Der momentane Arbeitsmarkt wird von vier Generationen abgebildet - den Babyboomern und den Generationen X, Y und Z. Die nächste Generation auf dem Arbeitsmarkt, die
in den Ruhestand eintritt, sind die Babyboomer. Diese zahlenmäßig starke Kohorte hat im Laufe ihres Arbeitslebens einen wertvollen Schatz impliziten Wissens aufgebaut. Ohne geeignete Maßnahmen wird dieses Erfahrungswissen die Unternehmen unwiederbringlich verlassen. Doch in Wissensgesellschaften ist Wissen das höchste Gut, das Wettbewerbsvorteile schaffen soll. Im Fokus dieser Arbeit steht folglich das implizite Wissen, das wesentlich durch individuelle Erfahrungen geprägt ist. Die Wissensverteilung kann jedoch durch steigende Generationenkonflikte gehemmt werden. Deshalb werden generative Handlungsempfehlungen aufgestellt, die einen intergenerativen Austausch unterstützen sollen.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Wissensaustausch der vier Generationen am Arbeitsplatz durch generationsspezifische Wissenstransfermethoden und intergenerationelles Lernen (IGL) anzuregen und zu fördern. Um diese Zielsetzung zu erreichen, werden drei Forschungsfragen formuliert.
• Welche Methoden der intergenerativen Wissensverteilung lassen sich identifizieren?
• Welche generativen Präferenzen lassen sich in der Wissensverteilung und dem intergenerationellen Lernen feststellen?
• Welche konkreten Handlungsempfehlungen unterstützen sowohl das intergenerationelle
Lernen als auch die intergenerative Wissensverteilung am Arbeitsplatz? Zur Beantwortung der Forschungsfragen fand sowohl eine systematische Literaturanalyse
(SLA) als auch eine quantitative Studie in Form einer Online-Befragung statt. Die Ergebnisse der SLA flossen in die Gestaltung des Fragebogens der Befragung ein. Durch das
zweistufige Forschungsdesign konnten zahlreiche generative Präferenzen in der Wissensteilung und im IGL identifiziert werden. Es konnte gezeigt werden, dass alle Generationen das Mentoring zur Wissensteilung und das Miteinander-Lernen zum intergenerativen Austausch bevorzugen. Diese Präferenz fiel jedoch in unterschiedlicher Intensität aus, weshalb es umso wichtiger ist, sich intensiv mit alternativen Methoden des Wissenstransfers zu beschäftigen. Da bei den Befragten eine hohe Lernbereitschaft aufgedeckt werden konnte, wurde ein Scoringmodell, der Präferenz-Bekanntheits-Score (PBS), entwickelt. Dieser gewichtete Score ermöglicht es Unternehmen, die ausgeprägte Lernbereitschaft der Mitarbeitenden zu nutzen, indem er unbekannte, aber von den Generationen präferierte Transferinstrumente klassifiziert. Das Endartefakt der Arbeit stellen allgemeine und generative Handlungsempfehlungen dar. Diese konkreten Empfehlungen sollen Unternehmen bei dem Auf- und Ausbau eines
Wissens(ver-)teilungs- und Lernprogrammes unterstützen. Zum Beispiel sprechen die Befragungsergebnisse für die Einführung eines Wissenscafés. Dieser Treffpunkt fördert
das IGL und entspricht dem Wunsch der Befragten nach einem Über- und Voneinander-Lernen. Insgesamt konnten elf allgemeine und zahlreiche generationsspezifische Handlungsempfehlungen abgeleitet werden. Die Untersuchung zeigt ein hohes Potenzial für Wissenstransfer- und Lernprogramme auf. Die große Mehrheit der Befragten schätzt den Wissenstransfer als wesentlich für Gesellschaft und Unternehmen ein und ist bereit, ihr Wissen weiterzugeben.
Diese Arbeit zeigt zum Einen generative Unterschiede und Präferenzen auf, zum Anderen aber auch Lösungen, die ein effektives Miteinander der Generationen am Arbeitsplatz ermöglichen. Das Teilen von implizitem Wissen ist essentiell, um auch bei Renteneintritt der Babyboomer weiterhin Wettbewerbsvorteile realisieren zu können.
Zur Überprüfung der Handlungsempfehlungen kann eine altersheterogene Pilotgruppe im Unternehmen gebildet werden. Nach einer Evaluation der Erkenntnisse, können die Empfehlungen verfeinert und dem gesamten Unternehmen zur Verfügung gestellt werden. Die Einzelmaßnahmen können in regelmäßigen Mitarbeitendenbefragungen überprüft werden, um sie kontinuierlich an das Unternehmen und die Bedürfnisse der Belegschaft anzupassen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:76265 |
| Date | 13 October 2021 |
| Creators | Langesee, Lisa-Marie |
| Contributors | Schoop, Eric, Zimmerling, Emanuel, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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