Design für den Job: Rollenspezifische Aufgaben-Matrizen (T-IPO/LARA)
Die stärkste Implementierungsevidenz: Assessment und Curricula, die auf realen beruflichen Aufgaben basieren, übertreffen generische wissensbasierte Programme. Die Aufgaben-Matrix (assessment_spec §4) ist das Werkzeug dafür.
1. Das Problem mit generischen Programmen
Definitionen, die Programmierung/Statistik betonen, verfehlen, was Arbeitende wirklich brauchen: Outputs interpretieren, Tools auswählen, ethisch urteilen (AI Literacy Assessment Revisited). Generische Schulungen produzieren generische Ergebnisse.
2. Die Aufgaben-Matrix (assessment_spec §4)
Für jede Rolle: Rolle → Aufgaben-Matrix → Assessment-Ergebnis → gespeicherter Evidenzdatensatz.
- Rolle definieren (Job-Analyse)
- Aufgaben-Matrix (welche KI-Aufgaben die Rolle ausführt)
- Bewertetes Niveau pro Aufgabe (aufgabenbasiert, objektiv)
- Evidenz speichern (Art.-4-Nachweis)
3. Rollen-eingebettete Instrumente
- FALCON-AI (rollen-eingebettet, CTRL): Autonomie, Occupations-Alignment — CORE Task-Design-Template.
- M-SHALF (modulares, geschichtetes Framework): Rollen-spezifische Curricula.
- DGKL: Aufgaben-orientierte Bewertung.
4. Im ALaaS-Angebot
Die Aufgaben-Matrix ist die Brücke zwischen Stufe 1 (Mini-Audit: 4 Aufgaben) und Stufe 3 (Enterprise: volle Matrix pro Rolle). Siehe ALaaS-Angebotsstufen.
Weiterführende Links
Quellen: Guide 1 §4; assessment_spec §4; Korpus 16.459 Papers (Stand 2026-10). EOF echo "7 done"