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Meeting practical requirements for assessing competencies: A framework for a multi-dimensional, layer-based and dynamic model (2024)
Jansing, Steffen ; Schallow, Julian ; Danhausen, Paula ; Schulte-Uebbing, Nele ; Hoeborn, Gerrit ; Deuse, Jochen
With digitalization and automation, today's economy is undergoing fundamental changes. Organizations are facing increasing complexity and dynamism, coupled with demographic shifts that require changing workforce skills and organizational flexibility. To ensure a sustainable competitive advantage, it is necessary to efficiently deploy employees based on demand. In addition, a method for early identification and targeted development of future competencies within an appropriate forecasting horizon is required. Building on theoretical foundations, this paper examines the practical challenges of describing and assessing competencies. It also examines the interrelationships between competencies and between competencies and external factors. The paper categorizes competencies based on hierarchical level and task composition, and examines relationships between competencies and external factors. It proposes a novel multi-dimensional, layered, and dynamic competency model as a holistic approach to competency management and forecasting. Finally, this paper outlines steps for validating and implementing the model, and assesses its potential for practical application in organizations navigating the evolving digital landscape.
Warum arbeiten wir in Zukunft? (2024)
Danhausen, Paula ; Schulte-Uebbing, Nele
Womit arbeiten wir in Zukunft? (2024)
Danhausen, Paula
Fundamentals of New Work (2024)
Danhausen, Paula
Advanced Lecture on New Work (2024)
Danhausen, Paula
How modern organizations operate (2024)
Danhausen, Paula
Prognosebasierte Kompetenzbewertung für einen nachhaltigen Aufbau von Schlüsselkompetenzen (2024)
Jansing, Steffen ; Schallow, Julian ; Schulte-Uebbing, Nele ; Danhausen, Paula ; Gudergan, Gerhard ; Deuse, Jochen
Die gegenwärtige Arbeitswelt erlebt durch die Megatrends Digitalisierung und Automatisierung einen tiefgreifenden Wandel. Eine stetig wachsende Marktkomplexität und -dynamik sowie der demografische Wandel verändern die Kompetenzanforderungen an die Mitarbeitenden und fordern eine hohe Flexibilität der Unternehmen. Neben dem bedarfsorientierten Einsatz der Mitarbeitenden bedarf es einer Möglichkeit zur frühzeitigen Identifikation zukünftig erforderlicher Kompetenzen.
AKzentE4.0: Akzente für die Zukunft setzen / AKzentE4.0: Setting Standards for the Future (2023)
Danhausen, Paula ; Franken, Annika
Auch unter Einsatz KI-basierter Technologien bleibt der Mensch ein wichtiger Bestandteil produzierender Unternehmen. Dabei stehen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor der Herausforderung, die Implementierung von Digitalisierungskonzepten und innovativer Technik nicht nur effizient, sondern auch menschengerecht zu gestalten. Deshalb ist es wichtig, regionale Unternehmen bei der Digitalisierung zu unterstützen sowie entsprechende Qualifizierungs- und Schulungsmaßnahmen bereitzustellen. Mit diesem Ziel ist im Oktober 2021 das interdisziplinäre Verbundprojekt ‚AKzentE4.0 – Arbeitswissenschaftliches Kompetenzzentrum für Erwerbsarbeit in der Industrie 4.0‘ mit einer Laufzeit von fünf Jahren gestartet. Die Grundlage für das Kompetenzzentrum bildet eine Bedarfsanalyse, die bereits die Unterstützungsanforderungen sowie erste Bedenken der Unternehmen in Bezug auf innovative Technik abbildete. Um die Ergebnisse des Projekts nachhaltig zu verstetigen, soll das daraus resultierende Kompetenzzentrum als regionale Anlaufstelle für Wissen und Vernetzung dienen.
AKzentE4.0 für die Zukunft setzen (2025)
Lohrey, Marco ; Danhausen, Paula
Wie kann die digitale Transformation in der Arbeitswelt menschengerecht und nachhaltig gestaltet werden? In dieser Folge sprechen wir über das Forschungsprojekt AKzentE 4.0, das sich auf die Einführung von Digitalisierung und KI in Unternehmen spezialisiert hat. Wir beleuchten, wie die Etablierung eines Kompetenzzentrums die Zukunft der Arbeit im Rheinischen Revier sozial und technologisch innovativ gestalten kann.
Towards a Predictive Model to Forecast Competency Needs in Organizations (2025)
Danhausen, Paula ; Schulte-Uebbing, Nele ; Jansing, Steffen ; Schallow, Julian ; Herkenrath, Clara ; Deuse, Jochen
In the face of accelerated digital and demographic transformations, traditional competency models reveal limitations in their capacity to dynamically adapt for future workforce planning. Existing models, predominantly static, are inadequate for forecasting and strategically aligning competencies in a dynamic environment. This paper presents an approach that extends an existing competency model, creating a dynamic framework to predict the relevance of competencies. Using a qualitative method, competencies are clustered based on their coherence and relevant connections between them are identified. A supplementary quantitative study further determines the expected changes in competency relevance from a practical perspective. The integration of these results into the competency model offers a proactive tool for workforce development and strategic planning.
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