{"id":89170,"date":"2026-05-19T21:15:35","date_gmt":"2026-05-19T21:15:35","guid":{"rendered":"https:\/\/degreed.com\/experience\/?p=89170"},"modified":"2026-06-03T18:38:41","modified_gmt":"2026-06-03T18:38:41","slug":"ki-labor-neue-dimension-der-lernkurs-personalisierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/degreed.com\/experience\/de\/blog\/ki-labor-neue-dimension-der-lernkurs-personalisierung\/","title":{"rendered":"KI-Labor: Eine neue Dimension der Lernkurs-Personalisierung"},"content":{"rendered":"\n

Alle im KI-Labor behandelten Themen dienen experimentellen Zwecken oder befinden sich in der Entwicklung; zudem ist nicht garantiert, dass sie Teil der Degreed Produktsuite werden.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Lernkurse sind einfach nicht vollst\u00e4ndig<\/em> personalisierbar, oder?<\/p>\n\n\n\n

Wir sprechen ja schon lange \u00fcber personalisiertes Lernen. Dennoch erhalten die meisten Menschen, die sich bei einem Kurs anmelden, noch immer dieselben Inhalte wie alle anderen. Ber\u00fccksichtigt wird weder ihr Aufgabenbereich, ihre Abteilung noch ihr Wissensstand: Es spielt keine Rolle, ob sie Anf\u00e4nger:innen oder hoch qualifizierte Fachkr\u00e4fte sind.<\/p>\n\n\n\n

Diese Diskrepanz zwischen dem, was wir in puncto Personalisierung propagieren, und dem, was wir in der Entwicklung liefern, brachte mich auf einen abenteuerlichen Gedanken: Was w\u00e4re, wenn sich ein Kurs von Anfang an auf die jeweils lernende Person zuschneiden lie\u00dfe? Und zwar so, dass die Erstellung des Kurses in Echtzeit erfolgt, unter Ber\u00fccksichtigung der jeweiligen Person, ihres Wissensstands und ihrer Lernziele?<\/p>\n\n\n\n

In einem KI-Laborexperiment versuchten wir, genau das umzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

Darum verfehlen statische Kurse das Ziel<\/h2>\n\n\n\n

Denken Sie einfach daran, wie Sie sich das letzte Mal durch einen Kurs gek\u00e4mpft haben, der sich letztlich gr\u00f6\u00dftenteils als Wiederholung von Inhalten herausstellte, die Sie bereits kannten. Oder es ging sofort ans Eingemachte, sodass Sie das Gef\u00fchl hatten, Sie h\u00e4tten zun\u00e4chst einmal wichtige Grundlagen lernen m\u00fcssen, bevor Sie sich an diesen Kurs wagen. Beides f\u00fchlt sich an wie eine Verschwendung wertvoller Lernzeit: Im einen Fall trottet man vor sich hin, obwohl man l\u00e4ngst zum Joggen bereit w\u00e4re. Im anderen soll man zum Sprint ansetzen, hat aber nicht noch einmal seine Laufschuhe angezogen.<\/p>\n\n\n\n

Vorgefertigte Kurse sind f\u00fcr eine fiktive Durchschnittszielgruppe konzipiert, zu der \u2013 seien wir ehrlich \u2013 Sie wahrscheinlich nicht geh\u00f6ren. <\/p>\n\n\n\n

Personalisierung gilt seit Jahren als L\u00f6sung dieses Problems \u2013 zumindest in der Theorie. Adaptives Lernen, verzweigte Szenarien und kuratierte Lernpfade sind allesamt Versuche, dasselbe Problem zu l\u00f6sen. Doch deren Grundlage bildet noch immer Material, das irgendwann von irgendjemandem im Voraus erstellt wurde.<\/p>\n\n\n\n

In diesem Experiment gibt es dagegen keinerlei vorgefertigtes Kursmaterial.<\/p>\n\n\n\n

Entwicklung des Kurses zum Zeitpunkt des Lernbedarfs<\/h2>\n\n\n\n

Doch wie l\u00e4sst sich das Ganze aufziehen, wenn man nicht mit einem vorgefertigten Inhaltsmodul beginnt? Nun, indem Sie in Dialog mit einer KI treten. Dabei bietet die KI-Persona Optionen f\u00fcr Gespr\u00e4chsthemen an, die bereits als Bereiche f\u00fcr dynamisches Lernen etabliert sind. Davon ausgehend gestalten Sie Ihre Lernreise selbst. <\/p>\n\n\n\n

Im Verlauf des Gespr\u00e4chs baut sich der Kurs um Sie herum auf: Visuelle Elemente, Quizze, Texte, Reflexionsfragen \u2013 alles wird in Echtzeit generiert, je nachdem, wo Sie sich im Gespr\u00e4ch befinden und was Sie tats\u00e4chlich lernen m\u00fcssen. <\/p>\n\n\n\n

Und nicht nur das: W\u00e4hrend Sie den Kurs erstellen, passt er sich an die jeweilige Situation an. Sie k\u00f6nnen verlangen, Bereiche zu \u00fcberspringen oder bestimmte Inhalte genauer in den Blick zu nehmen. Wenn Ihnen etwas unklar ist, passt der Kurs seinen Ansatz an. Wenn Sie etwas ausf\u00fchrlicher behandeln m\u00f6chten, geht er darauf ein. Und wenn Sie das Gelernte festigen m\u00f6chten, generiert er Fragen, \u00fcber die Sie das jeweilige Konzept verinnerlichen. Der Kurs ist nicht mehr auf ein bestimmtes Ziel fixiert, sondern entwickelt sich in einem fortlaufenden Dialog weiter.<\/p>\n\n\n\n

In gewisser Weise spiegelt dies den neuen Lernzyklus wider, bei dem Upskilling kontinuierlich statt etappenweise erfolgt. <\/p>\n\n\n\n

Praxisbeispiel: Live-Kursentwicklung zum Thema Modellkontext-Protokoll (MCP)<\/h2>\n\n\n\n

Am besten erschlie\u00dft sich die Funktionsweise an einem Szenario, das ich selbst durchgespielt habe. <\/p>\n\n\n\n

Thematisch entschied ich mich mit dem MCP f\u00fcr etwas, an dessen Entwicklung wir bei Degreed aktiv arbeiten. Wir haben unseren eigenen Degreed MCP<\/a>-Server, daher kenne ich den Hintergrund und den Kontext, aber ich bin wirklich neugierig, wohin sich diese Technologie entwickeln wird. Es ist auch ein guter Test, da es komplex ist und viele Ebenen umfasst, die es zu verstehen gilt.<\/p>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst erhielt ich einige Themenvorschl\u00e4ge von der KI. Ich entschied mich f\u00fcr die Grundlagen des MCP. Als das erste Diagramm geladen wurde, fragte sie mich, was ich bereits \u00fcber die Anbindung von Large Language Models an externe Tools wusste.<\/p>\n\n\n\n

Das war ein entscheidender Moment. Es ging nicht bei Null los. Sie ermittelte, wo ich bereits stand.<\/p>\n\n\n\n

Ich habe einige Hintergrundinformationen zur Zusammenarbeit von Degreed mit MCP gegeben. Die Antwort griff dies sofort auf. Sie ging nicht noch einmal auf die Grundlagen ein, von denen ich bereits angedeutet hatte, dass ich sie verstanden habe. Stattdessen ging es direkt um die Funktionsweise: wie das MCP strukturierte Kommunikationskan\u00e4le erstellt, Absicht und Ausf\u00fchrung voneinander trennt und Schemata auf eine Weise durchsetzt, wie es reine API-Aufrufe nicht tun.<\/p>\n\n\n\n

Als ich mit einer konkreten Frage nachhakte (Warum MCP verwenden, anstatt das Modell einfach direkt auf die APIs zugreifen zu lassen?), gab es eine klare und pr\u00e4zise Antwort: Typensicherheit, Trennung der Anliegen, Vorhersehbarkeit. Dann ging die KI in die n\u00e4chste Ebene der Vertiefung \u00fcber, ohne dass ich danach fragen musste.<\/p>\n\n\n\n

Nach den technischen Inhalten hakte sie nach: M\u00f6chte ich tiefer in die Materie einsteigen? Ein ausf\u00fchrlicheres Video ansehen? Ein Quiz machen? Oder zu einer Reflexionsfrage \u00fcbergehen?<\/p>\n\n\n\n

Der Kurs lief nicht einfach weiter. Er fragte mich, was ich als N\u00e4chstes brauchte, um Fortschritte zu machen.<\/p>\n\n\n\n

Inwiefern unterscheiden sich dynamische Kurse vom traditionellen, adaptiven Lernen?<\/h2>\n\n\n\n

Das adaptive Lernen basiert meist noch auf einem vorab erstellten Ablaufplan. Das System entscheidet anhand Ihrer Antworten, welchen Zweig Sie einschlagen, doch diese Zweige wurden bereits im Voraus festgelegt. Das Lernerlebnis ist insofern personalisiert, als Sie zwar unterschiedliche Wege einschlagen k\u00f6nnen, diese jedoch bereits vorab existieren.<\/p>\n\n\n\n

Was wir hier untersuchen, funktioniert anders. Es handelt sich um in Echtzeit generierte Inhalte, die als Reaktion auf Sie entstehen, und die visuellen Elemente erscheinen ganz nat\u00fcrlich im Verlauf des Gespr\u00e4chs. Die Fragen sind auf Ihre spezifischen Denkprozesse und unklaren Momente zugeschnitten. Herk\u00f6mmliches adaptives Lernen kann das nicht leisten.<\/p>\n\n\n\n

Was das f\u00fcr das Lernen bedeuten k\u00f6nnte<\/h2>\n\n\n\n

Ich m\u00f6chte mich davor h\u00fcten, unsere Entwicklungen zu \u00fcberbewerten. Denn es ist ein Experiment. Vieles, was wir im KI-Labor entwickeln, bleibt dort.<\/p>\n\n\n\n

Ich glaube jedoch, dass dies auf etwas Wichtiges hinweist: Die h\u00e4ufigste Beschwerde in Bezug auf das Lernen am Arbeitsplatz betrifft nicht den Zugang zu Inhalten, sondern deren Relevanz. Knapp 80 % der Mitarbeitenden geben an<\/a>, dass sie sich Lernangebote w\u00fcnschen, die in direktem Zusammenhang mit ihren Aufgaben stehen. Doch wie soll das gelingen, wenn die Lerninhalte keinen konkreten, pers\u00f6nlichen Bezug zu ihren bestehenden Skills und Zielen haben? Lernteams, Personalverantwortliche und F\u00fchrungskr\u00e4fte haben nicht immer die Zeit, diese L\u00fccke f\u00fcr jeden Einzelnen manuell zu schlie\u00dfen. <\/p>\n\n\n\n

Das ist nicht skalierbar.<\/p>\n\n\n\n

Ein Kurs, der sich ganz an die Lernenden anpasst, ist eine L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem. Nicht, weil er neuartig ist, sondern weil er mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit schnell n\u00fctzlich und wirksam ist. Die Belegschaft braucht eine M\u00f6glichkeit, mit der sich wandelnden Welt Schritt zu halten, und das bedeutet, \u00fcber traditionelle Lernmethoden hinauszudenken, um relevante, personalisierte Lernerfahrungen schneller zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

Das ist es, was echte Personalisierung im besten Fall tats\u00e4chlich bieten k\u00f6nnte. Es macht Spa\u00df, sich diese Zukunft vorzustellen.<\/p>\n\n\n\n

Wenn Sie neugierig sind, woran wir gerade arbeiten, kontaktieren Sie mich auf LinkedIn<\/a>. Ich freue mich immer, mit Ihnen dar\u00fcber zu sprechen oder Ihnen Zugang zu gew\u00e4hren, damit Sie einige unserer Experimente selbst ausprobieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Sehen Sie sich die Aufzeichnung meines gesamten Vortrags auf der LENS 2026 zu unseren <\/em>KI-Experimenten<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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