Lehren und Lernen

Das Interview mit Isabell Kempf, der Direktorin des UNESCO-Instituts für Lebenslanges Lernen, startet mit einer Definition des lebenslangen Lernens: „Es ist mehr als Bildung – es ist die Fähigkeit, sich immer wieder neu zu erfinden, Lösungen für globale Herausforderungen wie den Klimawandel oder soziale Ungleichheit zu finden und ein erfülltes Leben zu führen. Kurz gesagt: Es ist das Handwerkszeug, um mit den Veränderungen der Zeit nicht nur Schritt zu halten, sondern sie aktiv mitzugestalten.“

Weitere Stichworte, die im Interview fallen: Bildung als Nachhaltigkeitsziel (SDG 4), das Globale Netzwerk der Lernenden Städte, der Welterwachsenenbildungsbericht und die zentrale Rolle, die digitale Technologien und Ki spielen, wenn es darum geht, Bildung als grundlegendes Menschenrecht weltweit zu gewährleisten.
Isabell Kempf, Newsletter der Deutschen UNESCO-Kommission, 12. Februar 2025

Das Interview mit Isabell Kempf, der Direktorin des UNESCO-Instituts für Lebenslanges Lernen, startet mit einer Definition des lebenslangen Lernens: „Es ist mehr als Bildung – es ist die Fähigkeit, sich immer wieder neu zu erfinden, Lösungen für globale Herausforderungen wie den Klimawandel oder soziale Ungleichheit zu finden und ein erfülltes Leben zu führen. Kurz gesagt: Es ist das Handwerkszeug, um mit den Veränderungen der Zeit nicht nur Schritt zu halten, sondern sie aktiv mitzugestalten.“

Weitere Stichworte, die im Interview fallen: Bildung als Nachhaltigkeitsziel (SDG 4), das Globale Netzwerk der Lernenden Städte, der Welterwachsenenbildungsbericht und die zentrale Rolle, die digitale Technologien und KI spielen, wenn es darum geht, Bildung als grundlegendes Menschenrecht weltweit zu gewährleisten.
Isabell Kempf, Newsletter der Deutschen UNESCO-Kommission, 12. Februar 2025

Bildquelle: Jossele12 (Public domain, Wikimedia Commons)

Die Anmerkungen von Joshua Weidlich beziehen sich auf einen Artikel, auf den ich vor einigen Tagen auch verlinkt habe („Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis of experimental studies“). Dabei habe ich, noch sehr vorsichtig, auf die „Komplexität“ dieser Metaanalyse hingewiesen und bin dabei weitgehend den methodischen Einschränkungen gefolgt, die die Autor:innen selbst eingestanden haben. Joshua Weidlich geht in diesem LinkedIn-Beitrag noch einen Schritt weiter. Er zweifelt generell die Wissenschaftlichkeit sowohl der Metaanalyse selbst als auch der in ihrem Rahmen untersuchten Studien an. Er hinterfragt zum einen das Design der Metaanalyse: „On a conceptual level, there is the question of what these experiments are comparing exactly?“ Und er zweifelt daran, dass hier überhaupt „Lernerfolge“ erhoben wurden: „Second, I had a quick look at the *first* primary study in the corpus (Ahmed Moneus & Al-Wasy, 2024) and it took me 2 minutes to realize that the outcome did not measure anything related to learning.“

Sein Fazit: „Sorry, I have no positive lesson or uplifting outlook to draw from this. But I can’t help but think that this stems from a culture of jumping on the newest hot topic, rushing research, trying to be the first to publish. Given the timeline, it should be obvious that this work is premature at best. At worst, and more likely, it synthesizes almost exclusively early and low quality research. Slow down, people.“
Joshua Weidlich, LinkedIn, Januar 2025

Philippa Hardman startet diese Ausgabe ihres empfehlenswerten Newsletters mit einigen Beobachtungen zur Nutzung von KI in Learning & Development. Die ersten Annäherungen betitelt sie mit „The Stealth Years: 2023’s Secret Cyborgs“. Unter dem Radar wurde vorsichtig ausprobiert. Heute bzw. 2024 ist KI angekommen. „2024: the Year AI Came Out at Work“, heißt es bei Philippa Hardman. Aber „angekommen“ bedeutet nicht, dass Learning & Development bzw. die dort tätigen Bildungsexpert:innen jetzt produktiver arbeiten würden. Dafür gibt es (noch) keine Hinweise.

Die Autorin bietet zwei Erklärungen an: „Permission Without Direction“ deutet das Fehlen einer klaren strategischen Ausrichtung des KI-Einsatzes an. Und „The Generic Tools Problem“ meint, dass es konkrete KI-Tools und -Lösungen für Learning & Development braucht, um das Potential der neuen technischen Entwicklungen wirklich ausschöpfen zu können.

In ihren abschließenden „Recommendations for L&D in 2025“ nimmt sie beide Punkte noch einmal auf: „Taking a Structured Approach to Generic AI Success“ und „Co-Creating Specialised L&D AI Tools“.

„The organisations seeing real impact aren’t just using generic AI tools within existing workflows – they’re reimagining how L&D can work in an AI-enabled world. They’re moving beyond the simple automation of existing tasks to ask deeper questions about how AI can transform learning effectiveness and efficiency.“
Philippa Hardman, Dr Phil’s Newsletter, 31. Januar 2025

Jürgen Sammet hat letztes Jahr ein Buch herausgebracht („Good Learning“), und Podcaster Matthias Wiencke nutzt die Gelegenheit, ihn zu fragen, was hinter dem Titel steckt und was „good“ von „new“ Learning unterscheidet. Im Gespräch erläutert Jürgen Sammet dann das, was er als die drei E’s des guten Lernens bezeichnet: Effektivität, Effizienz und Empowerment. Im Anschluss spielen beide noch den strukturierten Ablauf einer erfolgreichen Lernbegleitung durch. Ein angenehm unaufgeregtes Gespräch (61:12 Min.) über Lernangebote und Lernprozesse, das auf große Schlagworte verzichtet.
Matthias Wiencke, Gespräch mit Jürgen Sammet, 2. Februar 2025

Bernd Käpplinger, Professor für Weiterbildung an der Universität Gießen, hat sich die Wahlprogramme von SPD, CDU/CSU, B90/Grünen, FDP, AfD, DIE LINKE und BSW für die Bundestagswahl 2025 angeschaut und nach „Weiterbildung“ gesucht. Viel hat er nicht gefunden. Und wenn, dann eher in den Programmen von DIE LINKEN und SPD. Unisono dominiert ein funktionales Bildungsverständnis „mit Fokus auf Anpassung an statt einer (Mit-)Gestaltung des technologischen Wandels“. Wenig überraschend, dass es auch fast nichts zur Weiterbildungsbranche und -personal gab.

Hier seine abschließenden Zeilen: „Bedenklich kann stimmen, wie wenig die großen Parteien zum Weiterbildungspersonal sowie nicht-beruflicher Weiterbildung wie Politischer Bildung oder Bildung für Nachhaltige Entwicklung zu sagen haben. Sind die Zeiten, wo Wahlkämpfe primär durch Wirtschaftsthemen entschieden wurden, nicht vorbei? It‘s not just the economy, stupid!“
Bernd Käpplinger, Gastbeitrag in Jan-Martin Wiarda/ Blog, 04. Februar 2025

Bildquelle: Michael Schwarzenberger (pixabay)

Nele Hirsch (eBildungslabor) beschreibt hier einen World Café-Ablauf in fünf Arbeitsschritten. Das World Cafè sollte ursprünglich die Teilnehmenden eines Schulentwicklungstags dazu bringen, über das Zusammenspiel von KI und Bildung und eigene Erfahrungen zu diskutieren. Herausgekommen ist eine schöne Formatvorlage mit weiteren, verlinkten Ressourcen.
Nele Hirsch, eBildungslabor, 3. Februar 2025

Das Schaubild, und nur um das geht es hier, stellt sehr schön dar, wie das Baukastenprinzip wissenschaftlicher Weiterbildung funktioniert und welchen Platz Microcredentials hier einnehmen. Ich verlinke auch gleich noch die Empfehlung der Deutschen Gesellschaft für Wissenschaftliche Weiterbildung und Fernstudium (DGWF), auf die sich das Schaubild bezieht.

School of Advanced Professional Studies der Universität Ulm/ TH Ulm, Susanne Hummel und Melina Klepsch, 15. Januar 2025

Dies ist eine etwas atemlose Aufzählung der Spielfelder in Learning & Development (L&D), auf denen Künstliche Intelligenz (KI/ AI) heute und morgen aktiv ist. Okay, „revolutionizing workforce training“ heißt es hier.

Ganz oben stehen natürlich personalisierte Lernangebote („Personalization At Scale: AI-Driven Learning Journeys“). Dann haben wir die Integration von immersiven Technologien wie AR, VR und XR mit KI. „AI-Assisted Rapid Content Creation“ und „AI-Powered Localization And Translation“ sind natürlich vor allem aus ökonomischer Perspektive interessant. Es gibt KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten, die die Lernenden auf ihren Lernreisen unterstützen. Es folgt Learning Analytics mit KI. Der Absatz „Emotional Intelligence In The Age Of AI“ unterstreicht das zukünftige Zusammenspiel von L&D-Expert:innen und KI. Die Integration von KI in Learning & Development, auch das wird erwähnt, umfasst schließlich ethische und datenschutzrechtliche Aspekte.

„AI in L&D holds the potential to build sustainable, inclusive learning ecosystems that strengthen a culture of lifelong learning. It caters to the diverse needs of learners through personalized, efficient, and adaptive learning experiences while also automating content creation and ensuring accessibility for all learners. Integrating immersive technologies with AI creates realistic simulations for more practical, hands-on training. Furthermore, AI-driven chatbots, virtual assistants, and predictive analytics deliver real-time support, optimize training programs, and identify skill gaps to facilitate continuous learning.“
Henrique Taborda, eLearning Industry, 16. Januar 2025

Bildquelle: Hitesh Choudhary (Unsplash)

Anfang Januar ist der „Future of Jobs Report 2025“ des World Economic Forum (WEF) erschienen. Da „Skills“ und „Weiterbildung“ wichtige Element dieser Studie (290 S.) bilden, verlinke ich ihn hier. Die Key Findings (das ist die Lektüre, die ich bis heute geschafft habe …) fassen die Schwerpunkte des Reports zusammen. 

Im ersten Teil geht es um die „Drivers of labour-market transformation“, unter anderem „technological change“, „economic uncertainty“, „green transition“ und „demographic shifts“.
Im zweiten Teil, „Jobs Outlook“, werden die Auswirkungen dieser Trends auf den Arbeitsmarkt vorgestellt. 
Der dritte Teil, „Skills Outlook“, enthält schließlich die Informationen und Schaubilder, auf die wir aus Bildungsperspektive gerne und vor allem schauen. Welche Skills sind heute und in fünf Jahren wichtig? Wie spiegeln sich diese Entwicklungen in bestimmten Regionen oder Branchen wider? Welche Strategien werden gewählt, um auf diese Entwicklungen zu reagieren?
Zwei weitere Kapitel, „Workforce Strategies“ und „Region, economy and industry insights“, bieten ergänzende Perspektiven und schließen den Report. Hinzu kommt ein ausführlicher Anhang.  

„Technological change, geoeconomic fragmentation, economic uncertainty, demographic shifts and the green transition – individually and in combination are among the major drivers expected to shape and transform the global labour market by 2030. The Future of Jobs Report 2025 brings together the perspective of over 1,000 leading global employers—collectively representing more than 14 million workers across 22 industry clusters and 55 economies from around the world—to examine how these macrotrends impact jobs and skills, and the workforce transformation strategies employers plan to embark on in response, across the 2025 to 2030 timeframe.“

Hinweis: Anja C. Wagner (FROLLEIN FLOW) hat auch die wichtigsten Botschaften des Reports zusammengefasst: „Der WEF Report 2025: Arbeitswelt und benötigte Skills im Wandel“ (21.01.2025)

World Economic Forum (WEF), 7. Januar 2025

Dies ist eine kurze Handlungsanleitung, die einige Tipps für die KI-gestützte Bildgenerierung zusammenträgt. Die Lektüre lohnt sich, weil die Spielregeln teilweise von denen abweichen, die wir von der Textgenerierung kennen. Die Kapitelüberschriften lauten unter anderem: „Einfluss verschiedener Bildgenerierungstools auf die Ergebnisse“, „Der richtige Prompt für das gewünschte Bild“, „Mit Bildern lernen und üben“ und „Promptgeneratoren zur Bildererstellung“. Vor allem die vielen weiterführenden Links sind hilfreich.
Christina Bliss, wb-web, 20. August 2024

Doris Weßels, Professorin für Wirtschaftsinformatik an der FH Kiel, hat sich in einem Gastbeitrag für die F.A.Z. PRO Digitalwirtschaft mit dem zukünftigen Einsatz von KI-Agentensystemen in Bildungsprozessen auseinandergesetzt. Das Stichwort lautet „Agent Learning Workflows“. Diese KI-Agentensysteme können mehr als die heute schon bekannten KI-Chatbots. Sie haben die Fähigkeit, komplexe und langfristige Aufgaben zu übernehmen und die Lernenden individuell durch einen Lernprozess zu führen bzw. sie zu begleiten. In ihrem Beitrag unterscheidet Doris Weßels drei Arten des Einsatz von KI-Bildungstechnologien:

1. Automatisierung: Strukturierte, regelbasierte Lernunterstützung
2. KI-gestützte Lerntechnologie: Flexible Lernunterstützung mit KI
3. KI-Agent: Interaktives, individuelles und personalisiertes Lernen als Agentic Learning Workflow

Natürlich ist der Einsatz von KI-Agenten mit unzähligen Fragen verbunden. Sie reichen von den Freiheitsgraden der Lernenden in solchen Szenarien, der „Arbeitsteilung“ zwischen Lehrenden, Lernenden und KI-Agenten bis zur Rolle rechtlicher Rahmenbedingungen (DSGVO und EU AI Act).

„Das von Agentic Learning Workflows aufgezeigte Spannungsfeld lässt sich beliebig erweitern und führt in einen polarisierenden Austausch zu utopischen und dystopischen Szenarien, die aus heutiger Sicht (theoretisch) vorstellbar erscheinen. Es wird wichtig sein, dass wir mit dieser neuen KI-Technologie experimentieren, Erfahrungen sammeln, ein Zielbild für Bildungsprozesse formulieren und den Weg der Umsetzung verantwortungsbewusst wagen. Folgt man dem Ansatz der „konkreten Utopie“ von Ernst Bloch, ist eine konkrete Vorstellung über unsere angestrebte Zukunft ein wichtiges, weil „kraftspendendes“ Element, um unsere Utopie in die Wirklichkeit zu überführen.“
Doris Weßels, FAZ.NET, 22. Januar 2025

Bildquelle: Glenn Carstens-Peters (Unsplash)

Auch wenn zum Thema „Prompting“ schon vieles geschrieben wurde, ist diese Zusammenstellung von Joscha Falck sehr nützlich. Zuerst werden verschiedene Prompt-Arten, meist mit kurzen Beispielen, vorgestellt – von „Zero-Shot/Single-Shot“ bis „Mega-Prompt/System-Prompt/Chain-Prompt“. Dann geht es um Forschung zum Prompting, zum Beispiel bekannte Prompting-Frameworks wie CRAFT und PREP. Es folgen Hinweise auf Prompt-Baukästen, -GPTs und -Kataloge. Wer sich praktisch und mit anderen dem Thema nähern möchte, kann es mit Promptathons und Prompt-Battles versuchen. Das übergeordnete Lernziel, so Joscha Falck, ist möglicherweise das, was an anderer Stelle mit der „versierten Koaktivität zwischen Mensch und Maschine“ beschrieben worden ist.

Zuletzt: Was mir an dem Beitrag besonders gefällt, sind die vielen Beispiele und direkten Verweise auf aktuelle Beiträge und Artikel zum Prompten.

„Das Formulieren guter Prompts ist nach wie vor entscheidend, um generativer KI zielführende Ergebnisse zu entlocken. Neben der Orientierung an Frameworks ist es hilfreich, die Grundlagen des Prompt-Engineering zu kennen. Zentral ist, dass die Qualität des Outputs wesentlich von der Formulierung der Prompts und den bereitgestellten Informationen abhängt.“
Joscha Falck, Blog für Schulentwicklung, Digitalisierung, Fortbildung, Unterricht, 21. Januar 2025

Bildquelle: Dialog mit der KI als Ping-Pong (Joscha Falck, ChatGPT 2023)

Man muss den Titel genau lesen: Nicht selbstgesteuertes Lernen ist ein Mythos, sondern die Vorstellung, dass es auf Zuruf und unter allen Bedingungen funktioniert. Das unterstreicht auch Yvonne Konstanze Behnke in diesem Beitrag ihrer Reihe über Lernmythen. In den Kommentaren wird übrigens das Thema weiter eingeordnet und daran erinnert, dass gerade im Unternehmenskontext Lernen selten komplett selbstgesteuert ist. 

„Selbstgesteuertes Lernen ist ein mächtiges Konzept, wenn Lernende die dafür notwendigen Fähigkeiten entwickeln + in einer unterstützenden Umgebung arbeiten. Dann fördert es kritisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten + Kreativität.
Wer selbstgesteuertes Lernen gut beherrscht, ist besser auf lebenslanges und informelles Lernen vorbereitet.“
Yvonne Konstanze Behnke, LinkedIn, 21. Januar 2025

Bildquelle: Yvonne Konstanze Behnke

Vor einigen Tagen haben Gabriele Vollmar und Dirk Liesch, die Moderator:innen des Wissensmanagement-MOOCs (WMOOC), wieder ein Video veröffentlicht, das noch aus dem WMOOC 2023 stammt und bereits im Januar 2024 aufgezeichnet wurde. Hier gibt Erik Schulz einen Überblick über die Wissensmanagement-Aktivitäten in der Deutschen Bahn. Und zwar aus der Perspektive des Wissensmanagers im Bereich DB Engineering & Consulting. Die Antwort auf die (immer wieder) interessante Frage „Wo sitzt denn das Wissensmanagement?“ lautet also in diesem Fall: Infrastruktur> DB Engineering & Consulting> Finanzen & Controlling> Qualitätsmanagement> Wissensmanagement. 

In seinem Überblick ist Erik Schulz auf folgende Produkte und Methoden näher eingegangen: Lessons Learned (Workshops, Format-Vorlagen, Lessons Learned-Datenbank), Wissensnetzwerke, Experten-Netzwerk, Expert Debriefings, Fachforen (wieder eingestellt), „Bitte einsteigen!“ (Unterstützung des Onboardings) und Thesis Point (zur Sicherung und Verbreitung von Abschlussarbeiten). Mit vielen Beispielen.

Erik Schulz, open academy, 21. Januar 2025   

Dieses Impulspapier (53 S.) der Arbeitsgruppe „Future Skills definieren“ im Rahmen der Future Skills Journey ist schon im letzten Jahr entstanden, aber erst kürzlich in meinem LinkedIn-Stream aufgetaucht. Im Mittelpunkt des Impulspapiers steht ein Maturity Modell (Reifegradmodell), das die Entwicklung einer Organisation zur Future-Skills-Organisation beschreibt. Zwei Kapitel bereiten das Modell vor, in denen jeweils für die Bereiche Schule, Hochschule und Arbeitswelt erläutert wird, was Future Skills bedeuten und warum sie heute wichtig sind. Hier kann man zum Beispiel auch nachlesen, welche grundlegenden Future Skills-Rahmenmodelle aus Sicht der Arbeitsgruppe heute vorliegen.

Über das Reifegradmodell heißt es: „Das Ergebnis intensiver und kontroverser Diskussionen in der AG ist ein Reifungsprozessmodell, das sechs Kategorien (Strategie, Kultur, Zuständigkeit, Rahmen für individuelle Entwicklung, Analyse und Räume und Technologien, in Anlehnung an Budde et al., 2024) sowie jeweils vier Stufen (Initialisierung, Planung/ Ausbau, Operationalisierung/Verstetigung und Institutionalisierung) umfasst (angelehnt an das fünf Phasen umfassende Modell für Transformationsprozesse und Wandlungsmanagement von Krüger & Bach, 2014). Die Kategorien setzen den Rahmen für die individuelle sowie gemeinschaftliche Entwicklung und Förderung von Future Skills. Nach unserem Verständnis ist eine Organisation dann eine Future-Skills Organisation, wenn sie zumindest einmal alle sechs Kategorien mit ihren vier Stufen durchlaufen hat.„ (S. 19)

Das Reifegradmodell ist, das Zitat deutet es an, sehr detailliert. Es soll, so die Idee, für alle Handlungsfelder (Schule, Hochschule, Arbeitswelt) funktionieren. Ob es eine brauchbare Antwort auf die Frage ist, wie sich Organisationen dem Thema „Future Skills“ nähern bzw. mit ihm auseinandersetzen können, vermag ich nicht zu beurteilen. Noch fehlen Erfolgsgeschichten bzw. die Stories von Organisationen, die den aufgezeichneten Weg gegangen sind. Als Konzept der Organisationsentwicklung wird es zumindest in der Arbeitswelt immer mit anderen Strategieprozessen konkurrieren.

Arbeitsgruppe „Future Skills definieren“ im Rahmen der Future Skills Journey, Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft, Oktober 2024

Herwig Kummer, Leiter Personalmanagement bei ÖAMTC (Österreichischer Automobil-, Motorrad- und Touringclub), blickt auf eine Lernreise zurück, die er in den vergangenen 13 Wochen erlebt hat. Zu fünft haben sie sich mit Künstlicher Intelligenz auseinandergesetzt. Sein Fokus auf dieser Lernreise: „Was kann Künstliche Intelligenz wie zu selbstgesteuerten Lernprozessen beitragen? Was kommt demnächst und wie kann sich L&D heute schon darauf vorbereiten?“

Was er in diesen 13 Wochen entdeckt hat: KI kann viel mehr als Rapid Content Production!

„Die möglichen Rollen reichen von einem persönlichem Agent oder Concierge, der Lernziele klärt oder schärft, den Fortschritt mittels Feedback sichtbar macht und die Motivation zum Themenbereich damit hoch hält, hin zu einem Facilitator, der Gruppenprozesse (wie z.B. eine Lernreise) strukturiert und moderiert, themenspezifische Kollaboration in Dokumenten unterstützt oder Austausch durch Anleitungen und Fragen unterstützt.
Selbst als Coach für persönliche oder soziale Kompetenzen kann KI fungieren, indem sie Feedback in Echtzeit gibt, auf Lernangebote verweist, hilfreiche Fragen in Reflexionsprozessen stellt oder z.B. Kommunikationsverhalten trainiert.“
Herwig Kummer, Personaleum, 19. Januar 2025

„Ziel des AI-Lab ist es, die Lerninhalte des CLC MOOC 2024 neu aufzubereiten und KI-basierte Tools für personalisierte Lernprozesse zu testen.“ Das AI-Lab sind eine Gruppe von Interessierten, die im Dezember letzten Jahres die Arbeit aufgenommen haben. Joachim Niemeier (Corporate Learning Community) berichtet jetzt, wie bzw. mit welchen Aufgaben und Tools man in der Zwischenzeit an die Kursmaterialien herangegangen ist. Dabei rückt die KI als Kooperationspartner offensichtlich immer mehr in den Vordergrund. Ich bin jedenfalls gespannt, wie diese Lernreise weiter geht.

Joachim Niemeier, Corporate Learning Community/ Blog, 19. Januar 2025

Stifterverband und McKinsey & Company haben über 1.000 Führungskräfte zum Thema Künstliche Intelligenz befragt. Dabei dreht sich alles um die KI-Kompetenzen, die Mitarbeitende benötigen, um das Potenzial der KI zukünftig auch auszuschöpfen. Denn 79 Prozent der Befragten gab an, dass ihren Beschäftigen grundlegende KI-Kompetenzen fehlen. In der jetzt veröffentlichten Studie werden diese KI-Kompetenzen näher beschrieben. Passgenaue Kompetenzstrategien, so die Empfehlung, sollen sicherstellen, dass der Kompetenzaufbau für das einzelne Unternehmen „passt“. 

Aber der interessanteste Teil der Studie steckt aus meiner Sicht im Kapitel „Good Practices und Unternehmensbeispiele für den niederschwelligen Aufbau von KI-Kompetenzen“. Hier werden vier Good Practices näher vorgestellt:

1. Führungskräfte als Vorbilder
2. Verknüpfung informeller und (non)formaler Lerngelegenheiten
3. Digitale Lernwelten mit KI-Lernassistenten und „KI-Playgrounds“
4. Kompetenzaufbau durch Kooperationen mit Hochschulen 

Kurze Unternehmensbeispiele sowie eine Übersicht mit weiteren Lernangeboten ergänzen diese Good Practices. Auch wenn ich hier die Promptathons vermisst habe, ist das sicher eine gute Grundlage, um eigene Lernmaßnahmen zu entwickeln. 

Hier noch die Kernbotschaften der Autor:innen:

„- Unternehmen wissen um das Potenzial von KI, schöpfen es aber noch nicht ausreichend aus.
– Um KI effektiv anzuwenden, ist mehr Grundwissen und Anwendungskompetenz erforderlich.
– Der Aufbau der richtigen KI-Kompetenzen erfordert ein strategisches Vorgehen von Unternehmen, auch zur Umsetzung des AI Act.
– Inspirierende KI-Weiterbildungen und Anwendungsmöglichkeiten fördern die Bereitschaft der Beschäftigten, sich weiterzuentwickeln.
– Gemeinsam mit Hochschulen können Unternehmen noch effektivere Bildungsangebote entwickeln.
– Hochschulen müssen KI-Kompetenzen systematisch in die Lehre integrieren, um Studierende passend vorzubereiten.“
(via Joachim Niemeier)
Florian Rampelt, Julia Klier, Julian Kirchherr, Raffael Ruppert, Stifterverband, Januar 2025

Der Autor fragt: „So the key question educators face right now is this: Are we using AI to enhance learning, or to replace some learning steps that turn out to be essential?“ Lernen braucht Zeit. Mit Hilfe der KI hier Zeit zu sparen, so verlockend und naheliegend es ist, ist ein Irrweg. Nur wer in seinem Fach bereits langjährige Erfahrungen gemacht und Expertise erworben hat, profitiert vom Einsatz der KI: „So it seems likely that those who will benefit from AI the most are those who have already done the hard labor of traditional, non-AI learning, who already have the bedrock foundation of knowledge and intuition.“

Schön ist es, dass hier gleich aktuelle Studienergebnisse zitiert werden, die den Gedankengang unterstützen.
Dan Cohen, Humane Ingenuity, 16. Januar 2025

Bildquelle: geralt (pixabay)

Ich muss sagen, dass mich diese Demo (18:37 Min.) von Tobias Albers-Heinemann und David Röthler neugierig gemacht hat, mit dem Audiomodus von ChatGPT mal ein paar Experimente zu starten. Vor allem der erste Teil ist interessant, in dem sie ChatGPT zuerst als Gesprächspartner, dann als Live-Übersetzer in einer Zoom-Konferenz nutzen. Voraussetzung ist allerdings, wenn ich es richtig sehe, dass man über den Plus-Tarif von ChatGPT verfügt.
Gunter Schüßler, Redaktion/CONEDU, erwachsenenbildung.at, 16. Januar 2025