Digitale Kompetenzanforderungen in der öffentlichen Verwaltung nach der COVID-19-Pandemie
Digitale Kompetenzen haben sich spätestens seit den COVID-19-bedingten Lockdowns sowie auch im Kontext von New Work und KI-Anwendungen zu einem zentralen Aktionsfeld für Wirtschaft, Wissenschaft und Politik entwickelt. Die öffentliche Verwaltung befindet sich seit einigen Jahren in einer verstärkten...
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Published in: | HMD. Praxis der Wirtschaftsinformatik (Internet) Vol. 61; no. 1; pp. 220 - 233 |
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Main Authors: | , , |
Format: | Magazine Article |
Language: | German |
Published: |
Heidelberg
Springer Nature B.V
2024
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Subjects: | |
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Summary: | Digitale Kompetenzen haben sich spätestens seit den COVID-19-bedingten Lockdowns sowie auch im Kontext von New Work und KI-Anwendungen zu einem zentralen Aktionsfeld für Wirtschaft, Wissenschaft und Politik entwickelt. Die öffentliche Verwaltung befindet sich seit einigen Jahren in einer verstärkten strukturellen und technischen Transformation, hin zu einer digitalisierten und modernen Verwaltung, welche einen tiefgreifenden Auf- und Umbau von Kompetenzanforderungen bedingt. Dies führt zu massiven Veränderungen von Kompetenzprofilen und Stellenanforderungen auf Ebene der Kommunen, der Länder und des Bundes. Relevanz und Bandbreite digitaler Kompetenzen für E‑Government wurden bereits in mehreren Studien untersucht, wenngleich generalisierbare empirische Analysen noch am Anfang stehen. Unmittelbar vor Ausbruch der COVID-19-Pandemie führten die Autoren im Zeitraum von Dezember 2019 bis März 2020 eine Erhebung digitaler Kompetenzanforderungen in Stellenanzeigen der öffentlichen Verwaltung durch. Den Bezugsrahmen für diese quantitative Untersuchung bildete ein eigens entwickeltes komplementäres Modell digitaler Kompetenzen inkl. einer zweckgerichteten Operationalisierung. In diesem Beitrag werden auf Basis eines quantitativen Ansatzes Stellenanzeigen der öffentlichen Verwaltung aus dem Jahr 2023 großzahlig analysiert und mit der Referenzauswertung der Prä-Corona-Datenerhebung aus 2019/2020 verglichen. Als Datengrundlage dienen elektronische Stellenanzeigen, die automatisiert aus dem zentralen Stellenportal des Bundes extrahiert wurden. Hierdurch wird folgende Forschungsfrage beantwortet: Welche Veränderungen digitaler Kompetenzanforderungen in Folge der COVID-19-Pandemie lassen sich in Stellenanzeigen der öffentlichen Verwaltung identifizieren?
Digital competences have become a central field of action for business, science and politics since the COVID-19-related lockdowns and in the context of New Work and AI applications. For some years now, public administration has been undergoing an intensified structural and technical transformation toward a digitalized and modern administration, which requires a profound development and restructuring of competence requirements. This is leading to massive changes in competence profiles and job requirements at the local, state and federal levels. The relevance and range of digital competences for e‑government have already been examined in several studies, although generalizable empirical analyses are still in their infancy. Immediately before the outbreak of the COVID-19 pandemic, the authors conducted a survey of digital competency requirements in public administration job advertisements between December 2019 and March 2020. The frame of reference for this quantitative study was a complementary model of digital competences, including a purpose-oriented operationalization. In this paper, a quantitative approach is used to analyze a large number of job advertisements in public administration from the year 2023 and compare them with the reference analysis of a pre-corona data survey from 2019/2020. Electronic job advertisements, which were automatically extracted from the central job portal of the federal government, serve as the data basis. This will answer the following research question: What changes in digital competency requirements as a result of the COVID-19 pandemic can be identified in public administration job advertisements? |
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Bibliography: | ObjectType-Article-1 ObjectType-Feature-2 content type line 24 SourceType-Magazines-1 |
ISSN: | 1436-3011 2198-2775 |
DOI: | 10.1365/s40702-023-01023-6 |