Gkc25/Technologies for facilitating Knowledge creation and learning in the digital era
Die Präsentation befasst sich mit dem Einsatz moderner Technologien zur Förderung von Wissenserstellung und Lernen im digitalen Zeitalter. Im Mittelpunkt stehen drei innovative Ansätze: Gamification durch Wettbewerbe mit ChatGPT, der Einsatz von Metaverse-Umgebungen für immersives Lernen sowie ein personalisiertes KI-gestütztes Lerntool namens Socratic Playground for Learning (SPL). Diese Technologien zielen darauf ab, die Motivation von Lernenden zu steigern, kritisches Denken zu fördern und einen Paradigmenwechsel von lehrerzentrischer zu studierendenzentrierter Bildung zu unterstützen. Der Vortrag verdeutlicht sowohl die enormen Chancen als auch die Herausforderungen, die mit dem zunehmenden Einsatz von KI in der Bildung einhergehen.
Hauptthemen der Präsentation:
- Grundverständnis von Wissensmanagement und Wissenserstellung
- Gamification durch ChatGPT-Wettbewerbe im Unterricht
- Einsatz von Metaverse-Technologien für immersives Lernen
- Socratic Playground for Learning (SPL) - Ein KI-gestütztes personalisiertes Lerntool
- Der Paradigmenwechsel in der Bildung und damit verbundene Herausforderungen
Grundverständnis von Wissensmanagement und Wissenserstellung
Wissensmanagement lässt sich in verschiedene Prozesse unterteilen, wobei die Wissenserstellung einen besonderen Stellenwert einnimmt. Wissenserstellung findet in vielfältigen Formen statt und ist nicht auf die Produktion großer Dokumente beschränkt. Sie umfasst das Entwickeln neuer Ideen, das Verbinden verschiedener Konzepte, das Durchführen von Experimenten, die Problemlösung, die Analyse von Situationen, Brainstorming und experimentelles Arbeiten.
Der Fokus liegt auf drei zentralen Begriffen: Lernen, Wissen und Innovation. Diese drei Elemente bilden das Fundament für erfolgreiche Entwicklung auf individueller, Team-, Unternehmens-, Landes- und gesellschaftlicher Ebene. Wenn man sich intensiv auf diese drei Konzepte und ihre intrinsischen Beziehungen zueinander konzentriert, lassen sich viele Probleme lösen.
Lernen ist dabei das erste wichtige Element. Wir lernen kontinuierlich und erweitern unser Wissen sowie unsere Perspektiven. Durch Lernen entwickeln wir unterschiedliche Sichtweisen auf Konzepte und Themen. Kontinuierliches Lernen führt letztendlich zu Innovation. Wenn Innovationen erfolgreich sind, sollten sie operationalisiert werden können und zu greifbaren Ergebnissen führen. Erfolgreiche Innovation bringt wirtschaftliche Entwicklung mit sich, was mit Erfolg und Wohlstand verbunden ist.
Die sokratische Lernmethode, die seit über tausend Jahren existiert und vom griechischen Philosophen Sokrates entwickelt wurde, spielt eine wichtige Rolle. Beim sokratischen Lernen geht es nicht darum, Antworten direkt zu geben, sondern den Lernenden durch eine Sequenz strukturierter Fragen zu führen. Der Lernende wird angeleitet, sich das Rätsel selbst zu erschließen und schließlich die Antwort eigenständig zu finden. Dieser Ansatz fördert tieferes Verständnis und aktiviert das Denken stärker als reines Auswendiglernen.
Gamification durch ChatGPT-Wettbewerbe im Unterricht
Ein innovativer Ansatz zur Steigerung der Lernmotivation ist der Einsatz von Gamification durch Wettbewerbe zwischen dem Dozenten und ChatGPT. Dieser Ansatz wurde entwickelt, um die Motivation der Studierenden zu erhöhen und ihnen zu ermöglichen, aus verschiedenen Quellen zu lernen.
Bei diesem Format stellt sich der Professor einem direkten Vergleich mit ChatGPT. Die Studierenden wählen aus einer vorbereiteten Liste offener Fragen aus, die zu den im Unterricht behandelten Konzepten passen - in diesem Fall zum Thema Wissensmanagement. Die Fragen müssen offen formuliert sein und dürfen nicht über den Trainingsdatensatz von ChatGPT hinausgehen, um Fairness zu gewährleisten.
Der Ablauf ist wie folgt: Frage für Frage wird gestellt. Zunächst antwortet der Professor, dann folgt die Antwort von ChatGPT. Die Studierenden sehen beide Antworten, ohne zu wissen, welche vom Professor und welche von der KI stammt. Nach jeder Frage bewerten die Studierenden anonym per Umfrage, welche Antwort besser ist - die des Professors, die von ChatGPT oder eine kombinierte Antwort aus beiden Quellen.
Interessanterweise zeigt sich wiederholt, dass die kombinierte Antwort am höchsten bewertet wird. Dies ist ein wichtiges Signal: Die Studierenden erkennen, dass die Antwort des Professors nicht immer die beste ist, aber auch ChatGPTs Antwort nicht zwingend optimal ist. Die Kombination beider Quellen bietet oft den größten Mehrwert und verdient weitere Aufmerksamkeit.
Glücklicherweise bewerteten die Studierenden in den durchgeführten Experimenten die Antworten des Professors höher als die von ChatGPT. Dennoch ist der rote Balken, der die kombinierte Antwort repräsentiert, durchweg stark vertreten. Dies führt zu einer wichtigen Erkenntnis: Die Studierenden beginnen zu verstehen, dass sie Informationen validieren, verstärken oder ergänzen sollten, anstatt blind einer einzigen Quelle zu vertrauen.
Die Vorteile dieses Ansatzes sind vielfältig:
- Erhöhung der Motivation und des Engagements der Studierenden
- Förderung kritischer Denkfähigkeiten
- Entwicklung von Bewusstsein für die Notwendigkeit, Informationen aus verschiedenen Quellen zu prüfen
- Verständnis für angemessenes Prompt-Design und Frageformulierung
- Sensibilisierung für potenzielle ethische Fragen, Vertraulichkeitsprobleme und mögliche Verzerrungen
- Artikulation von Wissen über verschiedene Kursteile hinweg
- Wissensspeicherung und besseres Verständnis
- Bewusstsein, dass Professoren auch irren können
Die Studierenden schätzen es sehr, dass sie die Möglichkeit haben, Informationen zu hinterfragen. In asiatischen Bildungsumgebungen sind Studierende typischerweise introvertiert und zögern, das zu widersprechen, was der Lehrer gesagt hat, selbst wenn sie Zweifel haben. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, eine kritischere Haltung zu entwickeln.
Die Ergebnisse waren sehr positiv. Ein Experiment wurde sogar mit einer Klasse der University of Stellenbosch in Südafrika über Zoom durchgeführt. Die Studierenden gaben Feedback, dass die Wettbewerbsfragen sie dazu brachten, sich stärker auf die Inhalte zu konzentrieren, die im Unterricht gelehrt wurden. Ein veröffentlichter Artikel zu diesem Thema ist über einen QR-Code zugänglich.
Einsatz von Metaverse-Technologien für immersives Lernen
Der zweite innovative Bereich ist der Einsatz von Metaverse-Technologien für Lernzwecke. Metaverse-Umgebungen bieten tiefgreifende immersive und surreale Lernmöglichkeiten, die in physischen oder rein virtuellen Umgebungen nicht simuliert werden können. Sie schaffen zahlreiche Möglichkeiten für Lernende, mehr zu erkunden, sich etwas vorzustellen und in Situationen einzutauchen, die sonst nicht möglich wären.
Die Forschung in diesem Bereich gliedert sich in drei Kategorien:
Metaverse Gallery (Ausstellungshalle): Hier werden alle Präsentationen des Dozenten, einschließlich PowerPoint-Folien und ausgewählter Slides, an den Wänden eines großen virtuellen Raums präsentiert. Die Studierenden können jederzeit in diesen Raum kommen, die Präsentationen ansehen, sich mit Inhalten beschäftigen, diskutieren und verweilen. Sie können wichtige Folien erneut betrachten, Fragen hinterlassen, auf die der Dozent regelmäßig antwortet, und Notizen machen.
Diese Umgebung ist wesentlich effektiver als nur ein Link zu einem Repository zum Download von PowerPoint-Präsentationen. Das Metaverse bietet einen Ort, an den Menschen als Hub kommen können, um zu verweilen, zu diskutieren und sich kontinuierlich zu treffen. Es werden ausreichend Platz und Funktionen bereitgestellt, um beliebige Inhalte zu präsentieren. Ähnlich könnte dies auch für Knowledge Camps verwendet werden, bei denen Präsentationen der Sprecher auf Wänden montiert und mit interaktiven Elementen für Notizen und Fragen versehen werden.
Metaverse Collaboration (Zusammenarbeitsräume): Ähnlich wie Breakout-Rooms in Zoom, aber deutlich ansprechender gestaltet. Verschiedene Breakout-Rooms werden individuell angepasst und mit relevanten Inhalten, Tools und Aktivitäten ausgestattet. Die Studierenden müssen den virtuellen Raum nicht verlassen - je nach Thema und Bedarf werden sie in unterschiedliche Räume geschickt, die bereits entsprechend ausgestattet sind.
Während Breakout-Rooms in Zoom funktional sind, wirken sie oft langweilig, flach und standardisiert ohne Dekoration. Im Metaverse können Räume thematisch gestaltet werden, was die Lernumgebung bereichert und die Teilnahme erhöht. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Umgebungen zu höherer Partizipation führen, da klarere Kommunikation möglich ist und Informationen besser auf dem Bildschirm dargestellt werden können.
Metaverse Research (Forschung zu VR-Nutzung): Ein wichtiger Forschungsbereich untersucht, unter welchen Bedingungen das Tragen von VR-Brillen tatsächlich einen Unterschied macht. Die verwendeten Metaverse-Plattformen können sowohl mit als auch ohne VR-Hardware genutzt werden. Die Forschung konzentriert sich darauf, unter welchen Umständen - bezüglich der Anordnung von Objekten, Aktivitäten und Lerninhalten - das Tragen von VR-Brillen einen signifikanten Unterschied im Lernerfolg macht.
Die Ergebnisse sollen Lehrenden helfen, besser zu verstehen, in welchen Situationen sie ihren Studierenden empfehlen sollten, VR-Brillen zu tragen oder nicht, um optimal an Metaverse-Aktivitäten teilzunehmen. Dies ist besonders wichtig, da VR-Brillen spezielles Training erfordern und zusätzliche Kosten verursachen.
Das Feedback der Studierenden war durchweg positiv. Sie berichteten von höherer Partizipation, klarerer Kommunikation und besserer Informationsdarstellung im Metaverse. Die immersive Umgebung hilft, Zuhören, Kommunizieren und Zusammenarbeiten zu verbessern.
Metaverse wird bereits von vielen Universitäten weltweit für verschiedene Zwecke eingesetzt. Wichtige Erfolgsfaktoren sind:
- Gründliche Vorbereitung der Studierenden
- Klare Anweisungen
- Aktivitäten müssen gut auf die Lernziele abgestimmt sein
- Beteiligung und technischer Support durch die Lehrenden sind wichtig
- Angemessene Ausstattung und Training im Umgang mit der Technologie
Socratic Playground for Learning (SPL) - Ein KI-gestütztes personalisiertes Lerntool
Der dritte und vielleicht ambitionierteste Bereich ist der Socratic Playground for Learning (SPL), eine personalisierte Lernplattform, die auf generativer KI basiert und die sokratische Methode anwendet. Diese Software wurde von Professor Andrew Olney von der University of Memphis entwickelt, einem hochkompetenten technischen Professor mit großer Erfahrung in der Nutzung von ChatGPT.
Grundkonzept und Funktionsweise:
Das SPL nutzt generative KI, um Lernende in einen konversationellen Dialog zu versetzen, der auf der sokratischen Methode basiert. Statt direkt Antworten zu geben, führt das System den Lernenden durch eine Sequenz strukturierter Fragen mit Feedback, sodass der Lernende die Antwort selbst herleitet und erkennt.
Die Software sammelt zunächst umfangreiche Informationen über den individuellen Lernkontext:
- Akademische Disziplin und Teildisziplin
- Lernziele
- Lerninhalte
- Hintergrund der Teilnehmenden (Wissensniveau, Qualifikationen, Erfahrungen)
- Bevorzugte Lernumgebung (persönlich, online, Bulletin Board, E-Learning)
- Bevorzugte Lernmethode (z.B. Wettbewerb, Gamification, Jeopardy-Stil)
- Persönliche Vorlieben und lokaler Kontext des Lernenden
- Gewohnheiten und individuelle Charakteristika
Nachdem diese Informationen gesammelt wurden, verarbeitet das System sie und passt alle nachfolgenden Szenarien individuell an den Lernenden an. Die Anpassung erfolgt bis auf lokale Ebene - beispielsweise kann das System in einem lokalisierten Kontext sagen: “Heute Abend holst du Pizza von diesem Ort und dabei lernst du über dieses Thema.”
Hauptfunktionen des SPL:
Die Software generiert automatisch:
- Lernthemen basierend auf der gewählten Umgebung
- Lerninhalte und Unterthemen
- Personalisierte Lernpfade
- Empfehlungen für verschiedene Pädagogiken
- Assessments zur unmittelbaren oder kumulativen Leistungsbeurteilung
Der Lernende kann jederzeit zwischen verschiedenen Modi wechseln:
- Erklärungsmodus: Das System erläutert Konzepte ausführlich
- Konsultationsmodus: Erklärt, warum bestimmte Fragen gestellt werden, welche Teile Studierenden oft Schwierigkeiten bereiten und warum Fehler auftreten
- Konversationsmodus: Dialogbasiertes Lernen mit individualisierten Fragen
Visualisierung und Navigation:
Das System erstellt visuelle Lernpfade. Wenn ein Begriff ausgewählt wird, erscheint:
- Eine vertikale Liste verwandter Konzepte, die als Lernressourcen dienen
- Ein horizontaler Lernpfad mit weiteren verbundenen Begriffen
- Farbcodierte Buttons für verschiedene Interaktionsmöglichkeiten
Wenn man auf einen dieser Begriffe klickt, startet ein konversationeller Dialog, um das Verständnis dieses speziellen Konzepts zu vertiefen. Das System präsentiert Szenarien, erklärt die Elemente und deren Bezug zum Lernkonzept. Der Lernende kann Begriffe jederzeit neu anordnen und Sitzungen als Lesezeichen speichern, um später fortzufahren.
Adaptive Lernunterstützung:
Das System nutzt Analytics, um:
- Das Verhalten der Lernenden zu analysieren
- Lernprobleme frühzeitig vorherzusagen
- Lernpfade und Inhalte für jeden individuellen Lernenden zu personalisieren
- Den Fortschritt zu verfolgen, zu berichten und zu überwachen
- Bewertungen automatisch durchzuführen
Für jeden Lernenden wird eine personalisierte Scorecard erstellt, die sowohl der Lernende als auch die Lehrperson einsehen kann. Dies ermöglicht kontinuierliches Feedback und Anpassung.
Vorteile des SPL:
- Entwicklung kritischer Fähigkeiten
- Kanäle für kontinuierliches Feedback und Verbesserung
- Förderung lebenslangen Lernens
- Hohe Skalierbarkeit und garantierte Zugänglichkeit
- Personalisierung auf höchstem Niveau - jeder Lernende hat praktisch einen persönlichen Tutor
- Anpassung an verschiedene Lernmethoden und -umgebungen
- Sprachoptionen und lokale Anpassung (z.B. verschiedene Akzente)
Die Software ermöglicht es Lernenden, eigenständig zu entscheiden:
- Welche Lernziele sie verfolgen
- Welche Lernmethoden sie bevorzugen
- Welche Inhalte sie wann bearbeiten
- In welcher Reihenfolge sie lernen möchten
Dieser Ansatz markiert einen dramatischen Wandel vom lehrerzentrierten Training zum studierendenzentrierten Lernen. KI übernimmt dabei viele Aufgaben, die traditionell nur ausgebildete Fachkräfte übernehmen konnten: Entscheidungen über Lerninhalte und deren Sequenzierung, Gestaltung der Lernumgebung, Festlegung von Lernzielen und Lernmethoden.
Die Plattform ist derzeit verfügbar, und Interessierte können sich für ein Konto registrieren und das System selbst ausprobieren.
Der Paradigmenwechsel in der Bildung und damit verbundene Herausforderungen
Die Präsentation verdeutlicht einen dramatischen Wandel in der Bildungslandschaft - einen Paradigmenwechsel von lehrerzentrischer zu studierendenzentrierter Bildung. Dieser Wandel wird durch moderne Technologien, insbesondere KI, erheblich beschleunigt und bringt sowohl große Chancen als auch erhebliche Herausforderungen mit sich.
Positive Entwicklungen:
Die Kombination von Gamification, Metaverse-Technologien und personalisierten KI-Lerntools führt zu:
- Verbesserter Wissensspeicherung und Verständnis
- Erhöhtem Engagement und Motivation
- Vorbereitung der Lernenden als Wissensarbeiter der nächsten Generation
- Entwicklung von Metakognition - Bewusstsein über das Lernen selbst und Methoden des Lernens
- Förderung kritischen Denkens und Problemlösungsfähigkeiten
- Bildung von Lerngemeinschaften für kontinuierliches Lernen weit über ein Semester hinaus
Es gibt allen Grund zur Freude, da Lernende Fähigkeiten erwerben, die nicht nur ihr eigenes Lernen verbessern, sondern auch Bewusstsein und kritisches Denken entwickeln. Die Technologien ermöglichen es mehr Lernenden zu lernen, zu erkunden, sich vorzustellen und in Szenarien einzutauchen, die in physischen Umgebungen nicht möglich wären.
Ernsthafte Bedenken und Herausforderungen:
Trotz aller Begeisterung gibt es auch ernsthafte Sorgen, die nicht ignoriert werden dürfen:
Das Problem der Gehirnaktivität: Aktuelle Forschungsergebnisse vom MIT zeigen beunruhigende Trends. Brain Scans zeigen, dass Personen, die ChatGPT nicht nutzen, höhere Gehirnaktivität aufweisen als jene, die es konsistent verwenden. Dies ist eine echte Sorge. Die Frage ist: Wie können wir verhindern, dass Studierende die Software nur nutzen, ohne selbst zu denken?
Es besteht die Gefahr, dass die nächste Generation von Tastaturen nur noch einen roten Button haben wird: “ChatGPT-Lösung - kein Denken erforderlich”. Dies wäre der Beginn eines Niedergangs in der Wissenschaft, der tertiären Bildung und für das Individuum.
Kompetenzanforderungen:
Lernende benötigen heute Kompetenzen, die traditionell von Lehrenden bereitgestellt wurden:
- Fähigkeit, Informationen kritisch zu bewerten
- Verständnis für angemessenes Prompt-Design
- Bewusstsein für ethische und Vertraulichkeitsfragen
- Fähigkeit, Verzerrungen zu erkennen
- Selbstorganisation und -motivation
Es kann nicht vorausgesetzt werden, dass alle Studierenden ausreichend ausgebildet und kompetent sind, diese Werkzeuge angemessen zu nutzen. Studierende müssen trainiert werden, ihre Rolle besser auszufüllen - nicht alle sind von Natur aus begeisterte Lernende.
Technologische und infrastrukturelle Herausforderungen:
- VR-Brillen und andere Hardware müssen zunächst angeschafft werden
- Spezialisiertes Training ist erforderlich
- Anweisungen müssen sehr klar sein
- Aktivitäten müssen gut auf Lernziele abgestimmt sein
- Beteiligung der Lehrenden und technischer Support sind wichtig
Operative Herausforderungen:
Auf operativer Ebene müssen folgende Fragen geklärt werden:
- Wie kann sichergestellt werden, dass Studierende die Tools richtig nutzen?
- Wie kann Plagiat erkannt werden?
- Wie können Lehrende sicherstellen, dass Studierende nicht einfach Antworten kopieren, ohne selbst nachzudenken?
- Wie können Standards für Wissensmanagement in der Bildung etabliert werden?
Regionale Unterschiede:
In Deutschland und vielen anderen Ländern ist die Digitalisierung im Bildungsbereich noch nicht so weit fortgeschritten. Die Corona-Pandemie hätte ein Auslöser sein können, aber selbst nach dieser Zeit kämpfen viele Schulen und Universitäten noch damit, Online- und Hybrid-Formate effektiv umzusetzen. Die Fähigkeiten der Lehrenden sind oft noch nicht ausreichend entwickelt.
In Asien, insbesondere in Hong Kong, gibt es eine besondere Herausforderung: Nicht alle Studierenden sind begeistert vom Lernen. Motivation und Engagement müssen aktiv gefördert werden. Die vorgestellten Technologien helfen dabei, aber es bleibt viel Arbeit zu tun.
Forschungsbedarf:
Es gibt bisher nur sporadisch Forschungsarbeiten zum Thema “Zukunft des Lernens” und dem Einsatz dieser Technologien. In Nature und Science finden sich zwar einige kurze Artikel, aber nichts wirklich Konkretes auf detaillierter Ebene. Eine systematische Forschung zu diesem Paradigmenwechsel wäre wichtig, ist aber derzeit nicht sehr aktiv.
Die Frage nach spezialisierten Forschungsgruppen zur Zukunft der Universität bleibt weitgehend unbeantwortet. Universitäten wie die Freie Universität Berlin, die sich auf Bildungsforschung spezialisiert haben, könnten hier wichtige Partner sein.
Fazit und Ausblick
Die vorgestellten Technologien - Gamification durch ChatGPT-Wettbewerbe, Metaverse-Lernumgebungen und das Socratic Playground for Learning - zeigen eindrucksvoll, wie digitale Werkzeuge Wissenserstellung und Lernen transformieren können. Der Fokus auf die drei zentralen Begriffe Lernen, Wissen und Innovation bietet einen klaren Rahmen für die Entwicklung von individuellen, organisatorischen und gesellschaftlichen Kompetenzen.
Die Kombination dieser Ansätze führt nachweislich zu verbesserter Wissensspeicherung, höherer Motivation, stärkerer Engagement und der Entwicklung kritischer Fähigkeiten. Besonders wertvoll ist die Förderung von Metakognition - Lernende entwickeln ein Bewusstsein dafür, wie sie am besten lernen und wie sie ihr Lernen selbst steuern können.
Der sich abzeichnende Paradigmenwechsel von lehrerzentrischer zu studierendenzentrierter Bildung ist dramatisch und tiefgreifend. KI übernimmt zunehmend Aufgaben, die traditionell nur ausgebildete Lehrende übernehmen konnten. Dies birgt enorme Chancen für Personalisierung, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit von Bildung.
Gleichzeitig dürfen die ernsthaften Bedenken nicht ignoriert werden. Die Gefahr einer reduzierten Gehirnaktivität durch übermäßigen KI-Einsatz, die Notwendigkeit neuer Kompetenzen bei Lernenden, infrastrukturelle Herausforderungen und regionale Unterschiede in der Digitalisierung erfordern sorgfältige Aufmerksamkeit.
Offene Fragen:
- Wie können wir sicherstellen, dass KI-Tools das Denken fördern statt es zu ersetzen?
- Welche Standards sollten für den Einsatz von KI im Bildungsbereich etabliert werden?
- Wie können Lehrende ausreichend qualifiziert werden, um diese Technologien effektiv einzusetzen?
- Wie können regionale Unterschiede in der technologischen Infrastruktur ausgeglichen werden?
- Welche langfristigen Auswirkungen hat der verstärkte Technologieeinsatz auf Lernverhalten und Gehirnentwicklung?
Handlungsempfehlungen:
- Für Lehrende: Experimentiere mit verschiedenen Technologien und teile Erfahrungen mit Kolleginnen und Kollegen. Nutze Gamification bewusst zur Motivationssteigerung und kombiniere verschiedene Lernquellen, um kritisches Denken zu fördern.
- Für Bildungseinrichtungen: Investiere in angemessene technische Infrastruktur und vor allem in die Weiterbildung von Lehrenden. Entwickle klare Richtlinien für den Einsatz von KI-Tools im Unterricht.
- Für Lernende: Nutze KI-Tools bewusst als Ergänzung, nicht als Ersatz für eigenes Denken. Entwickle Fähigkeiten im kritischen Bewerten von Informationen aus verschiedenen Quellen.
- Für Forschende: Intensiviere die Forschung zu den Auswirkungen von KI auf Lernprozesse und Gehirnaktivität. Untersuche systematisch, unter welchen Bedingungen welche Technologien am effektivsten sind.
- Für die Community: Vernetze dich mit anderen, die an ähnlichen Themen arbeiten. Teile Best Practices und lerne aus den Erfahrungen anderer Regionen und Institutionen.
Die Zukunft des Lernens liegt in einer ausgewogenen Kombination aus technologischer Innovation und menschlicher Begleitung. Wenn der Fokus stark genug auf Lernen, Innovation und richtige Umsetzung gelegt wird, kann dies zu nachhaltigem Erfolg und wirtschaftlicher Entwicklung führen. Es bleibt viel Arbeit zu tun, insbesondere im Bereich der Digitalisierung, aber die vorgestellten Beispiele zeigen, dass die Reise bereits begonnen hat und vielversprechende Ergebnisse liefert.
