Die ersten Schritte auf dem Weg zu dynamischem und adaptivem Lernen im Arbeitsfluss

Emily Gerson

Freitag, 24. Oktober 2025

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Lernen erlebt derzeit einen Umbruch, wie es ihn seit Beginn des Internets nicht mehr gegeben hat: den Aufstieg der KI. 

Unter diesem Leitthema eröffnete unser Gründer und CEO David Blake die Degreed Vision 2025, das Event, auf dem wir einmal pro Jahr unsere Produktvision vorstellen. Wir sehen bereits jetzt, wie die rasante Entwicklungsdynamik dieser Technologie nicht nur die Art und Weise verändert, wie wir arbeiten und leben, sondern auch, wie wir lernen. 

Lernen, das der Tragweite der KI-Transformation Rechnung tragen kann, muss genauso anpassungsfähig sein wie Ihre Mitarbeitenden und Ihre Technologie. Es muss personalisiert und relevant sein, um größtmöglich zum Skillaufbau beizutragen. Es muss in der Lage sein, in großem Maßstab auf die Anforderungen Ihrer Mitarbeitenden und Ihres Unternehmens zu reagieren. Lernen, das diese Kriterien erfüllt, sowie adaptive Resilienz werden im Zeitalter künstlicher Intelligenz unerlässlich sein. 

„Im Zuge dieses Umbruchs wird es Konsequenzen geben, Gewinner und Verlierer. Und klar, wir alle wollen zu den Gewinnern gehören“, so Blake.

Was ist adaptives Lernen?

Adaptives Lernen ist gleichermaßen personalisiert wie reaktionsschnell. Es ist durch benutzerspezifische Lernpfade und Echtzeit-Feedback hochgradig interaktiv und auf die Arbeit jeder einzelnen Person zugeschnitten.

„Adaptives Lernen passt sich automatisch an individuelle Bedürfnisse an – basierend auf den Skills und der Rolle, dem Leistungsniveau und den persönlichen Zielen“, erklärt Nicole Helmer, Chief Product Officer bei Degreed. „Es ist kontextbezogen, dynamisch und – ganz wichtig – es eliminiert Verschwendung, sodass jeder Lernmoment sinnvoll genutzt wird.“

Sehen wir uns an, wie wir dies in Degreed möglich machen:

Automatische Quiz-Generierung

In puncto Skillentwicklung darf es im Zeitalter der KI nicht nur um Effizienz gehen. Ganz ausschlaggebend ist dabei auch Effektivität. Inhalte einfach durchzuarbeiten, reicht allein nicht aus. Es gilt, sie auch zu verstehen.

Lernen Ihre Mitarbeitenden wirklich etwas, sodass sie neue Skills auch anwenden können? Und wo gibt es Lücken? Künftig wird Degreed Maestro die Möglichkeit bieten, automatisch Quizfragen zu generieren, damit Lernende ihr Wissen testen können. 

Dabei werden Admins und Führungskräfte Zusammenfassungen der Ergebnisse einsehen können, um kritische Skill-Lücken auszumachen und gezielt anzugehen.

Tags für Skill-Leistungsniveaus und Rollen-Skill-Zuordnung

Damit personalisiertes Lernen effektiv sein kann, muss es über die Skills im Profil von Mitarbeitenden hinaus auch das für diese Skills bestehende Leistungsniveau berücksichtigen. 

Deshalb führen wir mit Massen-Tagging für Skill-Leistungsniveaus die Möglichkeit ein, große Mengen an Inhalten automatisch mit Tags für Skills und Leistungsniveaus zu versehen. KI analysiert hierzu die Titel, Beschreibungen und Metadaten von Inhalten und führt sie mit der Skilltaxonomie Ihres Unternehmens zusammen, um präzises Tagging zu gewährleisten.

Ab diesem Punkt kommt der neue Rollen-Skill-Workflow zum Tragen. Dieser bietet eine einfache und skalierbare Möglichkeit, Erwartungen an eine Rolle zu definieren und Skill-Lücken zu identifizieren. Skills und erforderliche Leistungsniveaus für jede Rolle lassen sich hierzu auf ebenso unkomplizierte wie strukturierte Weise zueinander zuordnen, um Mitarbeitende anhand dieser Daten gezielt beim Lernen anzuleiten.

Model Context Protocol (MCP)

KI, die ohne Kontext arbeitet, ist ungefähr so nützlich wie das Navi Ihres Vertrauens ohne GPS. In einem Lernsystem ist es der Kontext (z. B. Skilldaten, Ziele einer Organisation oder Rollendetails), der KI von der Bereitstellung allgemein gehaltener Informationen auf das Level hebt, Lernerlebnisse personalisieren zu können.

Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht es der KI, den passenden Kontext aus Degreed und verbundenen Systemen konsistent und kontrolliert zu nutzen – unabhängig davon, wo sich diese KI-Modelle befinden und auf welcher Plattform sie basieren. Und ja, das gilt auch für MCP-fähige Tools wie Gemini und Copilot. Über das MCP kann die KI auf Skilldaten, Rollen und Lernhistorie zugreifen und erhält die erforderlichen Leitschienen. Auf diese Weise kann Weiterbildung besser personalisiert werden, um Ihre Mitarbeitenden fit zu machen für das, was als Nächstes kommt.

Experimentelle Innovation

KI wird Veränderungen rund ums Lernen weiterhin rasant vorantreiben, und so arbeitet auch das Degreed AI Experiments Lab bereits an Prototypen künftiger Entwicklungen. 

So experimentiert es etwa mit verschiedenen mehrstufigen, KI-nativen Lernerlebnissen, darunter kurze Coaching-Sessions, KI-Bewertungen der Übungsprojekte von Lernenden sowie die direkte Einbindung von anspruchsvollen Fragen und Feedback-Loops in den Lernprozess und der Aggregation zugehöriger Antwortdaten.

Parallel dazu drehen wir laufend an den Stellschrauben von Maestro, um konkrete Lernerlebnisse direkt in den Arbeitsfluss zu integrieren. Ebenso erweitern wir mit Degreed Open Library unser Archiv mit Lernpfaden für die gefragtesten Skills am Markt. Diese Lernpfade sind für Kunden von Degreed Learning ohne zusätzliche Kosten verfügbar. 

All dies ist nur der Anfang einer Ära dynamischen und reaktionsschnellen Lernens, das so personalisiert ist wie nie zuvor. Mit diesen adaptiven Lernerlebnissen sind Sie bestens aufgestellt, um Ihre Belegschaft sowohl auf die KI-Transformation vorzubereiten, als auch darauf, was darüber hinaus kommen wird.