Selbstreflexion und Selbstmanagement, damit Mitarbeiter gesund und produktiv bleiben

Wissensarbeit. Berufliche Tätigkeiten, in denen Mitarbeiter flexibel ihre Aufgaben und Zeitplanung gestalten sollen, gewinnen zunehmend an Bedeutung. Gerade bei diesen Tätigkeiten kann es jedoch zur Herausforderung werden, die persönliche Energie und Zeit zu verwalten und optimal einzusetzen. Selbstbeobachtung und Selbstreflexion sind dabei ein entscheidender Schritt.

Selftracking. In der Arbeitsgruppe um Prof. Fellmann wird an verschiedenen Ansätzen der Selbstbeobachtung gearbeitet. Datenquellen sind Smartwatches, die z.B. den Puls liefern, aber auch Tracking-Software, die aufzeichnet, welche Anwendungen auf dem PC genutzt wurden.

Langfristig gesund und produktiv. Auf der Gesamtheit der Daten können verschiedene Analysen durchgeführt werden, die den Mitarbeitern beispielsweise aufzeigen, ob sie über einen längeren Zeitraum zu viel Stress ausgesetzt waren und eventuell Gegenmaßnahmen treffen sollten, z.B. durch mehr Pausen. Damit soll erreicht werden, dass Mitarbeiter langfristig gesund und produktiv im Arbeitsalltag bleiben.

Aus Texten lernen. In vielen Tätigkeitsfeldern spielen Textdokumente, z.B. zur Arbeitsdokumentation, eine große Rolle. Aus den Texten kann mittels KI-Methoden Wissen über positive und negative Arbeitsverläufe gewonnen werden, oder es können Kollegen empfohlen werden, die bereits an ähnlichen Aufgaben gearbeitet haben.

Kompetenzen im Bereich der künstlichen Intelligenz und Data Science

  • Zeitreihenanalysen für das Selbstmanagement
  • Trenderkennung und Empfehlungssysteme
  • Sprachanalyse, speziell Sentiment-Analyse

Prof. Dr. Michael Fellmann

Lehrstuhl für Wirtschafts­­informatik, Universität Rostock

Ausgewählte Projekte

SensAssist2Sens – Schwerpunkt Intelligente Zeiterfassung

In Kooperation mit der Gesellschaft für Begegnung, Erziehung und Gesundheit sowie der Momo GmbH entwickelt die Rostocker Wirtschaftsinformatik unter der Leitung von Prof. Fellmann Verfahren zur intelligenten Zeiterfassung für personenbezogene Dienstleistungen in der Kinder- und Jugendhilfe. Die Auswertung der Daten, insbesondere von Protokollen, die die den Verlauf eines Falls festhalten, erfolgt auf drei Ebenen: Organisation, Aufgabe und Individuum. Für jede Ebene werden individuelle Verfahren entwickelt, um die tägliche Arbeit zu verbessern und zu vereinfachen.

Auf der Ebene der Organisation werden Falldokumentationen mittels KI-Methoden ausgewertet, um Schlüsse auf mögliche Ursachen für negative Fallverläufe oder auch auf bessere oder schlechtere Therapieansätze zu ziehen. Im Bereich der Aufgaben werden Falldokumentationen verglichen, um z.B. Kollegen zu identifizieren, die an ähnlichen Fällen arbeiten und mit denen man sich austauschen sollte. Auf Ebene des Individuums geht es vor allem um die langfristige Gesundheit und Arbeitsfähigkeit der Mitarbeiter, die sich in der Kinder- und Jugendhilfe engagieren. Hier setzen Methoden des Selftracking und der Selbstreflexion an. So wurde beispielsweise an einem Verfahren zur Stresserkennung anhand des Tippverhaltens (Keystroke-Analyse) gearbeitet.

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SensAssist2Sens – Schwerpunkt Smart Self-Management

Damit Mitarbeiter, insbesondere in der Wissensarbeit, ihre Energie für den Tag einteilen und optimal nutzen können, bedarf es einer Unterstützung der Selbstreflexion. Ziel ist es, dass die Mitarbeitenden langfristig produktiv bleiben und sich gleichzeitig bei ihrer Arbeit wohl fühlen.

Durch den Einsatz von Sensoren in Smart Devices, wie beispielsweise Smartwatches, lässt sich das eigene Verhalten dokumentieren und nachvollziehbar machen. Die Smartwatches erlauben es, Daten wie Puls, Schrittzahl und Kalorienverbrauch zu sammeln und auszuwerten. Darüber hinaus kann Mitarbeitern durch spezielle Tools ein Einblick darüber geliefert werden, welche Anwendungen sie wann auf dem PC genutzt haben. Die parallele Dokumentation des Wohlbefindens durch kurzes Feedback reichert die Daten zusätzlich an. Die Analyse des Verhaltens soll helfen, eigene Arbeitsweisen zu prüfen und zu verbessern. Mittels KI-Methoden lassen sich Empfehlungen und Trends bestimmen, die z.B. Aufschluss über häufig miteinander auftretende Aktivitäten in bestimmten Zeitblöcken geben. Aus diesem „virtuellen Tagebuch“ lässt sich ein personalisiertes Assistenzsystem zum Selbst-Management entwickeln.

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