Johannes Siebert

Kategorie: Blog

  • Richard Price Award für MCI-Professor Johannes Siebert

    Richard Price Award für MCI-Professor Johannes Siebert

    Auszeichnung für Beiträge zur Data Science und ihre Anwendung in Planungs- und Priorisierungsentscheidungen

    Johannes Siebert, Professor für Entscheidungswissenschaften, Verhaltensökonomie und Supply Chain Management am MCI | Die Unternehmerische Hochschule®, ist mit dem Richard Price Award der International Academy of Information Technology and Quantitative Management (IAITQM) ausgezeichnet worden und zugleich zum „Fellow“ der Akademie gewählt worden. Der Preis wurde auf der 13. International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2026) in Rouen verliehen. Der Richard Price Award ehrt Persönlichkeiten, die herausragende Beiträge zu Theorie, Methodik und Anwendung der Data Science geleistet haben. Namensgeber ist Richard Price, der mit der postumen Veröffentlichung des Bayes-Theorems ein Fundament des heutigen datenbasierten Schließens legte.

    Die IAITQM würdigt mit dem Preis Sieberts Arbeiten an der Schnittstelle von Data Science und Entscheidungsfindung. Sein Forschungsprogramm verbindet datengetriebene und KI-gestützte Verfahren mit multikriteriellen Entscheidungsmethoden und liefert methodisch fundierte, empirisch validierte Ansätze, um analytische Ergebnisse in fundierte Ressourcen- und Kapitalallokationsentscheidungen unter Unsicherheit zu überführen. Wie tragfähig dieser Ansatz in der Praxis ist, zeigen hochrangige Anwendungen, für die Siebert mehrfach für den Decision Analysis Practice Award (INFORMS) nominiert wurde: Für die Bayer AG entwickelte er das Bewertungsmodell zur Priorisierung eines Projektportfolios (publiziert in Decision Analysis, INFORMS, 2022); das California Department of Transportation (Caltrans) beriet er bei der Entwicklung des methodischen Modells zur Allokation eines jährlichen Infrastrukturbudgets im zweistelligen Milliarden-US-Dollar-Bereich.

    „Data Science verändert grundlegend, wie Entscheidungen getroffen werden – zugleich war die Bedeutung strukturierter, wertorientierter Entscheidungsprozesse nie größer. Diese Auszeichnung bestärkt mich darin, dieses Feld in Forschung, Praxis und Lehre weiter voranzutreiben“, sagt Johannes Siebert.

    Am MCI forscht und lehrt Siebert zu datenbasierter Entscheidungsfindung, Business Analytics, Verhaltensökonomie und multikriteriellen Methoden, mit besonderem Fokus auf die Rolle Künstlicher Intelligenz in unternehmerischen Planungs-, Priorisierungs- und Steuerungsentscheidungen. Diese Ausrichtung stärkt Innovations-, Digitalisierungs- und Zukunftskompetenzen in Wissenschaft und Wirtschaft gleichermaßen. Über die Forschung hinaus trägt Siebert seine Erkenntnisse in Programme zur Entscheidungsbildung und macht Entscheidungskompetenz so über die Hochschule hinaus wirksam.

    „Diese Auszeichnung unterstreicht die internationale Bedeutung der MCI-Forschung in den Bereichen Entrepreneurship und Decision Making. Sie zeigt, dass innovative Forschung zu unternehmerischem Handeln und intelligenter Entscheidungsfindung weltweit Anerkennung findet und das internationale Renommee des MCI nachhaltig stärkt“, ergänzt MCI-Head of Research & Development Martin Pillei.

    Wissenschaftlich zählt zu Sieberts Referenzen eine gemeinsam mit Ralph L. Keeney (Duke University) verfasste Arbeit in Operations Research, einer der weltweit führenden Fachzeitschriften des Gebiets. Seine Arbeit ist darüber hinaus vielfach international anerkannt: Inspirational Achievement Award der Society for Decision Professionals (SDP), Best Research Paper Award des Decision Sciences Journal of Innovative Education (2023), Finalist beim European Award for Excellence in Teaching in the Social Sciences and Humanities sowie ein TEDx-Talk mit über 175.000 Aufrufen.

    Die originale Pressemitteilung des MCI finden Sie hier: Richard Price Award for Data Science | Johannes Siebert

  • Entscheidungen für eine sichere Zukunft: Proaktives Entscheidungsverhalten und das Verhalten bei der finanziellen Altersvorsorge

    Entscheidungen für eine sichere Zukunft: Proaktives Entscheidungsverhalten und das Verhalten bei der finanziellen Altersvorsorge

    Das Verhalten bei der finanziellen Altersvorsorge (engl. Retirement Financial Planning Behavior, RFPB) umfasst die konkreten Handlungen, die Individuen unternehmen, um sich finanziell auf den Ruhestand vorzubereiten. Wir untersuchen RFPB aus der Perspektive des Operational Research (OR) unter Anwendung von Prinzipien der Decision Analysis (DA) – insbesondere der Entscheidungsqualität und des Value-Focused Thinking – operationalisiert durch proaktives Entscheidungsverhalten (Proactive Decision-Making, PDM). Dieses Konzept integriert DA-basierte proaktive kognitive Fähigkeiten (Proactive Cognitive Skills, PCS) mit proaktiven Persönlichkeitseigenschaften, die aus der Organisationsverhaltensforschung stammen.

    Anhand von Querschnittsdaten aus einer Befragung von 457 Erwachsenen im Vereinigten Königreich und mithilfe von Strukturgleichungsmodellen mit systematischen Modellvergleichen und Multigruppenanalysen prüfen wir, ob PDM das RFPB über vier psychologische Merkmale beeinflusst – nämlich (1) Planungstendenz, (2) Vertrauen in die Suche nach Finanzinformationen, (3) Risikobereitschaft bei Investitionen und (4) allgemeine Selbstwirksamkeit – und ob sich diese Zusammenhänge je nach finanzieller Bildung und numerischer Kompetenz unterscheiden.

    Die Ergebnisse zeigen, dass PDM das RFPB vollständig über diese psychologischen Merkmale beeinflusst (vollständige Mediation). Dabei wirken die trainierbaren, DA-basierten PCS als zentraler Mechanismus, während proaktive Persönlichkeitseigenschaften in diesem Zusammenhang keine signifikante Rolle spielen. Das mediierte Modell erklärt 57,1 % der Varianz des RFPB und übertrifft Modelle mit Teilmediation, rein eigenschaftsbasierte Modelle sowie Modelle mit umgekehrter Kausalität.

    Multigruppenanalysen zeigen, dass die indirekte Struktur über Gruppen unterschiedlicher finanzieller Bildung und numerischer Kompetenz hinweg stabil bleibt, wobei sich Hinweise auf eine kompensatorische Rolle der PCS bei geringerer finanzieller Bildung ergeben. Insgesamt verknüpfen die Befunde DA-basierte entscheidungsanalytische Fähigkeiten mit dem Verhalten bei der finanziellen Altersvorsorge.

    Unsere Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von auf PCS fokussierten Trainings zur Förderung entscheidungsanalytischer Kompetenzen als OR-relevanten Ansatz zur Stärkung des RFPB – als Ergänzung zu Programmen zur Förderung finanzieller Bildung und numerischer Fähigkeiten. Darüber hinaus ergänzt die Studie optimierungsorientierte OR-Ansätze zur Altersvorsorgeplanung, indem sie PCS als entscheidungsanalytischen Hebel identifiziert, der das RFPB – die verhaltensmäßige Voraussetzung für die Umsetzung solcher Optimierungsempfehlungen in der Praxis – stärkt.

    Siebert, Jana; Siebert Johannes U., Blösl, Florian; “Deciding for a Secure Tomorrow – Examining Proactive Decision-Making and Retirement Planning Behavior”, European Journal of Operational Research) (in press), https://doi.org/10.1016/j.ejor.2025.10.021

  • MCI Professor Johannes Siebert erhält renommierten SDP Award

    MCI Professor Johannes Siebert erhält renommierten SDP Award

    Internationale Auszeichnung würdigt herausragende Beiträge in datenbasierter Entscheidungsfindung, Supply Chain Management und gesellschaftlichem Impact  |  Verleihung im Rahmen der 32. SDP Jahreskonferenz an der University of Massachusetts in Boston

    Johannes Siebert, Professor für Entscheidungswissenschaften, Verhaltensökonomie und Supply Chain Management am MCI, wurde mit dem „Inspirational Achievement Award“ der Society for Decision Professionals (SDP) ausgezeichnet. Der international renommierte Preis wurde im Rahmen der 32. SDP Jahreskonferenz an der University of Massachusetts in Boston verliehen, um herausragende Leistungen in der Entscheidungsanalyse sowie besonderes Engagement für die Weiterentwicklung des Fachgebiets zu würdigen.

    Am MCI lehrt und forscht Johannes Siebert im Bereich der Entscheidungsanalyse mit Fokus auf datenbasierte Entscheidungsfindung, Behavioral Economics und Multi-Kriterien-Methoden. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Rolle von Künstlicher Intelligenz in Entscheidungsprozessen sowie darauf, Entscheidungsqualität messbar und trainierbar zu machen.

    „Die Entscheidungswissenschaft steht an einem Wendepunkt: Künstliche Intelligenz verändert, wie Entscheidungen getroffen werden – gleichzeitig war die Bedeutung strukturierter, wertebasierter Entscheidungsprozesse nie größer. Diese Auszeichnung motiviert mich sehr, die Weiterentwicklung des Feldes in Forschung, Praxis und Lehre weiter voranzutreiben“, erklärt Johannes Siebert.

    Seine Expertise bringt er regelmäßig in internationalen Praxisprojekten für private und öffentliche Auftraggeber ein, etwa im Energiesektor, im Transportsektor oder in der Pharmaindustrie. Für seine Leistungen wurde er mehrfach für den Practice Award der Decision Analysis Society nominiert. Auch seine exzellente Lehre findet internationale Anerkennung, unter anderem durch eine Finalisten-Nominierung für den hoch angesehenen European Award for Excellence in Teaching in Social Sciences and Humanities.

    MCI Rektor Andreas Altmann gratuliert: „Diese Auszeichnung unterstreicht, wofür das MCI steht: exzellente Forschung, starke Praxisorientierung und die aktive Mitgestaltung zentraler Herausforderungen. Johannes Siebert verkörpert diese Werte in besonderer Weise und stärkt mit seiner internationalen Sichtbarkeit die Position des MCI als führende Hochschule im Bereich Entscheidungswissenschaft und Managementausbildung.“

    Weiterführende Links:

    MCI-Professor Johannes Siebert als Finalist für europäischen Lehrpreis nominiert

    Internationale Anerkennung für MCI-Professor Johannes Siebert

    Best Paper Award – Decision Sciences Journal of Innovative Education

    Think Beyond: Große Ideen beim TEDxInnsbruck

    Klug entscheiden lernen und glücklich werden

    Die originale Pressemitteilung des MCI finden Sie hier: https://www.mci.edu/de/medien/news/7126-mci-professor-johannes-siebert-erhaelt-renommierten-sdp-award

  • Fünfzig Jahre Entscheidungsanalyse in der Operational Research: Ein Überblick

    Fünfzig Jahre Entscheidungsanalyse in der Operational Research: Ein Überblick

    Wir geben einen Überblick über die Entwicklung der Forschung zur Entscheidungsanalyse (DA) in den vergangenen fünfzig Jahren. Nach der Darstellung der axiomatischen Grundlagen und einer Diskussion des DA-Prozesses beginnen wir mit dem wertorientierten Denken als Methode zur Problemstrukturierung. Anschließend analysieren wir die Modellbildungsphase mit Fokus auf grafische Modelle für Entscheidungen unter Unsicherheit, darunter Bayes’sche Netzwerke, Entscheidungsbäume und Einflussdiagramme. Danach wird untersucht, wie die DA-Forschung mit Unsicherheit umgeht, insbesondere in den Bereichen Erhebung, Aggregation und Bewertung. Es folgt eine Erörterung der Sensitivitätsanalyse, die lokale und globale Techniken beschreibt – von der Einweg-Sensitivitätsanalyse bis zum Informationswert. Abschließend wird die Literatur zum Thema Informationsgewinnung betrachtet und die Rolle des Informationswerts in diesem Zusammenhang diskutiert.

    Borgonovo, Emanuele; José, Victor, R. R, Shachter, Ross; Siebert, Johannes U; Ulu, Canan. “Fifty Years of Decision Analysis in Operational Research: A Review” (Invited Review on occasion of the celebration of the 50th Anniversary of EURO (the European association of Operational Research Societies), European Journal of Operational Research) https://doi.org/10.1016/j.ejor.2025.05.023

  • ChatGPT vs. Expert:innen: Kann generative KI hochwertige Zielsysteme für organisationale und politische Entscheidungen entwickeln?

    ChatGPT vs. Expert:innen: Kann generative KI hochwertige Zielsysteme für organisationale und politische Entscheidungen entwickeln?

    Diese Studie untersucht die Leistungsfähigkeit generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) im Kontext des Value-Focused Thinking, insbesondere ihre Fähigkeit, hochwertige Zielsysteme für organisationale oder politische Entscheidungen zu entwickeln. Insgesamt zeigen unsere Ergebnisse, dass die von GenAI generierten Ziele einzeln betrachtet meist sinnvoll sind, die resultierenden Zielsysteme als Ganzes jedoch deutliche Schwächen aufweisen. Häufig enthalten sie irrelevante Aspekte, lassen wichtige Ziele aus und sind zudem redundant sowie nicht klar strukturierbar. Dies ist unter anderem darauf zurückzuführen, dass GenAI dazu neigt, Mittelziele einzubeziehen – selbst dann, wenn dies explizit vermieden werden soll.

    Gleichzeitig zeigen wir, dass sich die Qualität der Zielsysteme durch den Einsatz von Best Practices im Prompting sowie durch Expertise in der Entscheidungsanalyse deutlich verbessern lässt. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung eines „Human-in-the-Loop“-Ansatzes: GenAI eignet sich gut zur Generierung erster Zielideen, jedoch ist die Einbindung von Expert:innen mit fundiertem Hintergrund in der Entscheidungsanalyse entscheidend, bevor die Ergebnisse zur Unterstützung realer Entscheidungen verwendet werden.

    Zur praktischen Umsetzung präsentieren und demonstrieren wir einen vierstufigen Ansatz, der die jeweiligen Stärken von GenAI und Entscheidungsanalyst:innen kombiniert.

    Weitere Informationen finden Sie in der MCI-Pressemitteilung: https://www.mci.edu/de/news-filter/37-studiengaenge/160-news-wirtschaft-management-for-professionals/7207-mci-forschung-wo-ki-endet-beginnt-menschliche-expertise

    Simon, Jay; Siebert, Johannes U. ChatGPT vs. Experts: Can GenAI Develop High Quality Organizational and Policy Objectives? Decision Analysis (in press). https://doi.org/10.1287/deca.2025.0387

  • Lineare Transformation eindimensionaler Nutzenfunktionen: Eine empirische Studie zum Einfluss auf die finale Rangfolge von Alternativen bei persönlichen Entscheidungen

    Lineare Transformation eindimensionaler Nutzenfunktionen: Eine empirische Studie zum Einfluss auf die finale Rangfolge von Alternativen bei persönlichen Entscheidungen

    Die Bestimmung eindimensionaler Nutzenfunktionen für jedes Ziel in der Multiattributiven Nutzentheorie (MAUT) ist für Entscheidungsträger mit erheblichem Zeit- und kognitivem Aufwand verbunden. Dabei müssen sie unter anderem abnehmenden oder zunehmenden Grenznutzen sowie ihre individuelle Risikoeinstellung berücksichtigen, was häufig zu nichtlinearen Funktionsverläufen führt. Diese Einschätzungen sind anfällig für Fehler und Verzerrungen.

    In dieser Studie untersuchen wir, inwieweit eine lineare Transformation eindimensionaler Nutzenfunktionen die Entscheidungsqualität beeinträchtigt. Konkret analysieren wir drei Aspekte: die Verwendung von (nicht-)linearen Nutzenfunktionen, deren Einfluss auf die Rangfolge von Alternativen sowie die Stabilität der besten Alternativen in Abhängigkeit von Nutzenunterschieden unter Annahme linearer Transformation.

    Die Analyse basiert auf 2.536 sorgfältig modellierten persönlichen Entscheidungen, die von Studierenden mithilfe des Entscheidungstools Entscheidungsnavi durchgeführt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass 95,9 % der Teilnehmenden mindestens eine nichtlineare Nutzenfunktion verwendeten und 76,4 % aller Ziele nichtlinear bewertet wurden. Die Vereinfachung präferenzgerechter Nutzenfunktionen durch Linearisierung führte in 15,5 % der Entscheidungen zu einer Rangumkehr der besten Alternative. Die Menge der drei besten Alternativen veränderte sich in 14 % der Fälle. Gleichzeitig befand sich in 98,8 % der Entscheidungen die beste Alternative weiterhin unter den Top drei bei Annahme linearer Nutzenfunktionen.

    Tönsfeuerborn, M., von Nitzsch, R., & Siebert, J. U. (2026). Linear transformation of one-dimensional utility functions: Empirical study on the impact on the final ranking of alternatives in personal decisions. Decision Analysis, 23(1), 46–64. https://doi.org/10.1287/deca.2024.0317

  • Lehre wird über Methoden beschrieben. Beurteilt werden sollte sie an Zielen.

    Lehre wird über Methoden beschrieben. Beurteilt werden sollte sie an Zielen.

    Ich stand auf der Shortlist für den European Award for Excellence in Teaching in the Social Sciences and Humanities. Die Central European University vergibt ihn seit 2011 an Lehrende im Europäischen Hochschulraum, verbunden mit dem Diener-Preis über 5.000 Euro. Ausgezeichnet wurde Anfang September eine andere Kandidatin. Der Ausgang beschäftigt mich weniger als etwas, das mir beim Zusammenstellen der Unterlagen aufgefallen ist.

    Ein Dossier zwingt zum Aufschreiben

    Für eine solche Bewerbung muss man die eigene Lehre dokumentieren: Kursbeschreibungen, Evaluationskonzepte, Rückmeldungen von Studierenden und von Kolleginnen und Kollegen, eine Darstellung der eigenen Lehrauffassung. Wer das tut, liest zwangsläufig auch andere Lehrkonzepte, Ausschreibungstexte und Akkreditierungsunterlagen. Dabei fällt eine Regelmäßigkeit auf: Fast alle beschreiben zuerst, wie unterrichtet wird — Blended Learning, projektbasiertes Arbeiten, digitale Werkzeuge — und erst danach, wozu das führen soll. Häufig bleibt der zweite Teil implizit.

    Der Unterschied zwischen Mittel und Ziel

    In der Entscheidungsanalyse ist diese Unterscheidung zentral. Ein Fundamentalziel ist das, was man um seiner selbst willen anstrebt. Ein Mittelziel ist nur deshalb wichtig, weil es zu einem Fundamentalziel beiträgt. Flipped Classroom, Peer Feedback, KI-gestützte Werkzeuge: alles Mittel. Sie sind austauschbar, sobald etwas Besseres verfügbar ist.

    Die Reihenfolge ist nicht bloß eine Frage der Darstellung. Sie bestimmt, welche Alternativen überhaupt in den Blick geraten.

    Wer bei den Methoden beginnt, variiert das, was er ohnehin kennt. Wer bei den Zielen beginnt, kommt auf Alternativen, die im Methodenkatalog nicht vorkommen.

    Das können andere Prüfungsformate sein, andere Aufgabenstellungen, mitunter auch die Erkenntnis, dass ein Inhalt im Curriculum nichts verloren hat.

    Die Frage, die vorne stehen müsste

    Was sollen Absolventinnen und Absolventen können, das sie ohne dieses Studium nicht könnten? Meine Antwort: Sie sollten eine Entscheidung unter Unsicherheit so strukturieren können, dass sie sie vor sich selbst und vor anderen begründen können. Fachwissen ist dafür Voraussetzung, nicht Ergebnis. Aus dieser Antwort folgt anderes als aus einem Methodenkatalog: Prüfungen, in denen Studierende eine eigene Entscheidung dokumentieren, statt Modelle zu reproduzieren; Projekte an Fragen ohne bekannte Lösung; Kriterien, die den Prozess betreffen und nicht das Ergebnis.

    Ich halte diese Reihenfolge für den Punkt, an dem sich Lehrentwicklung entscheidet.

    Was bleibt

    Der Nutzen solcher Verfahren liegt für mich nicht in ihrem Ausgang, sondern im Zwang zur Explizitheit. Man muss aufschreiben, was man sonst voraussetzt, und merkt dabei, wo die Begründung dünn wird. Dafür braucht es keinen Preis. Es genügt, eine eigene Lehrveranstaltungsbeschreibung einmal mit einer einzigen Frage zu lesen: Steht dort, wozu das alles gut sein soll — oder nur, wie es gemacht wird?

    Zum Preis: European Award for Excellence in Teaching in the Social Sciences and Humanities, vergeben von der Central European University — elkana.ceu.edu

    Weiterführend: MCI-Meldung vom 29.09.2025 zur Shortlist-Nominierung

  • Entscheidungswissenschaftler Johannes Siebert: Schule vorbei – und jetzt? Wie junge Menschen den passenden Beruf finden

    Entscheidungswissenschaftler Johannes Siebert: Schule vorbei – und jetzt? Wie junge Menschen den passenden Beruf finden

    Was kommt nach der Schule? Die Berufs- und Studienwahl ist eine der ersten großen Lebensentscheidungen junger Menschen – und oft auch eine der schwersten. Warum sie so viel mehr ist als ein „Pflichtprogramm“ und welche Chancen darin stecken, erklärt Entscheidungswissenschaftler Prof. Johannes Siebert.

    Viele junge Menschen fragen sich zurzeit: „Was mache ich nach der Schule?“ Warum ist diese Entscheidung so wichtig?

    Die Berufs- und Studienwahl ist für viele von ihnen eine der ersten großen Entscheidungen, die sie selbstständig treffen müssen. Sie beeinflusst nicht nur ihre berufliche Laufbahn, sondern auch ihr Selbstbewusstsein und ihre Zukunftschancen. Kurz: ihr Leben. Es ist zwar oftmals ohne großen bürokratischen Aufwand möglich, die zunächst getroffene Entscheidung für ein Studium oder eine berufliche Ausbildung nachträglich abzuändern. 

    Doch hierbei kommt es, wie Umfragen zeigen, nicht selten zu erheblichen individuellen psychologischen Belastungen der jungen Menschen – ganz abgesehen von gesamtökonomischen Folgen wie einem gesteigerten Fachkräftemangel und einer geringeren volkswirtschaftlichen Produktivität infolge des verspäteten Berufseinstiegs.

    …

    Lesen den vollständigen Artikel hier: https://www.focus.de/familie/ausbildung/entscheidungswissenschaftler-johannes-siebert-schule-vorbei-und-jetzt-wie-junge-menschen-den-passenden-beruf-finden_22435455-3583-4c2a-8981-3b80dd727a0b.html

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  • Lügen und Manipulation im Netz: Profi zeigt zwei Methoden, wie Sie sich effektiv gegen Fake News wappnen können

    Lügen und Manipulation im Netz: Profi zeigt zwei Methoden, wie Sie sich effektiv gegen Fake News wappnen können

    Fake News werden gezielt verbreitet, um Meinungen und damit auch Wahlen zu manipulieren. Im Kampf gegen ihre öffentliche Wirksamkeit bleiben Faktenchecks allein machtlos. Doch in Verbindung mit weiteren Instrumenten lässt sich die Widerstandskraft gegen Falschbehauptungen dauerhaft stärken.

    „Man kann alle Leute einige Zeit zum Narren halten und einige Leute allezeit; aber alle Leute allezeit zum Narren halten kann man nicht”, erklärte der US-amerikanische Präsident Abraham Lincoln vor mehr als 150 Jahren. Auch wenn er den Einfluss von Fake News auf die öffentliche Meinung schon damals lebhaft vor Augen hatte, war er doch zuversichtlich genug zu glauben, dass sich – jedenfalls bei der Mehrheit der Menschen – die Wahrheit am Ende durchsetzen werde. Können wir diesen Optimismus im Zeitalter von manipulationsanfälligen Internet-Medien und ihrer globalen Vernetzung noch teilen?

    Resignation ist, trotz prominenter gegenteiliger Erfahrungen, eindeutig fehl am Platz. Eine Vielzahl wissenschaftlicher Studien hat sich in jüngster Zeit mit der Wirkungsweise von Fake News befasst und effektive Gegenmittel entwickelt. Die Ergebnisse geben Anlass zur Besorgnis, aber ebenso zeigen sie: Wir sind der Verführungskraft von Fake News keineswegs wehrlos ausgeliefert. Und möglicherweise kann schon die Lektüre dieses Artikels dazu beitragen, dass Sie in Zukunft bewusster und widerstandsfähiger auf Kampagnen reagieren, die Ihnen etwas weismachen wollen, was Sie von sich aus nie glauben würden.

    Lesen den vollständigen Artikel hier: https://www.focus.de/experts/profi-zeigt-zwei-methoden-wie-sie-sich-effektiv-gegen-fake-news-wappnen-koennen_id_260161530.html

    Bleiben Sie auf dem Laufenden und verpassen Sie keinen meiner Beiträge auf FOCUS Online. Für spannende Einblicke und aktuelle Diskussionen, folgen Sie mir und vernetzen Sie sich gerne mit mir. Ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen! https://www.linkedin.com/in/johannes-siebert/

  • Generation A – Jungen Menschen Entscheidungen erleichtern

    Generation A – Jungen Menschen Entscheidungen erleichtern

    BAYREUTH. Können junge Menschen überhaupt selbst für sich entscheiden – und gut für sich entscheiden? Natürlich, sagt Prof. Johannes Siebert, und hat eine Aufgabe für die Zuhörer: Ein Jugendlicher möchte am Wochenende mit seinen Freunden Computer spielen. „Durchzocken“, nennen es die jungen Leute. Allerdings hat er im vergangenen Jahr nicht die beste schulische Leistung gezeigt – und gerade nach dem Zock-Wochenende läuft eine wichtige Prüfung in Mathematik. Als Eltern erlauben oder nicht? Die Zuhörer sagen eindeutig nein. Was passiert in einer Familie? Die Eltern sagen, wenn Du versprichst, bis zum Zock-Wochenende jeden Tag mindestens zwei Stunden zu pauken, dann erlauben wir es. Aber wer trifft dann die Entscheidung? „Die Eltern“, sagt Siebert. Doch es gebe einen Weg für den jungen Menschen, selbst Kontrolle über die Entscheidung zu bekommen. Er kann selber vorschlagen, bis zum Donnerstag vor dem Zock- Wochenende zu lernen – und sich dann von seinen Eltern abhören zu lassen. Beherrscht er den Stoff, kann er zocken. Wenn nicht – fällt das Zocken aus.

    Johannes Siebert arbeitet am Management Center Innsbruck und ist Privatdozent an der Universität Bayreuth. Er berät das Pentagon und ist Kolumnist für das Magazin „Focus“. An der Bayreuther Uni ist er federführend beim Forschungsprojekt „Klug entscheiden!“. Sich klug zu entscheiden, sagt er, könne das Leben verändern. Deshalb will er die Entscheidungskompetenz von jungen Menschen stärken. Vereinfacht gesagt: Wenn junge Menschen gute Entscheidungen treffen können, können sie auch bessere Entscheidungen bei ihrer Ausbildung treffen. Das führe zu weniger Abbruch von Ausbildungen, Jugendliche scheitern weniger – und werden glücklicher.

    Weniger Handlungsoptionen gewünscht

    Klingt einfach und ist einfacher als gedacht. Das Projekt wird schon in vielen Schulen umgesetzt, in Kulmbach gibt es bald zwei „Leuchtturm-Schulen“. Schüler brechen komplexe Entscheidungen in kleine Teilschritte herunter. Problem: Die Kids würden „bombardiert“ mit Han lungsoptionen – etwa Zehntausende von Studienmöglichkeiten. „Aber wenn die Kompetenz fehlt“, mahnt Siebert, „gehen die ganzen Angebote ins Leere.“ Das Prinzip ist wie beim Online-Schuhhändler Zalando: Je mehr Kriterien man angibt, desto geringer die Auswahl. Bis der richtige Schuh rauskommt……

    Den vollständigen, exzellenten Beitrag von Chefreporter Otto Lapp vom Nordbayerichen Kurier finden Sie hier: https://www.kurier.de/inhalt.generation-a-lost-am-handy-oder-was.210c70c8-81d9-4def-a5a3-b36ea31fb743.html