Lernen für die digitale Transformation (sponsored)

TUM Campus Heilbronn Gründungsdekan Prof. Dr. Helmut Krcmar erklärt, weshalb Fragen und evidenzbasierte Antworten in Zeiten der digitalen Transformation so wichtig für die Weiterbildung sind.
© Mario Berger

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TUM Campus Heilbronn Gründungsdekan Prof. Dr. Helmut Krcmar erklärt, weshalb Fragen und evidenzbasierte Antworten in Zeiten der digitalen Transformation so wichtig für die Weiterbildung sind.

Digitale Transformation setzt Lernwilligkeit voraus. Und lernen zu wollen, erfordert Neugier. Das verbindet die digitale Transformation mit Wissenschaft und Forschung. Denn Wissenschaft entsteht durch das Beantworten von Fragen.

Sich etwas zu fragen, ist eine wirklich spannende Herausforderung. Ist es gut so, wie es ist? Muss es so bleiben, wie es ist? Ist es anders besser oder nur einfach anders? Die Fähigkeit, solche Fragen zu stellen, bildet die Basis für Fortschritt und Erkenntnis. Gerade wenn – wie bei der digitalen Transformation – vieles neu austariert wird oder auch anders beantwortet werden muss als noch vor der Corona-Pandemie, wächst die Bedeutung des Fragens. Und es gilt, zu hinterfragen, ob die Antworten darauf wirklich evidenzbasiert sind.

Evidenzbasierte Lösungen zu finden, das ist eine Leitlinie für die wissenschaftlich orientierte Weiterbildung an der Technischen Universität München (TUM). Das Institute for LifeLong Learning und die TUM Campus Heilbronn, zeichnen sich durch Evidenzbasierung als wesentliches Merkmal aus. Es gilt, zu unterscheiden zwischen dem, was sich einfach glauben lässt – und dem, von dem man weiß, dass es wirklich wirkt. Diese Unterscheidung hält manche Überraschung bereit. Aber sie ist wichtig. Denn schließlich soll Weiterbildung dazu dienen, die Herausforderungen – heute durch die digitale Transformation und künftig zusätzlich noch durch den Klimawandel – erfolgreich zu bewältigen. Gestalten heißt immer, den Wirkmechanismus zu kennen, auf dessen Basis man gestaltet. Oder auch nur zu wissen, dass man dieses Wirkmechanismus noch nicht kennt.

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