Digital Learning Campus

Wortwolke

Zusammenfassung

Kontext

Die Session beleuchtet die Diskrepanz zwischen den Kompetenzanforderungen der Wirtschaft und der aktuellen Hochschulausbildung in Deutschland. Vor dem Hintergrund der technologischen Transformation, der KI-Revolution und des Fachkräftemangels stellt sich die Frage, welche Future Skills in Unternehmen besonders fehlen. Die Referent:innen präsentieren exklusive Ergebnisse einer Unternehmensbefragung auf Basis des aktualisierten Future-Skills-Frameworks 2030 des Stifterverbands. Ziel ist es, Handlungsempfehlungen für Hochschulen abzuleiten, um Absolvent:innen besser auf die Anforderungen der Arbeitswelt vorzubereiten.

Kernaussagen

1. Signifikante Kompetenzlücke bei KI- und technologischen Future Skills

Die Studie des Stifterverbands identifiziert eine deutliche Lücke („Gap“) in deutschen Unternehmen, insbesondere bei KI-Kompetenzen (AI Literacy) mit 30,9 % der Befragten, die einen hohen oder sehr hohen Mangel angeben.
Weitere stark nachgefragte Kompetenzen:
- Engineering Autonomous Systems (28,9 %)
- Data Science und Analytics (28,8 %)
- Change Management im Kontext von KI (27,9 %)
Diese Kompetenzen sind Teil der „technologischen Spitzenkompetenzen“ im Future-Skills-Framework 2030, die vorrangig für Expert:innen relevant sind.

2. Grundlegende Future Skills weniger kritisch eingeschätzt

Kompetenzen wie Data Literacy, ethische Kompetenz und Diversitätskompetenz werden von den Unternehmen als weniger fehlend eingestuft (unter 15 %).
Mögliche Erklärungen:
- Diese Fähigkeiten sind bereits in vielen Unternehmen vorhanden oder werden als weniger unmittelbar wettbewerbsrelevant wahrgenommen.
- Die Befragung fokussierte sich auf die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen, was die Priorisierung technischer Skills erklären könnte.
Hinweis: Die Interpretation ist vorläufig – ein Mangel an diesen Kompetenzen könnte auch bedeuten, dass sie bereits ausreichend vorhanden sind.

3. Positives Bild der Hochschulabsolvent:innen, aber Verbesserungspotenzial

50 % der Unternehmen bewerten die Ausstattung von Absolvent:innen mit Future Skills als gut oder sehr gut.
30 % sind unentschieden, während 18 % die Ausstattung als schlecht und 3 % als sehr schlecht einschätzen.
Vergleich zu früheren Studien: Die aktuelle Bewertung fällt positiver aus, was auf Fortschritte in der Hochschulbildung hindeutet.

4. Forderungen der Wirtschaft an Hochschulen

Stärkung des Praxisbezugs: Unternehmen wünschen sich mehr praktische Erfahrungen im Studium (z. B. durch Projekte, Praktika).
Gezielte Kurse und Module zu Future Skills: Integration von Schulungen zu Themen wie KI, Data Science oder Change Management.
Strategische Verankerung in der Fachlehre: Future Skills sollten nicht isoliert, sondern in bestehende Lehrpläne integriert werden, um den Transfer in die Berufspraxis zu erleichtern.
- Vorteile: Höhere Motivation der Studierenden, direkter Anwendungsbezug.
- Herausforderungen: Überlastete Lehrpläne, Notwendigkeit der Qualifizierung von Lehrenden.

5. Struktur des Future-Skills-Frameworks 2030

Das Framework umfasst 30 Future Skills, unterteilt in eine Pyramide mit vier Ebenen:
1. Allgemeine Zukunftskompetenzen (z. B. Selbstorganisation, Kritikfähigkeit) – relevant für alle.
2. Digitale Zukunftskompetenzen (z. B. Data Literacy) – Basis für die digitale Teilhabe.
3. Gemeinschaftsorientierte Zukunftskompetenzen (z. B. Dialogkompetenz, Diversitätskompetenz) – für soziale Interaktion.
4. Transformative Zukunftskompetenzen (z. B. Change Management) – für Anpassungsfähigkeit.
5. Technologische Zukunftskompetenzen (z. B. AI Literacy, Engineering Autonomous Systems) – für Expert:innen.
Erstmals enthält das Framework Definitionen für alle 30 Kompetenzen, was die Anwendbarkeit erhöht.

Fazit

Die Studie zeigt, dass technologische Future Skills – insbesondere im Bereich KI – in der Wirtschaft am dringendsten benötigt werden. Während grundlegende Kompetenzen wie Data Literacy oder ethische Kompetenz weniger kritisch eingeschätzt werden, besteht Handlungsbedarf bei der Vermittlung von Spitzenkompetenzen und der Verknüpfung von Theorie und Praxis in der Hochschulbildung.

Handlungsempfehlungen:

Hochschulen sollten Future Skills strategisch in die Fachlehre integrieren, statt sie als isolierte Zusatzangebote zu behandeln.
Unternehmen können durch Kooperationen mit Hochschulen (z. B. Praxisprojekte, Gastvorträge) den Transfer fördern.
Politik und Bildungsinstitutionen sollten die Qualifizierung von Lehrenden in Future Skills vorantreiben, um nachhaltige Curricula zu ermöglichen.

Ausblick:

Die finale Veröffentlichung der Studie ist für Anfang September 2023 geplant.
Das Community Symposium des Stifterverbands (3.–4. Dezember 2023 in Osnabrück) bietet eine Plattform für den Austausch zur strategischen Verankerung von Future Skills an Hochschulen.

Fragen & Antworten

Wie ist die Kompetenz 'AI Literacy' definiert?

AI Literacy umfasst das Verständnis von KI und deren Anwendung, die produktive Nutzung von KI-Systemen sowie die Fähigkeit, Chancen und Risiken kritisch zu hinterfragen, um souverän in einer KI-beeinflussten Welt zu handeln.

Sollten Future Skills eher in die Fachlehre integriert werden, statt in separaten Pflichtmodulen unterrichtet zu werden?

Die Integration in die Fachlehre ermöglicht einen besseren Transfer in die Praxis und steigert die Motivation der Studierenden durch den direkten Fachbezug, ist jedoch aufgrund überlasteter Lehrpläne und der notwendigen Einbindung der Lehrenden aufwendiger als zentrale Angebote.

Liegt es an der Motivation und den Prioritäten der befragten Entscheider, dass Dialog- und Ethikkompetenz als weniger fehlend beurteilt wurden, und würden Personen im Bildungssektor dies anders sehen?

Es ist eine Hypothese, dass die Befragten primär die unmittelbare Wettbewerbsfähigkeit im Blick hatten. Es wird vermutet, dass Bildungseinrichtungen diese Kompetenzen anders gewichten und als wichtiger einstufen würden.

Diagramm

100%

mindmap
  root)Mind the Gap: Future Skills in der Wirtschaft(
    ["Kompetenzlücke bei KI & Technologie"]
      ["AI Literacy (30,9% Mangel)"]
      ["Engineering Autonomous Systems (28,9%)"]
      ["Data Science & Analytics (28,8%)"]
    ["Grundlegende Future Skills"]
      ["Data Literacy (geringer Mangel)"]
      ["Ethische & Diversitätskompetenz"]
    ["Bewertung von Absolvent:innen"]
      ["50% gut/sehr gut ausgestattet"]
      ["18% schlecht/3% sehr schlecht"]
    ["Forderungen an Hochschulen"]
      ["Mehr Praxisbezug (Projekte, Praktika)"]
      ["Integration in Fachlehre"]
    ["Future-Skills-Framework 2030"]
      ["4 Ebenen (Allgemein bis Technologisch)"]
      ["30 definierte Kompetenzen"]
    ["Handlungsempfehlungen"]
      ["Strategische Lehrplan-Integration"]
      ["Unternehmenskooperationen"]

Mind the Gap: Welche Future Skills der Wirtschaft fehlen