Adaptives Lernen: Worum geht es dabei und warum ist es wichtig?

Nikki Helmer

Mittwoch, 19. November 2025

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Wir alle sind an hochgradig personalisierte und dynamische Inhalte gewöhnt. Von Werbeanzeigen und Streaming-Diensten bis hin zu Social-Media-Feeds – wir erwarten relevante, zielgenau auf uns zugeschnittene Inhalte. Zeit, dies auch beim Lernen umzusetzen – durch adaptives Lernen. Der Vorteil: Passende Lerninhalte sind erheblich leichter zu finden. Unnötiger Zeitaufwand für Inhalte, die keine Relevanz für die Rolle, das Wissen und das Skill-Level einer Person besitzen, ist damit passé.

Was ist adaptives Lernen?

Adaptives Lernen passt sich basierend auf Skills, Rollen, Zielen und Leistungsniveaus an die spezifischen Anforderungen einer Person an. Es ist hochgradig personalisiert, reaktionsschnell und interaktiv. Es ist kontextbezogen, dynamisch und vor allem spart es Zeit: keine langwierige Suche nach Inhalten, keine Zeitverschwendung durch Materialien, die nicht zum Erfahrungsstand passen, und kein Warten auf Feedback. So bietet jeder Moment der Weiterbildung echten Nutzen. 

Grundlage für die Personalisierung bilden umfangreiche Daten und Analysen, die im Lernprozess verfügbar werden. Adaptives Lernen bietet mehr als nur Daten zu erledigten Inhalten: Es liefert konkrete Messgrößen zum Wissenszuwachs und dazu, wie Skills weiterentwickelt werden. 

Wie sieht adaptives Lernen in der Praxis aus?

Seit jeher wird im Lernbereich nach einer Möglichkeit gesucht, Lernen nahtlos in den Arbeitsalltag einzubinden. Genau das kann adaptives Lernen leisten. So wird es etwa mithilfe von KI möglich, Tests mit Quizfragen für verschiedenste Themenbereiche skalierbar zu generieren und so auf einfache Weise festzustellen, ob das Wissen verinnerlicht wurde. Ebenso können Gespräche mit KI in Echtzeit angepasst werden, sodass Mitarbeitende anspruchsvolle Soft Skills oder Präsentationen zu komplexen Themen üben können. Maßgeschneiderte, rollenspezifische Lernpfade lassen sich durch adaptives Lernen ebenso bereitstellen wir direktes Feedback. So ist es leichter, Leistung zu vergleichen und gezielt zu iterieren. 

Flexibilität und Personalisierung auf diesem Niveau bedeuten, dass Lernen und Arbeit vollständig parallel erfolgen und sich gegenseitig in ihrer Effektivität verstärken können. Deutlich machen dies etwa die folgenden Beispielszenarien:

Beispiel: Ihr Team muss sich schnell mit komplexen neuen Marktvorschriften vertraut machen. Statt eine einzelne, statische Schulung durchzuführen, können Sie mit KI-generierten Quizfragen überprüfen, wie gut die Inhalte verstanden wurden.

Allein das Durcharbeiten von Lernmaterialien stellt nicht sicher, dass Ihr Team das Wissen später tatsächlich in der Praxis anwenden kann. Jede Skill- oder Wissenslücke kann sich direkt in den Geschäftsergebnissen und der Leistung niederschlagen. Zu ermitteln, was Ihre Mitarbeitenden tatsächlich wissen, ist daher unerlässlich. Sobald Sie festgestellt haben, wo Lücken bestehen, können Sie hierfür die passenden Inhalte kuratieren. So schließen Sie individuelle Lücken gezielt, statt eine weitere Pauschalschulung anzubieten, die – wie zuvor – am Bedarf vorbeigeht.

Beispiel: Ihr Unternehmen führt ein wichtiges neues Produkt ein, für das Ihr Sales-Team den passenden Pitch liefern soll. Hierzu können sie ihm einen KI-gestützten Coach an die Hand geben, der stets verfügbar ist und Feedback in Echtzeit gibt.

Damit kann das Team den Pitch vollkommen risikolos üben. Es kann Punkte wiederholen, Feedback umsetzen und die eigene Herangehensweise verbessern, bevor es vor Ihre potenziellen Kunden tritt. So lernt es beim Üben auch ganz praktisch Skills, die sofort im Geschäftsalltag Wirkung zeigen.

Beispiel: Da sich die Einführung eines neuen KI-Tools direkt auf Ihr Produktteam auswirkt, muss es sich Kenntnisse in einem neu in der Branche aufkommenden Skill aneignen. Mithilfe von KI-kuratierten und durch Fachleute geprüften Lernpfaden können Sie Ihr Team schneller auf den aktuellen Wissensstand bringen.

Im gleichen Tempo, wie sich die Skillanforderungen verändern, lassen sich nun Lernpfade generieren, die Ihren Mitarbeitenden schneller relevante Inhalte an die Hand geben. So sind etwa im Rahmen von Degreed Open Library Lernpfade für die gefragtesten Skills verfügbar, die neu am Markt aufkommen. Zudem wird jeder dieser Lernpfade zweimal pro Jahr aktualisiert, damit der Inhalt stets zeitgemäß und auf dem neuesten Stand ist.

Die Einsatzbereiche für adaptives Lernen nehmen stetig zu. Denn im Arbeitsalltag sind interaktivere, dynamischere und vielfältigere Lernmöglichkeiten gefragt, um mit den Fähigkeiten Schritt zu halten, die Mitarbeitende benötigen.

Wie lässt sich adaptives Lernen bei Ihnen umsetzen?

Alles steht und fällt mit dem Kontext. KI hat den Weg für adaptive Lernerlebnisse bereitet. Erfolgreich umsetzen kann sie diese jedoch nur mit dem passenden Kontext. Andernfalls können die Informationen, die sie liefert, nicht individueller zugeschnitten sein als die eines LLM oder KI-Assistenten für allgemeine Zwecke. 

Damit KI den spezifischen Lern- und Upskilling-Anforderungen Ihres Teams Rechnung tragen kann, benötigt sie Kontext in folgenden Bereichen:

• Lernwissenschaft
• Verifizierbare Skilldaten
• Integration in Systeme
• Organisationsbezogener Kontext, der auf strategische Ziele abgestimmt ist

Auf dieser Grundlage lässt sich die KI so einrichten, dass sie sich erfolgreich an die Anforderungen einzelner Personen anpassen kann. 

Was hält die Zukunft für adaptives Lernen bereit?

Mit jedem Tag nehmen die technischen Möglichkeiten zu. Was in zwei Jahren möglich sein wird, lässt sich jetzt noch gar nicht abschätzen. Ich kann Ihnen jedoch versichern, dass Lernen im Arbeitsalltag deutlich weniger von statischen Schulungen geprägt sein wird. In erheblichem Maße zunehmen wird dagegen Einzel-Coaching mit einer verlässlichen Fachperson. Dabei werden Lernende ihren Blick gezielt auf Inhalte richten, die aktiv zum Wissensaufbau und zur Erweiterung ihrer Skill-Sets beitragen. Ebenso werden sie ihre neu erworbenen Kenntnisse und Skills praxisbezogen in risikoarmen Szenarien zur Anwendung bringen.

L&D durchläuft einen grundlegenden Wandel: Weg von der Bereitstellung von Inhalten, die Geschäftsziele unterstützen, hin zur Bereitstellung KI-nativer Lernerlebnisse, die Geschäftsziele proaktiv vorantreiben.