Skip to main content
Top

2024 | Book

Digitales und prädiktives Kompetenzmanagement

insite
SEARCH

About this book

Die Kompetenzen der Mitarbeitenden sind gerade in wissensintensivenUnternehmen der wichtigste Wettbewerbsfaktor. Viele Unternehmen stehen aktuellvor der Aufgabe, im Zuge der Digitalisierung Kompetenzen erfassen und entwickeln zu müssen.Diese Kompetenzen sollen Beschäftigte befähigen neue Aufgaben zu übernehmenund in sich ändernden Kontexten zu arbeiten. Die Herausforderung betrifft alleMitarbeiter, aber insbesondere auch die Arbeit in (agilen) Teams. Wir stellenein praxisorientiertes Framework für ein prädiktives Kompetenzmanagementfür agile Teams vor, das den Leser in die Lage versetzt, ein digitalesKompetenzmanagement für Unternehmen aufzubauen.

Table of Contents

Frontmatter
Einleitung
Zusammenfassung
Die Kompetenzen der Mitarbeitenden sind besonders in wissensintensiven Unternehmen der wichtigste Wettbewerbsfaktor. Sowohl die Digitalisierung als auch die Analyse der bestehenden Daten in den Personalabteilungen stecken jedoch häufig noch in den Kinderschuhen. Wir diskutieren in diesem Kapitel, welche Kompetenzen für Unternehmen wichtig sind in der Teamarbeit, wie man Kompetenzen messen kann und wie man gute Kompetenzmessungen in Unternehmen einsetzen kann.
Anja Iseke, Martin Schneider, Kirsten Thommes
Ein untechnischer Schnelldurchlauf
Zusammenfassung
Kompetenzen verstehen wir als individuelle Fähigkeiten, Fertigkeiten und Kenntnisse, die es Beschäftigen erlauben, ihren Job gut zu machen auch in komplexen und neuen Situationen. Kompetenzen sind latent, man kann sie nicht einfach zählen oder beobachten. Eine fundierte und effiziente Kompetenzmessung ist für viele darauf aufbauende Prozesse daher von großer Bedeutung.
Anja Iseke, Martin Schneider, Kirsten Thommes
Kompetenzmodelle: Was wird gemessen?
Zusammenfassung
Als Einstieg beleuchten wir einige Grundlagen zum Thema Kompetenzmodelle. Zunächst definieren wir den Kompetenzbegriff (Abschn. 3.1). Anschließend geben wir einen Einblick in Kompetenzmodelle der Wissenschaft und Praxis (Abschn. 3.2). In Abschnitt 3.3 identifizieren wir für den Teamerfolg maßgebende Kompetenzen und stellen einen zweistufigen Prozess vor, wie ein praktikables Kompetenzmodell entwickelt werden kann. Im Anschluss überprüfen wir den prädiktiven Wert der von uns identifizierten Kompetenzen für den Teamerfolg anhand einer empirischen Untersuchung (Abschn. 3.4).
Katharina Agethen, Anja Iseke
Kompetenzmessung: Wie wird gemessen?
Zusammenfassung
Das nachfolgende Kapitel befasst sich mit der Messung von Kompetenzen und ist in drei Schwerpunkte unterteilt: Gängige Messverfahren und ihre Schwachstellen (4.1 Probleme bisheriger Messungen), psychometrische Messverfahren (4.2 Psychometrische Messungen) und sprachbasierte Messungen (4.3 Sprachbasierte Messungen und Übersetzung mittels Machine Learning).
Jana Gutt, Kirsten Thommes
Analyse von Kompetenzprofilen
Zusammenfassung
Effektives Kompetenzmanagement verlangt einen multidimensionalen, holistischen Ansatz in dem Sinne, dass nicht nur einzelne Kompetenzen, sondern auch deren Zusammenspiel in einem Bündel oder Arrangement beachtet wird; es geht also um sogenannte Kompetenzprofile (Le Deist & Winterton, 2005; North et al., 2018, S. 68). Diese Logik findet sich bereits in vereinzelten konfigurationellen Ansätzen in der Literatur, in denen Wechselwirkungen zwischen einzelnen Kompetenzen betrachtet werden (vgl. Mathieu et al., 2019). Die Idee der Kompetenzprofile impliziert auch, dass vermutlich nicht nur ein einziges Rezept mit effektiver (Team-)Performance vereinbar ist. Vielmehr gilt für Teamkompetenzprofile wie auch für individuelle Kompetenzprofile, dass es mehrere effektive Bündel gibt – bekanntermaßen führen viele Wege nach Rom (z. B. Conger & Ready, 17 2004; Díaz-Fernández et al., 2020).
Luc Sandfort
Backmatter
Metadata
Title
Digitales und prädiktives Kompetenzmanagement
Editors
Kirsten Thommes
Anja Iseke
Martin Schneider
Copyright Year
2024
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Electronic ISBN
978-3-662-68838-0
Print ISBN
978-3-662-68837-3
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-68838-0

Premium Partner