Lehren und Lernen

Nächste Woche findet Google DeepMind’s „AI for Learning Forum“ in London statt. Es wird, wenn ich es richtig lese, eine Art Runder Tisch sein, an dem AI-Expert:innen zusammen mit Bildungsexpert:innen und Lernenden Platz nehmen. Philippa Hardman ist auch eingeladen und sieht in diesem Event noch mehr, nämlich ein Zeichen für „a deeper shift in ed tech: one that moves us away from ‘How do we build then sell tech into classrooms?’ and toward a very different conversation: ‘How can tech improve how humans learn, and how do we design that future together?’”

Co-creation, participatory design und design thinking sind die Stichworte, die Philippa Hardman in diesem (wie immer ausführlichen) Beitrag einführt und erläutert. Sie zieht hier viel Optimismus aus einigen ersten Initiativen und Events. Die Geschichte von EdTech deutet leider in eine andere Richtung. 
Philippa Hardman, Dr Phil’s Newsletter, 6. November 2025

Die Redaktion des Deutschen Bildungsservers hat zum Thema „Future Skills“ eine Reihe von Dossiers zusammengestellt, die „die Bedeutung von Future Skills / Zukunftskompetenzen für unterschiedliche Zielgruppen und Bildungsbereiche“ reflektieren und „über Konzepte, Institutionen und (Forschungs-)Projekte“ informieren. So gibt es auch ein Dossier, das sich den „Future Skills in der beruflichen Bildung“ widmet und in dem über 20 Ressourcen aus ganz verschiedenen Quellen verlinkt sind. Hier heißt es einleitend: 

„Die Arbeitswelt von heute befindet sich in einem rasanten Wandel. Digitalisierung, Automatisierung und Forderungen nach mehr Nachhaltigkeit und Klimaschutz stehen im Zentrum der Transformation. Manche Berufe verändern sich stark: Neue Technologien verdrängen alte Tätigkeiten, andere Aufgaben kommen hinzu. Beschäftigte müssen sich weiterentwickeln – der Wandel verlangt aktives Handeln und Anpassungsfähigkeit.

In diesem Kontext gewinnen sogenannte Future Skills und Green Skills zunehmend an Bedeutung. Sie helfen den Beschäftigten auf dem Arbeitsmarkt konkurrenzfähig zu bleiben und Arbeitswelten mitzugestalten, die ökologisch verantwortlicher, innovativer und zukunftsfähiger sind.

Dieses Dossier blickt auf unterschiedliche Aspekte von zukunftsorientierten und nachhaltigen Kompetenzen, die in der Arbeitswelt von morgen benötigt werden.“

Auf der Startseite wird darauf higewiesen, das vom 3. bis 14. November 2025 die Aktionswochen des Deutschen Bildungsservers zum Thema „Future Skills – Zukunft lernen. Zukunft leben“ stattfinden.
Deutscher Bildungsserver, November 2025

Bildquelle: Deutscher Bildungsserver (CC BY-NC-SA 4.0)

Simon Dückert vermisst in vielen Wissensmanagement-Projekten eine „thematische Fokussierung“. Das führt häufig zu einer Entkoppelung von Wissens- und Unternehmenszielen. Ein gelungenes Beispiel dafür, wie eine thematische Wissensstrategie aussehen könnte, bildet aus seiner Sicht die gerade vorgestellte HighTech Agenda Deutschland. Seine damit verbundene Hoffnung:

„Nächstes Jahr (2026) erscheint die neue Version des Wissensmanagement-Standards ISO30401. Darin wird u.a. das Konzept des „kritischen Wissens“, definiert als „“, eingeführt. Ich hoffe, dass wir dadurch in der Wissensmanagement-Praxis wieder mehr Fokus auf das strategische Wissensmanagement bekommen, das auf die organisationsrelevanten Wissensgebiete fokussiert und Wissensmanagement-Prozesse und -Maßnahmen systematisch aus diesen ableitet.“
Simon Dückert, Cogneon, 2. November 2025

Dieser Beitrag, der als Video und in Textform vorliegt, hält, was der Titel verspricht. Themenfindung und Grobkonzeption (inkl. Bedarfs- und Zielgruppenanalyse), Veranstaltungsausschreibung, didaktische Feinplanung, Evaluierung – gezeigt wird, wie KI-Tools heute Bildungsexpert:innen bei diesen Arbeitsschritten unterstützen können. Praxisnah und nützlich.

„Es ist zu vermuten, dass AI-Agents in Zukunft noch an Bedeutung gewinnen werden. Doch schon jetzt gilt: KI kann Routineaufgaben erleichtern, ersetzt aber nicht die pädagogische Kompetenz. Kursplanung bleibt eine kreative, verantwortungsvolle Aufgabe, für die es auch in Zukunft Erwachsenenbildner*innen als „humans in the lead“ braucht.“
Karin Lamprecht, erwachsenenbildung.at, 3. November 2025

KI ist nicht einfach ein neues, weiteres Tool. Ulf-Daniel Ehlers sieht KI und Mensch als „ein gemeinsames kognitives System“. In diesem Zusammenhang erinnert er an das Konzept der verteilten Kognition (Distributed Cognition). Konkret: „In diesem Sinne lässt sich die KI nicht primär als externes Werkzeug, sondern als aktiver kognitiver Partner begreifen: Sie bringt Daten- und Musterkompetenz, während der Mensch Kontextwissen, Urteile und Kreativität einbringt.“

Im Beitrag führt er aus, welche Konsequenzen sich für die Hochschullehre aus dieser Perspektive ergeben. Er skizziert die Kompetenzen, die Studierende erwerben müssen, um von dieser Partnerschaft zu profitieren; er zeigt auf, wie Hochschulen an diese Partnerschaft heranführen können und was es dabei zu beachten gilt (zum Beispiel das unbewusste oder unkritische Auslagern von Denken an die KI im Sinne des „cognitive offloading“).

Ein zentrales Element dieses Zusammenspiels ist dabei, so Ulf-Daniel Ehlers, das Konzept des selbstgesteuerten Lernens (Self-Directed Learning, SDL): „Studierende übernehmen Verantwortung dafür, wann, wie und womit sie KI einbinden, reflektieren die Beiträge der KI und steuern den Lernprozess aktiv.“ 

Eine Ergänzung von mir: Ulf-Daniel Ehlers spricht in seinem Beitrag vor allem die Hochschulen an. Wir finden entsprechende Hinweise aber auch für das Corporate Learning, wenn zum Beispiel Daniel Stoller-Schai vom „selbstorganisierten, dialogischen Lernen mit KI“ spricht.
Ulf-Daniel Ehlers, LinkedIn, 1. November 2025

Bildquelle: Glenn Carstens-Peters (Unsplash)

Ich bin noch nicht sicher, in welche Schublade dieser Beitrag gehört, aber vielleicht ist das auch gar nicht so wichtig. Ich habe ihn jedenfalls mit Gewinn gelesen. Wenn ich es richtig sehe, hat Harald Schirmer an einem Train-the-Trainer-Workshop teilgenommen, in dem es um Aspekte für moderne Trainingsformate ging. Dann kommt die KI ins Spiel, aber dafür zitiere ich den Autor lieber selbst:

„Während des Workshops habe ich am Tablet Stichpunkt Notizen gemacht (Audio oder Video-Aufnahme ist aktuell für viele noch nicht üblich), persönliche Kommentare ergänzt, mir „Fragen für später“ notiert und markiert (flags und hashtags) für vernetzte Gedanken (meine Notizen/ persönliches Wissensmanagement läuft schon seit Mitte der 90er).

Diese Notizen habe ich (ich notiere in der Regel schon anonymisiert) meiner KI gegeben und im Dialog eine optimierte Zusammenfassung des Workshops erstellen lassen. Danach habe ich aus dem Dialog einen „Masterprompt“ entwickelt (den könnte ich ab jetzt für alle solche Notizen immer wieder verwenden) – damit ich den hier teilen kann.“

Also es geht um Notizen, um die Zusammenfassung dieser Notizen und um die Generierung eines „Master-Prompts“, um sich zukünftige Notizen nach einem bewährten Schema zusammenfassen zu lassen. Und nicht zuletzt – denn es ist ein sehr ausführlicher Beitrag! – kann man sich das durchlesen, was im konkreten Workshop verhandelt wurde („Aspekte für moderne Trainingsformate“). Und auf allen Ebenen ist der Beitrag inspirierend.
Harald Schirmer, Blog, 28. Oktober 2025

Bildquelle: Harald Schirmer

Die Moderator:innen des Wissensmanagement-MOOCs (WMOOC) waren schnell und haben die Aufzeichnung der Session mit Simon Dückert bereits online gestellt. Im ersten Teil dieses Vortrags geht es um die Einordnung des Themas: Simon Dückert geht auf die Entwicklung des Wissensmanagements und der KI ein und führt beide Konzepte zusammen. Auf diesem Weg fallen zum Beispiel Stichworte wie „AI First KM“ und „Co-Intelligence“ (Ethan Mollick). Der zweite Teil ist ein kurzer Werkstattbericht: Simon Dückert berichtet von KI in der Wissensbewahrung (Expert Debriefing) und zeigt auf, wie man die Inhalte des WMOOCs mit Hilfe von KI weiter bearbeiten und nutzen kann.
open academy, 27. Oktober 2025

Es ist die dritte Umfrage darüber, „wie Studierende und Lehrende an der Universität Hamburg generative KI nutzen, bewerten und reflektieren“. 1.086 Teilnehmende wurden im Juli 2025 befragt. Die Studie umfasst 121 Seiten und unterstreicht, dass die KI-Nutzung bei allen Beteiligten längst im Alltag angekommen ist, vieles jedoch „im stillen Kämmerlein“ stattfindet. Ich kann an dieser Stelle nicht auf die Details der Ergebnisse eingehen. Aber einen Absatz aus dem Fazit möchte ich gerne hier festhalten:

„Zusammenfassend zeigt sich, dass wir uns in einem laufenden Prozess befinden. Es eröffnen sich zahlreiche Möglichkeiten, zugleich wird deutlich, dass bei einer Fortführung des Status quo auch Risiken und Ungleichheiten bestehen bleiben oder neu entstehen. Nicht alle Studierenden verfügen über eine Einstellung, der es befördert, die Hochschule primär als Ort der Bildung zu begreifen und nicht allein als Qualifikationsinstanz für den Arbeitsmarkt. Das Risiko eines (kollektiven) Deskilling (Reinmann 2023), weil in Lernprozessen zunehmend Abkürzungen genommen werden, ist mit dieser Umfragenreihe zumindest bestätigt worden. Unsere aktuelle Kultur der gestressten Müdigkeitsgesellschaft (Han 2016) befördert einen effizienz-getriebenen KI-Einsatz bei Studierenden wie Lehrenden. …“ (S. 100)

Jennifer Preiß, Fridrun Freise, Mareike Bartels und Felix Hartel, Universität Hamburg/ Digital and Data Literacy in Teaching Lab, 22. Oktober 2025

Die Idee: Man nutze ChatGPT, um den Tipp, den man im oder nach einem Rhetorik-, Kommunikations- oder Konflikttraining auffängt, weiter auszuführen. Zum Beispiel mit Hilfe von Prompts wie diesen:   

„1. Nenne zu jedem Tipp ein konkretes Praxisbeispiel. 2. Erläutere das Mindset, das zu jedem Tipp gehört. 3. Wenn passend, ergänze jeden Tipp um ein Dialogbeispiel in wörtlicher Rede. Entweder mit einer anderen Person oder mit der inneren Stimme.“

Die Herausforderung ist hier wahrscheinlich weniger die KI und die Sinnhaftigkeit ihrer Antworten, sondern die Zeit, die man sich überhaupt für solche Reflexionsschritte nimmt. 
Axel Koch, Haufe.de, 22. Oktober 2025

Bildquelle: Emiliano Vittoriosi (Unsplash)

Die Entwicklung der KI geht auch an Wikipedia nicht spurlos vorbei. So heißt es: „Führte die Suche nach Informationen im Netz jahrelang schnell zu einem Wikipedia-Artikel, präsentieren uns heute Suchmaschinen und Chatbots wie ChatGPT direkt KI-generierte Antworten.“ Und: „Während auf der einen Seite weniger Menschen direkt in der Wikipedia nach Informationen suchen, sind die Zugriffe durch Bots und Crawler deutlich gestiegen.“

Der kurze Beitrag beschreibt diese Entwicklungen und die Versuche der Wikipedia, auf diese Herausforderungen zu reagieren.
Corinna Schuster, Wikimedia/ Blog, 23. Oktober 2025

Bildquelle: mikemacmarketing, Artificial Intelligence & AI & Machine Learning (CC BY 2.0)

Eigentlich verlinke ich keine Ressourcen, die hinter einer Bezahlschranke liegen. Hier mache ich eine Ausnahme, weil ich zumindest ein paar Hintergrundinformationen und Zitate in diesem Blogpost festhalten möchte.

– Zum einen ist es erwähnenswert, dass es das Thema „Second Brain“ überhaupt in die Medien schafft. Hier heißt es einführend: „Der Begriff geht auf den amerikanischen Produktivitätsberater Tiago Forte zurück und meint ein externes System zur Wissensorganisation – eine Art digitaler Zettelkasten, der nicht nur speichert, sondern vernetzt, strukturiert und im Idealfall neue Einsichten ermöglicht. Die Metapher ist bewusst gewählt: Es geht nicht um Ablage, sondern um ein zweites, erweitertes Denkorgan.“

– Zum anderen habe ich mit Interesse geschaut, welche Systeme hier vorgestellt und eingeordnet wurden. Es sind: Notion und Coda (die „Cloud-Kollaborateure“), Obsidian und DEVONthink („Datenhoheit statt Cloud“), Capacities, Craft und OneNote (die „Ästheten der Einfachheit“).

– Abschließend gibt es noch eine „Entscheidungsmatrix für Anwender“. Die kritischen Stellgrößen sind aus Sicht des Autors die Punkte „Kollaboration“, „Total Cost of Ownership“, „KI“ und „Migration“. Als Obsidian-Nutzer kann ich die auf dieser Grundlage getroffene Einschätzung und Empfehlung gut nachvollziehen:

„Notion und Coda glänzen in Teams, versagen bei Einzelnutzern, die einfach nur nachdenken wollen. Obsidian ermöglicht souveränes Wissensmanagement, aber kollaborative Projekte scheitern. DEVONthink beherrscht Dokumenten-Archive meisterhaft, kostet aber eine Plattform-Entscheidung. Craft ist schön und schnell, doch das Ökosystem bleibt dünn. OneNote ist überall, aber nirgendwo außergewöhnlich. Capacities verspricht die goldene Mitte, muss sie aber noch als junges Start-up aus dem Saarland beweisen.“
Marcus Schuler, FAZ Pro Digitalwirtschaft, 22. Oktober 2025

Bildquelle: Marcus Gossler (Wikipedia, CC BY-SA 3.0)

Eine launige Reise durch die Geschichte der Badges. Die Beispiele zeigen, dass Badges schon immer ein Thema waren. Auch in Bildung und Weiterbildung sind sie längst angekommen. Ob sie allerdings dabei helfen können, das Lernen zu transformieren, würde ich mit Blick auf ihre aktuelle Verbreitung bzw. Nutzung einmal dahingestellt lassen. Und so schließt auch Anja C. Wagner mit einer Frage:   

„Das Badge-Thema steckt voller Widersprüche. Auf welcher Seite steht Ihr? Ist die Gamification durch Badges ein Segen für das lebenslange Lernen oder der Beginn einer totalen Vermessung unserer kleinteiligen Kompetenzen?“
Anja C. Wagner, FROLLEINFLOW, 20. September 2025

Bildquelle: Robert Anasch (Unsplash)

Peer Learning ist – neben KI – im Moment das spannendste Bildungsthema. Das unterstreichen auch die Antworten von Nadia Eggmann, die unter dem Dach von „Peer Lernen Schweiz“ festgehalten sind.

„Nadia Eggmann ist Head L&D bei der Swiss Post und teilt ihre Erfahrungen und Einschätzungen über die zukünftige Rolle von Peer Lernen in einem Kurzinterview.“ 
Nadia Eggmann, LinkedIn, September 2025   

Ethan Mollick (One Useful Thing) hat wieder einen KI-Leitfaden geschrieben. Darin stellt er uns die wichtigsten Dienste vor, versucht, den Stand der Entwicklung zusammenzufassen, erklärt Unterschiede und Stärken, zeigt auf, wann man auf Bezahlmodelle setzen sollte und gibt überhaupt viele weitere nützliche Empfehlungen.

„The chart at the top of this post shows what people use AI for today. But I’d bet that in two years, that chart looks completely different. And that isn’t just because AI changed what it can do, but also because users figured out what it should do. So, pick a system and start with something that actually matters to you, like a report you need to write, a problem you’re trying to solve, or a project you have been putting off. Then try something ridiculous just to see what happens. The goal isn’t to become an AI expert. It’s to build intuition about what these systems can and can’t do, because that intuition is what will matter as these tools keep evolving.

The future of AI isn’t just about better models. It’s about people figuring out what to do with them.“
Ethan Mollick, One Useful Ting, 19. Oktober 2025

Bildquelle: Ethan Mollick

Folgende Frage hat sich Philippa Hardman in ihrem jüngsten Artikel gestellt: „How do we build AI-augmented workflows for L&D that capture AI’s upside while actively managing the risks?“ Denn gerade beim Thema Lernen, so Philippa Hardman, fließen natürlich viel Alltags- und Halbwissen in die Trainingsdaten der Sprachmodelle ein. Deshalb hat sie einen Prozess zur Qualitätssicherung aus fünf Schritten entwickelt, ihn FRAME genannt und die Arbeitsweise dahinter ausführlich beschrieben. Es ist, so könnte man es auch nennen, ein Beitrag zur Entwicklung von KI-Kompetenzen für Bildungsexpert:innen.

„- Step 1: F — Find the Evidence …
– Step 2: R — Role & Rules Definition …
– Step 3: A — Assemble Inputs …
– Step 4: M — Model, Measure, Modify …
– Step 5: E — Expand & Embed …“

Philippa Hardman schreibt: „Tests of the FRAME method that I’ve run with L&D teams shows that structured approaches to AI integration have the potential to significantly increase the quality, consistency and velocity of L&D workflows.“ Das Prozessmodell ist etwas komplexer und richtet sich vor allem an L&D-Teams, die die Integration von KI in ihre Arbeitsprozesse systematisch und strukturiert angehen wollen.
Philippa Hardman, Dr Phil’s Newsletter, 17. Oktober 2025

Das HFD-Magazin strategie digital widmet sich in dieser Ausgabe der Frage, „wie Hochschulen strategisch mit generativer KI umgehen können und welche neuen Anforderungen dadurch an Studium, Lehre und die strategische Hochschulentwicklung entstehen“. Im einleitenden Überblick (von Julius-David Friedrich und Jens Tobor) werden die Themen gesetzt, die auf den folgenden 116 Seiten in vielen weiteren Artikeln, Interviews und Best Practice-Sammlungen ausgeführt werden:

„- KI als strategisches Thema im Gegenstrom gemeinsam gestalten …
– KI-Literacy für alle – breit und zukunftsorientiert …
– Grundkompetenzen stärken – Deskilling vorbeugen …
– Rechtliche Klarheit und Orientierung im KI-Einsatz schaffen …“
Hochschulforum Digitalisierung, 9. Oktober 2025

Ein Vorschlag von Werner Sauter: Es gibt die 70:20:10-Formel, die das Lernen im Arbeitsalltag beschreibt. Philippa Hardman hat diese Formel kürzlich – nach einem Blick auf unseren, mehr und mehr KI-gestützten Arbeitsalltag – zur 90/10-Regel umformuliert: „90/10 is a model where roughly 90% of “training” is delivered by AI coaches as daily performance support, and 10% of training is dedicated to developing complex and critical skills via high-touch, human-led learning experiences.“  

Werner Sauter geht einen Schritt weiter und schlägt jetzt eine 30/30/30/10 – Aufteilung vor:
„𝟯𝟬 % 𝗟𝗲𝗿𝗻𝗲𝗻 𝗮𝗹𝗹𝗲𝗶𝗻𝗲: Selbstorganisiertes, ergänztes Lernen im Praxisprozess mit der KI als Planungspartner
𝟯𝟬 % 𝗟𝗲𝗿𝗻𝗲𝗻 𝗺𝗶𝘁 𝗮𝗻𝗱𝗲𝗿𝗲𝗻: Kollaboratives, ergänztes Lernen im Praxisprozess mit der KI als Planungspartner
𝟯𝟬 % 𝗟𝗲𝗿𝗻𝗲𝗻 𝗺𝗶𝘁 𝗱𝗲𝗿 𝗞𝗜: Dialogisches Einzel- und Gruppenlernen im Praxisprozess mit der KI als Planungs- und Lernpartner
𝟭𝟬 % 𝗺𝗲𝗻𝘀𝗰𝗵𝗹𝗶𝗰𝗵 𝗮𝗻𝗴𝗲𝗹𝗲𝗶𝘁𝗲𝘁𝗲 𝗟𝗲𝗿𝗻𝗮𝗸𝘁𝗶𝘃𝗶𝘁𝗮𝘁𝗲𝗻: Formelle Lernmaßnahmen, z.B. in Workshops oder Seminaren“

Die Aufteilung ist interessant, aber man muss jetzt überlegen, wen diese Aufteilung adressiert: Lernende, die ihre Lernaktivitäten steuern; Bildungsexpert:innen, die entsprechende Lernprozesse gestalten und einführen; oder Organisationsentwickler:innen, die Arbeits- und Lernprozesse neu integrieren.
Werner Sauter, LinkedIn, 12. Oktober 2025

Bildquelle: Werner Sauter

Im Klappentext heißt es: „In dieser Episode 42 des Knowledge on Air Podcasts diskutieren Simon und Ulrich nach eineinhalb Jahren Pause den Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf das Wissensmanagement. Sie analysieren systematisch alle Bausteine des Wissensmanagements von Probst et.al. und zeigen auf, wie KI-Technologien jeden einzelnen Bereich revolutionieren können …“

Simon (Dückert) und Ulrich (Schmidt) verhandeln hier entlang des Probst-Modells persönliche Erfahrungen und Nutzungsszenarien sowie organisationale Herausforderungen. 60 Minuten. Ergänzt wird diese Episode durch eine ausführliche Zusammenfassung. 
Simon Dückert und Ulrich Schmidt, Knowledge on Air Podcast, Episode 42, 22. August 2025

In den letzten Monaten haben viele KI-Anbieter einen Fokus auf das Thema „Bildung/ Lernen“ gelegt: zum Beispiel OpenAI/ ChatGPT mit „Study Modes“ oder Google/ Gemini mit „LearnLM“. Anja C. Wagner nimmt dies zum Anlass, um über diese Angebote und die weitere Entwicklung zu reflektieren. Werden KI-Tools wie oft versprochen damit wirklich zu TutorInnen, SparringspartnerInnen und LernbegleiterInnen? Oder müssen wir damit rechnen, dass diese Tools uns bald in Lernplattformen wiederbegegnen und so die Lernmodelle unterstützen, die wir eigentlich überwinden wollen?

Aber am Anfang steht wie immer das Ausprobieren. Dafür hat Anja C. Wagner drei Exkursionen vorbereitet.
Anja C. Wagner, FROLLEIN FLOW, 19. August 2025

Nachtrag (18.10.2025): „NotebookLM wird erwachsen – Plattform für Wissensstrukturierung“ (Hauke Pölert, LinkedIn, September 2025)

Der Wissensmanagement-MOOC („WMOOC 2025“) ist am 3. Oktober gestartet. Um teilzunehmen, kann man sich kostenlos auf der Plattform „oncampus“ anmelden. Im ersten Blogpost zum Kurs reflektiert Gastgeber Dirk Liesch den Einsatz generativer KI, um sich einer Definition von Wissensmanagement zu nähern. KI bildet auch den Schwerpunkt des diesjährigen Kurs-Durchlaufs.

„Wie definiert die KI „Wissensmanagement“?
Da wir beim WMOOC 2025 den Schwerpunkt „KI im Wissensmanagement“ haben, macht es natürlich Sinn, auch zu einigen Themen hier „die KI“ zu fragen. Zuerst darf ChatGPT selbst Definitionen vorschlagen und dann als Zweites eine Definition bewerten. Bei „generativer KI“ kommt es natürlich sehr auf die Frage (Prompt) an, die man stellt.“ 
Dirk Liesch, wissensmanagement.open-academy, 10. Oktober 2025