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Von Daten lernen heißt besser lernen

Talent Meets Bertelsmann 2018 [Quelle: Bertelsmann]

Quelle: Bertelsmann

Das Kursangebot einer Online-Lernplattform datengetrieben verbessern – dieser Herausforderung stellten sich bei "Talent Meets Bertelsmann 2018" die Teilnehmenden im Workshop von Tine und Daniel. Im Interview verraten die beiden Workshopleiter, welche Rolle Data-Talente bei Bertelsmann spielen und wie du dich im nächsten Jahr selbst bei TMB hervortun kannst.

Sie haben beim diesjährigen Netzwerk-Event "Talent Meets Bertelsmann" (TMB) einen der sieben Workshops geleitet. Warum haben Sie sich entschieden, als Workshopleiter mitzumachen?

Tine: Daniel und ich waren 2008 beziehungsweise 2016 selbst Teilnehmende bei "Talent Meets Bertelsmann" und konnten von der Erfahrung persönlich und für unsere Karriere profitieren. Für mich war es eines der besten Events, an denen ich während meiner Studienzeit teilgenommen habe.

Außerdem arbeiten wir derzeit beide in Berlin bei Udacity, einer Online-Lernplattform für Tech-Skills, die auch eine Bertelsmann-Beteiligung ist. Daher war es für uns eine leichte Entscheidung, selbst einen Workshop zu organisieren und den Teilnehmenden Einblicke in die Arbeitsweise und Herausforderungen von Udacity zu geben. Zudem ist es für uns eine großartige Gelegenheit, frische Perspektiven von jungen Talenten zu bekommen, die Dinge oft aus ganz anderen Blickwinkeln betrachten.

Worum ging es in Ihrem Workshop?

Tine: "Talent Meets Bertelsmann" stand in diesem Jahr ganz unter dem Motto "data-driven innovation". Als Lernplattform arbeitet Udacity tagtäglich mit einer Menge von Daten: Unsere Gruppe hatte die Herausforderung, zu erarbeiten, wie wir Daten effektiver nutzen können, um die Abschlussraten der Online-Kurse zu erhöhen und die Lernerfahrung weiter zu verbessern.   

Mit echten Datenpunkten haben die Teilnehmenden im Workshop eine neue Lösung aufgezeigt, um sicherzustellen, dass jeder auf dem richtigen Level mit dem Lernen beginnt und sein Lernverhalten während der Lernphase berücksichtigt wird. Die Teilnehmenden haben also an einem realen Projekt von Udacity gearbeitet.

Woher kam die Idee für dieses Thema?

Tine: Udacity hat als Online-Lernplattform zum Ziel, genau die technischen Fähigkeiten praxisnah zu vermitteln, die aktuell am Arbeitsmarkt benötigt werden: so zum Beispiel Machine Learning, Data Science oder Künstliche Intelligenz. Wir arbeiten mit Industrieunternehmen wie Google, IBM oder Facebook zusammen, um Kurse zu entwickeln, die dieses Wissen anhand von realen Projekten vermitteln. Doch im Vergleich zum Präsenztraining sind die Abschlussraten beim Online-Learning immer noch geringer, auch bei Udacity.

Daniel leitet das Marketing in Europa und ich kümmere mich um den Aufbau des B2B-Geschäfts. Aber unser Marketing kann noch so gut sein – am Ende muss der Kunde zufrieden sein und den Lernerfolg erreichen, den er sich gewünscht hat. Daher ist es essenziell, Daten zu nutzen, um gezielter auf die Nutzerbedürfnisse einzugehen und Lernpfade effizienter zu gestalten. Denn zufriedene Nutzer erwerben weitere Kurse und empfehlen diese auch ihren Freunden und Bekannten.

Glauben Sie, dass die im Workshop generierten Ideen ihren Weg ins Unternehmen finden und dort weiterverfolgt werden?

Tine: Die entwickelte Lösung war innovativ und gleichzeitig pragmatisch, sodass Teile davon sicher umgesetzt werden. Wir haben die Ideen der Abschlusspräsentation mit dem Headquarter in Mountain View, Kalifornien, geteilt. Dort war man beeindruckt von der Präsentation und wird sie in der weiteren Produktentwicklung berücksichtigen.

Welchen Stellenwert hat das Thema Data bei Udacity? An welchen Herausforderungen arbeiten Sie gerade?

Daniel: Das Thema Data hat auf den unterschiedlichsten Ebenen einen sehr hohen Stellenwert. Zunächst einmal ist Data Science einer der großen Schwerpunkte in unserem Lernportfolio und  bei Studierenden wie Unternehmen eines der gefragtesten Angebote. Wir ermöglichen einerseits kompletten Data-Anfängern, die ersten Grundlagen praxisnah zu erlernen und diese direkt im Job anzuwenden. Andererseits können sich auch Fortgeschrittene die Tools für komplexe Big-Data-Probleme aneignen.

Darüber hinaus werden Entscheidungen im Unternehmen sehr datengetrieben getroffen, insbesondere wenn es um die Konzeption der Kurse und der enthaltenen Praxisprojekte geht oder um den Betrieb unserer Community- und Support-Angebote. Auf dem Weg zum Abschluss messen wir die Aktivität unserer Lernenden zu jeder Zeit und schauen genau, wie sie mit den Inhalten und dem Produkt interagieren. Daher können wir sehr früh erkennen, ob jemand mehr Hilfe benötigt oder ob die Lektionen zum gewünschten Lernerfolg führen.

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