Künstliche Intelligenz für besseres betriebliches Lernen

Die Pandemie hat betriebliches Lernen und Weiterbildung in den digitalen Raum verlegt. Doch digitales Lernen umfasst mehr als Online-Kurse. Dank neuer, IT-basierter Ansätze und dem Einsatz von KI wird das Lernen innoviert und kann an den Wissensstand der Lernenden angepasst werden. Das Ziel: mehr Lust und weniger Frust. Und das gilt für alle Formen des Lernens, unabhängig vom Lernmedium und Lernort.

In Schulen ist das Stichwort der „Binnendifferenzierung“ seit Jahren in aller Munde. Die Lehrenden sollen innerhalb eines Klassenraumes darauf eingehen, dass die Schülerinnen und Schüler unterschiedlich weit sind, verschiedene Interessen haben und dass ihre Lernstrategien sich unterscheiden. Dies sind nur einige der Gründe, warum Differenzierung in der Didaktik hochgehalten wird. Und die Gründe zeigen, dass die Frage für HR-Abteilungen genauso wichtig ist wie für Schulen. Denn die Lernenden in Unternehmen sind genauso verschieden wie die Kinder in der Schule – und in einem Punkt sogar deutlich heterogener: beim Alter.

Doch wie kann bei der Schulung von Mitarbeitenden jenseits der individuell passenden Kursauswahl differenziert werden? Innovationstreiber hierbei sind Methoden des adaptiven digitalen Lernens und der Einsatz von künstlicher Intelligenz. Es lohnt sich, die aktuellen Entwicklungen im Blick zu haben und mit eigenen Pilotprojekten Erfahrungen zu sammeln. Denn das Lernen für, bei und in der Arbeit wird bei den nächsten Etappen der Digitalisierung und vor allem aufgrund des demographischen Wandels noch stärker als bisher an Bedeutung gewinnen.

Wann macht Lernen Spaß?

Wir alle lernen immer dann gerne, wenn uns das Thema interessiert und wir den Nutzen für uns erkennen. Aber auch während wir lernen, gibt es Faktoren, die unsere Lust oder Unlust triggern. Sobald wir unser Lernen selbst steuern und die Lernangebote und -geschwindigkeit gut an unser Wissen und unsere Kompetenzen angepasst sind, fällt uns das Lernen leichter. Innovative digitale Lernumgebungen bieten dabei einen Mehrwert. Die Stichworte beim adaptiven digitalen Lernen heißen: Kompetenzmodelle, Interventionen und Lernpfade. Auch beim praktischen Lernen an Objekten kann durch eine Videoaufnahme des Lernenden Rückschlüsse auf den Lernstand gezogen und so differenziert die richtige Unterstützung beim Lernprozess gewährt werden.

Viele Unternehmen haben das Potenzial von KI für die berufliche Weiterbildung bereits erkannt. Die ING Gruppe beispielsweise führt weltweit aktuell eine sogenannte „Learning Experience Platform“ – kurz LXP – ein. Diese Plattform integriert verschiedenste Lernquellen und ist mit dem HR IT-System verbunden. Unter Wahrung des Datenschutzes erhält die Plattform auf diese Weise die benötigten Personendaten, um Lernangebote zu personalisieren. Die Plattform nutzt darüber hinaus moderne KI-Technologie, um Lerninhalte und Nutzerfeedback zu klassifizieren sowie Mitarbeitenden Lernempfehlungen auszusprechen.

Neben LXPs gibt es etliche weitere Anwendungsmöglichkeiten, KI zur Optimierung im Weiterbildungsbereich zu nutzen. Wie sehen solche Anwendungen in der Praxis aus? Wie aufwändig ist es, sie zu implementieren? Lässt sich eine Verbesserung des Lernens belegen? Und wie sieht es mit dem Thema Datenschutz und der sozialpartnerschaftlichen Einführung aus? Noch steckt das KI-basierte Lernen in den Kinderschuhen. Im Umfeld des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales, genauer im Rahmen der Initiative Neue Qualität der Arbeit (INQA), gibt es Lern- und Experimentierräume, in denen Wissenschaft und Wirtschaft zusammen Anwendungen entwickeln und ihren Nutzen überprüfen. Ein solcher Raum ist das Projekt NAWID, in dem KI-gestütztes Lernen genauso erprobt wird wie seine sozialpartnerschaftliche Einführung.

Projekt NAWID erprobt KI-gestütztes Lernen

In dem Förderprojekt unter der Leitung des Demographie Netzwerkes ddn werden aktuell zwei Lernanwendungen verwirklicht und evaluiert: Die Aufgabe, die in der Hamburger „Lernfabrik“ von Airbus bewältigt werden soll, ist die Reparatur eines Klimarohrsystems. Über Kameras werden Informationen über die Handlungen der Lernenden gewonnen. Sie werden anonymisiert an ein KI-basiertes Assistenzsystem übermittelt, das seine Arbeitsanweisungen und Hilfestellungen dann angepasst und didaktisch gezielt über ein Tablet an die Lernenden ausgibt. Die ersten Testläufe mit diesem System waren erfolgreich, die Lernenden empfanden die gesamte Lernumgebung und die angepasste Unterstützung als sehr motivierend.

Die zweite Lernanwendung innerhalb von NAWID wird bei Festo Didactic implementiert, einem Dienstleister für technische Bildung. Hier entsteht ein „Lern-Navigator“: ein Assistenzdienst, der in Lern-Management-Systeme und in Autorenwerkzeuge integriert werden kann und dabei hilft, die Lernangebote adaptiv zu gestalten. Dabei werden Offline-Daten wie Erfahrungsstufen und vorhandene Kompetenzen mit Daten kombiniert, die während des Lernens erhoben werden, wie beispielsweise die Lernzeit und Ergebnisse kurzer Zwischentests. Wenn bei der Auswertung der kombinierten Daten deutlich wird, dass Unterstützungsbedarf besteht, werden Zwischenaufgaben gestellt, die das Erreichen des anstehenden Lernziels sichern.

Offen für Wissenstransfer

Im Förderprojekt arbeiten neben dem Demographie Netzwerk ddn sowie den Anwendungspartnern Airbus und Festo Didactic auch das Deutsche Zentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Jacobs University mit. Das DFKI und die Bremer Universität ermöglichen mit ihrem Know-how und den neuesten Ergebnissen aus Forschung und Lehre vor allem die innovativen praktischen Anwendungen.

Der intensive, erfolgreiche Austausch von Forschung und Praxis innerhalb des NAWID-Projekts allein genügt jedoch nicht: Die aufschlussreichen Ergebnisse der beiden Lehranwendungen sollen auch anderen Unternehmen und Organisationen zugutekommen. Ein erster Partner, der vom Wissenstransfer profitieren kann, ist das Berufsförderungswerk Frankfurt am Main (BFW). Die Qualität der zahlreichen E-Learning-Angebote des BFW könnten sich mithilfe eines implementierten digitalen Assistenzdienstes, der die Lerneinheiten an die Lernenden anpasst, erheblich verbessern.

Unternehmen, die sich für das Förderprojekt interessieren, mehr über die beschriebenen Anwendungen wissen wollen oder sie selbst einmal ausprobieren möchten, können sich gerne beim Demographie Netzwerk ddn melden. Abschließend sei gesagt, dass HR-Abteilungen beim Thema betriebliches Lernen ein waches Auge auf die Möglichkeiten werfen sollten, die sich schon heute durch digitale Assistenzsysteme und künstliche Intelligenz eröffnen. Wie bei den meisten innovativen Entwicklungen werden die Unternehmen profitieren, die sich frühzeitig dem Thema widmen, in Pilotprojekten Erfahrungen sammeln und prüfen, was machbar ist.

Über die Autoren

Dr. Sebastian Harrer ist Head of Human Ressources bei der ING Deutschland und Mitglied im Vorstand des Demographie Netzwerkes ddn. Der promovierte Philosoph und Wirtschafts­wissenschaftler hat sich in seiner Doktorarbeit mit dem Zusammenhang von Emotion und Motivation beschäftigt.

Franziska Berge ist Projektkoordinatorin für NAWID beim ddn. Die gelernte Studienrätin schreibt seit vielen Jahren über Unternehmenskultur, Kommunikation und Sinnerleben bei der Arbeit.

Anfragen zum Projekt NAWID an: berge@ddn-netzwerk.de

Weitere Artikel zum Thema Künstliche Intelligenz

Schreibe den ersten Kommentar

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.