Autonomes Fahren braucht exzellente Vorbereitung
MOIA macht mit einem innovativen eLearning-Assessment die Mobilität der Zukunft sicherer
Autonomes Fahren wirft für Mobilitätsanbieter grundlegende Fragen zur Sicherheit und Ausbildung neuer Berufsgruppen auf. Wie können Fahrer:innen gezielt auf die Überwachung autonomer Fahrzeuge in realistischen Szenarien vorbereitet werden? Das eLearning-Projekt von MOIA Operations Germany GmbH geht hier innovative Wege: Mit einer Kombination aus fortschrittlicher Simulationstechnologie und datenbasierter Analyse schafft es ein Assessment-Center, das präzise geeignete Sicherheitsfahrer:innen auswählt und Maßstäbe für eLearning im sicherheitsrelevanten Bereich setzt.
Ein Umbruch prägt die Mobilitätsbranche: Autonome Fahrzeuge eröffnen neue Möglichkeiten für den urbanen Verkehr. MOIA, eine Volkswagen-Tochter, testet in Hamburg autonomes Ridepooling. Per App gebuchte Fahrten werden in Echtzeit an die Nachfrage angepasst, und Mitfahrende mit ähnlichem Ziel teilen sich die Route.
Dabei entstehen neue Anforderungen – insbesondere an Fahrsicherheit und Qualifikation. Da Sicherheitsfahrer vorgeschrieben sind, entwickelte MOIA gemeinsam mit der Content-Agentur p-didakt und der Lernplattform elearnio ein simulationsbasiertes Assessment-Center zur gezielten Auswahl und Vorbereitung potenzieller Sicherheitsfahrer:innen.
Die Mischung aus Echtzeit-Simulationen und datenbasierter Analyse ermöglicht es, Bewerber in realistischen Hamburger Verkehrsszenarien auf ihre Entscheidungsfähigkeit und Reaktionsschnelligkeit zu testen. Neben technischen Kompetenzen werden Multitasking und Stressbewältigung geprüft – essenziell für das Begleiten autonomer Fahrzeuge.
Lernbedarfe
Bei der fortschreitenden Entwicklung autonomer Fahrzeuge spielen die Sicherheitsfahrer:innen eine wichtige Rolle. Während Software und Sensoren die grundlegenden Fahrfunktionen steuert, überwachen die Sicherheitsfahrer:innen während der Testphase die Technik und das Fahrverhalten. Sie sind gesetzlich vorgeschrieben. Sobald eine Fahrzeugtypengenehmigung und alle weiteren Genehmigungen vorliegen, ist ein Betrieb ohne Sicherheitsfahrer:innen aber mit Anbindung an eine Technische Aufsicht möglich. Doch was müssen Sicherheitsfahrer:innen tatsächlich können, um diese Aufgabe kompetent zu erfüllen? Das eLearning-Projekt von MOIA hat hier eine klare Antwort: Schnelles, präzises Handeln und umfassende Multitasking-Fähigkeiten sind die Schlüsselqualitäten, die über konventionelle Fahrausbildung hinausgehen und ein ganzheitliches Lernkonzept erfordern.
Zunächst müssen die Sicherheitsfahrer:innen in der Lage sein, potenzielle Gefahrensituationen frühzeitig zu erkennen und präzise, schnelle Entscheidungen zu treffen. Dieses schnelle Einschätzungsvermögen ist insbesondere im urbanen Raum, wo unvorhergesehene Verkehrssituationen, wie plötzlich auf die Straße tretende Fußgänger, auftreten können, entscheidend. Neben der Reaktionsfähigkeit sind Multitasking und die Fähigkeit zur umfassenden Beobachtung wesentliche Kompetenzen: Die Sicherheitsfahrer:innen müssen die Fahrbahn und Umgebung im Auge behalten und konzentriert die Lage bewerten.
Darüber hinaus erfordert die Rolle IT-Affinität, um die Funktionsweise autonomer Fahrzeuge zu verstehen. Da das Assessment in deutscher Sprache und die anschließende Ausbildung überwiegend in Englisch erfolgt, sind Sprachkompetenzen auf B2-Niveau ebenfalls nötig. Das eLearning-Assessment bei MOIA bietet daher eine praxisnahe Simulation, die diese spezifischen Fähigkeiten prüft und vertieft. Ziel ist es, nur die Kandidat:innen zu identifizieren, die nicht nur eine hohe Reaktionsgeschwindigkeit und Konzentrationsfähigkeit zeigen, sondern auch das Potenzial haben, sich erfolgreich zu Sicherheitsfahrer:innen auszubilden. Durch die gezielte Vorqualifizierung kann MOIA sicherstellen, dass die ausgewählten Bewerber:innen den Herausforderungen des autonomen Fahrens gewachsen sind, um den gesetzlichen Anforderungen zu genügen.
Projektverlauf
Der Verlauf des eLearning-Projekts war geprägt von einer Fokussierung auf die besonderen Anforderungen, die der Einsatz autonomer Fahrzeuge an die Sicherheitsfahrer:innen stellt. Der Projektverlauf begann im Sommer 2023 mit der Analyse und Definition der spezifischen Anforderungen: Welche Qualifikationen sind für die Überwachung autonomer Fahrzeuge unerlässlich? In einem ersten Kickoff-Workshop bündelten die Abteilungen HR Development und Recruiting von MOIA ihre Expertise, um das Anforderungsprofil und die Ziele für das Assessment festzulegen. Anschließend wurde die Content-Agentur p-didakt als Partner ausgewählt, um ein authentisches Fahrszenario in Articulate Storyline umzusetzen, was sich nahtlos in die bereits genutzte Lernplattform von elearnio integriert.
Mit der Freigabe der Geschäftsführung und der Produktion erster Fahrsimulations-Videos begann die Umsetzungsphase: Echtaufnahmen aus der Hamburger Innenstadt sollten den Teilnehmenden ein realistisches Umfeld bieten, in dem sie Gefahrensituationen erkennen und angemessen reagieren müssen. Die Beta-Version der Simulation wurde im Oktober 2023 von einem Expertenteam getestet, und das umfassende Feedback floss direkt in die Weiterentwicklung ein, um die Realitätsnähe und die intuitive Bedienbarkeit zu optimieren.
Ein zentrales Element des Assessments ist die Erfassung und Analyse der Reaktionszeiten. Dazu entwickelte p-didakt in enger Abstimmung mit elearnio spezielle Scripts, um die individuellen Eingriffe der Lernenden präzise zu dokumentieren und auszuwerten. Dieser Schritt war notwendig, um sicherzustellen, dass das System nicht nur die Geschwindigkeit, sondern auch die Qualität der Reaktionen der Sicherheitsfahrer:innen messen kann. Die finale Version des SCORM-Moduls wurde schließlich im Frühjahr 2024 bereitgestellt und in die „MOIA Academy“ eingebunden.
Mit dem erfolgreichen Abschluss der Entwicklungsphase begann der Rollout des Assessment-Centers: In regelmäßigen Durchläufen werden nun die besten Kandidat:innen für die Ausbildung als Sicherheitsfahrer:innen ausgewählt. Die interne Kommunikationsstrategie von MOIA, unterstützt durch ein öffentliches Video und ein Interview mit den ersten Sicherheitsfahrer:innen, hat das neue Berufsbild innerhalb des Unternehmens und in der Öffentlichkeit bekannt gemacht und betont die Rolle dieser Pioniere als Schlüsselakteure der autonomen Mobilität.
Die kontinuierliche Verbesserung des Assessments und die regelmäßige Rückkopplung mit den Sicherheitsfahrer:innen sorgen dafür, dass das Projekt stets den neuesten Anforderungen gerecht wird.
Projektergebnis
Das eLearning-Projekt von MOIA, p-didakt und elearnio setzt neue Maßstäbe in der Qualifizierung von Sicherheitsfahrer:innen im autonomen Fahrbetrieb. Die zentrale Zielsetzung – fundierte Auswahl und Bewertung von Kandidat:innen für eine sicherheitskritische Position – wurde erreicht und in wesentlichen Aspekten übertroffen.
Eine herausragende Leistung des Projekts ist die hohe Akzeptanz des Trainingsprogramms: Das Simulationstraining ermöglicht Teilnehmenden eine realitätsnahe Auseinandersetzung mit ihrem zukünftigen Berufsbild, sodass sie selbst entscheiden können, ob sie den Anforderungen gewachsen sind. Dies fördert Zufriedenheit und Engagement der Bewerber:innen und gibt ihnen bereits im Assessment einen umfassenden Einblick in die Tätigkeit als Sicherheitsfahrer:in. Die intensive Vorqualifizierung senkte zudem die Durchfallquote, was Ausbildungskosten optimiert und die Motivation langfristig stärkt.
MOIA setzt auch im Bereich der Innovation Maßstäbe: Die im Verfahren gesammelten Daten bieten eine solide Basis, um das Assessment fortlaufend zu verbessern und Lerninhalte gezielt anzupassen. Die erhobenen KPIs zur Reaktionsgeschwindigkeit und Fehlerquote dienen nicht nur der Auswahl, sondern ermöglichen eine nachhaltige Qualitätssicherung und kontinuierliche Anpassung des Ausbildungskonzepts.
Die Nachhaltigkeit des Projekts zeigt sich in der langfristigen Einsetzbarkeit des Assessment-Moduls und der skalierbaren Struktur der Trainingsinhalte. Das erfolgreiche Rollout ermöglicht, das Assessment künftig nicht nur für Sicherheitsfahrer:innen, sondern auch für weitere Rollen innerhalb der „MOIA Academy“ zu nutzen. Die standardisierte Prüfungsmethodik gewährleistet faire, objektive Bewertungen und setzt so einen Qualitätsstandard, der auf zukünftige Weiterbildungen übertragbar ist.
Insgesamt beweist das eLearning-Projekt von MOIA, dass innovative Technologien und datenorientierte Ansätze die Entwicklung zielgerichteter Lernlösungen maßgeblich fördern.
Fazit
Das eLearning-Projekt von MOIA, p-didakt und elearnio setzt neue Maßstäbe, wie simulationsbasierte Assessments die Ausbildung in sicherheitsrelevanten Berufen nachhaltig gestalten können. Durch interaktive eLearnings werden nicht nur messbare Lernerfolge erzielt, sondern auch eine hohe Motivation und Akzeptanz bei den Teilnehmenden gefördert.
Für L&D Manager bietet dieses Projekt eine richtungsweisende Blaupause: Es verdeutlicht, wie mit präziser Bedarfsanalyse, gezielter Partnerauswahl und durchdachten, simulationsgestützten Szenarien ein Schulungsformat geschaffen werden kann, das effektives und praxisnahes Lernen ermöglicht. Die Schulungen fokussieren sich gezielt auf kritische Kompetenzen wie Multitasking und Reaktionsstärke, um die Teilnehmenden optimal auf die Herausforderungen ihrer Rolle vorzubereiten.
Das Projekt zeigt, wie datengetriebene Entscheidungen und simulationsbasierte Assessments einen deutlichen Mehrwert für die Personalentwicklung und das Recruiting in sicherheitskritischen Bereichen schaffen können. MOIA zeigt damit exemplarisch, wie Lernlösungen für komplexe Tätigkeitsfelder wirkungsvoll implementiert werden können. Daher erhält das Projekt „Nächster Halt: Die Zukunft! MOIA’s Weg zum autonomen Fahren“ den eLearning AWARD 2025 in der Kategorie
„Lernplattform“ mit dem Schwerpunkt „Simulation“. Herzlichen Glückwunsch!
Keytakeaways
Ausgangssituation:
- Vorbereitungen für autonomes Fahren erforderten speziell qualifizierte Sicherheitsfahrer:innen, die herkömmliche Trainingsansätze nicht ausreichend abdecken konnten.
Projektziel:
- Entwicklung eines praxisnahen Assessments zur Identifikation und Qualifizierung der besten Kandidat:innen, um Sicherheit und Effizienz im autonomen Fahrbetrieb zu gewährleisten.
- Reduzierung der Durchfallquote in der Ausbildung.
Umsetzung:
- Entwicklung eines digitalen, simulationsbasierten Assessments, das Echtzeitdaten und reale Gefahrenszenarien integriert.
Messung:
- Erfolgsmessung durch Analyse der Reaktionszeiten, Gefahrenerkennung und Lernfortschritte sowie eine höhere Abschlussquote in der Ausbildung.
Projektverantwortliche
MOIA Operations Germany GmbH
Jessica Röskam
Deputy Lead of HR Development & Training
jessica.roeskam@moia-operations.io
Ballindamm 39
20095 Hamburg
www.moia-operations.io
elearnio GmbH
Katja Richter
Head of Growth
katja@elearnio.com
David-Gilly-Straße 1
14469 Potsdam
www.elearnio.com
p-didakt GmbH
Sönke Petersen
Geschäftsführer
sp@p-didakt.com
Schrammsweg 8a
20249 Hamburg
www.p-didakt.com
