Rückblick auf die LEARNTEC 2024.

Entwicklung von Inhalten innerhalb Ihrer Lernplattform

Zusammen mit unserem Kundenbetreuer Maarten bin ich nach Karlsruhe gereist, um mich von Innovationen in Verbindung mit Technologie inspirieren zu lassen. Von meiner technischen Rolle bei inBrain aus richtete sich meine Aufmerksamkeit schnell auf die Plattformen, die beworben wurden. Besonders auffällig: Bei vielen Plattformen können die Nutzer selbst Inhalte erstellen und auf der Plattform veröffentlichen. Das ist verlockend, denn KMUs können schnell loslegen und sind nicht auf andere angewiesen, um den Kurs online zu stellen. Auf der anderen Seite lauert hier das Phänomen des ‚Vendor Lock-in‘: eine Situation, in der der Kunde so abhängig vom Anbieter oder dem Produkt/der Dienstleistung wird, dass es schwierig wird, zu einem anderen Anbieter zu wechseln. Die Anbieterbindung entsteht in diesem Fall, weil die Inhalte in die Plattform eingebettet sind und nicht einfach mitgenommen und verschoben werden können. Was aber, wenn Sie diese Inhalte doch verschieben möchten? Zum Beispiel, wenn Ihr Unternehmen so weit wächst, dass Ihre derzeitige Lernplattform nicht mehr alle Ihre Anforderungen erfüllt. Viele Plattformen ermöglichen es zwar jedem, eigene Kursmaterialien zu schreiben und zu veröffentlichen, aber die Zeitpläne von KMUs lassen diese zeitraubende Arbeit oft nicht zu. Außerdem ist es fraglich, ob fachspezifisches Wissen automatisch bedeutet, dass der Kurs am Ende didaktisch stark ist. Unsere Erfahrung zeigt, dass gerade die Zusammenführung von Menschen mit inhaltlichem Wissen und Menschen mit didaktischem Wissen zum stärksten Lernprodukt führt. Lassen Sie mich Ihnen mehr darüber erzählen! In unserem Arbeitsprozess arbeiten die Spezialisten für digitales Lernen von inBrain eng mit KMUs zusammen, um inhaltliches Wissen für die Lernlösung zu gewinnen. Dabei setzen sie ihre pädagogischen Fähigkeiten ein, um ein didaktisch starkes Produkt zu erstellen. Gerade weil unsere Kursentwickler inhaltlich ‚blau‘ sind, betrachten sie die Inhalte mit einer Helikopterperspektive, die es leichter macht, über den Inhalt auf einer breiteren Ebene nachzudenken. Auf diese Weise können wir zum Beispiel Module in kleine (Lego-)Blöcke unterteilen, so dass Lernpfade auf unterschiedliche Weise kombiniert werden können und wir die Inhalte auf verschiedene Weise einsetzen können.

Kompetenzbasiertes Lernen durch Adaptivität

Während der LEARNTEC erregte auch das Thema Workforce Agility, auch bekannt als kompetenzbasiertes Lernen, meine Aufmerksamkeit. Bis heute verlassen viele Menschen die Schule ohne Abschluss und diese Gruppe erlernt einen Beruf nicht aus einem Buch, sondern durch praktische Erfahrungen oder die Vertiefung eines Themas aus eigenem Interesse. Als Kursentwickler ist es wichtig, einen Kurs zu entwickeln, der für unterschiedliche Wissensniveaus geeignet ist, und die Adaptivität einer Plattform spielt dabei eine wesentliche Rolle. Mit Hilfe der Adaptivität kann bestimmt werden, welchem Teilnehmer welcher Legostein in welchem Umfang präsentiert wird. Der Ausgangspunkt des Kurses ist also nicht der Bildungsstand auf einem ‚Stück Papier‘, sondern das tatsächliche Wissen einer Person. So können die Teilnehmer auf einen Blick sehen, wo sie sich auf ihrem Wachstumspfad befinden und welche Fähigkeiten sie noch benötigen, um den nächsten Schritt oder die nächsten Schritte zu machen. Zum Schluss noch ein Wort zu der mit Abstand schönsten KI-Anwendung, die ich auf der Messe gesehen habe. Dafür möchte ich botter.io hervorheben. Botter.io hat ein großartiges Produkt, mit dem Sie das gesamte Kursmaterial eines Unternehmens nutzen können, um Ihre unternehmensspezifische KI zu trainieren. So können Sie alle Ihre Fragen an die KI stellen, die dann mit dem Wissen aus Ihrem eigenen Kursmaterial beantwortet wird. Ganz ohne Bezugnahme auf Quellen. Und als Sahnehäubchen können Sie die KI auch bitten, für Sie Lektionen zu einem bestimmten Thema zu erstellen, und sich dann selbst damit abfragen. Ein großes Lob an Nathnael Gossaye Endeshaw und Botter für diese coole Anwendung der künstlichen Intelligenz.