• Dezember 05, 2018

Die Zukunft des Lernens

Das Wesen der Arbeit verändert sich schneller als je zuvor. Der digitale Wandel wirkt sich auf die Menschen in allen Branchen aus.

Neue Arbeitsplätze entstehen während gleichzeitig  andere verschwinden, weil die Technologie voranschreitet und sich die Geschäftsmodelle ändern, um sich an den digitalen Wandel anzupassen.

Neue Fragen stellen sich:

  • Wo finden Sie talentierte Mitarbeiter für die Besetzung neuer Positionen?
  • Was machen Sie mit Menschen in Positionen, die das Unternehmen nicht mehr benötigt? Lässt man sie gehen oder lernt man sie um?
  • Wie motivieren Sie Millennials und die Generation Z?

Die digitale Transformation stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen und erfordert neue Lernmethoden.

Zukunftstrends im organisationalen Lernen

Seit fast einem Jahrzehnt sehen wir die immer gleichen Antworten von eLearning-Gurus auf die folgenden Fragen:

  1. Wie sollen wir Lernprozesse verändern?
  2. Welche Trends werden in diesem Jahr wertvoll sein?

Und im Laufe der Jahre gibt es immer die gleichen Antworten:

  • Gamification
  • Personalisierung
  • Mobiles Lernen
  • Microlearning
  • Big Data und Analytics

Und obwohl die Antworten und Empfehlungen Jahr für Jahr gleich bleiben, antworten die Lernabteilungen in Umfragen immer noch, dass sie Schwierigkeiten haben, genau die Dinge umzusetzen, die sie für wertvoll halten. Wir wissen, dass wir Änderungen vornehmen müssen, und dennoch werden diese Jahr für Jahr nicht umgesetzt.

Es gibt viele Gründe für diese Stagnation, aber durch neue Technologien wird die Umsetzung dieser Veränderungen erheblich erleichtert.

In den nächsten Jahren wird es einen entscheidenden E-Learning-Trend geben, der die Art und Weise, wie Menschen lernen, dramatisch verändern wird: die künstliche Intelligenz (KI).

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im Bereich Personalisierung

Personalisierung umgibt uns überall in unserem Leben: zu Hause und am Arbeitsplatz, im Internet, in unseren sozialen Netzwerken, auf unseren Computern und Telefonen.

Personalisierung gehört zu jedem Aspekt unseres täglichen Lebens: Wenn wir Musik in Spotify hören, Videos auf YouTube oder Netflix ansehen, unsere Social Media Feeds auf Facebook oder Twitter ansehen und nach Produkten bei Amazon suchen.

Von all diesen Diensten erhalten wir informative Vorschläge basierend auf unseren Vorlieben, Geschmäckern, bisherigen Erfahrungen und auch auf Basis des Verhaltens ähnlicher Personengruppen.

Hier sind einige Beispiele:

  • Google kann basierend auf unseren vorherigen Suchanfragen genauere Suchergebnisse anzeigen;
  • Facebook kann die interessantesten Beiträge im Feed anzeigen, je nachdem, welche Seiten wir besucht haben und welche Beiträge uns gefallen haben;
  • Google Assistant und Siri können mit jeder neuen Frage präziser und basierend auf unseren Interessen antworten;
  • Amazon kann neue Waren entsprechend der früheren Bestellungen des Benutzers oder der kürzlich angesehenen Produkte anbieten.

Die Personalisierung ermöglicht es uns, die Effizienz in vielen Prozessen unseres Lebens zu verbessern; relevantere Informationen merzen irrelevante Informationen aus und sparen uns Zeit.

Jedoch ist aufgrund der großen Unterschiede im Lernverhalten die Personalisierung im Lernen umso wichtiger. Der gleiche Ansatz gilt für personalisierte Technologie, durch den die Lern- und Entwicklungsbranche erheblich verändert werden kann.

Stellen Sie sich vor, wie dies den Lernprozess verbessern kann. KI-Technologien können die Automatisierung in der Lernumgebung ermöglichen. Einem KI-Assistent kann man lehren, mit den Lernenden zu kommunizieren, um genauere Antworten zu geben oder Lernmaterialien vorzuschlagen, die für die individuellen Eigenschaften des Lernenden relevant sind.

Wie können Sie personalisiertes Lernen mit Hilfe der KI umsetzen?

Die KI wird durch die Menge der gesammelten Informationen unterstützt. Je mehr Informationen Sie haben, desto genauer werden Ihre Empfehlungen sein. Und hier kommt Big Data ins Spiel.

Big Data – Informationen, die in eine Chance umgewandelt werden können

Unternehmen wie Google, Microsoft, Apple, Facebook, Amazon und viele andere sammeln Daten von Millionen von Nutzern über ihr Verhalten, ihre Präferenzen, ihre Aktivitäten, ihre Ausbildung und mehr.

Sie nutzen zum Sammeln der Informationen Browser, Betriebssysteme, Anwendungen und andere Systeme. Dadurch haben diese Unternehmen Zugriff auf die große Menge an Daten, die ihnen Einblicke in ihre Geschäfte geben und einen Wettbewerbsvorteil schaffen können.

Wie kann man also Daten über das Verhalten eines Lernenden sammeln?

Dies kann durch die Verwendung von Experience API/xAPI erreicht werden, die verschiedene Arten von Lernaktivitäten verfolgen und diese Informationen zur späteren Verwendung im Learning Record Store (LRS) speichern.

Außerdem kann diese Technologie verwendet werden, um Daten aus dem firmeneigenen Intranet und jeder anderen digitalen Umgebung zu sammeln, die die Lernenden nutzen.

Darüber hinaus können Informationen, die eine Einsicht in die Ausbildung des Lernenden geben, aus Lebensläufen und Umfragen digitalisiert werden, die Wissens- und Qualifikationsniveau, besuchte Schulungen, bestandene Zertifizierungen und alles andere im Zusammenhang mit dem formalen Lernen enthalten.

Letztendlich erhalten Sie so aggregierte Daten über Ihre Lernenden, die für viele Zwecke genutzt werden können.

All diese Daten über Lernende können neue Muster im betrieblichen Lernen und in der Hochschulbildung aufdecken und gleichzeitig Erkenntnisse über das Lernverhalten im Allgemeinen liefern.

Sie können Trends in Branchen, Rollen, Ländern, Regionen usw. aufdecken; dies eröffnet eine Vielzahl von Möglichkeiten und die Fähigkeit, Lücken im Lernprozess zu finden und diese zu beheben, den Lernprozess zu optimieren und Vorteile für Ihr Unternehmen zu erzielen.

Hier ist ein Beispiel aus dem Einzelhandel, einer Branche mit der höchsten Mitarbeiterfluktuation.

Wenn Sie Daten über Lernmuster haben, können Sie Trends nach Job, Position, Region, Alter und Geschlecht identifizieren. Mit diesen Informationen können Sie den Onboarding-Prozess erheblich verbessern und das Onboarding-Budget verringern, indem Sie jeden individuellen Lernstil ansprechen, anstatt unterschiedlichen Personen standardisiertes Material aufzuzwingen.

Durch die Bereitstellung von relevanten Materialien, dem Einsatz von Microlearning und die Beantwortung von häufigen Fragen mittels einer App kann dies zu einem verringerten Zeitaufwand für die Einarbeitung führen.

Die Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) im Bildungswesen

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Computersystem, das zur Berechnung, Vorhersage und Ergreifen von Maßnahmen zur Zielerreichung entwickelt wurde.

Wir sollten KI in der Bildung nicht als „Patentlösung“ ansehen, sondern eher als eine technologische Lösung, die uns helfen kann, einige der aktuellen Probleme in der Bildung zu lösen und eine neue Ära des Lernens einzuleiten.

Es gibt viele Möglichkeiten, KI in der Bildung zu nutzen, und der interessanteste und wichtigste Ansatz ist der des intelligenten Einzelunterrichts. Die KI kann als echter Lehrer oder Ausbilder fungieren.

„Stellen Sie sich lebenslanges Begleiter für das Lernen vor, die von der KI unterstützt werden und die einzelne Lernende während ihres gesamten Studiums begleiten und unterstützen können ...“ - Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education - www.pearson.com

AI-powered Chatbot - the first step to personal learning assistant

Die möglichen Anwendungen der KI im Lernprozess:

1. Personalisierte intelligente Learning Analytics

Die KI kann Lernaktivitäten analysieren, Muster bestimmen und den Lernenden Materialien zur Verfügung stellen, die auf ihrer Ausbildung, ihrem Lernverhalten, ihren Präferenzen und ihrer Ähnlichkeit mit anderen Lernenden basieren.

Ähnlich wie ein echter Lehrer kann die KI herausfinden, welche Art von Materialien für eine bestimmte Person am besten geeignet sind und diese Formate entsprechend vorschlagen. In einem anderen Fall kann die KI den Lernenden, basierend auf ihrer Leistung, fortgeschrittene Materialien vorschlagen und andere Arten von Materialien, z. B. eine strukturiertere und leichter verständliche Version desselben Materials für Lernende, die unterdurchschnittlich Leistungen haben.

Außerdem kann die KI die Effektivität von Lernmaterialien und von Ausbildern messen. Dies kann helfen, Erkenntnisse und Lücken im Lernprozess zu finden und Wege zur Nutzung der Erkenntnisse aufzuzeigen.

2. Intelligente Automatisierung

Die KI kann zur Strukturierung und Klassifizierung von Lernmaterialien und deren anschließender Verwendung in Lernpfaden eingesetzt werden. Durch die Interpretation verschiedener Materialien wie z. B. Video und Audio zu Text, Bilderkennung und tiefes Textverständnis können Materialien nach verschiedenen Fächern strukturiert und klassifiziert werden.

Dies kann Lernenden und Lehrern bei der Gestaltung von Lernpfaden helfen kann, indem die KI die besten Vorschläge basierend auf systematisierten Materialien und dem Verhalten der Lernenden liefert. Darüber hinaus kann das System automatisch neue Lernpfade erstellen oder bestehende Lernpfade anhand von Analysedaten modifizieren, um sie zu verbessern.

Dadurch spart der Ausbilder Zeit und kann diese für die kreative Arbeit verwenden, z. B. für die Erstellung von ansprechenderen Lernmaterialien oder die Verbesserung von Materialien mit geringem Lernerfolg.

3. Digitaler Lernassistent

Stellen Sie sich KI-gesteuerte Assistenten wie den bekannten Siri oder Google Assistant vor, die Zugang zur Lernumgebung mit Lernmaterialien haben und sich entsprechend der Ausbildung, Präferenzen und Fähigkeiten an den jeweiligen Lernenden anpassen können.

Dies bringt so viele Möglichkeiten mit sich, so können Sie z. B. Microlearning schnell aktivieren, genauso einfach wie Sie "hey Siri, wie macht man ..." fragen.

Stellen Sie sich vor, wie dies im Onboarding-Prozess helfen kann, indem ein Neuling durch seine ersten Schritte in einem Unternehmen geführt wird. Interessant, nicht wahr? Was ist, wenn ich Ihnen sage, dass einige dieser Funktionen bereits verfügbar sind? Lassen Sie darüber als nächstes reden.

KI-unterstützter Chatbot – der erste Schritt zum persönlichen Lernassistenten

Wir haben uns bereits an Siri, Google Assistant und Amazons Alexa gewöhnt. KI-Assistenten sind heute ein Teil unseres Lebens.

Laut Angaben von Verto Analytics, haben mit Stand Mai 2017 mehr als 90 Millionen US-Erwachsene (insgesamt monatliche Unique User) KI-gestützte persönliche Assistenten auf ihren Smartphones genutzt, und sie interagierten durchschnittlich 38 Mal (Sessions pro Monat) mit ihren Assistenten.

Laut einer weiteren Studie von Radio Centre,  interagieren im Vereinigten Königreich die Menschen mit Sprachassistenten (auf verschiedenen Geräten) mehr als 167,75 Mal pro Monat, was etwa 5,5 Interaktionen pro Tag entspricht.

Stellen Sie das mal vor, 5,5 Interaktionen pro Tag, und diese Metrik wird exponentiell weiter wachsen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis Lernassistenten weltweit zum Alltag gehören.

Der erste Schritt zum persönlichen Assistenten kann ein KI-unterstützter Chatbot sein. Er ist einfach in die Lernumgebung und den Kommunikationskanal zu integrieren.

Der Chatbot kann leicht mit den Lernenden kommunizieren, ihre Sprache verstehen und entsprechend ihren Bedürfnissen handeln. Dadurch kann ein Chatbot den Lernenden helfen, sich in einer Lernumgebung zu orientieren, ihre Fragen schnell zu beantworten und ihnen neue Materialien vorzuschlagen.

Dieses Video zeigt als Beispiel, wie der Chatbot Valbo, der auf IBM Watson-Technologie basiert und in die Valamis - Learning Experience Platform integriert ist, den Lernenden helfen kann.

Aus geschäftlicher Sicht kann ein Chatbot die Schulung der Mitarbeiter, den Onboarding-Prozess, das Compliance-Training sowie das Partner- oder Channel-Netzwerk-Training erheblich verbessern.

Er kann in das Intranet oder einen Kommunikationskanal wie Slack integriert werden und informiert die Mitarbeiter über neue Lernmaterialien, Richtlinien, Compliance-Vorschriften und hilft ihnen bei bestehenden Fragen.

Wie kann die KI helfen, das Lernen zu optimieren, um die Unternehmensziele zu erreichen?

Die Messung der Auswirkungen von Lernaktivitäten auf die Geschäftsergebnisse ist das größte Problem im Bereich Lernen und Entwicklung (L&D).

LinkedIns erster jährlicher Workplace Learning Report zeigt:

  • Die Auswirkung auf die Geschäftstätigkeit ist die von den CEOs gewünschte Kennzahl Nr. 1 im Bereich L&D und der ROI die Kennzahl Nr. 2.
  • Und doch sehen nur 8 Prozent von ihnen derzeit die Auswirkungen auf das Geschäft, und nur 4 Prozent sehen den ROI von L&D.

Mit Hilfe von KI-basierten Technologien können Sie Zusammenhänge zwischen Lernaktivitäten und der Leistung der Mitarbeiter feststellen und so definieren, wie sich dies auf die Kennzahlen der Geschäftsentwicklung auswirkt. Das ist der Zeitpunkt, an dem die Auswirkungen des Lernens sichtbar werden.

Die KI wird bald in der Lage sein, mehr Datenzusammenhänge zu bestimmen; welche Daten den Unternehmen mehr Einblicke bringen und welche dabei helfen zu verstehen, wie sie ihr Geschäft durch Lernen beeinflussen können.

Das Verständnis, wie sich Lernen auf die Kennzahlen der Unternehmensleistung auswirkt, wird Unternehmen helfen, den ROI von L&D zu berechnen. Daher ist der Einfluss des Lernens ein großer Trend, der sich auf die Art und Weise auswirken wird, wie Unternehmen ihre L&D-Strategie umsetzen.

„Damit die Analysebemühungen Wirkung zeigen, müssen wir unsere Lernbemühungen in Verbindung mit Leistungskennzahlen (das Verhalten, das wir bei unseren Lernenden zu initiieren versuchen) und – im Idealfall – mit Geschäftskennzahlen (wie sich diese Verhaltensweisen auf das Endergebnis des Unternehmens auswirken) analysieren.“ - A.D. Detrick mit Sharon Vipond - Learning Analytics: A Practical Pathway to Success

Die KI-Technologie hat sich als eine gute Lösung erwiesen, die der Menschheit helfen kann. Die Verwendung von Technologien zur Personalisierung des Lernens und zur Messung der Lerneffekte ist ein wirklich umfangreicher Ansatz, der den Lernprozess in Unternehmen erheblich verbessern kann.

Erstellt von

Janne Hietala
CCO Chief Commercial Officer
+44 (0) 7484186421
Janne gründete sein erstes Unternehmen im Alter von 21. Er leitet die Commercial Operations des Unternehmens seit 2008 und kommerzialisiert finnische Lerntechnologie für den globalen Markt. Er ist verantwortlich für die kommerzielle Strategie in den Schlüsselbereichen Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung und Service. Janne wurde zum Young Entrepreneur 2012 gewählt. Aktuell leitet er Valamis’ globales Vertriebsteam aus dem UK Unternehmensstandort im weltgrößten Fintech Zentrum, Level39, in London. Er beendet gerade das Executive MBA Programm an der London Business School.
Digitale Transformation der Belegschaft

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Erhalten Sie Einsichten in die Vorteile von proaktivem Umschulen bzw. Reskilling und verstehen Sie die wirtschaftlichen Aspekte des Lernens besser.