Theoretische Inputs, Praktische Übungen, Fallstudien, Interaktive Diskussionen und Erfahrungsaustausch.
Diese Mischung aus theoretischem Wissen, praktischen Übungen und realen Anwendungsszenarien sorgt dafür, dass die Teilnehmer sowohl die technischen als auch die praktischen Aspekte der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens sicher beherrschen.
Modul 1: Akquisition, Auftragsklärung und Zielbildung
Im ersten Modul wird den Lehrgangsteilnehmern der Weg der Aquisition und Auftragsklärung mit Hilfe der BGM-Potenialanalyse vermittelt. Darauf aufbauend lernen die Teilnehmer die oft unterschiedliche Erwartungshaltungen im Unternehmen in einem Auftrag zu formulieren, um die nächsten Ziele zu beschreiben.
Modul 2: Analysen und Ableitungen von Maßnahmen
In diesem Modul erlernen die Lehrgangsteilnehmer aussagekräftige und wirkungsvolle Analysen (sowohl qualitativ wie quantitativ) in einem BGM anzuwenden (Instrumente einer Gesundheitsanalytik im BGM). Die Lehrgangsteilnehmer können die Ergebnisse beurteilen, bewerten und darstellen.
Modul 3: Planung und Umsetzung von Maßnahmen
In diesem Modul erlernen die Lehrgangsteilnehmer, wie potenzielle Maßnahmen im BGM ausgewählt, detailliert geplant und umgesetzt werden.
Modul 4: Qualitätssicherung
In diesem Modul erkennen die Lehrgangsteilnehmer die Bedeutung einer systematischen und wissenschaftlichen fundierten Evaluation für den Erfolg von BGM-Projekten. Sie erlernen Maßnahmen zur Qualitätssicherung in den unterschiedlichen Phasen von BGM-Projekten kennen und können diese in eigenen betrieblichen Situation anwenden.
Modul 5: Vertiefung der Schnittstellen – Zusammenarbeit der Akteure
In diesem Modul erwerben die Lehrgangsteilnehmer vertiefendes Wissen zu relevanten Themenfeldern und Berufsgruppen in Unternehmen, die eine Relevanz im Kontext BGM haben, und reflektieren wichtige Synergien.
Methodik
Theoretische Inputs, Praktische Übungen, Fallstudien, Interaktive Diskussionen und Erfahrungsaustausch.
Diese Mischung aus theoretischem Wissen, praktischen Übungen und realen Anwendungsszenarien sorgt dafür, dass die Teilnehmer sowohl die technischen als auch die praktischen Aspekte der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens sicher beherrschen.
Lernmittel
inkl. Lernmittel