Lernwissenschaft in Theorie, Praxis und Geschäftskontext

Emily Gerson

Donnerstag, 8. Januar 2026

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Das menschliche Gehirn kann in der Regel nur drei neue Informationen gleichzeitig aufnehmen, bevor sich kognitive Überlastung einstellt. Und selbst Emotionen verändern, wie Menschen lernen – oder ob sie überhaupt etwas lernen. Neue Skills erlernen sie am besten durch deren Übung im Kontext. Dies sind Beispiele für die Lernwissenschaft. 

Die Faktoren, die Einfluss auf die Mitarbeiterentwicklung und darauf nehmen, wie gut (oder schlecht) sie in Ihrer Organisation funktioniert, sind enorm vielfältig. In Zeiten, in denen eine der größten Herausforderungen im KI-Upskilling der Belegschaft besteht, ist die Bedeutung von konsistentem und effektivem Lernen gar nicht hoch genug einzustufen. 

Je schneller und effektiver Mitarbeitende lernen können, desto schneller kann sich Ihr Unternehmen anpassen. Der Weg dorthin führt über die Wissenschaft.

Wenn Sie verstehen, wie Lernwissenschaft in der Theorie und Praxis sowie im Geschäftskontext funktioniert, können Sie ihre Vorteile für sich nutzen und so die Transformation Ihrer Belegschaft auf Hochtouren bringen.

In der Theorie: Was ist Lernwissenschaft?

Im Kern geht es dabei um die wissenschaftliche Erforschung, wie Menschen Wissen erwerben und zur Anwendung bringen. Die Disziplin vereint u. a. Erkenntnisse aus der Verhaltensforschung, kognitiven Neurowissenschaft und Soziologie.

Wie bei jeder Wissenschaft gibt es Unterkategorien und Nebenzweige. Wir konzentrieren uns jedoch darauf, was für die Belegschaft am relevantesten ist, nämlich die Theorie der Erwachsenenbildung, auch Andragogik genannt. Sie verweist auf sechs zentrale Aspekte:

1. Relevanz: Dies ist ein gängiges Thema für alle, die im L&D-Bereich tätig sind. Menschen müssen wissen, warum sie etwas lernen. Sie müssen nachvollziehen können, wie das, was sie lernen, zu ihrer Arbeit oder ihren Herausforderungen passt.
2. Anwendbarkeit: Neben dem Verständnis, warum und wie etwas für sie relevant ist, legen Erwachsene auch Wert auf praktische, konkrete Beispiele und darauf, Lerninhalte direkt zur Anwendung zu bringen. Zu sehen, wie sich Lernthemen in praktischen Szenarien umsetzen lassen, ermöglicht es ihnen, entsprechend zu üben und ihr Wissen effektiver anzuwenden.
3. Intrinsische Motivation und Unabhängigkeit: Erwachsene begegnen obligatorischen Schulungen häufig mit einer geringeren Motivation. Am besten lernen sie, wenn ihnen die Freiheit und Unabhängigkeit eingeräumt wird, ihre Entwicklung eigenständig in der Weise zu steuern, wie es für sie am wichtigsten ist. 
4. Extrinsische Zielsetzung: Auch wenn sie von sich aus hochmotiviert und unabhängig sind, ist es für Erwachsene wichtig, Fortschritte als Ergebnis des Aufwands zu sehen, den sie für das Lernen aufbringen. Klare Ziele, Meilensteine und Leistungskriterien machen Fortschritt und Erfolg erkennbar und steigern die Motivation.
5. Referenzierbare und nach außen vermittelbare Arbeitserfahrungen: Im Unterschied zu Kindern verfügen Erwachsene über ein breites Spektrum an Vorkenntnissen und Erfahrung. Dieses Wissen gilt es, zu respektieren und zu berücksichtigen. Insbesondere bedeutet es aber auch, dass Erwachsene sehr viel voneinander lernen können. Zusammenarbeit kann ein äußerst effektives Instrument bei Lernenden im Erwachsenenalter darstellen. 
6. Verantwortlichkeit und Respekt: Aufgrund des Wissens und der Erfahrung, die Erwachsene bereits mitbringen, muss ihnen das Gefühl vermittelt werden, dass ihre Fachkenntnisse gleichermaßen gesehen wie geschätzt werden. Unabdingbar dabei: Erwachsene müssen von der Schulungsleitung auf Augenhöhe behandelt werden. Keinesfalls sind sie von oben herab zu behandeln – ganz gleich, ob sie einen neuen Skill gerade erst lernen oder nicht.

Theorien zu kennen, ist jedoch etwas völlig anderes, als diese Theorien praktisch umzusetzen (Stichwort „Erfahrungslernen“, auf das wir etwas später noch eingehen werden). Diese Theorien in die Praxis eines modernen und innovativen Arbeitsumfelds integrieren zu können, wird jedoch den Unterschied ausmachen: zwischen oberflächlichem Lernen am Arbeitsplatz und transformativer Befähigung einer ganzen Belegschaft, sich neue Skills effektiv anzueignen und so die Zukunft zu gestalten.

In der Praxis: Mit angewandter Lernwissenschaft zur Transformation der Belegschaft

Die Grundsätze der Lernwissenschaft sind auf vielerlei Weise auf Programme zur Mitarbeiterentwicklung anwendbar, zumal technologische Weiterentwicklungen umso mehr Möglichkeiten hierfür entstehen lassen. In vielen der praktischen Anwendungen, auf die wir hier eingehen werden, spiegelt sich dies wider: Sie stellen innovative Ansätze dar, die Mitarbeitenden effektiver zur Erweiterung ihrer Fähigkeiten verhelfen als klassische Methoden.

Personalisiertes Lernen mithilfe von KI und kontextbezogenen Skilldaten

Unsere Definition von „Personalisierung“ ist heute eine vollkommen andere als noch vor einigen Jahren. Seit der explosionsartigen Zunahme an Inhalten und E-Learning-Angeboten, die das Internet vor vielen Jahre losgetreten hat, können die Menschen beinahe zu allem Inhalte finden, was sie lernen möchten. Als dies seinen Anfang nahm, fühlte es sich durchaus als eine Art Personalisierung an. Sogar den Relevanzgrundsatz der Erwachsenenbildung dürfte es wenigstens zu einem gewissen Grad erfüllt haben, bot es doch den bis dato besten Weg zum Zugang zu maßgeschneiderten Inhalten.

Was heute möglich ist, geht darüber weit hinaus – und so reicht es auch nicht mehr aus, einfach nur Inhalte zu einem bestimmten Thema finden zu können. Immerhin ist heute von Social Media bis hin zu Video-Streaming-Diensten jeder andere Kanal automatisch auf die Präferenzen und zuvor genutzten Inhalte seiner Benutzer:innen abgestimmt. Wenn Mitarbeitende also für einen gewünschten Skill und ein entsprechendes Leistungsniveau Unmengen an Informationen durchgehen müssen, um relevante Artikel oder Podcasts zu finden, sehen sie das als Zeitverschwendung an. 

KI hat den Zugang zu Inhalten auf ein neues Niveau gehoben – zugeschnitten auf Skill-Level, Rollen, Geschäftsziele und persönliche Schwerpunktbereiche. Darin findet sich der Grundsatz referenzierbarer Arbeitserfahrungen wieder: Vorkenntnisse und Erfahrung der einzelnen Lernenden werden direkt beim Kuratieren der für sie bereitgestellten Inhalte berücksichtigt. 

Ein solcher Grad des personalisierten Lernens kann mit einem für allgemeine Zwecke konzipierten Large Language Model (LLM) jedoch noch nicht erreicht werden. Eine KI, die Lernen individuell unterstützen kann, benötigt den passenden Kontext. Präzise Skilldaten und Lerninhalte müssen in sie ebenso integriert sein wie die Grundsätze der Lernwissenschaft. Andernfalls schafft die KI es nicht über das Szenario „allgemeiner Input, allgemeiner Output“ hinaus, durch das viele Inhaltsempfehlungen bereits gekennzeichnet sind. So könnte sie etwa Inhalte empfehlen, die einem bestimmten Skillschwerpunkt Rechnung tragen, jedoch auf ein zu grundlegendes oder zu fortgeschrittenes Niveau für die jeweilige Person ausgerichtet sind. Somit müssten Lernende auch weiterhin nach passenden Lerninhalten suchen. 

Wird dieses Niveau maßgeschneiderten Lernens jedoch mit weiteren KI-Fähigkeiten kombiniert, werden einzigartige Lernerlebnisse möglich, die bedarfsgerecht und interaktiv sind. Bestes Beispiel hierfür sind KI-Coaches, automatisch generierte Tests mit Quizfragen und in Minutenschnelle generierte Multimedia-Lernpfade. Mitarbeitende erhalten damit eine gleichermaßen ansprechende wie unkomplizierte Möglichkeit, ihre Lernreise selbst in die Hand zu nehmen. Statt einfacher statischer Inhalte stehen ihnen jederzeit konkrete Erlebnisse zur Verfügung.

Die Grundsätze der Erwachsenenbildung kommen in diesen Innovationen perfekt zum Tragen. So machen sie relevante Inhalte auf Anhieb für Mitarbeitende verfügbar, geben ihnen anhand KI-nativer Erlebnisse die Zügel für die Gestaltung ihrer Weiterentwicklung in die Hand und gewährleisten dabei, dass die ihnen angebotenen Inhalte ihr bestehendes Wissen und ihre Arbeitserfahrung berücksichtigen.

Angewandte Grundsätze der Erwachsenenbildung: Relevanz, Verantwortlichkeit und Respekt, referenzierbare Arbeitserfahrungen

Zusätzlicher Upskilling-Ansporn durch Zielsetzungen, Meilensteine und Anerkennung

Zertifikate und Badges für das Erlernen eines neuen Skills sind ein naheliegendes Mittel, um der Leistung Lernender Anerkennung zu verleihen. Da Leistung jedoch nur durch Fortschritt erreicht wird, bietet sich ein Ansatzpunkt, auch diesen Aspekt zu honorieren. Aus der Lernwissenschaft wissen wir um das hohe Gewicht intrinsischer und extrinsischer Motivation. Jedes Ziel, das erreicht wird, sollte demnach als positiver Verstärker für die Lernproduktivität und Motivation wirken – was umso mehr dafür spricht, den Weg zum Ziel um Meilensteine zu ergänzen.

Leitungspersonen und Führungskräfte sind einzigartig positioniert, um solche Erfolgsmomente zu würdigen, beispielsweise in Meetings oder auf öffentlichen Kanälen. Denn erwachsene Lernende legen Wert auf Respekt, aber auch auf Wertschätzung. Solche Gesten sind für sie mitunter genauso bedeutsam wie konkrete Auszeichnungen. In einer Folge unseres Podcasts „The Learning Algorithm“ zu dem Thema, wie Vorgesetzte KI zur Entwicklung ihrer Teams nutzten können, empfiehlt Casey Adams, Vice President of Solutions Consulting and Enablement bei Degreed, Stationen im Lernfortschritt auf breiterer Basis im Team sichtbar zu machen, um eine Form der Anerkennung zu vermitteln. 

Wie Adams betont, reicht es dafür bereits aus, Mitarbeitenden zu sagen: „Sie haben das hier gelernt, zeigen Sie dem Team, wie Sie es umsetzen“, und ihnen eine Plattform zu geben, auf der sie ihre neuen Skills teilen können. Teilerfolge auf diese Weise anzuerkennen, schafft Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und stärkt die Lernkultur im Team.

Angewandte Grundsätze der Lernwissenschaft: extrinsische Zielbestimmung, intrinsische Motivation und Unabhängigkeit

Zuordnung von Rollen zu Skills als Orientierungshilfe für Mobilität und Transformation

Entscheidend dafür, Ihren Mitarbeitenden zur Weiterentwicklung ihrer Skills zu verhelfen, ist ein klarer Wegweiser, wie sie von A nach B gelangen. Ganz gleich, ob es um Upskilling für Transformationsvorhaben der Gesamtbelegschaft oder individuelle Karrierebestrebungen geht: Ihre Mitarbeitenden können damit nachvollziehen, welche Skills sie auf welchem Level benötigen, um ihre Ziele zu erreichen.

Nehmen Sie dabei den Status quo als ersten Ansatzpunkt: Legen Sie dar, welche Skills und zugehörigen Leistungsniveaus für die einzelnen Rollen innerhalb der Organisation benötigt werden. Mitarbeitende wissen dadurch genau, was von ihnen erwartet wird, während Führungskräfte auf Anhieb Skill-Lücken erkennen können.

Darauf aufbauend können Sie die Zielsetzungen zur zukünftigen Skillentwicklung besser präzisieren, indem Sie die Anforderungen an einzelne Skills zugehörigen Leistungsniveaus abstecken. Ein Beispiel hierfür wäre, dass eine Mitarbeiterin, die eine Leitungsposition anstrebt, im Bereich Führungskompetenz von Level 3 auf Level 5 aufsteigen muss. Ebenfalls möglich wäre die Zielsetzung für alle Mitarbeitenden, ihr Skill-Leistungsniveau im Bereich KI um ein Level zu erhöhen, um sowohl mit dem Wandel als auch den Transformationsvorhaben des Unternehmens Schritt zu halten. Konkrete Zahlen für diese Ziele sorgen dafür, die Grundsätze der Relevanz und Anwendbarkeit für Ihre Mitarbeitenden erlebbar zu machen. 

Das Konzept dahinter ist zwar nicht neu. Doch neuerdings ist es mühelos umsetzbar und auch skalierbar. Möglich wird dies durch KI-Innovationen, die den bislang manuellen Prozess der Zuordnung und Verknüpfung automatisieren können.

Sind diese Informationen einmal zusammengestellt und für die Führungsebene, Teamleitungen und individuellen Mitarbeitenden verfügbar, helfen sie dem Management dabei, datenfundierte Personalentscheidungen zu treffen, und erleichtern es Beschäftigten, die Erwartungen zu erfüllen und sich etwa auch in Aufgaben und Verantwortlichkeiten zu engagieren, die über die gegenwärtigen Fähigkeiten hinausgehen. Mitarbeitende können ihren Werdegang nun also selbstbestimmt gestalten, da sie einen klaren Wegweiser zur Orientierung an der Hand haben. Lernwissenschaftlich betrachtet finden sich darin die Grundsätze der intrinsischen Motivation und Unabhängigkeit wieder.

Angewandte Grundsätze der Lernwissenschaft: Relevanz, Anwendbarkeit, intrinsische Motivation und Unabhängigkeit

Einsatz von KI und Erfahrungslernen zum Aufbau echter Kompetenz

Es ist an der Zeit, über den rein passiven Konsum von Lerninhalten hinauszugehen. Aber kann man über Inhalte wie Artikel, Videos oder Podcasts überhaupt etwas lernen? Sicherlich. Lassen Sie mich zur Veranschaulichung eine Analogie von David Blake, Gründer und CEO von Degreed, verwenden: Nur weil ich etwas über das Laufen lese, werde ich noch nicht zu einer versierten Marathonläuferin. 

Menschen lernen durch Übung, durch echte Erfahrungen, durch Versuch und Irrtum. Je öfter wir eine Sache praktizieren, desto selbstbewusster werden wir darin. Deutlich machen dies auch die Ergebnisse unseres BerichtsWie die Belegschaft lernt – GenAI: Wie sich zeigte, war es bei den Benutzer:innen, die sich im Umgang mit generativer KI am sichersten fühlen:

• beinahe doppelt so wahrscheinlich, dass sie GenAI täglich nutzen
• 4-mal so wahrscheinlich, dass sie GenAI auf reale Probleme anwenden
• um 32 % wahrscheinlicher, dass sie arbeitsbegleitend lernen
• 77-mal wahrscheinlicher, dass sie sich mit GenAI beschäftigen und Kompetenzen aufbauen

Im Wesentlichen fühlten sich diejenigen Benutzer:innen am sichersten, die die Technologie tatsächlich nutzten und sich nicht nur passiv über Lerninhalte damit befassten, was generative KI ist und wie sie eingesetzt wird. Dies ist ein klassisches Beispiel für Erfahrungslernen in der Praxis: Wer aktiv daran arbeitet, einen Skill zu entwickeln, wird umso kompetenter in dessen Anwendung im Alltag. Darin zeigt sich der fundamentale Unterschied zwischen Verständnis und Anwendung von KI. Auf Grundlage dieser Erkenntnis können L&D-Teams mehr solcher Erfahrungen gezielt in Upskilling-Initiativen integrieren.

Bislang konnte Erfahrungslernen jedoch nur außerhalb des E-Learning-Workflows stattfinden. Teamleitungen oder L&D-Mitarbeitende mussten Zeit für die Ausgestaltung, Verwaltung und Pflege sowie dafür aufwenden, den Teilnehmenden Feedback zu geben. Erfolgte dies z. B. in Form von einem Quiz, musste dieses zunächst von jemandem erstellt werden. Beim Üben einer Präsentation oder eines Gesprächs musste wiederum jemand Zeit aufwenden, um teilzunehmen, Antworten zu geben, zu reagieren und um abschließend Feedback zu erteilen. 

Inzwischen können Mitarbeitende hierfür jedoch einen KI-Agenten nutzen. Damit können sie:

• Persönliche Coaching-Sessions erstellen
• Präsentationen üben
• Wichtige Gespräche im Rollenspiel simulieren
• Wissensbewertungen absolvieren

Verglichen mit einem menschlichen Coach wäre ein solcher Agent womöglich genauso effektiv oder sogar effektiver, da er auf das Skill-Level der jeweiligen Person ebenso Zugriff hätte wie auf deren beruflichen Hintergrund, Ziele und grundlegende organisatorische Kenntnisse. Mit einem Mal wird aus dem passiven Konsum, der E-Learning bislang prägte, eine interaktive Lernerfahrung.

Durch KI-gestütztes Erfahrungslernen wird es für Mitarbeitende möglich, neu erworbenes Wissen in einer risikoarmen Umgebung anzuwenden, sich auf wichtige Momente vorzubereiten, zu reflektieren und sofortiges Feedback zu ihrer Arbeit und ihren Fortschritten zu erhalten. Mit Blick auf die Lernwissenschaft kommen hier die Grundsätze der Anwendbarkeit und intrinsischen Motivation direkt zum Tragen. Für Teams wird klar erkennbar, wie ein Skill in ihrem Tagesgeschäft anwendbar ist, was ihre Motivation stärkt, sich selbst zu verbessern. Hinzu kommt der On-Demand-Aspekt, der ihnen die gewünschte Unabhängigkeit im Lernprozess vermittelt.

Außerdem ist diese Strategie auch der Produktivität im Unternehmen zuträglich. Denn wenn es Mitarbeitenden ermöglicht wird, das Gelernte in realen Szenarien zu üben und anzuwenden, erledigen sie dabei möglicherweise auch echte Arbeit. Die Kombination von Lernen und Arbeitsleistung ist also ein Gewinn für alle. 

Angewandte Grundsätze der Lernwissenschaft: Anwendbarkeit, intrinsische Motivation und Unabhängigkeit

Im Geschäftskontext: Generierung von Wettbewerbsvorteilen durch Lernwissenschaft

Die Zeit, bis ein erlernter Skill veraltet ist, auch Halbwertszeit von Skills genannt, beträgt laut Forbes heute nur noch rund vier Jahre – gegenüber zehn Jahren in der Vergangenheit. Bei KI-Skills ist die Halbwertszeit mit zwei Jahren sogar noch kürzer. 

Ihr Unternehmen ist von diesen Skills abhängig. Lernen sorgt dafür, dass Mitarbeitende auf dem neuesten Stand bleiben. Und dies können sie umso schneller und effektiver, wenn ihre Lernprozesse anhand der Grundsätze der Lernwissenschaft optimiert werden. 

Oder anders ausgedrückt: Lernen und Weiterentwicklung sind unerlässlich, da sie das Rückgrat jedes vorausschauenden Unternehmens bilden, das sich anpassungsfähig und für langfristigen Erfolg aufstellen möchte. Wenn Ihre Mitarbeitenden in der Lage sind, wichtige neue Skills und Fähigkeiten genau dann zu erwerben, wenn diese aufkommen, können sie in diesen Bereichen eine Führungsrolle übernehmen. Können (oder wollen) sie sich die neuen Skills, die den Markt prägen, hingegen nicht aneignen, dürfte Ihr Unternehmen sehr schnell ins Hintertreffen geraten. 

Dabei geht es nicht nur um die Frage, ob Sie bereit für KI sind. KI mag derzeit zwar das drängendste Thema in Sachen Upskilling überhaupt sein. Doch wenn Sie Lernen in den Arbeitsablauf Ihrer Teams integrieren, ermöglichen Sie diesem, sich auf alles vorzubereiten und an alles anzupassen, was als Nächstes kommt. Lebenslanges Lernen ist für Mitarbeitende heute unerlässlich, um mit dem stetigen Wandel Schritt zu halten. Genau dafür kann ihnen die Lernwissenschaft die passenden Werkzeuge, Gewohnheiten und Möglichkeiten für Wachstum und Innovation an die Hand geben.

Wird die Lernwissenschaft auf breiter Basis angewendet, trägt dies zu einer effektiveren, bedeutsameren und nachhaltigeren Mitarbeiterentwicklung bei. Die konkreten Vorteile für Unternehmen:

• Schnelleres Upskilling
• Datengestützte Entscheidungen zu Personal- und Weiterbildungsthemen
• Bessere Nutzung der Potenziale entscheidender Umbruchphasen (wie der KI-Transformation)
• Aufbau einer resilienteren und anpassungsfähigeren Belegschaft

Nutzung der Lernwissenschaft und kognitiven Neurowissenschaft zu Ihrem Vorteil

Letzten Endes gilt: Je schneller Ihre Mitarbeitenden lernen und sich weiterentwickeln können, desto erfolgreicher ist Ihr Unternehmen – ganz gleich, welche Umbrüche oder Herausforderungen die Zukunft bereithält. Ein entscheidender Erfolgsfaktor liegt im Verständnis der Grundsätze der Lernwissenschaft und wie diese zu schnellerem Upskilling beitragen können. Wenn Ihre Mitarbeitenden dazu befähigt werden, sich anzupassen, und dazu auch motiviert sind, werden sie für alles bereit sein.