten kommen sie nicht hinaus, weil sie nie gelernt haben, die vorhandenen Informationen zu vergleichen, sinnvoll zu verweben und zu einem neuen Ganzen zusammenzustellen.

Nicht Reduktion, sondern Synthese

Hartmann und Hundertpfund nennen das „Reduktion“, wenn sie schreiben:

War es in der Buchgesellschaft ein wichtiges Ziel, überhaupt genügend Quellen und Informationen zu erschliessen, verlangt die Informationsgesellschaft die Fähigkeit zur Filterung, zur Reduktion und zur Vertiefung.

Und:

Die Reduktion komplexer Sachverhalte mit dem Ziel, diese überschaubar und verständlich zu machen, ist eine … zentrale Aufgabe der Schule. Die Konzentration auf das Wesentliche gehört zum Handwerk des Lehrerberufs. Wichtig ist es, diese Methoden auch den Lernenden transparent zu machen.

Das klingt mir zu sehr nach „Komplexitätsreduktion“ und Vereinfachung, um nicht zu sagen „Trivialisierung“. Ich will komplexe Sachverhalte auf keinen Fall reduzieren, sondern im Gegenteil: Die zahlreichen Informationen über einen komplexen Sachverhalt sehe ich wie die chaotisch herumliegenden Farbtöpfe im Atelier eines Kunstmalers.

Maleratelier

Aufräumen, reduzieren, Ordnung schaffen, von ähnlichen Farben nur je eine zu behalten und die restlichen wegzuwerfen, etc. bringt nichts Neues hervor. Erst durch Auftragen all der Farbenvielfalt auf die Leinwand, Durchmischen und neu Anordnen des Farbendurcheinanders entsteht ein Bild.
Genauso muss man mit Informationen umgehen. Nicht die Vielfalt reduzieren, sondern kombinieren und verfliessen lassen, das führt zu neuen Inhalten.

(1) Werner Hartmann, Alois Hundertpfund: Digitale Kompetenz. Was die Schule dazu beitragen kann. hep Verlag, 2015, 176 Seiten. ISBN 978-3-0355-0311-1

Komplexität ist eine der grossen Herausforderungen unserer Zeit

Doch was ist Komplexität? Was auch immer Sie sich darunter vorstellen, es ist etwas, was wir in erster Linie als unangenehm wahrnehmen. Manchmal verspüren wir fast körperliche Pein, wenn uns Komplexität plagt. Daher versuchen wir zunächst reflexhaft, die Komplexität loszuwerden. Stephanie Borgert schreibt:

Jeder kennt sie, jeder erlebt sie, manche können sie ganz klar benennen, aber keiner will etwas damit zu tun haben

Sie kann Ihnen zwar die Komplexität auch nicht abnehmen, zeigt aber in ihrem neusten Buch Die Irrtümer der Komplexität, wie Sie sich mit ihr versöhnen können (1).

komplexitätKomplexität gab’s schon immer. Aber mit ihr ist es, wie mit der Weltbevölkerung: sie wächst exponentiell und hat in letzter Zeit eine rasante Steigung erreicht. Während wir im 19. und anfangs 20. Jahrhundert noch nicht wirklich darunter litten, macht uns die Komplexität unserer Welt, unserer Wirtschaft und Gesellschaft, in letzter Zeit immer mehr zu schaffen. Zu vieles ist miteinander vernetzt. Die Unterscheidung zwischen Ursachen und Wirkungen löst sich auf. Wenn wir an einer Ursache schrauben erweist sich die Wirkung verzögert als Ursache der Ursache. Unser Kausalitätsdenken gerät ins Schwanken. Zum Glück!

Stefanie Borgert schreibt weiter:

Als Führungskraft und Manager wir von Ihnen erwartet, dass Sie Ihre Zahlen, Perspektiven, Ziele, Risiken, Kennzahlen und Mitarbeiter jederzeit benennen, steuern, kontrollieren und erklären können. Das sollten Sie dann bitte in einfachen Kausalitätszusammenhängen tun

Aber „komplexe Aufgaben und Probleme lösen sich durch Vereinfachung nicht auf“. Lineare Kausalitätsketten (sog. „Laundry-List-Thinking“), Vereinfachungen, Best-Practice-Lösungen und Expertentum sind alles Versuche, Komplexität zu reduzieren. Doch Komplexität lässt sich nicht reduzieren. Komplexe Systeme brauchen komplexe Antworten!

Als Antwort auf die Frage, was angesichts erhöhter Komplexität getan werden kann, beschreibt Borgert internationale Initiativen (nicht „Projekte“!), um nach dem Erdbeben vom 12. Januar 2010 auf Haiti schnell Verschüttete und in Lebensgefahr geratene Menschen zu finden. Die Initiativen waren spontan initiiert, stark miteinander verbunden, obwohl es keine zentrale Steuerung oder Koordination gab, und die einzelnen Gruppen, die sich für diverse Aufgaben zusammenfanden, waren hochspezialisiert. Genauso arbeitet auch unser Gehirn. Das nennt sich Selbstorganisation, ein Phänomen, das Borgert in ihrem Buch immer wieder antrifft und bei Anwesenheit von Komplexität typisch ist.

Nicht Planung, Projektmacherei oder starke, heldenhafte Führung sind Rezepte gegen Komplexität, sondern Diversität, Perspektivenwechsel, Szenariendenken und Augenhöhe.

Stephanie Borgerts Buch ist wohl eines der besten, die es im Moment zum Thema „Komplexität“ gibt.

In diesem Sinne: Bleibe erfolgreich, Stephanie!

(1) Stephanie Borgert. Die Irrtümer der Komplexität – Warum wir ein neues Management brauchen. Gabal Verlag, Offenbach 2015. ISBN 978-3-86936-661-6.

Sollen Muster gebrochen werden?

Das Thema des Barcamps über Projektmanagement, das vom 19. bis am 21. November in Dornbirn stattfindet, lautet „Muster brechen“.

Ein Musterbeispiel

In komplexen Projekten gibt es in der Tat viele Muster. Davon lebt die Komplexität des Projekts. Einige Muster könnten das Projekt verzögern. Folgendes Beispiel soll das illustrieren:

Es wird immer deutlicher, dass die verbleibende Arbeit in der nur noch kurzen Zeit bis zum geplanten und versprochenen Fertigstellungstermin des Projekts nicht bewältigt werden kann. Es ist offensichtlich, dass das Projekt nicht rechtzeitig fertig wird. Was tun?

In Wann kippt ein Projekt und warum? habe ich dargelegt, dass sich für viele vermeintlich fertig gestellte Arbeiten nachträglich herausstellt, dass sie noch Mängel aufweisen und nachgebessert werden müssen. Das nennt sich „Rework Cycle“. Manchmal gibt es explizit eine Qualitätssicherung, die gute Arbeiten durchwinkt und mangelhafte identifiziert. In IT-Projekten übernehmen Tests diese Aufgabe.

Symptomatische versus fundamentale Lösung

Wenn man sieht, dass der gesamte Arbeitsbacklog in der verbleibenden Zeit nicht mehr zu erledigen ist, wäre die symptomatische Lösung, zum Schluss auf die Qualitätssicherung zu verzichten und alle Arbeiten als „definitiv erledigt“ zu deklarieren. Damit könnte das Projekt in der Zeit abgeliefert werden. Allerdings besteht die Gefahr, dass der Kunde beträchtliche Mängel reklamiert, deren nachträgliche Bearbeitung teuer zu stehen käme, ganz zu schweigen von dem Imageverlust.

Demgegenüber steht die fundamentale Lösung, die Qualitätssicherung bis zum Schluss durchzuziehen und das Projekt zu spät abzuliefern, auf die Gefahr hin, Konventionalstrafe bezahlen zu müssen. Diese ist aber berechenbar.

Wir können die Situation so darstellen:

Shifting_the_Burden_Projekt

 

Die blauen Pfeile stellen einen verstärkenden Einfluss dar, die roten einen abschwächenden (1). Das liest sich also so: Je grösser das Problem, dass sich das Projekt verzögert, desto grösser meine Lösungsanstrengung, die QA zu umgehen. Je mehr ich die QA umgehe, desto kleiner wird das Problem, dass sich das Projekt verzögert.

Die symptomatische Lösung entpuppt sich als Sucht

Sollte ich während der symptomatischen Lösung plötzlich „kalte Füsse“ bekommen und mich doch noch für die fundamentale Lösung entscheiden, käme ich in erhebliche Argumentations-schwierigkeiten. Denn erklären Sie einmal dem Kunden kurz vor Projektabschluss, warum vieles von dem, was Sie am Schluss gemacht haben, mangelhaft ist und das Projekt jetzt doch nicht, wie erwartet, fertig wird.

Je mehr ich also von der symptomatischen Lösung Gebrauch mache, desto unglaubwürdiger würden meine Erklärungen, wenn ich mich plötzlich doch für die fundamentale Lösung entscheiden möchte. Das bedeutet, dass die fundamentale Lösung immer mehr abrückt, je mehr und je länger ich den Weg der symptomatischen Lösung begehe. Die symptomatische Lösung wird dadurch zu einer Art „Sucht“, von der man nicht mehr abrücken kann oder wenn, dann nur mit externer Hilfe.

Shifting_the_Burden_Projekt_ganz

 

Brechen des Musters

Dieses Muster wird „Problemverschiebung“ genannt und ist eines von zehn berühmten Mustern, die nach Peter Senge „Systemarchetypen“ genannt werden (2). Zu jedem dieser Muster gibt es eine Durchbrechungsstrategie (3).

Die symptomatische Lösung ist immer der schnelle und bequeme Weg. Im Geschäftsleben wird diese Lösung bevorzugt, weil es meist schnell gehen muss und keine Zeit für fundamentale Lösungen zur Verfügung stehen. Die unsolide Basis der symptomatischen Lösungen holen einem aber meist auf schmerzliche Art ein. Daher sollte sie unbedingt vermieden werden.

Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob es in jedem Fall richtig ist, diese Muster zu brechen, in der Meinung, dadurch das Projekt zu beschleunigen. Es könnte auch sein, dass durch das Brechen von irgendwelchen Mustern die Projektkomplexität leidet, was dazu führen würde, dass das Projektziel nicht erreicht wird.

Anmerkungen

(1) Genau genommen sollten wir sagen: die blauen Pfeile sind gleichgerichtet in dem Sinne, dass wenn die Ursache zunimmt, dann auch die Wirkung zunimmt, und wenn die Ursache abnimmt, dann die Wirkung ebenfalls abnimmt. Die roten Pfeile sind gegen-gerichtet in dem Sinne, dass wenn die Ursache zunimmt, dann nimmt die Wirkung ab, und wenn die Ursache abnimmt, dann nimmt die Wirkung zu.
Mit „Ursache“ bezeichne ich hier bloss die Grösse, bei der der Pfeil startet und mit „Wirkung“ bezeichne ich die Grösse, bei der der Pfeil endet. In einem solchen zyklischen Diagramm gibt es aber keine ultimativen Ursachen und Wirkungen.

(2) Die fünfte Disziplin: Kunst und Praxis der lernenden Organisation. Schäffer-Poeschel; 11. Auflage,völlig überarbeitete und aktualisierte Auflage (11. März 2011). ISBN 978-3791029962

(3) http://www.anchor.ch/wissen/Archetypendiagramme.html

(4) Die Figuren wurden mit kumu.io gemacht: https://kumu.io/peteraddor/shifting-burden-project#shifting-burden-project

Eine kleine Zwischenbemerkung über das Unterdrücken unangenehmer Tatsachen

Im Zusammenhang mit einer längeren Rechnung fragte ich kürzlich einen meiner Studenten, was die Wurzel aus 2(b+c)^2 sei. Er antwortete „b+c “. Als ich fragte, wo die 2 geblieben sei, hat er lange versucht, mich mit ausweichenden Antworten zufrieden zu stellen. Er übersah partout die Wurzel aus 2. Nach einigem Ringen hatte er es verstanden und ging in sich, um herauszufinden, warum er es nicht gleich richtig gemacht hat. Er kam dann mit der Erklärung, dass er sich gegen die Wurzel gewehrt hatte, weil er sie nicht in seiner Rechnung haben wollte.

Am besten, man übersieht unangenehme Kleinigkeiten generös

Das scheint mir ein verbreitetes Verhalten zu sein. In der Mathematik (oder Programmierung) lassen sich solche unangenehmen Kleinigkeiten nicht einfach unter den Teppich kehren. Das fällt auf, die Rechnung stimmt nicht oder das Programm läuft nicht.

In Politik und Wirtschaft hingegen sind die Sachlagen noch komplizierter als mathematische Aufgaben und vor allem diffuser. Unangenehme Kleinigkeiten lassen sich unter diesen Voraussetzung vorzüglich ausblenden und verleugnen, was aber fatale (Langzeit-) Folgen haben kann. Dabei ist es den Entscheidern oft nicht einmal bewusst, dass sie wichtige Tatsachen ausblenden. Warum erwarten wir, dass vor allem in Krisenzeiten die Regierung sofort präsent ist, eine starke Hand zeigt und dezidierte Lösungen anbietet? Besser wäre vielleicht, wenn die Entscheider sich zunächst zurück ziehen und fragen, was eigentlich los ist, um auszuschliessen, dass keine Tatsachen verdrängt werden, die für die Entscheidungen massgebend sein können.

Ein gutes Weltbild ist etwas praktisches

Karlheinz, zieh den Vorhang ein wenig! Es blendet.
Karlheinz, zieh den Vorhang ein wenig! Es blendet.

Die Heuristik des Verleugnens unangenehmer Tatsachen lässt sich auch ganz gut für jede Art von Polemik missbrauchen. In diffusen und komplizierten Situationen können Details, die aber nichtsdestotrotz wichtige Konsequenzen zur Folge haben, unbemerkt weggelassen werden. Das fällt weder den Entscheidern, noch den Betroffenen auf. Beispielsweise können radikale Bewegungen und Organisationen unter dem Vorwand, sich um das Gesamtwohl zu kümmern, Argumente anführen, die auf den ersten Blick stechen, aber eben Details verleugnen, die das fundamentalistische Weltbild möglicherweise einstürzen lassen würden.

Dietrich Dörner nannte dies reduktive Hypothesenbildung (1). Er schreibt:

Die Tatsache, dass solche reduktiven Hypothesen Welterklärungen aus einem Guss bieten, erklärt vielleicht nicht nur ihre Beliebtheit, sondern auch ihre Stabilität. Wenn man einmal weiss, was die Welt im Innersten zusammenhält, so gibt man ein solches Wissen ungern auf …. Mittel, um einmal aufgestellte Hypothesen gegen Falsifikationen zu verteidigen und gegen jede Erfahrung aufrechtzuerhalten, gibt es viele.

Ich hüten mich vor allzu glatten Argumenten und Weltanschauungen. Mir sind Suchende lieber, als solche, die die Weisheit mit Löffeln gefressen haben wollen.

(1) Dietrich Dörner. Die Logik des Misslingens. Strategisches Denken in komplexen Situationen. Rowohlt Taschebuch, Reinbek b. Hamburg 1992

 

Wann kippt ein Projekt und warum?

Der „Rework Cycle“ ist eines der am besten untersuchten Phänomene des Projektmanagements. Ich habe schon mehrmals über den Rework Cycle geschrieben, z.B. hier

Die effektivste Massnahme, um Projektverzögerungen zu minimieren 

und hier

Projekten in den Rachen geschaut .

Beim Rework Cycle handelt es sich um die Tatsache, dass erledigte Arbeit nicht immer endgültig ist. Es kann sich nachträglich herausstellen, dass sie Fehler enthält, und dass sie deshalb nachgearbeitet werden muss. Zusätzlich können die Rahmenbedingungen des Projekts ändern, so dass gewisse Resultate überarbeitet werden müssen.

Das führt in jedem Fall zu ungeplanten zusätzlichen Aufwänden.

Das Grundmodell

Diesmal will ich auf eine Konsequenz des Rework Cycle eingehen, die im Englischen „Tipping Point“ genannt wird, auf Deutsch vielleicht mit „Kipppunkt“ übersetzt. Es gibt Projekte, die nie fertig werden, während andere zwar einmal abgeschlossen werden können, aber nur mit grosser Verzögerung. Das kann daher kommen, dass das Projekt mehrmals seinen Kipppunkt überschreitet.

Die herkömmliche Rework-Cycle-Struktur eines Projekts sieht so aus.

ReworkCycle_Basis

Erledigte Arbeiten können sich als fehlerhaft oder überholt herausstellen, was zur Folge hat, dass sie korrigiert oder nachgebessert werden müssen. Manchmal wird das zufällig entdeckt, manchmal gibt es tatsächlich Quality Assurements. Vor allem in IT Migrations- und Integrationsprojekten, die hauptsächlich aus Tests bestehen, zeigt ein nicht bestandener Test fehlerhafte Arbeiten an. Die Software muss nachgebessert und der Test wiederholt werden.

Zusätzlich generierte Arbeiten

Bestandene Tests weisen darauf hin, dass die Arbeiten endgültig erledigt sind. Sie fliessen dann quasi in den Bestand der „released work“. Es ist also der Qualitätssicherungsprozess, der die erledigten Arbeiten freigibt und somit das Projekt vorantreibt.

Auf der anderen Seite verzögert jede Nachbesserung das Projekt. Dazu kommt, dass jedes Mal, wenn eine fehlerhafte Arbeit entdeckt wird, neue zusätzliche Arbeit generiert wird. Im Fall der IT Migrations- und Integrationsprojekte nennen sich die zusätzlichen Arbeiten Regressionstests. Ist einmal ein Softwarefehler erkannt, so muss er nachgebessert werden. Danach genügt es nicht, denselben Test noch einmal zu fahren, denn durch die Nachbesserung wurden ja vielleicht in ganz anderen Modulen neue Fehler eingebaut. Daher müssen weitergehende Tests entwickelt und durchgeführt werden. Das sind grundsätzliche neue, ungeplante Arbeiten. Im der Abbildung heisst die Ursache solcher neuen Arbeiten „Ripple Effect“.

ReworkCycle_Ripple

Während also der Loop B1 das Projekt vorantreibt, bremst der Loop R1 das Projekt aus. Je nachdem, welcher der beiden Loops überwiegt, ist das Projekt unterhalb der Kipppunktlinie oder oberhalb. Unterhalb bedeutet, dass es dem Ende zustrebt. Oberhalb entweicht es in den Zustand des nie Fertigwerdens.

Die Kipplinie

Die Linie ist in einem Koordinatensystem, welches auf der waagrechten Achse den Fertigstellungsgrad zur Zeit t-1 abträgt und auf der senkrechten Achse den Fertigstellungsgrad zur Zeit t, also zum jetzigen Zeitpunkt. Der Fertigstellungsgrad berechnet sich aus dem Quotient der noch zu erledigenden Arbeitet und der zu Beginn vorgesehenen Arbeiten. Zu Beginn, wenn noch nichts abgearbeitet ist, beträgt also der Fertigstellungsgrad 1.

Die Zeit könnte z.B. in Tagen gemessen sein, so dass also t-1 gestern war und t heute. Ist der Fertigstellungsgrad heute etwas kleiner als gestern, befindet sich das Projekt unterhalb der Kipppunktlinie, die hier als Diagonale eingezeichnet ist und das Projekt ist auf gutem Weg. Umgekehrt droht das Projekt aus dem Ruder zu laufen, wenn der Fertigstellungsgrad heute grösser ist als gestern.

ReworkCycle_Kipp

Häufig kommt es vor, dass das Projekt die Kipppunktlinie mehrmals kreuzt, um dann schliesslich oberhalb der Linie zu bleiben. Zunächst kommt es zu Oszillationen, indem mehrere unvorhergesehene Ereignisse das Projekt immer wieder zurück werfen, die Rückstände aber jedes Mal aufgeholt werden können. Schliesslich wird aber doch immer mehr Arbeit generiert, als abgearbeitet werden kann und das Projekt muss abgebrochen werden.

ReworkCycle_Oszil

Dass das tatsächlich beobachtet werden kann, zeigt das Beispiel der US-Kraftwerke „Watts Bar“. Das Projekt hat die 80%-Linie knapp überschritten. Danach fiel es wieder zurück und musste nach ca. 8 Jahren abgebrochen werden. Vermutlich sähe das entsprechende Diagramm des Berliner Flughafens ganz ähnlich aus.

ReworkCacle_WattsBar

(Alle Illustrationen stammen aus der Präsentation von David N. Ford. Tipping Point Dynamics in Large Development Projects )

Projekte sind soziotechnische Systeme und erfordern Rationalität

Das diesjährige PMCamp Berlin, das vom 10. bis am 12. September stattfindet, steht unter dem Thema „Komplexität“. Für mich ist Komplexität eine Voraussetzung eines Systems, damit es seine Funktion erfüllen kann. So benötigt ein Projektsystem eine gewisse Komplexität, um das Projektziel zu erreichen. Würde man die Komplexität des Projekts reduzieren, könnte es das Ziel nicht mehr erreichen.

Aspekte soziotechnischer Systeme

Turbulent kann ein Projekt sein, weil seine Gegebenheiten ständig ändern (Dynamik) oder weil es sich anders entwickelt, als wir erwartet haben (Ungewissheit). Menschen, die in solchen Systemen entscheiden müssen, neigen dabei zu folgendem Verhalten:

  • Denken in linearen Ursache-Wirkungsketten
  • Nichtbeachtung von verzögertem Feedback
  • Hypothesenbildung aufgrund vermeintlicher Korrelation
  • Fehleinschätzung exponentieller Entwicklungen und von Wahrscheinlichkeiten

Ursache-Wirkungsketten

Passiert etwas Unvorhergesehenes, fragen wir sofort, wie das passieren konnte. Wir wollen die Ursache wissen, in der Meinung, man müsse bloss diese Ursache entfernen, damit die ungewünschte Wirkung nicht wieder auftritt. Das ist eine irrige Vorstellung. Bekannt ist das Ehepaar von Paul Watzlawick: Er geht ins Wirtshaus, weil er vor seiner nörgelnden Frau flüchtet, während sie ihm Vorwürfe macht, weil er ständig im Wirtshaus ist.

Den linearen Ursache-Wirkungsketten stehen die System-Archetypen gegenüber, die viele Projektsituationen als Ursache-Wirkungszyklen modellieren.

Verzögerter Feedback

Fast jede Handlung bewirkt nicht nur, was sie beabsichtigt, sondern hat darüber hinaus (unbeabsichtigte) Neben- und Fernwirkungen. Speziell Projekte werden oft von Entscheidungen eingeholt, die eigentlich schon lange erledigt waren.

Haben Sie gewusst, dass es verzögerter Feedback erster, zweiter und höherer Ordnung gibt? Kennen Sie den Unterschied? Sollten Sie, wenn Sie durch turbulente Projekte navigieren wollen.

Nichtlineare Entwicklungen und Wahrscheinlichkeiten

Hier sehen Sie eine Grafik der Weltbevölkerung zwischen 1000 v. Chr. und 1800 n. Chr., ohne Angabe der Grössenordnung.  So etwas kommt in Projekten oft vor, z.B. im Zusammenhang mit der Anzahl Change Requests oder Test Failures. Setzen Sie die Kurve bis ins Jahr 2000 fort! Die meisten Personen bleiben mit ihren Schätzungen bis zum Faktor 3 hinter dem tatsächlichen Betrag zurück.

Weltbevoelkerung_blind

David Kahneman hat verschiedentlich darauf hingewiesen, wie schlecht wir im Einschätzen von Wahrscheinlichkeiten abschneiden. Welches Spiel würden Sie lieber spielen, wenn Sie es wiederholt spielen könnten?

Sie erhalten acht Franken mit einer Wahrscheinlichkeit von 1/3

Sie erhalten drei Franken mit einer Wahrscheinlichkeit von 5/6

Die meisten Versuchspersonen entscheiden sich für das zweite Spiel, weil es anscheinend einen sichereren Gewinn verspricht. Aber im ersten Spiel haben Sie auf die Dauer mehr gewonnen.

Vermeintliche Korrelation

Nehmen wir an, in einem Projekt verhalten sich zwei Grössen auffällig ähnlich, z.B. so:

korrelation_blind

Der Korrelationskoeffizient beträgt 0.9926. Wir neigen in diesem Fall schnell dazu zu vermuten, dass die beiden Grössen etwas miteinander zu tun haben. Diese Hypothese über das Funktionieren des Projekts dient uns dann als Grundlage für unsere Entscheidungen.

Das obige Beispiel stammt aus dem neuen Buch „Spurious Correlations“ von Tyler Vigen. Die beiden Kurven geben übrigens die Entwicklung der pro Kopf Konsumation von Margarine einerseits und der Scheidungsrate im amerikanischen Maine andererseits zwischen 2002 und 2009 wieder.

Wir neigen in der Tat dazu, Zusammenhänge zu vermuten, wo gar keine sind.

Systemische Darstellungsmittel müssen nicht zwingend „komplex“ sein

Beschränkungen menschlicher Kognition manifestieren sich gerade bei ganzheitlichen Wahrnehmungsautomatismen. In komplexen Projektsystemen ist jedoch genügend Zeit, darüber bewusst zu reflektieren. Dabei kann die Ganzheitlichkeit auf der Strecke bleiben. Rationale Reflektion findet in geeigneten Modellen statt und bedarf systemischer Darstellungsmittel, um den Zusammenhang zur Ganzheitlichkeit nicht zu verlieren. Erkenntnisse aus dem Reflektionsprozess müssen nachträglich durch Achtsamkeitsübungen wieder in die Gesamtsicht eingepflegt werden.

In „Projektdynamik – Modelle für komplexe Umgebungen“ stelle ich die geeignetsten Darstellungsmittel vor. Das Buch kann frei heruntergeladen werden.

Auf Seiten 184ff erkläre ich den Umgang mit der Zeit und was es mit verzögertem Feedback auf sich hat. Ab Seite 202 folgt ein Tutorial zu nichtlinearen Entwicklungen und Wahrscheinlichkeiten. Auf den Seiten 219 bis 234 führe ich in die Verwendung von Causal Loop und Stock-and-Flow-Diagrams ein. Und auf Seiten 235ff zeige ich die kognitive Kraft von Modellen.

Der Verstand kann Defekte der unbewussten Kognition ausgleichen

In „Gestaltungsansätze für Soziotechnische Systeme“ (2005) stellen die Autoren eine Methodenhierarchie auf. Die mathematischen Ansätze des Operations Research werden auf „naturwissenschaftliches Denken“ reduziert, das soziotechnische Systeme nicht voll erfassen könne. Auch mit der nächst höheren Stufe, der Systemanalyse, sei

die Analyse komplexer Systeme … nur begrenzt möglich

Die Autoren schreiben:

Zur effizienten Bewältigung der Analyse und Gestaltung von soziotechnischen Systemen sind darüber hinaus Methoden und Werkzeuge erforderlich

und stellen dann Systeme, wie ERP, Datenmanagementsysteme, Managementinformationssysteme, Systeme des Wissensmanagement, Workflowsysteme, etc. vor, ohne sich Rechenschaft abzugeben, dass diese Systeme gerade auf den eingangs erwähnten Konzepten des Operations Research basieren.

Gewiss, der Artikel ist zehnjährig. Er drückt aber eine Haltung aus, die leider nach wie vor dominiert: da zum Verständnis quantitativer Methoden beträchtliche Denkleistungen erforderlich sind, werden sie als zweitrangig und ungenügend abgetan. Damit hat man eine Entschuldigung, sich nicht damit befassen zu müssen und weiterhin rein intuitiv vorgehen zu können. Aber damit kommt man in komplexen soziotechnischen Systemen nicht weit.

Was ist der Unterschied zwischen Algorithmen und Orakeln?

Insbesondere die Digitalisierung hat die Komplexität unserer Welt anschwellen lassen und sie hilft uns auch, mit ihr umzugehen. Ich habe hier schon oft digitale Tools vorgestellt, allen voran System Dynamics Tools, die wir aktiv einsetzen, wie eine Denkkrücke. Um bei der Metapher aus dem physiologisch-medizinischen Gebiet zu bleiben, gibt es aber auch Herzschrittmacher, die uns automatisch und ohne unsere aktive Beteiligung zu Diensten sind. Ich denke an sogenannte Algorithmen.

Algorithmen sind Tausende von Jahre alt

Algorithmen haben in komplexen Umgebungen die Aufgabe, grosse Datenmengen zu sammeln und auszuwerten. Am besten, sie veranlassen dann gleich die notwendigen Handlungen, ohne zuerst „den Benutzer“ zu konsultieren, denn der wäre schnell überfordert, wie die Flugzeugkollision von 2002 in Überlingen gezeigt hat. Die Automatik hätte richtig reagiert, doch Menschen haben sie übersteuert, was zur Katastrophe führte.

EuklidEigentlich sind Algorithmen so etwas wie Rezepte: Nimm von dem so viel und von dem so viel, mache das und das damit und am Ende kommt ein wunderbares Essen heraus. Ein Algorithmus liefert ein eindeutiges Resultat nach endlicher Zeit, die hoffentlich kurz ist, aber auch Äonen umfassen kann. Bekannt ist der Euklidische Algorithmus, der aus zwei gegebenen Zahlen ihren grössten gemeinsamen Teiler errechnet. Es ist der älteste nicht-triviale Algorithmus.

Algorithmen geben nach endlicher Zeit ein eindeutiges Resultat

Ein anderer bekannter Algorithmus ist der von Djikstra (sprich: „Daikstra“). Er gibt in einem Netzwerk den kürzesten Weg zwischen zwei Punkten an. Sicher spielt er in GPS-Anwendungen eine Rolle, doch geht er natürlich davon aus, dass die Distanzen zwischen den Punkten sich nicht dauernd verändern. Zwar ist die Distanz zwischen Berlin und Zürich in der Tat über viele Jahrtausende konstant, was genügen würde, um mit Djikstra die kürzeste Strassenverbindung zwischen den beiden Städten zu errechnen. Aber eigentlich interessiert uns ja eher die schnellste Verbindung. Das wäre kein Problem, wenn wir die Abstände zwischen den Strassenecken statt in Km in Fahrminuten angeben. Diese „Abstände“ sind nun aber hochgradig dynamisch. Die wichtigste Einflussgrösse ist wohl das Verkehrsaufkommen. Um das zu messen, braucht es viele Sensoren, vielleicht in Form von Kameras, was aber sofort die Datenschützer auf den Plan ruft.

Dijkstra_jpgDas Programm könnte auch das individuelle Fahrverhalten des Benutzers statistisch auswerten, was die Genauigkeit der Fahrzeitzuordnung erhöht. Nun wird zunächst ein Algorithmus benötigt, der aus der enormen Datenmenge, die aus Verkehrsdatenauswertung und Fahrverhalten zusammen gekommen ist, die wahrscheinlichen Fahrzeiten errechnet. Erst danach kann Djikstra angewendet werden.

Unscharfe Resultate

Doch das Ergebnis beruht auf statistischen Daten und ist somit nicht mehr scharf. Zudem kann sich die Situation bereits wieder verändert haben, wenn der Benutzer endlich auf das Display schaut.

EM_Clustering_of_Old_Faithful_dataEin weiterer wohlbekannter Algorithmus ist der, der Ihnen die Spam-Mails direkt in den Spam-Ordner verschieben soll. Auch dieser Algorithmus ist selbstlernend. Jedes Mal, wenn Sie ein Mail als „Spam“ deklarieren, trägt der Algorithmus die darin vorkommenden Stichwörter in eine Liste ein. Kommt ein neues Mail, vergleicht der Algorithmus sein Inhalt mit der gespeicherten Liste und errechnet eine Punktzahl. Ist sie hoch genug, wird das Mail gleich in den Spamordner verschoben.

Der Algorithmus basiert auf der Methode der Bayes’schen Netze, die stochastisch sind, d.h. auf Wahrscheinlichkeiten aufbauen. Stochastische Algorithmen können nur noch Vorschläge machen. Hängen Menschenleben davon ab, sind sie wohl nur bedingt geeignet, um ohne menschliche Intervention zu agieren.

Geheime Rezepturen

tf-idfJede Person kann sich Algorithmen ausdenken. Im betrieblichen Umfeld sind „Abläufe“ so etwas, wie Algorithmen. Aber einige Algorithmen sind ein wenig aus den Fingern gesogen und nicht so ohne weiteres brauchbar.

Ein solcher Algorithmus ist der TF-IDF Algorithmus. Er wird z.B. von Google verwendet, um Suchergebnisse zu präsentieren. Wenn wir nach einem Begriff suchen, erhalten wir normalerweise eine Liste mit mehreren Tausend Einträgen, von denen wir aber meist bloss die ersten paar ansehen. Daher sollten die relevanten Dokumente zuoberst stehen. Dazu wird ein Wörterbuch {b_1, b_2, ..., b_M} mit einer Anzahl M von Begriffen definiert. Jedem Dokument wird dann ein M-dimensionaler Vektor zugeordnet, der an der i-ten Stelle eine 1 hat, wenn das Wort b_i im Dokument vorkommt und eine 0, wenn das Wort nicht vorkommt. Um die Nützlichkeit des Vektors zu erhöhen, steht anstelle einer 1 ein Gewicht, das angibt, wie wichtig das Wort im Dokument ist.

Es stellt sich nun die Frage, welche Begriffe b_1, b_2, ..., b_M im Wörterbuch vertreten sein sollen. Je grösser M, desto rechenintensiver wird die Sache. Umgekehrt wird das Resultat bei einem kleinen M unbrauchbar. Es ist Google Geheimnis, welche Schlüsselwörter sie ihrem Wörterbuch einverleiben.  Aber gewiss hat ein solcher Algorithmus diese Bezeichnung nicht mehr verdient. Er ist mehr ein Orakel, denn ein Algorithmus.

Orakel und Horoskope

Ganz auf der Seite der Orakel sind Versuche, mit haarsträubenden Rechenvorschriften Persönlichkeitsprofile von Benutzern erstellen zu wollen. Sie können unter do not track: Ich like, also bin ich an einem solchen Versuch teilnehmen. Keine Angst, es ist bloss eine Demo für die Konsumenten der Videoserie „Do not track“. Die Ergebnisse werden nicht weiter verwendet. Z.B. steht da:

Als nächstes werden die Daten, die Sie auf Facebook gespeichert haben, mit Hilfe eines Algorithmus analysiert und auf diese Weise Ihre Charaktereigenschaften ausgewertet. Psychologen gehen davon aus, dass sich der Charakter eines jeden Menschen gemäß dem Fünf-Faktoren-Modell (den sog. Big Five) auf den Skalen Extraversion, Offenheit für Erfahrungen, Gewissenhaftigkeit, Verträglichkeit und Neurotizismus einordnen lässt. Wenn eine Person einen hohen Wert in der Kategorie Extraversion hat, ist sie beispielsweise meist sehr gesellig, freundlich und aktiv. Menschen, die einen hohen Wert in der Kategorie Gewissenhaftigkeit haben, sind in der Regel gut organisiert, vernünftig und strebsam.

Entsprechend fällt denn auch das Resultat aus: hanebüchen! Eine Rechnung, die Menschen in fünf Schubladen einordnet und diese erst noch von unbegründeten Behauptungen, wie z.B. „gewissenhafte Menschen sind strebsam“ ausgeht, kann nun wirklich nicht mehr sein, als ein Orakel oder gar ein Horoskop.

In der fünften Episode der sehr gut gemachten, aber düsteren Videoserie, geht es um „Big Data: Die Welt der Algorithmen“. Obwohl hier nicht mehr von Algorithmen die Rede sein kann, wird gefragt

Was ist, wenn die Algorithmen sich irren und Menschen aufgrund von Algorithmen-Resultaten diskriminiert werden?

Das ist in der Tat ein Risiko, zuweilen sogar ein existentielles (z.B. wenn der Algorithmus die Medikamenten-Dosierung von Patienten errechnet und bei „armen“ Patienten spart; natürlich gibt es das nicht, aber es ist denkbar) . Wie wir gesehen haben, sind es nicht die (mathematischen) Algorithmen, die im Allgemeinen bekannt und transparent sind(1). Es sind die zugrunde liegenden Glaubenssätze, Geschichten und Spinnereien von paar bedauernswerten Individuen, die keine andere Werte kennen, als „Geld machen“. Und dann gibt es noch solche, die zu wissen glauben, was Richtig und Gut ist und es allen anderen aufoktroyieren wollen. Wir können aber ihretwegen nicht auf Algorithmen verzichten (auf Orakel schon!), denn zu gross ist die Komplexität geworden, die wir ohne Algorithmen nicht mehr alleine bewältigen könnten.

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Alle Bilder aus Wikipedia

(1) Jeder Benutzer kann verstehen, was die Algorithmen machen, wenn er sich nur ein wenig mit Mathematik auseinandersetzen würde. Wer einen mathematischen Sachverhalt verstehen will, muss bei seinen Denkanstrengungen jedoch konsequent sein. In allen anderen Wissenschaften können interpretative Ergebnisse erzielt werden. Eine mathematische Reise kann nicht in der Hälfte abgebrochen und durch eigene Interpretationen ergänzt werden. Das schreckt viele ab, sich die herumliegenden Algorithmen anzusehen. Lieber wettern sie schon mal auf Vorrat dagegen

Menschen verhalten sich wie spezifische Mustererkenner

Beim Mittagessen erklärte ich, was man in Operations Research unter einem „Transportproblem“ versteht. Die Zuhörer wunderten sich ein wenig über die Fragestellung und fanden sie „zu theoretisch“. Damit haben sie selbst eine grundlegende Frage aufgeworfen, die mich auch immer wieder umtreibt: Inwieweit soll man eine praktische Aufgabe analytisch oder doch bloss intuitiv angehen?

Die Art der Präsentation einer Aufgabe

Zunächst nehme ich einmal an, dass meine Zuhörer nicht „theoretisch“, sondern eher „analytisch“ meinten. Es gibt ja nichts Praktischeres als eine gute Theorie. Wie sonst will man wissen, was in der Praxis zu tun ist. Die Theorie oder zumindest das Modell gibt uns quasi das Rezept zum Handeln.

Hingegen verstehe ich, wenn meine Zuhörer meinten, man könnte doch so ein Transport auch einfach intuitiv abfertigen. Einer sagte: „Ich lade den LKW einfach bis er voll ist“.  Nun ja, vielleicht hätte ich ihm doch eine Transporttabelle aufzeichnen sollen. Wer nicht in der Logistik tätig ist, kann sich vielleicht zu wenig vorstellen, welche Optimierungsnotwendigkeiten sich dort stellen.

Drei Verhaltensebenen

Muss ich im Alltag eine praktische Aufgabe lösen, dann versuche ich es leider zunächst auch rein intuitiv. Nachdenken im Sinne von analytischem Durchdringen ist aufwändig und energieintensiv. Daher greift man in den meisten Fällen auf regelbasiertes Wissen und Handeln zurück. James Reason hat ein dreischichtiges Verhaltensmodell vorgestellt (1).

reasonDie unterste „fähigkeitsbasierte Ebene“ enthält quasi die Automatismen der Routine.

Auf der „regelbasierten Ebene“ sucht man vertraute Muster und wendet gespeicherte Regeln an. Das ist die Ebene der Experten und des intuitiven Managements.

Erst auf der obersten „wissensbasierten Ebene“ werden abstrakte Beziehungen zwischen Struktur und Funktion analysiert, diagnostiziert und optimiert.

Ein Handlungsplan ist eine Theorie von der Welt

Jeder Mensch geht eine Aufgabe zuerst rein intuitiv auf der regelbasierten Ebene an. Die Entscheidung, ob die Aufgabe nun gelöst sei, findet zunächst auf der Basis dürftiger Daten statt, denn Langzeitauswirkungen liegen noch keine vor. So werden z.B. internationale Konflikte gelöst, einheitliche Währungsräume geschaffen oder komplizierte Handelsabkommen konstruiert. Manifestieren sich später Instabilitäten und Probleme, wird wider besseren Wissens an der ursprünglichen Lösung festgehalten. So sind wir halt!

Wer bei der Frage, ob das ursprüngliche Problem gelöst sei, bewusste Zweifel hat, dem werden sie schnell wieder ausgetrieben, denn in der regelbasierten Ebene gibt es „mächtige kognitive … Kräfte, die sich zusammentun, um den Problemlöser glauben zu machen, der solle unangemessene oder unvollständige Lösungen an dieser Stelle als zufriedenstellend akzeptieren“, schreibt Reason.

Intuitiven Lösungen komplexer Probleme misstrauen

Eine interessante Erfahrung habe ich mit meinen Studierenden gemacht. Frage ich „out of the blue“, wie teuer das Flaschenglas sei, wenn die Flasche Wein Fr. 10.50 koste und der Wein 10 Franken teurer sei, als das Glas, dann antworten die meisten Leute intuitiv und falsch. Taucht die Frage aber in einem Aufgabensatz über Gleichungen auf, dann stellen die Studierenden wie selbstverständlich die Gleichung auf, lösen sie und gelangen zum richtigen Resultat.

Wir sind einfach (noch) nicht bereit, die Merkmale unserer immer komplexer werdenden Aufgabenstellungen im Rahmen eines integrierten mentalen Modells zu interpretieren. Ich selbst ertappe mich immer wieder, dass ich eine Aufgabe „praktisch“ angegangen bin, obwohl ich das theoretische Rüstzeug gehabt hätte, sie auch auf wissensbasierter Ebene zu lösen. Wie nur kann ich mein Gehirn dazu bringen, intuitiven Lösungsansätzen zu misstrauen?

(1) Reason, James. Menschliches Versagen – Psychologische Rsiskofaktoren und moderne Technologien. Spektrum Akademischer Verlag. Heidelberg 1994. S.93ff.

Lernen, um Komplexität zu verstehen

Problemlösen in komplexen Systemen erfordert systemisches Denken, Verständnis für dynamische Systeme und hohes Systemwissen. Um dieses Wissen und Verständnis aufzubringen, muss laufend gelernt werden. Lernen ist eine zentrale Komplexitätsbewältigungsstrategie. Dabei ist aber nicht in erster Linie das passive Lernen „on the job“ gemeint, sondern das aktive, bewusste Lernen, das die ganze Aufmerksamkeit erfordert.

In einem Fernstudenten-Blog habe ich folgendes gelesen:

Zu meinem Leidwesen rückt die Klausur immer näher und ich bin natürlich mal wieder hinten dran. Ich habe es zwar in Summe auf 100 Lernkarten gebracht, welche ich versuche noch in den Kopf zu kriegen….
Mein Körper signalisiert [mir] etwas sorgsamer mit ihm und den mit 43 doch langsam abnehmenden Ressourcen umzugehen…..
Es sieht dann so aus , das ich mich die nächsten Tage versuche mich mit Kausaldiagramm, Netzplan und Co ein wenig zu befassen. Dieses werde ich vertieft auch anhand der Kontrollaufgaben üben. zusätzlich werde ich versuchen einen möglich großen Teil der Karten in den Kopf zu kriegen.

Wie Lernen funktioniert

Obwohl der Text grammatikalisch und stilistisch verstümmelt und daher nur schwer verständlich ist, verstehe ich ihn so, dass hier ein 43jähriger den Inhalt eines Moduls über Planungsmethoden auf 100 Lernkarten zusammengefasst hat und diese nun auswendig lernen will.

Lernen_schwitzen
So funktioniert Lernen NICHT!

Genau so funktioniert Lernen in den wenigsten Fällen. Leider wird es unserem Freund möglicherweise gelingen, an der Prüfung mit einigen Fakten, die er auswendig gelernt hat, eine genügende Note zu leisten, aber gelernt hat er trotzdem nichts. Lernen ist insbesondere nicht Auswendiglernen. Lernen funktioniert nur, durch eigenes Forschen, Hinterfragen, Ausprobieren, Experimentieren, Rückschläge erleiden, kreativen Ideen nachgehen, etc.

In unserem Beispiel würde unser Freund nach der Lektüre des Abschnitts über Netzpläne vorzugsweise einmal einen Netzplan von einem kleinen Projekt seiner Arbeitsumgebung selbstständig erstellen und z.B. mit der Detailtiefe spielen. Er würde den Plan mit der Realität vergleichen und sich fragen, in welchen Bereichen er funktioniert, bzw. wo nicht und was man verbessern könnte. Er würde vielleicht auf die Idee kommen, dass es besser ist, Vorgänge als Knoten statt als Pfeile darzustellen (oder umgekehrt) und hätte dabei gleich ein wichtiges Fakt gelernt, das er sonst bloss abgelesen, auf eine Lernkarte geschrieben, auswendig gelernt und wieder vergessen hätte.

Eine Lernmetapher

Das Web ist eine grossartige Lernhilfe. Man findet zu fast allen Gebieten viele Aufgaben, die man lösen kann. Allerdings verleitet das Web, zu jeder Aufgabe, zu jeder Frage und zu jedem Problem schnell und effizient nach einer Lösung zu suchen. So lernt man aber nichts! Lernen funktioniert so, wie das Erkennen des Objekts auf diesem Bild:

Fexierbild

Einige sehen den Gegenstand sofort. Das ist vergleichbar mit denen, die das Wesen und die Funktion eines Netzplans sofort begreifen und verstehen, um beim Beispiel zu bleiben. Die Meisten sehen jedoch auf dem Bild nur weisse und schwarze Flecken. Nun geht es darum, das Gehirn dazu zu bringen, das Bildobjekt zu erkennen. Dazu habe ich eine Woche lang Kopien des Bildes in allen Räumen meiner Wohnung aufgehängt und sie laufend angeschaut. Ich habe Lernen_Ahamir Mühe gegeben, die bisher zentralen Flecken und Muster in den Hintergrund zu drängen und meinen Blick zu ändern. Immer und immer wieder. Nachdem man tage- und vielleicht wochenlang mit dem zu lösenden Problem gekämpft hat, macht es „klick“ und die Lösung springt einem an. Erst dann hat man gelernt.

Steter Tropfen höhlt den Stein

Lernen hat nichts mit dem Alter zu tun. Zwar ist Lernen mühsam und manchmal fast schmerzhaft, aber es geht nicht an die Substanz. Wenn unser Freund meint, dass er neben dem Studium noch andere Dinge zu tun hat – mit 43 hat er vielleicht Familie, einen anspruchsvollen Job, etc. – dann muss er sich seiner Prioritäten bewusst werden. Lernen ist immer zeitaufwändig und geht nicht nebenbei. Aber Lernen ist vielleicht die wichtigste Tätigkeit im Leben. Wer die zunehmende Komplexität der Welt verstehen will, kommt nicht um echtes Lernen herum.

Aktives Lernen ist eine permanente Übung. Es ist nicht möglich, 14 Tage vor einer Prüfung noch schnell den Stoff auswendig zu lernen, u.U. durch nächtliche Gewaltsanstrengungen. Vielmehr muss täglich geübt werden, dafür nur eine halbe Stunde. Niemand bezweifelt, dass die Fähigkeit, ein Musikinstrument spielen zu können, nur durch tägliches Üben möglich wird, und wenn’s täglich nur 10 Minuten sind. Genauso ist es mit den Erlernen einer Sprache. Es nützt nichts, wöchentlich 2 Stunden in eine Sprachschule zu gehen, Lernen_Steinohne täglich ein paar Sätze zu sprechen. Mathematik und Programmieren lernt man nur, wenn man täglich je eine halbe Stunde übt und experimentiert.

Lassen Sie ein Jahr lang jede Minute einen Tropfen (=0.0625 ml) Wasser aus 10 Meter Höhe auf einen Kalkstein fallen. Dort, wo die Tropfen auf den Stein auftreffen, wird bereits Erosion sichtbar sein. Jede Minute einen Tropfen entspricht fast 33‘000 Litern Wasser. Lassen Sie diese Menge Wasser auf einmal auf den Stein fallen. Es wird dem Stein nichts ausmachen.

Dialoge unterstützen Disziplin

Zunehmend gewinnt die konnektivistische Dimension des Lernens an Bedeutung. Suchen Sie im Web nicht nach der Lösung, sondern nach gleichgesinnten Personen, die sich ebenfalls für Ihr Problem interessieren, und diskutieren Sie es mit ihnen. Erzählen Sie, welche Fragen Sie sich gestellt haben und welche Antworten Sie schon gefunden haben. Diskutieren Sie Variationen des Problems und neue Zusammenhänge zu Problemen aus anderen Gebieten.

Lernen_Web
Sehen Sie in diesem Video des deutschen Bundesinstituts für Berufsbildung, wie Sie im Web gemeinsam lernen können.

„Einsam Lernen und Arbeiten war gestern“. Heute lernt man partizipativ und kollaborativ. Bei solchen Dialogen, die gleichermassen in einem Forum oder über Social Media geführt werden können, befassen Sie sich automatisch täglich mit dem Problem, ohne zuhause alleine über einer Formel zu brüten, nicht weiter kommen und höchstens Frustrationen und Kopfschmerzen einfahren. Die schmerzliche Disziplin täglichen Lernens lagern Sie so in das Web aus. Dialoge bedeuten allerdings nicht oberflächliches Geschwätz. Ab und zu müssen Sie dennoch zum Griffel greifen und ein paar Dinge entwickeln oder nachrechnen, um den Dialog wieder mit neuen Erkenntnissen zu befruchten.

Komplexität verstehen