Weiterbildungsblog
Mach mit beim Buch der Corporate Learning Community!
Nach einigen Vorarbeiten und Abstimmungen hatte das Projektteam jetzt alle Informationen zusammen, und die Einladung konnte live gehen!
„Die Corporate Learning Community (CLC) lebt von den Ideen, Erfahrungen und Initiativen ihrer Mitglieder. 2025 möchten wir diese Vielfalt in einem gemeinsamen Buchprojekt sichtbar machen. Für uns und andere. Ein Rückblick auf 15 Jahre Community und ein Blick nach vorne auf das, was auf die CLC und Corporate Learning zukommt. Dafür laden wir alle ein, die Lust haben, einen Beitrag zu schreiben: aktiv Mitwirkende, langjährige Begleiter:innen, neue Stimmen – und alle, die Corporate Learning in Bewegung halten.“
Wer sich hier angesprochen fühlt, ist herzlich eingeladen, einen Beitrag einzureichen!
Jochen Robes, Corporate Learning Community/ Blog, 15. Mai 2025
Make Instructional Design Fun Again with AI Agents
Philippa Hardman ist derzeit eine der interessantesten Stimmen im Netz, die sich mit Themen und Fragen des Online-Lernens beschäftigen. Im Wochentakt veröffentlicht sie längere Artikel, die sich vor allem um die Frage drehen, wie KI die klassischen Lernprozesse (instructional design) verändert bzw. welche Möglichkeiten und Herausforderungen sich daraus für Bildungsexpert:innen ergeben.
In diesem Artikel führt sie uns in die Welt der KI-Agenten ein. Das beginnt natürlich mit der Frage, wie sich KI-Agenten und Chatbots eigentlich voneinander unterscheiden. Dazu Philippa Hardman: „The key distinction is that chatbots wait for you to ask questions, while agents proactively perform tasks on a schedule or in response to triggers. It’s the difference between having an assistant who sits quietly until you call versus one who handles routine work automatically in the background.“
Dann geht es schrittweise in den folgenden Kapiteln bzw. Absätzen weiter: a) Was macht einen KI-Agenten aus?, b) Bei welchen Aufgaben des Instructional Design machen KI-Agenten Sinn?, c) Wie erstelle ich einen KI-Agenten?
Um die letzte Frage zu beantworten, zeigt sie uns in einem „A Step-by-Step Tutorial“, wie man in Zapier einen KI-Agenten einrichtet. Konkret muss ich entscheiden: Wann soll der Agent ausgeführt werden? Was soll der Agent tun? Was soll der Agent produzieren? Das sieht auf den ersten Blick für einfache Aufgaben relativ unkompliziert aus!
Abschließend und auf dieser Grundlage wirbt Philippa Hardman für das Bild einer „Human-AI Instructional Partnership“: „The most successful instructional designers of 2025 and beyond won’t be those who resist AI, nor those who blindly embrace it and automate end to end processes. The winners will be those who learn how to collaborate with AI effectively, increasing not just their efficiency but also their effectiveness.“
Philippa Hardman, Dr Phil’s Newsletter, 15. Mai 2025
The End of HR As We Know It? AI Is Starting To Change Everything
Wie immer kommt auch dieser Beitrag von Josh Bersin als Weckruf daher und spart nicht mit klaren Worten und Botschaften. Und wie immer hat er die „amerikanische Brille“ des Unternehmensberaters großer Konzerne auf, wenn er von „downsizing“, „productivity“ und „automation“ spricht und davon, dass sich HR (L&D) dringend einem „Redesign“ unterziehen muss. Denn: „AI, through its miraculous data integration and generation capabilities, can probably do 50—75% of the work we do in HR.“ Vielleicht noch nicht heute oder morgen, aber ganz sicher übermorgen.
„Coming from the CEO and CFO, HR team are under intense pressure to automate, improve their services, and reduce headcount with AI. Yes, we know AI is a technology for growth and scale, but the main message right now is “hurry up and do some productivity projects.
And “Productivity,” as you know, is a veiled way of saying “Downsizing.”
Ach ja, und wer wissen will, wie weit wir hierzulande von solchen Szenarien entfernt sind, kann ja mal schnell den Job-Futuromat befragen.
Josh Bersin, Blog, 26. April 2025
Future Skills. Kompetenzen für die Zukunft
Dieser Wissensbaustein bietet eine kompakte und nützliche Übersicht (9 Seiten) über den Stand der Diskussion. Er zeigt, „was Future Skills ausmacht, wie sie entstanden sind, welche Modelle sie beschreiben und warum sie für Bildung, Arbeit und gesellschaftliche Teilhabe immer relevanter werden“. Nachzulesen sind die Entwicklungsschritte: von „Soft Skills“, „Schlüsselkompetenzen“, „Bildung für nachhaltige Entwicklung“, „Employability Skills“, „21st Century Skills“ bis zu „Future Skills“. Vier zentrale Modelle werden hervorgehoben: OECD-Lernkompass 2023, Future of Jobs Report (WEF), Future Skills Framework (Stifterverband), Triple-Helix-Modell (Ehlers). Und auch die Kritikpunkte am Konzept der Future Skills und Herausforderungen werden erwähnt.
Mona Pielorz, DIE/ wb-web, Mai 2025
Jeder Mensch braucht KI-Kompetenz – aber welche eigentlich? Kritische Anmerkungen
Einen „ganzheitlichen Bildungsansatz“ vermisst Ulf-Daniel Ehlers, Professor für Bildungsmanagement und Lebenslanges Lernen an der DHBW, wenn es um KI-Kompetenzen geht. Er schreibt: „AI Literacy, wie sie bisher vielfach verstanden wird, bleibt zu oft auf dem Niveau von Grundwissen und funktionaler Medienbildung stehen. Wenn es (nur) um Bedienbarkeit, technisches Verständnis, informierte Nutzung geht – aber nicht um transformative Handlungskompetenz – ist das für die vor uns liegenden Herausforderungen nicht genug.“
In seinem Beitrag spannt er einen Bogen vom EU AI Act („Der Moment der Wahrheit ist da“), über gängige AI Literacy-Konzepte („Ein erster Schritt – aber nicht das Ziel“), zum Kompetenzmodell „AIComp“, in dem KI-Kompetenz als Future Skill im Sinne jener transformativen Handlungskompetenz dargestellt wird. Auch wenn hier der Aufruf, sich näher mit dem AIComp zu beschäftigen, im Vordergrund steht, haben mir die „drei Szenen aus dem Alltag“ gefallen. Hier heißt es unter anderem:
„Im Unternehmen: Eine HR-Managerin nutzt ein KI-System zur Talentdiagnostik. Sie versteht die Logiken des Modells, kommuniziert sie verständlich – und korrigiert den Einsatz, als Gender-Bias sichtbar wird.
→ KI-Kompetenz bedeutet hier: systemische Reflexion und kommunikative Vermittlung.“
Ulf-Daniel Ehlers, LinkedIn, 30. April 2025
New Work beyond hype: wie Hochschulen zu Lernorten zukunftsorientierter Arbeit werden
Ich weiß gar nicht genau, wie man dieses Dokument bezeichnen darf: ein Reader, eine Präsentation, eine Studie? Die Autorin, Anne Prill, Projektmanagerin für das Hochschulforum Digitalisierung beim CHE Centrum für Hochschulentwicklung, nennt es „Blickpunkt“. Über ihn heißt es einleitend: „Dieser Blickpunkt klärt über den New Work-Begriff und seiner Herkunft auf und zeigt, um welche Veränderungen es in der Organisation Hochschule im Sinne der neuen Arbeit geht. Der Blickpunkt bietet hierzu Einblicke in die Hochschulpraxis an, benennt zentrale Takeaways und verweist auf weiterführende Quellen zum Thema.“ (S. 5)
Die Lektüre der 45 Seiten lohnt sich. Sogar die Zeilen über Frithjof Bergmann und New Work habe ich mit Interesse und Gewinn gelesen! Sie leiten den „Blickpunkt“ ein. Anschließend werden fünf Hochschulbereiche dargestellt, „in die New Work-Ansätze hineinwirken können“: Flexibilisierung von Arbeitszeit und Arbeitsort, Neues Führungsverständnis für neue Arbeit, Arbeits- und Lernplatzgestaltung, Organisationsdesign & Arbeitsprinzipien und New Work in der Lehre.
Die Kapitel sind komprimiert und auf den Punkt geschrieben, mit vielen interessanten Konzepten und Stichworten, angereichert um kurze Praxis-Spotlights; zwei Absätze, „Herausforderungen und Grenzen“ sowie „Zentrale Takeaways und Erfolgsfaktoren für die Gestaltung von New Work“ schließen die Arbeit ab, die – das sollte ich nicht vergessen – hervorragend gestaltet und umgesetzt ist.
„Wie bei vielen Veränderungen, sollte auch die New Work-Transformation keinen Selbstzweck erfüllen. Die Intention dahinter ist entscheidend, warum und wie neue Organisationsmodelle oder Arbeitsmethoden umgesetzt werden. Veränderungen sollten anschlussfähig, partizipativ und angelehnt an die organisationseigenen Kulturpraktiken und -logiken entstehen.“ (S. 35)
Anne Prill, Hochschulforum Digitalisierung, 29. April 2025
eLearning AWARD: Übersicht der Siegerprojekte 2025
Ich habe mir heute etwas Zeit genommen und mir die Übersicht der Siegerprojekte angeschaut, die das eLearning Journal dieses Jahr veröffentlicht hat. Auszugsweise muss ich dazu sagen, denn es sind 87 Projekte, die gekürt wurden. Und zwar in den folgenden Kategorien: Adaptives Lernen, Blended Learning, eLearning Innovation, Kompetenzentwicklung, Künstliche Intelligenz, Learning Journey, Lernplattform, Nachhaltigkeit, Storytelling, Virtuelle Lernwelt, Web Based Training.
Diese 11 Kategorien wirken etwas übersichtlicher als im Vorjahr, als sich die 92 Siegerprojekte noch auf 92 unterschiedliche (!) Kategorien verteilten. Aber nur auf den ersten Blick. Denn dafür sind die Zuordnungen in diesem Jahr sehr offen und alles andere als trennscharf. Das liegt ganz einfach darin begründet, dass hier meist klassische eLearning-Programme und -Kurse ausgezeichnet werden. Nur in wenigen Fällen haben diese Projekte technologische oder konzeptionelle Schwerpunkte, die sie klar von ihren Nachbarn abgrenzen.
Ein anderer Punkt: Die Projekte werden in der Regel von einem Unternehmen und einem Anbieter gemeinsam eingereicht. Es geht um formales Lernen. Informelles, netzgestütztes Lernen oder Peer Learning-Angebote tauchen deshalb in dieser Übersicht nicht auf (aber vielleicht hat ja Shakil Awan nächstes Jahr einmal Lust und reicht „LEX – Learning from Experts“ ein!).
Das nur vorweg. Denn ich schätze diese Übersicht, weil sie zeigt, wie heute der Alltag digitalen Lehrens und Lernens in den Unternehmen aussieht. Hier findet man übrigens den Begriff „Web Based Training“ noch und zwar nicht nur als Kategorie, sondern auch in vielen einzelnen Projektbeschreibungen. Neun Projekte (von 87) finden wir in der Kategorie „Künstliche Intelligenz“. Hier geht es mal um KI in der Kursentwicklung, mal um Chatbots, die als Assistenten oder Lern-Coaches unterstützen, und mal um KI als Schulungsthema. Von einer Revolution des Lernens ist das noch meilenweit entfernt.
KI lernförderlich einsetzen – aber wie?
Es sind nur kurze allgemeine Stichworte zum Einsatz von KI: zum Beispiel reflektiert vorgehen; die menschliche Intuition nicht vernachlässigen; transparent die Nutzung der KI kommunizieren. Sie werden jedoch eingerahmt durch die Hinweise auf die Artikel von Nele Hirsch (eBildungslabor) und den Beginn des EBmooc 2025 im Herbst, wo man das Thema weiter vertiefen kann.
Miriam Klampferer, erwachsenenbildung.at, 7. Mai 2025
Selbstwirksamkeit als Schlüssel zum Erfolg
Beim Blick auf die Future Skills-Konzepte stellt sich ja schnell die Frage, wie man sie denn in bestehende Curricula bzw. Lehr- und Lernprozesse integrieren kann. Eine Arbeitsgruppe innerhalb der „Allianz für Future Skills“ des Stifterverbandes hat sich jetzt dieser Aufgabe gestellt und für das Konzept der „Selbstwirksamkeit“ eine erste Antwort vorgelegt. Der Bericht (22 S.) umfasst folgende Teile:
– Definitionen des Konzepts „Selbstwirksamkeit“ und Belege für ihre Wirkung
(Selbstwirksamkeit = „Das Zutrauen, Herausforderungen in akademischen sowie beruflichen (= professionellen) Umgebungen erfolgreich meistern zu können“, S. 8)
– ein Self-Assessment für die Reflexion der aktuellen individuellen Selbstwirksamkeitserwartung (bestehend aus 28 Items)
– ein Kursangebot, bestehend aus 10 aufeinander aufbauenden Modulen
– weitere Maßnahmen (u.a. Train-the-Trainer) und Aktivitäten (eine Community of Practice, die die Angebote weiterentwickelt).
Alles soll unter einer CC-Lizenz bzw. als Open Educational Resources zur Verfügung stehen.
Ich hatte jetzt noch keine Möglichkeit, einen Blick auf die erwähnten Bausteine zu werfen (ich bin auch gar nicht sicher, ob sie bereits alle zugänglich sind). Das Kurskonzept hat mich etwas an WOL und lernOS erinnert (so wählen die Teilnehmenden in der Anfangsphase ein Projekt aus ihrem eigenen Lebenskontext). Allerdings finde ich im Wochenablauf keine Hinweise darauf, ob und wie sich die Teilnehmenden über ihre Erfahrungen mit den Kursangeboten bzw. den gestellten Aufgaben austauschen.
Max Senges, Katrin Götz-Votteler, Christian Schmickler, Manuela Benick, Pascale Stephanie Petri, Laura Eigbrecht, Manuel Dolderer, Barbara Clasen, Berlin: Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft, März 2025
NotebookLM und die Discovery-Funktion: KI trifft Wissensmanagement!
Jan Foelsing stellt in diesem kurzen Video (6:20 Min.) die Discovery-Funktion von NotebookLM vor („ist wie eine Art eingebautes Perplexity“). Dafür teilt er mit uns seinen Bildschirm und „entwickelt“ schrittweise sein virtuelles Notizbuch. Und wenn man seinen Empfehlungen folgt, sollte man NotebookLM unbedingt auf dem Radar behalten.
Jan Foelsing, LinkedIn, April 2025
Wie verändern sich die Prognosen von Bildungsexpert:innen zu einzelnen Lerntechnologien?
Auf die Veröffentlichung des „mmb Learning Delphi 2024/2025“ hatte ich vor einigen Tagen schon hingewiesen. Jetzt schreibt Projektleiter Lutz Goertz, dass sie aus den Einschätzungen der befragten Expert:innen, die sich seit 2009 angesammelt haben, eine kleine Zeitreise gebaut haben („Flourish“ heißt die dafür genutzte Plattform).
„Man erkennt das Auf und Ab der Sozialen Medien als mögliche Lernformen (Einflüsse durch Communities of Practice, Facebook, WhatsApp, Teams) und auch, wie Augmented und Virtual Reality Learning eine feste Größe im Konzert der Lernanwendungen wurden. Ab 2022 sieht man, wie sich Lernassistenten und Chatbots an die Spitze gesetzt haben.“
Bildquelle: Lutz Goertz, mmb Institut, Bar chart race by Flourish team (nicht unter freier Lizenz)
SCIL Arbeitsbericht 34: GenKI, Wissensarbeit & Personalentwicklung
Christoph Meier (SCIL) hat sich durch aktuelle Studien gearbeitet, die sich mit den Folgen der Verbreitung von generativer KI für den Arbeitsmarkt beschäftigen, und die Ergebnisse in einem Arbeitsbericht zusammengefasst (35 S.). Der Bericht ist, nach einer kurzen Einleitung, in folgende Abschnitte gegliedert:
„3. Nutzung von GenKI für berufliche Arbeit …
4. Veränderungen bei der Nachfrage nach Arbeitskraft und Kompetenzen …
5. Veränderungen von Wissensarbeit …
6. Perspektiven von Beschäftigten …
7. Folgen für Personalmanagement & Personalentwicklung …“
Ich habe vor allem die Ausführungen zur Veränderung von Wissensarbeit mit Interesse gelesen. Hier werden erste Studien zur Arbeitsproduktivität ausgewertet sowie weitere Einsichten in die Konzepte von „Automatisierung“ und „Augmentation“ dargelegt. Ein Unterkapitel geht auf die Einschätzungen zur Agentic AI bzw. KI-Agenten ein. Abschließend werden Handlungsfelder und Aufgaben für Learning & Development abgeleitet (s. Schaubild, wobei die Unterscheidung zwischen L&D als „betriebliche Unterstützungsfunktion“ und als „eigenständige Leistungseinheit“ gesetzt und nicht näher erläutert wird).
Christoph Meier, SCIL Blog, 19. April 2025
Bildquelle: Christoph Meier/ SCIL
Mediendidaktik. Versuch einer Positionierung
Der Beitrag von Michael Kerres (Universität Duisburg-Essen) führt die Leser:innen in einen wissenschaftlichen bzw. wissenschaftstheoretischen Diskurs. Es geht um „die Positionierung mediendidaktischer Forschung im deutschsprachigen und internationalen Raum“. Das bedeutet: Forschungsschwerpunkte, Unterschiede im internationalen Diskurs (dazu gehört zum Beispiel der Hinweis, dass der Begriff „E-Learning“ in den USA kaum verwendet wird), Geschichte und Profile einer Disziplin usw.
Wer den Ausführungen folgt, stößt auf ein Kapitel, das sehr treffend mit „Forschungsdesigns: Problem der Medienvergleiche“ überschrieben ist. Hier heißt es:
„Die empirisch angelegte Forschung ist im deutsch- wie im englischsprachigen Raum in einem bemerkenswerten Umfang genau einer Frage gewidmet und verfolgt diese mit genau einem forschungsmethodischen Design: Welchen Effekt hat der Einsatz des Computers (der VR, der KI …) beim Lernen? Ist das digitale Lernen besser als traditioneller Unterricht?“
Michael Kerres deutet jedoch anschließend hoffnungsfroh an, dass man sich in jüngster Zeit um alternative Forschungsdesigns zu bemühen scheint …
Abschließend: Parallel zu dieser Positionierung wurde eine Reihe von Kommentaren veröffentlicht, die direkt auf den Beitrag von Michael Kerres eingehen.
Michael Kerres, MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung 65 (MEDIDA24), S. 1-27, 26. April 2025
Rezension zu Wolfgang Reichelt: Von Lernorten zu KI-gestützten Lernräumen
Das Buch von Wolfgang Reichelt, „Von Lernorten zu KI-gestützten Lernräumen. E-Learning: Geschichte, Geschichten und Konzepte“, steht auch noch auf meiner Lektüreliste. Immerhin hat sich der Autor 40 Jahre lang mit der Entwicklung des digitalen Lernens beschäftigt, zuletzt als Geschäftsführer der DEKRA Media GmbH. Jetzt kann mein Lektüre auf der Rezension von Peter Dehnbostel aufsetzen. Seine abschließende Einschätzung:
„Insgesamt basiert diese rund 40-jährige E-Learning-Geschichte auf fundiertem, anwendungsbezogenem Experten- und Erfahrungswissen, das sich in praktischen Erfahrungen und reflexiver Handlungsfähigkeit widerspiegelt. Die narrative Darstellungsweise wird am Ende nochmals hervorgehoben, indem anstelle eines Fazits und Ausblicks ein persönliches Nachwort mit nachhaltigen biografischen Einblicken und deren Bedeutung für die spätere IT-Berufslaufbahn steht. Wissenschaftliche Bezüge werden punktuell hergestellt; erfahrungs- und erkenntnisleitend sind jedoch Praxisentwicklungen, kompetentes Handeln und deren Reflexion, wodurch dem Grundsatz „Praxis geht der Theorie voraus“ entsprochen wird. So prägen die Erfahrungen des Autors, deren Entschlüsselung und Reflexion diese berufsbiografisch basierte Praxisstudie, die eine breite und diskursive Rezeption verdient.“
Peter Dehnbostel, bwp@ Berufs- und Wirtschaftspädagogik – online, 3-25, 24. April 2025 (pdf)
Matthias Wiencke – Lernen neu entdecken: Der Schlüssel zur Arbeitswelt von morgen
Matthias Wiencke, der auf „LernXP“ selbst als Blogger und Podcaster unterwegs ist, darf hier einmal die Stichworte seiner Gastgeber aufnehmen und beantworten. Gastgeber ist in diesem Fall der Podcast „Love To Learn“ aus der Siemens-Welt mit inzwischen auch schon 28 Episoden. Die Bandbreite der Themen, die in den 60 Minuten dieser Folge behandelt werden, ist groß: Es geht um Lernkultur, und Matthias Wiencke erzählt von den Peer Learning- und Upskilling-Projekten, die er bei Bayer initiiert hat. Future Skills, generative KI sowie New Learning sind weitere Stichworte.
Benedikt Figur und Lorenz Hartmann, Love To Learn, April 2025
Bildquelle: Love To Learn (Siemens)
AI for Automation or Augmentation of L&D?
Für Philippa Hardman führen uns die aktuellen Entwicklungen rund um den Einsatz von KI unweigerlich zu einer Entscheidung: Wollen wir KI-Systeme einsetzen, um die bestehenden Arbeitsprozesse in Learning & Development (L&D) zu optimieren und damit Kosten zu sparen (AI for Automation)? Oder wollen wir die Chance nutzen, die KI uns bietet, um die Effektivität von L&D auf ein neues Level zu heben (AI for Augmentation)?
Für die Autorin ist das eigentlich nur eine rhetorische Frage, denn „these tools risk scaling a process that, in many cases, doesn’t work“. Allerdings, so ihre Beobachtung, setzt die Mehrheit der Anwender derzeit auf „Automation“, wenn sie über den Einsatz von KI nachdenken. Dabei liegen die Vorteile einer Augmentation-Strategie auf der Hand:
„- Diagnose more deeply …
– Design with evidence …
– Support in the flow of work …
– Evaluate with impact …“
„In short: augmentation shifts L&D from content producer to capability builder — from a cost centre to a value creator.“ Ich befürchte ja, dass die meisten Unternehmen beides wollen und sich so vor der Entscheidung drücken.
Philippa Hardman, Dr Phil’s Newsletter, 25. April 2025
Wir schrieben Geschichte – Ein gemeinsamer Rückblick, der nach vorne führt
Am Donnerstag hatte ich die Gelegenheit, das geplante Buchprojekt der Corporate Learning Community noch einmal vorstellen zu dürfen. Joachim Niemeier, einer der Gastgeber des CLC Lunch&Learn, hat mitgeschrieben und in schönen Worten die Idee und Eckpunkte des Projekts zusammengefasst. Und ich glaube, wir haben auch gleich wieder ein paar neue Mitstreiter:innen gewonnen …
„Das Buchprojekt soll mehr als eine Retrospektive sein – es soll ein lebendiger, kollaborativer Prozess werden, der die Vielfalt und Entwicklung einer aktiven Community dokumentiert und gleichzeitig neue Formen des Lernens, Publizierens und der Partizipation erprobt. Alle, die sich daran beteiligen möchten, sind herzlich eingeladen.“
Joachim Niemeier, Corporate Learning Community/ Blog, 24. April 2025
Mein kleines #CLC25
Johannes Starke ist endlich dazu gekommen, seine Erfahrungen und Eindrücke vom Corporate Learning Camp im März zusammenzufassen. Dafür ist es dann eine sehr ausführliche und reflektierte Zusammenfassung geworden. Dabei konnte er kurzfristig nur online am BarCamp teilnehmen und startet deshalb mit einer Einordnung des Hybrid-Settings („wenn schon hybrid, dann so wie die CLC“) und einigen Gedanken zum Stellenwert der KI („dem „KI“-Hype ist zu entgehen“).
Hier das „Inhaltsverzeichnis“ von Johannes Starke, das er seinen Beobachtungen und Einordnungen voranstellt:
„Am Donnerstag nahm ich mir die Zeit für den Besuch von drei Sessions, die allesamt den geschätzten Raum für Barcamp-Dialog eröffneten und mir weiter zu verfolgende Spuren legten: „Ein Buch über die Corporate Learning Community!?“ von Jochen Robes, „Erfahrungen mit einladungsbasierten Beteiligungsformaten“ von Christian Kaiser und „Dein digitales Toolkit für eine unabhängige, selbstbestimmte Zukunft“ von Harald Schirmer. Am Freitag reichte meine Zeit leider nur noch für eine Session: „Wissenstransfer mit dem Expert Debriefing Prozess“ von Silvia Roderus, die mich mit vielen Inspirationen entließ.“
Johannes Starke, Blog, 22. April 2025
Bildquelle: Johannes Starke
mmb Learning Delphi 2024/2025: Lernen wird intelligenter – Dialogische und KI-unterstützte Lernformen immer wichtiger
Das „mmb Learning Delphi“, die jährliche Trendstudie des mmb Instituts, ist erschienen. Mittlerweile in der 19. Auflage. Wieder wurde eine kleine Zahl von Expert:innen (71) nach ihren Einschätzungen zum digitalen Lernen befragt. Der Titel dieser Ausgabe deutet es an: Es dreht sich fast alles um KI. In ihrer Bekanntmachung schreiben die Herausgeber dementsprechend:
„Lern-Expert:innen erwarten eine starke Zunahme des Stellenwerts von Large Language Models (LLMs) sowie text- und bildgenerierenden KI-Tools für Bildungs- bzw. Lernzwecke. Dies gilt nicht nur für Lernende bei der Erstellung von Präsentationen und Vorträgen, sondern umso mehr für Lehrende bei der Erstellung von Aufgaben und Formulierung von Lerninhalten. Bildungsanbieter werden entlastet durch die KI-gestützte Vergabe von Metadaten für Lerninhalte.“
Viele Fragen bzw. Ergebnisse der Studie beleuchten weitere Aspekte des zukünftigen Einsatzes von KI in der beruflichen Bildung. Desweiteren geht es, wie in jeder Ausgabe, um die Einschätzungen von Lerninhalten, Zielgruppen und des Branchenklimas. Auch um eine Bewertung von „Mein Bildungsraum“ wurden die Befragten gebeten. Das Schaubild, das bei mir einen festen Platz in Präsentationen und Vorträgen hat, fasst die Antworten auf die folgende Frage zusammen: „Was schätzen Sie – werden die folgenden Technologien und didaktischen Konzepte in den kommenden drei Jahren eine zentrale oder eine geringe Bedeutung für das digitale Lernen haben?“
Interessant ist, dass die Klassiker des E-Learning langsam in der Bewertung absteigen (Blended Learning) oder jetzt sogar ganz aus der Aufzählung verschwunden sind (Web-based Training). Wobei ich nicht weiß, ob WBTs den Befragten überhaupt noch als Antwortoption angeboten wurde.
mmb Institut, April 2025
How People Are Really Using Gen AI in 2025
Ein interessanter Artikel! Um herauszubekommen, wie Menschen heute KI-Tools wirklich nutzen, hat der Autor verschiedene Online-Foren und Artikel der letzten 12 Monate systematisch ausgewertet. Denn da die Studie 2024 schon einmal durchgeführt wurde, ging es ihm auch um die Veränderungen im Nutzerverhalten. Anschließend wurden dann die Use Cases nach Popularität gelistet.
Im Beitrag finden sich kurze Erläuterungen der einzelnen Use Cases, ergänzt um kurze Beispiele und Zitate von Expert:innen und Nutzer:innen. Über die Trennschärfe der einzelnen Use Cases kann man trefflich diskutieren. So liegen für mich die Beispiele für „personalized learning“ und „enhanced learning“ eng beisammen. Sei’s drum. Am Ende bin ich doch länger bei der Liste der Top 100 Use Cases hängengeblieben. Im Artikel ist übrigens auch ein Dokument mit den Steckbriefen aller Use Cases verlinkt.
„The HBR editors and I felt a need to update the research. Much has happened over the past 12 months. We now have custom GPTs: AI tailored for narrower sets of requirements. New kids are on the block, such as DeepSeek and Grok, providing more competition and choice. Millions of ears pricked up as Google debuted their podcast generator, NotebookLM. OpenAI launched many new models (now along with the promise to consolidate them all into one unified interface). Chain-of-thought reasoning, whereby AI sacrifices speed for depth and better answers by sharing the intermediate reasoning steps with the user before arriving at a final answer, came into play. Voice commands now enable more and different interactions, such as allowing us to use gen AI while driving. And costs have substantially reduced with access broadened over the past 12 hectic months.“
Marc Zao-Sanders, Harvard Business Review, 9. April 2025
.