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Hirngerechte Wissensaufbereitung PDF  | Drucken |  E-Mail

Wir stellten uns der Herausforderung: Wie kann Wissen so aufbereitet werden, dass ein hirngerechtes Abrufen möglich ist?
Wie kann Wissen wirklich erfolgreich im Unternehmen verteilt werden?
Stichworte: Wissen erfassen, Schulungen, Abrufen von Wissen

Das Projekt entstand in Zusammenarbeit mit einem Automobilclub. Ausgangslage waren Reparaturanleitungen und Fehlerberichte der Pannenfahrer vor Ort.

Wie kann dieses Wissen, das der individuelle Mitarbeiter durch seine Erfahrung im Arbeitsallag angesammelt hat, für die anderen Mitarbeiter zur Verfügung gestellt werden?

Im ersten Schritt wurden die bisherigen Wege der Kommunikation analysiert. Es wurde also ein Status Quo erhoben bzw. eine Ist-Analyse durchgeführt. Folgende Punkte wurden dabei berücksichtigt:

  • Wie kommunizieren die Mitarbeiter momentan?
  • Wie wird das Erfahrungswissen aktuell weitergegeben?
  • Wo stockt die Kommunikation?
  • Wie können diese Strukturen gezielt gefördert werden, um sicher zustellen, dass alle Mitarbeiter am Kommunikationsprozess beteiligt sind?

Aus diesen Erfahrungen wurde abgeleitet, wie sich die mentalendimensions of instruction oriented knowledge management Modelle der Servicemitarbeiter darstellen. Aufbauend auf der Denkkweise und diese mentalen Modellen, wurden optimierte Strukturen und Abläufe sowie hirngerechte Dokumentenvorlagen erarbeitet. Darauf aufbauend wurde eine Softwareapplikation entwickelt, die auf diesen Ergebnissen aufsetzt und optimalen Wissenstransfer ermöglicht.

Vorteile für den Kunden, die im Rahmen dieses Projekt generiert werden konnten:

  • Einsatz von innovativen Methoden und Software (semantische Netze)
  • Suchzeiten werden verringert bei gleichzeitiger Steigerung der Qualität der Suchergebnisse
  • Integration: bestehende Systeme werden nicht ersetzt, sondern aufgewertet
  • Lernprozesse werden beschleunigt
  • Hilfesysteme können mit den Anforderungen mitwachsen
  • Push/Pull-Technologien
  • Yellow-Pages/Wissenslandkarte

Publikationen:

I-KNOW Konferenz: Link zum Paper

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