Weiterbildungsblog

Der Beitrag von Nicole Bauch ist kurz, sehr plakativ und mit einer klaren Botschaft: „Kompetenzmodelle greifen zu kurz, wenn sie nicht gleichzeitig die Organisation, ihre Logik und ihr Geschäftsmodell in Frage stellen.“

Fünf Thesen sollen diese Botschaft unterstreichen:
„1. Das Kompetenzdenken individualisiert ein systemisches Problem. …
2. Die Fixierung auf Schulungen verstellt den Blick für echte Transformation. …
3. L&D wird zum Reparaturbetrieb – anstatt selbst Transformationstreiber zu sein. …
4. Organisationen brauchen kein Kompetenzmodell – sie brauchen ein neues Betriebssystem. …
5. Peer-Learning wird romantisiert – weil man die eigentliche Systemfrage nicht stellen will. …“

Die Thesen sind wohl Teil einer sommerlichen Schreiboffensive von FROLLEINFLOW, so dass man noch mehr zum Thema erwarten darf.
Nicole Bauch, FROLLEINFLOW, 3. Juli 2025

Ich habe in den letzten Tagen an zwei Promptathons teilgenommen. Ein dritter Promptathon könnte nächste Woche auf der #loscon25 hinzukommen. Also nutze ich kurz die Gelegenheit, um ein paar Eindrücke festzuhalten.

Der erste Promptathon fand im Rahmen des SAP Learning and Adoption Forum statt und wurde von Gerd Stumm moderiert. Das Zeitfenster betrug 90 Minuten. Viele Hintergrundinformationen über das Format des Promptathons und das Prompten hatte Gerd auf ein Mural-Board ausgelagert und den Teilnehmenden vorab zur Verfügung gestellt. Vor Ort waren wir dann ca. 30 Menschen, aufgeteilt in sechs Gruppen, und dann gab es noch Teilnehmende, die in drei Gruppen online teilnahmen. Ansonsten:

• Es gab vier Challenges, die Gerd Stumm mitgebracht hatte.
• Die Arbeitsgruppen wurden von der Moderation gebildet (jeweils 3-4 Personen).
• Jede Arbeitsgruppe durfte sich eine Challenge aussuchen, die sie bearbeiten wollte.
• Es galt das Prinzip „Bring your own AI“. Die Gruppenmitglieder haben sich zu Beginn darüber ausgetauscht, welche KI-Systeme ihnen zur Verfügung stehen und welche sie nutzen wollen.
• Zum gemeinsamen Prompten standen genau 60 Minuten zur Verfügung (Timeboxing via Mural).
• Als Arbeitsfläche stand allen Gruppen das Mural-Board zur Verfügung. Hier waren für jede Gruppe Bereiche vorbereitet: „Your Working Area for this Promptathon“, „Final Prompt“, „Lessons Learned“. 
• Es war den Gruppen überlassen, wie sie in den 60 Minuten das gemeinsame Arbeiten organisierten. 
• Der Weg war das Ziel. Es wurden keine Ergebnisse präsentiert, diskutiert oder bewertet, sondern die Erfahrungen beim gemeinsamen Prompten ausgetauscht. 
• Das Mural-Board steht den Teilnehmenden auch im Nachgang zur Verfügung. Insofern kann mit den Ergebnissen, also den „Final Prompts“ und „Lessons Learned“, weiter gearbeitet werden.
• Gerd hatte auf dem Mural-Board auch Beispiel-Prompts für die Challenges mitgebracht und einen „Prompt-Checker“ vorbereitet.     

Abschließend: Eine sehr gut vorbereitete und strukturierte Veranstaltung, fast eine „Blaupause“ für das Format. 60 bzw. 90 Minuten für einen Promptathon grenzen allerdings die Möglichkeiten etwas ein.

Screenshot: Mural-Board des Promptathons auf dem SAP Learning and Adoption Forum

Einen Tag später fand der erste Promptathon der Hochschule Darmstadt statt, organisiert und moderiert von Stefan Kohn (Fachbereich Wirtschaft). Die Idee, so erzählte Stefan Kohn im Nachhinein, war sehr kurzfristig entstanden, ebenso die Umsetzung, um den Promptathon noch an den bundesweiten Digitaltag anbinden zu können. In Darmstadt habe ich ca. 50 Teilnehmende gezählt, wobei vor allem Mitarbeitende der Hochschule bzw. Lehrende die Einladung angenommen hatten. Ansonsten:

• Es gab fünf Challenges, die einige Teilnehmende mit der Anmeldung eingereicht hatten. 
• Um diese Personen und ihre Challenges herum bildeten sich dann selbstorganisiert die Arbeitsgruppen. 
• Unsere Arbeitsgruppe nutzte die geschlossene KI-Instanz der Hochschule Darmstadt. Das hat zu Beginn etwas Zeit gekostet, sich dort anzumelden und einzurichten. Die Nutzung dieser KI-Instanz war allerdings keine Vorgabe der Moderation. 
• Zum gemeinsamen Prompten standen ca. 75 Minuten zur Verfügung. Es fehlte allerdings ein striktes Timeboxing.
• Es gab keine gemeinsame Arbeitsfläche, die allen Gruppen zur Verfügung stand. So richtete sich unsere Gruppe selbst ein Miro-Board ein, um den Arbeitsstand und Zwischenergebnisse zu dokumentieren. 
• Auch in Darmstadt war es den Gruppen überlassen, wie sie in den 75 Minuten das gemeinsame Arbeiten organisierten.
• Auch hier war der Weg das Ziel. Es wurden keine Ergebnisse präsentiert, diskutiert oder bewertet, sondern wieder kurz die Erfahrungen beim gemeinsamen Prompten ausgetauscht.
• Weil es keine gemeinsame Arbeitsfläche gab, sind – neben den „internen Lösungen“ der Gruppen selbst – keine Ergebnisse des Promptathons dokumentiert.
• Zwei Studierende haben den Promptathon im Rahmen ihrer Bachelorarbeit begleitet. 

Abschließend: Eine wichtige Initiative, um das Format auch im Kontext der Hochschule anzubieten (und damit die Entwicklung von KI-Kompetenzen zu unterstützen). Allerdings ging es noch an der Zielgruppe der Studierenden vorbei.   

Bildquelle: Stefan Kohn

Was mir bei beiden Promptathons aufgefallen ist: Die Erfahrungen, die die Teilnehmenden mitbringen, sind auch 2025 noch sehr unterschiedlich. Es gibt immer noch eine große Zahl von Menschen, die im Rahmen eines Promptathons ihre ersten Erfahrungen mit generativen KI-Tools und dem Prompten machen!

Ich bin jetzt sehr gespannt, wie die nächste Promptathon-Umsetzung in Nürnberg funktioniert. Vielleicht macht es auf der Grundlage dieser gesammelten Erfahrungen dann Sinn, unseren CLC Promptathon-Leitfaden zu überarbeiten.    

Auf dem Learning and Adoption Forum der SAP durfte ich gestern in Walldorf einen Lightning Talk beisteuern. In 15 kurzen Minuten habe ich versucht, KI-Kompetenzen und Peer Learning zusammenzubringen. Ich bin nicht ganz sicher, ob und wie mir das gelungen ist, aber zumindest konnte ich Gerd Stumm eine Vorlage liefern, die er am Nachmittag mit einem Promptathon-Workshop wunderbar aufgenommen hat.

Ansonsten war es ein sehr kurzweiliger Tag mit vielen interessanten Themen und Möglichkeiten des Austauschs in Knowledge Cafés und Workshops. Das Forum wurde zudem als hybrides Event auch für Online-Teilnehmende geöffnet. Und Simon Dückert präsentierte zum Abschluss, was heute alles mit etwas KI-KnowHow und -Unterstützung möglich ist – von Zusammenfassungen, über Podcasts, bis zu einem Chatbot, der über das Event und seine Themen befragt werden kann (aber dessen Link ich noch suchen muss). Auf LinkedIn findet man viele weitere Eindrücke vom Forum, wie zum Beispiel diesen Beitrag von Gunnar Sohn.
Jochen Robes, 25. Juni 2025 (pdf)

Bildquelle: SAP

Wie der Titel bereits andeutet: Philippa Hardman hat sich durch eine Reihe von aktuellen Studien und Artikeln gearbeitet, um zu überprüfen, ob und, wenn ja, wie der Einsatz von KI-Tools das Instructional Design, also die Entwicklung von Lehr- und Lernmaterialien, verändert. Da sie nicht nur positive Auswirkungen gefunden hat, hat sie ihren Beitrag gleich in zwei Kapitel aufgeteilt:
– „Part I: Where AI Goes Wrong in Instructional Design“ (u.a. „pedagogical blind spots“, „ethics, privacy & bias“, „creativity trap“)
– „Part II: The Real Benefits of AI in Instructional Design“ (u.a. „the efficiency revolution“, „differentiation & localisation at scale“, „amplified creativity“)

Kreativität ist zum Beispiel ein Punkt, wo ein Einsatz von KI-Tools in beide Richtungen gehen kann: „While AI can be a powerful catalyst for innovative thinking (more on this later), over-reliance on automated and standardised design suggestions may actually stifle the creative thinking and critical reflection that drive innovative learning experiences and deepen impact.“

Viele weitere Details, inkl. einer Liste mit den ausgewerteten Artikeln, finden sich im Beitrag.
Philippa Hardman, Dr Phil’s Newsletter, 24. Juni 2025

Natürlich werden die Informationen in diesem Beitrag in wenigen Wochen nicht mehr aktuell sein. Aber Ethan Mollick (Wharton School) ist mit seinem Newsletter „One Useful Ting“ eine der Top-Adressen, wenn man über KI-Entwicklungen auf dem Laufenden bleiben will. Sein aktueller „Quick Guide“ ist eine Übersicht und Schritt-für-Schritt-Anleitung gleichermaßen. Da viele von uns oft nur ein favorisiertes KI-Tool nutzen, erfährt man hier Nützliches über mögliche Alternativen. Zugleich ist der Guide eine Anleitung zum Ausprobieren und Testen, empfiehlt Schwerpunkte und zeigt Möglichkeiten auf. Und ganz nebenbei werden noch Forschungsergebnisse aus den Wharton-Labs verlinkt.

Kapitelüberschriften lauten: „Which AI to use“, „Using Deep Research“, „An Easy Approach to AI: Voice Mode“, „Making Things for You: Images, Video, Code, and Documents“, „Working with an AI“, „Troubleshooting“ und „Your Next Hour“.

„So now you know where to start. First, pick a system and resign yourself to paying the $20 (the free versions are demos, not tools). Then immediately test three things on real work: First, switch to the powerful model and give it a complex challenge from your actual job with full context and have an interactive back and forth discussion. Ask it for a specific output like a document or program or diagram and ask for changes until you get a result you are happy with. Second, try Deep Research on a question where you need comprehensive information, maybe competitive analysis, gift ideas for someone specific, or a technical deep dive. Third, experiment with voice mode while doing something else — cooking, walking, commuting — and see how it changes your ability to think through problems.“

Ethan Mollick, One Useful Thing, 23. Juni 2025

Die Publikation (48 S.) ist ein Produkt der Fachgruppe „Digitale Transformationsprozesse“ in der Gesellschaft für Wissensmanagement. Die Fachgruppe hat sich in den letzten Monaten mit dem Wissenstransfer in der Verwaltung auseinandergesetzt. Herausgekommen ist eine Reihe von Artikeln, eine Mischung aus methodischen Reflexionen und Praxiserfahrungen. Wissensmanagement und Wissenstransfer bilden zentrale Stichworte, Onboarding und Mentoring sind andere. Die Beiträge sind sehr heterogen und beleuchten das Thema aus sehr unterschiedlichen Perspektiven. Vielleicht hätten zwei oder drei konkrete Praxisbeispiele oder Projektberichte die Aufgaben, vor der viele Verwaltungen stehen, und ihre Umsetzung noch anschaulicher gemacht. Das Knowhow bringen die Autor:innen (siehe die Anlagen ab S. 37) allemal mit.
Tanja Krins, Gesellschaft für Wissensmanagement, 17. Juni 2025  

Die EPALE-Redaktion (EPALE = Elektronische Plattform für Erwachsenenbildung in Europa) hat ein „Resource Kit“ veröffentlicht, das eine Reihe von Artikeln zum Thema zusammenbringt, die in den letzten Monaten auf der Plattform veröffentlicht wurden. Das Dokument ist „schlank“ (17 S.), weil es die Artikel nur anteasert und dann mit einem Link auf den vollständigen Beitrag verweist.

„Our contributors explore hybrid approaches that enhance, rather than replace, human judgement. They reveal the crucial insight that the most powerful AI applications in education do not eliminate human involvement; rather, they enhance our capacity for empathy, critical thinking and genuine connection. This is especially true in the fields of adult learning and career guidance, where the coaching relationship — founded on trust and experiential knowledge — remains unparalleled, even as AI tools become more advanced.“
EPALE Editor, EPALE – Electronic Platform for Adult Learning in Europe, 19. Juni 2025

Barbara Geyer, Hochschule Burgenland, hat ihre KI-Erfahrungen und -Praxis in einem Leitfaden zusammengefasst. Es umfasst fünf Schritte und führt „von der eigenen Kompetenzentwicklung zur systematischen Qualitätssteigerung“. Am Anfang steht, so die Autorin, die eigenen KI-Kompetenzen zu entwickeln, also Erfahrungen im Umgang mit KI-Tools zu sammeln. Das kann man nur unterstreichen. Dass die systematische Beschäftigung mit KI „die Rollen von Lehrenden und Lernenden neu definiert“ und „Platz macht für kollaborative Lernprozesse“, wie es abschließend heißt, würde ich mehr als Chance und weniger als Automatismus formulieren.

Barbara Geyer, KI in Lehre und Weiterbildung, 17. Juni 2025      

Wer noch am Anfang seiner KI-Reise steht, nimmt hier mit: Es gibt System-Prompts, um einer generativen KI eine feste Rolle oder Aufgabe zuzuweisen, die sie in einer laufenden Kommunikation einnehmen soll; und es gibt User-Prompts, also die darauf folgenden Fragen. Diese Unterscheidung steckt in der Regel auch hinter dem, was man Custom-GPTs nennt. Aber die können – aus verschiedenen Gründen – nicht immer erstellt oder eingesetzt werden.
Wolfgang König, wb-web, Mai 2025

Bildquelle: wb-web

Ich hatte beim Stichwort „Next-Level-Lehre“ zwar etwas mehr erwartet, aber sei’s drum. Der Rahmen dieser Studie: Wenn es um die Entwicklung bzw. Förderung von Future Skills wie kritischem Denken, Teamfähigkeit und Problemlösungskompetenzen geht, greift die reine Wissensvermittlung zu kurz. Also wurden 9.340 Professor:innen aus 30 Fächern an Universitäten, Fachhochschulen und Dualen Hochschulen befragt, wie weit denn innovative Lehr- und Lernformate von ihnen eingesetzt werden.

Hier hat mich zum einen natürlich interessiert, was unter „innovativen Lehr- und Lernformaten“ verstanden wird. Die Autor:innen der Studie haben hier nach problembasiertem Lernen (PBL), projektbasiertem Lernen, Peer Learning, forschendem Lehren und Lernen, Gamification/ szenariobasiertem Lernen, Inverted/ Flipped Classroom sowie der klassischem dozierendenzentrierten Lehre (ohne/ mit interaktiven Elementen) gefragt.

Die Ergebnisse liefern ein differenziertes Bild, das Rückschlüsse auf einzelne Hochschultypen und Fächer erlaubt. Zusammenfassend heißt es unter anderem: „Problem- und projektbasiertes Lernen sind bereits verbreitete Lehr-/Lernformate, Peer Learning und Forschendes Lernen sind ebenfalls etabliert – ein ermutigendes Zeichen für den Wandel. Doch das Potenzial innovativer Lehre ist längst nicht ausgeschöpft. Dabei braucht es keine Neuentwicklung im luftleeren Raum: Die didaktische Werkzeugkiste ist gut gefüllt. Es gilt, bewährte Ansätze reflektiert auszuwählen und kontextsensibel einzusetzen.“

Spontan: Gerade mit Blick auf gesellschaftliche Entwicklungen und Anforderungen (und Future Skills gehören natürlich in dieses Bild!) können Antworten sicher nicht nur in der Praxis innovativer Lehr- und Lernformate sowie einzelner Fächer und Lehrveranstaltungen gefunden werden. Denn dann könnte man sich nach Studium der vorliegenden Ergebnisse eigentlich fast zurücklehnen.
Nina Horstmann und Johanna Leifeld, Hochschulforum Digitalisierung/ News, 26. Mai 2025

Der Artikel gibt einen guten Überblick über den Stand der Diskussion – indirekt auch, was die Schwierigkeiten und Herausforderungen rund um das Thema „Future Skills“ betrifft. Im ersten Teil findet sich viel Bekanntes: ein Überblick über Skills und Kompetenzen, Rahmenmodelle und die Ergebnisse einer Auswertung von Stellenanzeigen.

Im zweiten Teil geht es dann um die Frage, inwieweit Future Skills heute schon in der Hochschullehre aufgegriffen werden. Nun kann man zum Beispiel Hochschullehrer:innen befragen, ob Skills wie kritisches Denken in ihrer Lehre vermittelt werden (und das wurde auch getan). Doch schon, wenn man diesen Satz aufschreibt bzw. liest, ahnt man, wie interpretationsoffen eine solche Frage ist. Was versteht man unter „kritischem Denken“? Wie greift man es in einem ja meist fachlich ausgerichteten Kurs auf? Macht man es am Lehr- bzw. Lernformat fest? Oder an der Art der Behandlung des Fachthemas? Und wie kann man am Ende des Tages feststellen, dass die Bemühungen, kritisches Denken zu fördern, erfolgreich waren? Diese Fragen stellen sich natürlich nicht nur in der Hochschullehre, sondern auch später im Berufsleben, wenn man dort Future Skills aufnehmen möchte. 

Die Autorinnen sprechen zumindest vier Hebel an, um Future Skills erfolgreich in die Hochschullehre zu integrieren: a) Future Skills institutionalisieren, b) neue Lerninhalte curricular verankern, c) „neue“ Lehr-/Lern- und Prüfungsmethoden verwenden und weiterentwickeln; d) neue Lernumgebungen und Innovationsräume schaffen. 

Nina Horstmann und Larissa Klemme, Hochschulforum Digitalisierung, 22. Mai 2025 

Nele Hirsch (eBildungslabor) meint, dass der Fokus auf KI-Kompetenzmodelle die Diskussion vorschnell einengt und von wichtigeren Fragen ablenkt. „KI-Kompetenzmodelle gehen von der Technologie aus und nicht vom Lernen“, schreibt sie. Das kann dazu führen, die KI selbst nicht mehr zu hinterfragen, sondern sie als gesetzt bzw. neutral zu betrachten.

Stattdessen schlägt sie vor, „nicht bei der Technologie zu beginnen, sondern in den Fokus zu nehmen, wie Lernende gesellschaftliche Handlungsfähigkeit unter den gegebenen gesellschaftlichen Rahmenbedingungen entwickeln können.“ Also nicht KI-Kompetenzen vermitteln, sondern sich mit den gesellschaftlichen Herausforderungen im Zeichen der KI auseinandersetzen.

„Ich gebe somit nicht vor, was dazu gelernt werden soll, sondern reflektiere mit Lernenden, wie sie KI in ihrer Gegenwart erleben und begleite sie bei den daraus entstehenden Lernprozessen.“
Nele Hirsch, eBildungslabor, 10. Juni 2025

Bildquelle: Nele Hirsch

Vorweg: Ich glaube nicht, dass es abschließende Antworten auf die Frage gibt, ob „KI uns dumm macht“. Dafür sind die individuellen Voraussetzungen und sozialen Rahmenbedingungen der Lernenden zu unterschiedlich und Lernprozesse zu komplex. Aber man kann und sollte natürlich Einsatz und Nutzung von KI-Tools kritisch begleiten und reflektieren. Im hier verlinkten Beitrag werden zwei Studien aus der Schweiz und aus Nigeria verlinkt und zusammengefasst, die den Einfluss von KI untersuchen. Das Fazit der Autorin kann ich unterschreiben:

„Beide Studien liefern Hinweise darauf, wie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz das Lernen beeinflussen kann – allerdings aus unterschiedlichen Blickwinkeln. Ob künstliche Intelligenz uns nun klüger oder dümmer macht, hängt davon ab, wie wir sie verwenden. Der Knackpunkt ist dabei, ob wir KI-Tools als Unterstützung beim Lernen oder als Ersatz dafür nutzen.“
Marion Kirbis, Redaktion/CONEDU, erwachsenenbildung.at, 28. Mai 2025

Bildquelle: William Felipe Seccon (Unsplash)

Das Stichwort „Human in the Loop“ fiel an dieser Stelle noch nicht. Deshalb nutze ich die Gelegenheit. Es geht (natürlich) um das Zusammenspiel zwischen KI und ihren Nutzern. Ian O’Byrne beschreibt „Human in the Loop“ (HITL) als ein kognitives Commitment, Aufgaben nicht einfach an eine KI zu delegieren oder deren Ergebnisse unreflektiert zu übernehmen:

„When you ask a model to help you write, research, teach, or design, you’re entering a loop. Not just technically, but cognitively.
– Are you reviewing what the AI suggests?
– Are you checking your own instincts against its outputs?
– Are you noticing when something feels off, or when something clicks?

In this sense, being the human in the loop means committing to reflection. It’s a cognitive posture that resists the temptation to outsource thinking. It insists: This is still my judgment. This is still my work.
AI can assist. But the meaning, the framing, the ethical consequences, those remain ours.“

Es gibt übrigens weitere Beiträge des Autors, die das Konzept von HITL weiter vorstellen.
Ian O’Byrne, Blog, 10. Juni 2025

Es ist eigentlich nur eine einzige Botschaft, die Philippa Hardman aber sehr ausführlich darlegt. Ihr Ausgangspunkt ist die Liste von KI-Use Cases, die OpenAI von Lernenden zusammengetragen hat (siehe mein Beitrag „Top 20 chats for finals“). Daraus leitet sie ab, dass viele Lernende nicht mehr einfach dem Pfad folgen, den Instructional Designer für sie angelegt haben. Sie nutzen vielmehr KI (ChatGPT), um flexibel und inviduell mit den Lernmaterialien umzugehen und sich auf Prüfungsszenarien vorzubereiten. Die Schlussfolgerung für Philippa Hardman:

„Learner behaviour is pointing toward a fundamental evolution in our role as instructional designers. The future belongs to designers who can create adaptive learning ecosystems rather than fixed learning experiences.

This shift begins with reconceptualising our primary function. Instead of crafting the „perfect“ explanation or linear sequence, we need to design modular learning components that learners can combine and adapt based on their needs. When learners ask AI to „identify the most important 20% of learnings that will help me understand 80% of it,“ they’re asking for content restructured by learning priorities rather than academic comprehensiveness. We’re evolving from content creators to experience architects who design interconnected learning nodes navigable through multiple pathways.“
Philippa Hardman, Dr Phil’s Newsletter, 5. Juni 2025

Philippa Hardman weist auf diese interessante Aufstellung von Use Cases hin, die auf der Seite „ChatGPT for Education“ veröffentlicht wurde: „Students from universities around the world share the specific chats they’re using. You can copy and paste these into ChatGPT and try them yourself.“

ChatGPT for Education, 8. Mai 2025

Coursera hat seinen „Global Skills Report 2025“ veröffentlicht, und Gudrun Porath nimmt ihn zum Anlass, um auf eine „Lücke zwischen strategischem Anspruch und gelebter Lernkultur“ hinzuweisen, was den Umgang mit KI-Technologien betrifft. Denn Unternehmen setzen zwar zunehmend auf KI, jedoch ohne in gleichem Maße die entsprechenden Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden zu fördern. Gleichzeitig ist zu beobachten, dass eine große Zahl von Mitarbeitenden auf Plattformen wie Coursera aktiv ist. Sie nehmen das Lernen offensichtlich selbst in die Hand, folgert Gudrun Porath.
Gudrun Porath, Haufe.de/ Kolumne E-Learning, 4. Juni 2025 

Bildquelle: Coursera

Der Titel ist eine Zwischenüberschrift aus dem aktuellen Newsletter der Gesellschaft für Wissensmanagement (GfWM). Er verweist auf ein Seminar, das Simon Dückert im Vorfeld der GfWM-Mitgliederversammlung 2025 in Frankfurt angeboten und moderiert hat. Slides und Aufzeichnung stehen online zur Verfügung. Ich möchte vor allem einen Blick auf die Slides empfehlen, die viele Entwicklungen und Fragestellungen zum Wissensmanagement, zur Wissensarbeit und zur KI zusammenfassen. Stand heute muss man bei diesem Thema natürlich ergänzen.
Gesellschaft für Wissensmanagement (GfWM), Mai/Juni 2025

Ich habe in den letzten Wochen immer wieder einmal das Konzept der Badges (bzw. Open Badges) vorgestellt. Die Reaktionen waren meist unterschiedlich und reichten von „nette (aber überflüssige) Spielerei“ bis „zeitgemäßes Feature“, das man mit Blick auf aktuelle Entwicklungen und einzelne Zielgruppen unbedingt testen sollte. Deshalb verlinke ich auf diese Nachricht der Open University (OpenLearn), die offensichtlich gute Erfahrungen mit Badges macht. Unter dem Stichwort „Badged courses“ heißt es:

„Badges demonstrate interest in a subject, evidence of professional development or a commitment to studies. Badged courses are highly engaging and cover a range of core subjects and professional competencies essential for the modern workplace.

A free Open University digital badge is awarded for completing all sections of a course and passing the assessments. Your badge and Statement of participation are downloadable from your OpenLearn Profile and can be shared on social media and displayed in LinkedIn or other eportfolio platforms.“
OpenLearn, Newsletter, Juni 2025

Irgendwann, so um die Halbzeit dieses Podcasts, sprechen Gastgeber Thomas Jenewein und sein Gast,  Christoph Meier, einen interessanten und wichtigen Punkt an: nämlich das Potenzial der KI, das selbstorganisierte und eigenverantwortliche Lernen zu unterstützen. Hier können zukünftig entsprechend konfigurierte Chatbots unterstützen, die dann als Tutoren oder Studdy Buddies Lernprozesse und -aktivitäten begleiten. Toll wäre es natürlich, wenn die Lernenden selbst in der Lage sind, ihre eigenen Chatbots (Custom GPTs) zu entwickeln. Aber soweit geht es im Gespräch nicht.

Ansonsten liefert Thomas Jenewein die Stichworte, und Christoph Meier (scil) fasst wichtige Ergebnisse einer Studie zusammen, die als „SCIL Arbeitsbericht 34: GenKI, Wissensarbeit & Personalentwicklung“ im April veröffentlicht wurde und die selbst die Ergebnisse aktueller Studien zum Thema zusammenfasst. Eigene Erfahrungen der Beteiligten und Linktipps (siehe Shownotes) reichern die referierten Ergebnisse an.

„Christoph Meier, Leiter des Swiss Competence Center for Innovations in Learning (scil) an der Universität St. Gallen, präsentiert in dieser Episode einen Arbeitsbericht, der auf mehr als 30 aktuellen Studien zur Auswirkung generativer KI auf Arbeitsprozesse und Beschäftigungsverhältnisse in Organisationen basiert. Der Bericht untersucht, wie generative KI die Arbeitswelt transformiert, darunter die Veränderung von Aufgabenprofilen bei Wissensarbeitern, den Wandel erforderlicher Kompetenzen und die Neugestaltung beruflicher Entwicklungswege.“
Thomas Jenewein, Gespräch mit Christoph Meier, Education NewsCast, Episode 352, 26. Mai 2025