Personalisiertes Lernen

October 26, 2020·aktualisiert June 25, 2024

22 minute read

Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen detaillierten Einblick in das personalisierte Lernen, was es ist und wie Sie es in Ihrem Unternehmen effektiv einsetzen können.

Nach der Lektüre dieses Leitfadens werden Sie in der Lage sein, bessere Ergebnisse bei Ihren Mitarbeiterschulungsprogrammen zu erzielen, indem Sie die Vorteile des personalisierten Lernens nutzen.

Entdecken:

Was ist personalisiertes Lernen?

Personalisiertes Lernen ist die Anpassung und Adaption von Bildungsmethoden und -techniken, so dass der Lernprozess für jeden einzelnen Lernenden mit seinem individuellen Lernstil, Hintergrund, seinen Bedürfnissen und früheren Erfahrungen besser geeignet ist.

Lernen kann an unzähligen verschiedenen Orten, Aktivitäten, Methoden und in unterschiedlichen Zeiträumen stattfinden.

Vom Hörsaal mit Hunderten von Lernenden, die einem Dozenten zuhören, bis hin zu einem persönlichen Mentorenprogramm, von interaktiven Online-Spielen bis hin zu komplexen technischen Lehrbüchern – es gibt so viele Formate, die das Lernen annehmen kann.

Es gibt viele verschiedene Lerntechniken und Lehr- und Lernstile, die zusammengenommen jede Lernerfahrung anders und individuell gestalten. Jede Art des Lernens hat Vor- und Nachteile und bietet den verschiedenen Lernenden unterschiedliche Möglichkeiten.

Bei einem personalisierten Lernansatz werden die persönlichen Erfahrungen, Kenntnisse und Gewohnheiten des Lernenden mit den Lernmethoden verknüpft, so dass er schneller lernen, neue Konzepte leichter verstehen und seine Lernleistung verbessern kann.

Wie funktioniert das personalisierte Lernen?

Beim personalisierten Lernen geht es darum, die Vorkenntnisse, Erfahrungen und Fähigkeiten eines Lernenden mit Schulungsmaterialien zu verknüpfen, die dieses Verständnis mit neuen Informationen verbinden.

Das einfachste Beispiel für personalisiertes Lernen wäre, wenn ein Ausbilder Lernmaterial mit dem richtigen Inhalt und Kontext und auf die beste Weise für den Lernenden bereitstellt.

Dies geschieht durch die Nutzung des vorhandenen Wissens, das der Ausbilder über den Lernenden hat. Der Ausbilder weiß, wie er die bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten des Lernenden am besten mit den neuen Informationen verknüpfen kann, indem er Verbindungen zwischen dem vorhandenen Wissen und den neuen Informationen herstellt.

Richtiges Lernmaterial sind Inhalte, die für die bisherigen Erfahrungen des Lernenden relevant sind.

Für jeden Lernenden ist es am besten, wenn die Informationen so vermittelt werden, dass der Lernende die neuen Informationen leicht aufnehmen kann.

Dabei kann es sich um die Art des Materials (z. B. Video, Text oder interaktive Spiele), den Zeitaufwand, den Umfang des in jeder Sitzung behandelten Materials und die Reihenfolge, in der neue Informationen erklärt werden, handeln. Dies wird für jeden Lernenden unterschiedlich sein, da jeder einen anderen Lernstil hat.

Dies ist natürlich keine skalierbare Lösung, aber es ist die einfachste Erklärung dafür, wie personalisiertes Lernen umgesetzt werden kann. Es ist ein Prozess der Verknüpfung, der Bereitstellung der richtigen Werkzeuge zur Unterstützung des Lernprozesses.

Um diese Art von Ansatz zu verwirklichen und, was noch wichtiger ist, skalierbar zu machen, müssen Unternehmen heute in der Lage sein, eine digitale Lerninfrastruktur zu schaffen, die diesen Prozess automatisieren und kosteneffizient gestalten kann.

Zu diesem Zweck müssen Unternehmen eine Vielzahl digitaler Lösungen einsetzen. Diese können Kommunikationskanäle (z. B. Slack), KI-Technologien (z. B. maschinelles Lernen und Automatisierung), Datenanalyse, Lernplattformen, mobile Technologien und vieles mehr umfassen.

Nur durch die Schaffung eines Systems, das die vielen verfügbaren Tools nutzt, kann ein Unternehmen die Bedürfnisse jedes einzelnen Lernenden besser verstehen und die benötigten Inhalte zum richtigen Zeitpunkt auf eine wirklich skalierbare und organisierte Weise bereitstellen.

Schauen wir uns einmal an, wie dies in der Praxis funktionieren würde. Das ist Jeff, Ihr neuer Mitarbeiter.

Sie kennen die folgenden Informationen über Jeff:

Er hat einen Abschluss als Ingenieur.
Seine frühere Berufserfahrung war die eines leitenden Ingenieurs in einem Bauunternehmen.
Er zieht es vor, Videos zu konsumieren, anstatt zu lesen.
Er ist technikbegeistert und setzt bei seiner Arbeit häufig mobile Geräte ein.

Einige Lernerprofile werden mehr Variablen haben, aber fangen wir mit dieser hier an.

Auf der Grundlage dieser Parameter würde ein Lernausbilder einen spezifischen Lernpfad für Jeff erstellen. Der Pfad basiert auf seiner Ausbildung (er ist mit anspruchsvollen Bildungsinhalten vertraut), seiner Erfahrung (er verbindet Informationen mit dem, was ein erfahrener Ingenieur wissen würde) und der bevorzugten Art von Inhalten (Video) und stellt sie unterwegs bereit, damit Jeff sich mit den Inhalten auf mobilen Geräten beschäftigen kann.

So sieht also personalisiertes Lernen aus und funktioniert.

Warum ist personalisiertes Lernen wichtig?

Wenn eine Organisation ihre Lernergebnisse verbessern will, ist personalisiertes Lernen ein bewährtes Mittel.

Indem Daten über frühere Erfahrungen eines Lernenden mit neuen Konzepten verknüpft werden, führt personalisiertes Lernen zu einem umfassenderen Verständnis neuer Konzepte, zu mehr Engagement und zu einer besseren Wissensspeicherung. Kurz gesagt, personalisiertes Lernen macht das Lernen effektiver.

Anhand des vorangegangenen Beispiels können Sie sehen, wie personalisiertes Lernen ein gewöhnliches Schulungsprogramm umgestalten und für jeden einzelnen Benutzer individuell gestalten kann. Solche Änderungen machen den Lernprozess ansprechender, schneller und effektiver.

Selbst eine geringfügige Anpassung der Lerninhalte kann einen Unterschied machen, z. B. indem unnötiges Material entfernt wird, während die Schulungen hervorgehoben werden, die dem Lernenden am meisten helfen.

Mit dem technologischen Fortschritt werden die Lernenden immer anspruchsvoller, und sie erwarten, dass die Schulungsprogramme damit Schritt halten. Heutzutage sind personalisierte Inhalte allgegenwärtig. Wir haben personalisierte Feeds in den sozialen Medien, persönliche Wiedergabelisten, Filmempfehlungen und vieles andere mehr. Wir erwarten bereits, dass jedes neue Tool etwas Ähnliches bietet. Bei der Arbeit erwarten wir, dass die Lernplattform uns etwas Neues, genau für uns Relevantes bietet.

Wenn Unternehmen die Art und Weise, wie Lernen vermittelt wird, nicht aktualisieren, laufen sie Gefahr, ihre Mitarbeiter in einem wichtigen Bereich zu entmündigen.

Und nicht nur das: Bedenken Sie, was ein neuer Mitarbeiter denkt, wenn er seinen Einarbeitungsprozess bei einem Unternehmen beginnt, das einen veralteten, nicht personalisierten Schulungsansatz verwendet. Werden sie darauf vertrauen, dass dieses Unternehmen ihnen während ihrer gesamten Laufbahn helfen kann, sich weiterzubilden? Werden sie das Unternehmen als einen wettbewerbsfähigen und zukunftsorientierten Arbeitgeber ernst nehmen?

Arbeitnehmer geben immer wieder an, dass sie sich nach Stellen umsehen, die ihnen Fortbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten bieten, und dass sie länger in Stellen bleiben, die dies bieten. Wenn Mitarbeiter lernen, können sie ihre Leistung verbessern und damit bessere Geschäftsergebnisse erzielen.

Gute Mitarbeiterschulungsprogramme können den Umsatz steigern, die Produktivität erhöhen und die Innovation in einem Unternehmen fördern. Da immer mehr Unternehmen vor der Herausforderung stehen, ihre Mitarbeiter effektiv und effizient weiterzubilden, ist personalisiertes Lernen als eine Methode ins Rampenlicht gerückt, die dies auf skalierbare Weise leisten kann.

Vorteile des personalisierten Lernens

1. Zeitersparnis

Personalisiertes Lernen verkürzt die Zeit, die ein Lernender braucht, um sich mit einem neuen Thema zu beschäftigen und es zu verstehen.

Es dient auch dazu, Inhalte zu entfernen, die nicht mehr relevant sind oder aufgrund des Erfahrungsniveaus des Lernenden überflüssig wären, wodurch Zeit gespart wird, die sonst für das Erlernen von Konzepten verschwendet würde, die dem Lernenden nichts nützen.

2. Erhöht das Engagement

Wenn Inhalte sowohl relevant als auch personalisiert sind, ist das Lernen interessanter.

Lernende interagieren eher mit Inhalten, die auf ihre aktuelle Rolle, ihre Projekte oder ihren Arbeitsbereich ausgerichtet sind, und erinnern sich daran.

3. Verbessert die Wissensdauer

Wenn die Inhalte auf früheren Erfahrungen beruhen, behält der Lernende die Informationen viel länger im Gedächtnis.

Wenn ein personalisierter Lernpfad die einzelnen Teile des Puzzles miteinander verbindet und die einzelnen Teile sich gegenseitig unterstützen, um die Informationen miteinander zu verknüpfen, kann der Lernende die Informationen besser abrufen, indem er sie mit bereits vorhandenem Wissen verknüpft.

4. Gesteigerte Motivation

Lerninhalte, die mit etwas Relevantem verbunden sind, sei es der Lernende, sein Beruf oder seine Hobbys, erhöhen die Motivation des Lernenden.

Dies gilt insbesondere dann, wenn der Inhalt Tipps oder hilfreiche Informationen enthält, die sofort umsetzbar sind.

5. Verbessert die Lernergebnisse

Studien haben gezeigt, dass ein personalisierter Lernansatz zu besseren Lernergebnissen führt. Dieser Ansatz verbessert das Lernen und bietet Inhalte, die relevant, ansprechend, umsetzbar und einprägsam sind.

Das Endergebnis ist ein Lernender, der mit der Interaktion mit dem Material zufrieden ist und seine Arbeit besser macht.

Beispiele für personalisiertes Lernen

1. Einzelnachhilfe

In einer Situation, in der es zwei Personen gibt, einen Lernenden und einen Lehrenden, muss der Lehrende genau verstehen, was der Lernende bereits weiß, und dies dann mit neuen Informationen verknüpfen.

Nehmen wir das Beispiel eines Elternteils, der seinem Kind etwas über Autos beibringt: Kürzlich fragte mich mein Sohn über die Gangschaltung in meinem Auto mit Schaltgetriebe: “Was ist das und wofür brauchst du das?”.

Nachdem ich einen Moment darüber nachgedacht hatte, erklärte ich es ihm, indem ich ihm von der Gangschaltung seines Fahrrads erzählte, mit der er das Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Anstrengung ändern kann.

Dann habe ich das Konzept dieser Mechanismen mit der Gangschaltung in meinem Auto verbunden. Indem ich etwas aus den früheren Erfahrungen meines Sohnes wusste und die neuen Informationen damit verknüpfte, machte ich es ihm leicht, dieses neue Konzept zu lernen.

Was wäre, wenn ein Elternteil dieses Konzept mit Hilfe von Diagrammen von Motoren und Getrieben erklären würde und dabei in der Sprache der hohen Ingenieure sprechen würde?

Das Kind hätte sich sofort abgemeldet, da es nicht in der Lage gewesen wäre, diese neuen Informationen mit dem zu verknüpfen, was es bereits wusste. Es würde nichts lernen, und das Kind würde seinen Eltern wahrscheinlich keine weiteren Fragen dieser Art stellen, da es gelernt hat, dass die Antwort unverständlich sein wird.

Auf diese Weise kann individuelles Lernen erreicht werden, indem man das, was man bereits über den Lernenden weiß, kreativ nutzt und mit neuen Informationen verknüpft.

2. Mentoring

Eine der bekanntesten Formen des personalisierten Lernens ist das Mentoring. Der erfahrenere Mitarbeiter wird dem weniger erfahrenen Mitarbeiter als Berater zur Seite gestellt.

Mit all dem Wissen, das der Mentor in der Vergangenheit gesammelt hat, kann er die Probleme und Schwierigkeiten des Mentees verstehen und das Lernen zum Verständnis führen.

Dieses Modell funktioniert hervorragend, hat aber seine Grenzen in der Skalierbarkeit.

3. Anbieter von Online-Kursen

Sie haben diese Art von Kursen bestimmt schon gesehen und sehr wahrscheinlich auch selbst genutzt.

Coursera, edX, Linkedin Learning, OpenSesame, und viele, viele andere. Bei all diesen Diensten haben Sie ein persönliches Konto, über das das System alle Ihre Lerndaten verfolgt und speichert, um Ihnen neue relevante Kurse anzubieten.

Wenn Sie einen Kurs abgeschlossen haben, bietet Ihnen die Plattform weiterführende Kurse oder Materialien zu diesem Thema an.

4. Suchmaschinen

Suchmaschinen sind die beliebteste Form des personalisierten Lernens. Google beantwortet Ihre Fragen mit personalisierten Antworten.

Wenn Sie gerne lesen, bestellen Sie vielleicht Bücher online oder besuchen einige Publikationsseiten, um ein neues Buch zu finden – Google wird sich das merken. Wenn Sie also “Harry Potter” googeln, wird Ihnen das System die besten Angebote von Online-Buchhandlungen vorschlagen. Wenn Sie sich gerne und oft Filme ansehen, werden Sie auch Antworten zum Thema Filme finden.

Auch wenn das Thema dasselbe ist, “Harry Potter”, weiß Google, dass das Thema eine andere Art von Informationen enthält.

Knowledge Graph, die Technologie, die dahinter steckt, verbindet verschiedene Aspekte der Themen miteinander.

So können Sie am Ende die Ergebnisse sehen, die für Sie am relevantesten sind. Harry Potter ist ein Buch, ein Film, eine Figur, und Sie sehen sogar Bilder und Profile von Daniel Radcliffe, dem Schauspieler, der die Figur gespielt hat.

All dies geschah, weil Google den Nutzern die relevantesten Informationen bieten möchte und dafür personalisiertes Lernen einsetzt.

5. Beispiel für Corporate Training

Air Methods, ein in Colorado ansässiges medizinisches Hubschrauber-Transportunternehmen, nutzte personalisiertes Lernen, um sein Ausbildungsprogramm für Piloten zu verbessern.

Mithilfe eines cloudbasierten Lernsystems wurde künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Themen zu ermitteln, bei denen die Piloten Schwierigkeiten hatten, und ihnen mehr Informationen und anders formulierte Fragen zu präsentieren, um sicherzustellen, dass sie das Thema wirklich beherrschten.

Durch den Einsatz von häufigen, kurzen Quizfragen und Spielen wurden die Piloten eingebunden, und das Unternehmen konnte leicht feststellen, in welchen Bereichen mehr Schulungen erforderlich waren.

Durch den Einsatz des personalisierten Lernens konnte das Unternehmen die Zahl der persönlichen, von Ausbildern geleiteten Schulungen um die Hälfte reduzieren und auch die Anzahl der für das Onboarding benötigten Tage von zehn auf fünf Tage senken.

Eine neue Ära des personalisierten Lernens mit KI

Da Technologien der künstlichen Intelligenz immer fortschrittlicher werden, immer besser in der Lage sind, individuelle Bedürfnisse zu erkennen und immer besser anpassbar sind, wird ihr Einsatz beim personalisierten Lernen immer häufiger.

Die beiden wichtigsten Komponenten eines erfolgreichen personalisierten Lernprogramms sind Daten und KI, insbesondere maschinelles Lernen.

Mithilfe von Daten kann ein Unternehmen der KI beibringen, Muster zu erkennen, Verbindungen zwischen Informationen und Wissen herzustellen und dem Benutzer die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt bereitzustellen.

Die größte Hürde dabei ist das Sammeln und Analysieren von Daten über Mitarbeiter.

Wie man mit personalisiertem Lernen in Organisationen anfängt

Was sollte ein Unternehmen also tun, wenn es personalisiertes Lernen einführen will?

Wie kann ein Unternehmen einem Mitarbeiter helfen, nicht nur die benötigten Informationen zu finden, sondern auch sicherzustellen, dass die Antwort mit seinen bisherigen Erfahrungen verknüpft ist?

Die Antwort ist eine Kombination aus hochentwickelten Such- und Personalisierungsmaschinen.

Zunächst grenzt eine Suchmaschine die möglichen Informationsquellen ein, z. B. Dokumente, Webseiten oder Schulungsunterlagen, und dann priorisiert eine Personalisierungsmaschine die Inhalte, die für die bisherigen Erfahrungen des Mitarbeiters am relevantesten sind.

Die Suchmaschine ist etwas, das wir tagtäglich zu benutzen gewohnt sind, wie Google.

In einer Unternehmensumgebung könnte es sich um eine separate Suchmaschine für jedes Informationssystem handeln oder um eine fortschrittlichere Maschine, die viele verschiedene Backend-Systeme abfragen und die Ergebnisse kombinieren kann.

Aber wie kann ein Unternehmen diese Ergebnisse persönlicher gestalten, z. B. in Bezug auf die bisherigen Erfahrungen des Mitarbeiters?

Oder, um noch genauer zu sein, woher wissen wir, welche Erfahrungen der Mitarbeiter hat?

Wie können die Erfahrungen der Mitarbeiter digitalisiert werden?

1) Der erste Schritt in diese Richtung besteht darin, für jeden Mitarbeiter aufzulisten, welche Fähigkeiten er zuvor erlernt hat und wie hoch sein Wissensstand ist.

Dies könnte z. B. durch eine Analyse des Lebenslaufs mit Hilfe der Textanalyse geschehen oder indem man die Mitarbeiter bittet, ein einfaches Formular auszufüllen, in dem die Fähigkeiten in Zeilen und die Wissensstände in Spalten eingetragen sind (Fähigkeits- oder Kompetenzmatrix).

Diese Informationen geben bereits einige Anhaltspunkte, allerdings nicht sehr detailliert. Außerdem handelt es sich hierbei um eine ziemlich statische Ansicht, die das Lernen und die Erfahrungen, die nach der Auflistung dieser Fähigkeiten gemacht wurden, nicht berücksichtigt.

2) Im zweiten Schritt muss die Personalabteilung zusätzlich zur Kompetenzmatrix, die im vorherigen Schritt erfasst wurde, Informationen über besuchte Schulungen, erlangte Zertifizierungen und alles andere, was mit formalem Lernen zu tun hat, sammeln.

Für den Mitarbeiter könnte dies die Relevanz der gefundenen Informationen erheblich verbessern, da sein Wissensstand dem System bekannt ist und entsprechend den besuchten formalen Schulungen aktualisiert wird. Dies hat zur Folge, dass beispielsweise Informationen auf Expertenebene dem Neuling nicht angezeigt werden und umgekehrt.

Das reicht jedoch nicht aus, um Suchergebnisse wirklich relevant und persönlich zu gestalten. Die Personalisierungsmaschine benötigt viel detailliertere Informationen darüber, was der Mitarbeiter weiß, wie er am liebsten lernt, was ihm leicht und was ihm schwer fällt, welche Art von Informationen am besten zu ihm passt und so weiter.

3) Der dritte, weitaus fortgeschrittenere Schritt besteht darin, die bereits beschriebenen Ansätze mit der Erfassung von Informationen über alle in Echtzeit stattfindenden Lernaktivitäten zu kombinieren.

Es geht um die Verwendung der Experience API (xAPI) in Kombination mit dem Learning Record Store (LRS). Mit xAPI ist es möglich, Informationen über das Lerngeschehen des Mitarbeiters an vielen Stellen und mit einem hohen Detaillierungsgrad zu sammeln.

Wenn das Intranet des Unternehmens xAPI-fähig ist, können Informationen über geöffnete Seiten und heruntergeladene Dokumente gesammelt werden.
Wenn die Aktionen der Mitarbeiter in einer Fabrik mit einigen Sensoren verfolgt werden, könnten diese als xAPI-Anweisungen gesammelt werden.
Wenn ein Unternehmen Simulationen oder Virtual/Augmented Reality (VR/AR) für die Schulung einsetzt, können Aktionen und Ereignisse innerhalb der Simulation verfolgt und als xAPI-Anweisungen gespeichert werden.
Wenn ein Unternehmen eine Learning Experience Platform wie Valamis für die Bereitstellung seiner Schulungen verwendet, werden alle Aktionen des Benutzers automatisch mit xAPI verfolgt.

Wie kann das Lernen noch individueller und effektiver gestaltet werden?

Wenn der Personalisierungsmaschine all diese Informationen über den Mitarbeiter zur Verfügung stehen, kann sie viel fundiertere Vermutungen über die Relevanz bestimmter Informationen für den Mitarbeiter anstellen.

Durch die Analyse des Lernverlaufs könnte deutlich werden, welches Lernformat für die Person am besten geeignet ist. Trägt z. B. das Lesen eines Artikels mehr zum Lernen bei als eine Audioaufnahme, bevorzugt der Mitarbeiter längere Lerneinheiten, in denen ein breiter Kontext präsentiert wird, oder sollte es kurz und direkt zum Thema sein, oder variiert der Lernbedarf je nach Tageszeit oder Wochentag?

Noch aussagekräftigere Ergebnisse lassen sich erzielen, wenn die Kenntnisse und Erfahrungen des Mitarbeiters mit den Erfahrungen anderer Mitarbeiter verglichen und Ähnlichkeiten bei den Aufgaben, Fähigkeiten oder Lernaktivitäten festgestellt werden. Dann könnte die Relevanz der Informationen für den Mitarbeiter auf der Grundlage dieser Ähnlichkeiten verbessert werden.

Dies funktioniert auch gut bei neuen Mitarbeitern, die noch keine Erfahrung in einem Unternehmen haben. Zunächst könnten Ähnlichkeiten wie die Rolle und die Abteilung sowie das Fehlen einer früheren Lernhistorie dazu führen, dass sie relevante Onboarding-Materialien erhalten, und dann wird eine Empfehlungsmaschine durch die Analyse der Historie der früheren Neuankömmlinge den Lernenden mit Vorschlägen versorgen, die sich bereits für diejenigen als relevant erwiesen haben, die zuvor Onboarding-Materialien erhalten und durchlaufen haben.

Natürlich ist dies nicht das Ende der Geschichte, sondern erst der Anfang. Um es auf die nächste Stufe zu bringen, muss die Schleife geschlossen werden und das Lernen sollte auf die Personalisierungsmaschine angewendet werden, um im Laufe der Zeit eine bessere Relevanz zu erzielen. Die Analyse von Lernaktivitäten, die Überprüfung, was die Mitarbeiter selbst aus den vorgeschlagenen Ergebnissen ausgewählt haben, die Frage, ob sie mit den angebotenen Ergebnissen zufrieden waren, die Untersuchung verfeinerter Suchvorgänge – all dies wird dazu führen, dass die Empfehlungsmaschine mithilfe des maschinellen Lernens ständig verbessert und angepasst wird.

Wie können moderne Technologien beim personalisierten Lernen helfen?

Es gibt viele Tools, und es werden jedes Jahr mehr entwickelt, die dazu beitragen, das personalisierte Lernen zu verfeinern und neu zu definieren.

Empfehlungen

Ähnlich wie die Rubrik “Empfohlen für Sie” bei Netflix von einem Algorithmus gesteuert wird, der sich ansieht, was Ihnen zuvor gefallen hat, und auf der Grundlage dieser Informationen neue Inhalte liefert, können Empfehlungen dazu verwendet werden, Lerninhalte nahtlos in die Warteschlange einzureihen, die auf die Bedürfnisse und die Rolle des einzelnen Lernenden zugeschnitten sind, und dabei helfen, Kompetenzlücken zu erkennen und zu vermeiden.

KI-Assistent

Durch den Einsatz eines KI-Assistenten können die Lehrkräfte auf die unmittelbaren Lernbedürfnisse jedes Einzelnen eingehen, indem sie die Zusammenstellung und Empfehlung von Material übernehmen.

Ein KI-Assistent kennt die Daten des Lernenden, einschließlich seiner Fähigkeiten und des Lernpfads, den er verfolgt, und liefert kuratierte Vorschläge, womit sich der Lernende als Nächstes beschäftigen sollte.

Flexible Lernpfade

Jeder Mensch lernt anders und hat ein unterschiedliches Grundwissen über ein Thema. Wenn ein Unternehmen einen strikten Lernpfad verwendet, besteht die Gefahr, dass bereits bekannte Informationen wiederholt werden, dass die benötigten Informationen nicht vermittelt werden und dass der Lernende das Interesse verliert.

Bei einem flexiblen Lernpfad werden dem Lernenden Informationen angeboten, die durch die Technologie speziell auf ihn zugeschnitten sind.

Bereits bekannte Informationen werden automatisch ausgeklammert oder oberflächlich als Wiederholung behandelt, die relevanten Informationen werden auf den Lernenden zugeschnitten vermittelt und fortgeschrittene Inhalte werden für Lernende mit hohem Niveau angeboten.

Natural Language Processing (NLP)

Mit Hilfe der natürlichen Sprachverarbeitung kann die Suche nach Informationen besser, schneller und präziser gestaltet werden.

Durch die Nutzung der Möglichkeiten von NLP können Lernende genau die Informationen suchen, die sie benötigen, sei es in Texten oder Videos, und genau die Antworten auf ihre Fragen finden, die sie benötigen.

Wie erstellt man einen personalisierten Lernplan?

Um die Vorteile dieser Art der Informationsvermittlung richtig zu nutzen, sollte ein personalisierter Lernplan erstellt werden.

Ein personalisierter Lernplan ist ein Dokument, das die kurz- und langfristigen Ziele des Lernenden enthält, seine Stärken, Schwächen, Fähigkeiten und Wissenslücken erfasst und den für den jeweiligen Lernenden am besten geeigneten Lernplan aufstellt. Es ist der Fahrplan, dem der Lernende folgen wird, um seine Bildungs- oder Ausbildungsziele zu erreichen.

1. Bewerten

Ein personalisierter Lernplan beginnt immer mit einer Bewertung. Um zu wissen, wo Sie hinwollen, müssen Sie wissen, wo Sie anfangen!

Beurteilungen können für bestimmte Rollen oder auf Team- oder Abteilungsebene vorgenommen und für mehrere Mitarbeiter gleichzeitig verwendet werden.

Sie sollten bewerten, welche Informationen auf welchem Niveau bekannt sein sollten, und sie sollten in der Lage sein, spezifische Wissenslücken zu identifizieren.

Sobald der Lernende seine Beurteilung abgeschlossen hat, können diese Daten in das System eingegeben werden, und die Entwicklung eines Lernplans kann beginnen.

Das Gleiche gilt auf Abteilungs- und Unternehmensebene. Daten von Teams können die Schwachstellen einer Abteilung aufzeigen und zeigen, wo ihre Stärken liegen.

2. Bestimmen Sie die Ziele und Fähigkeiten, die für jede spezifische Rolle erforderlich sind

Nachdem Sie nun wissen, wo Sie anfangen, müssen Sie als Nächstes entscheiden, wohin Sie gehen wollen.

Es sollte festgelegt werden, welche Fähigkeiten oder Kompetenzen für jede Rolle oder Abteilung erforderlich sind.

Auf diese Weise kann eine Organisation Lernmaterialien erstellen oder ändern, um diese Fähigkeiten zu entwickeln oder zu verbessern.

Die Ziele und Fähigkeiten sollten nach der SMART-Methode erstellt werden, damit die Fortschritte der Lernenden oder der Abteilungen bei der Erreichung der Ziele leichter verfolgt werden können.

3. Einen generischen Lernplan erstellen

Sie haben Daten über den aktuellen Wissensstand und die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter gesammelt und festgestellt, was sie noch lernen müssen.

Der nächste Schritt besteht darin, den Weg dorthin zu entwickeln. Es sollte ein Lernplan entwickelt werden.

Dieser muss nicht übermäßig spezifisch sein – eine allgemeine Reihe von Schritten, die den Lernenden von Punkt A zu Punkt B führen, reicht aus, und es werden Daten gesammelt, wenn mehr Lernende diesen Weg nutzen, um ihn für künftige Lernende zu personalisieren.

4. Lernmodalitäten abbilden

Ein wichtiger Aspekt des personalisierten Lernens ist es, herauszufinden, wie der Lernende mit dem Lernmaterial interagiert und welches Material für diese Person am besten geeignet ist.

Bevorzugen sie Videoinhalte? Vielleicht arbeiten sie lieber mit Text und Mini-Quiz.

Jede Person hat ihre eigenen Vorlieben, wie sie mit dem Material umgeht, und das sollte in diesem Schritt herausgefunden werden.

Wenn man herausgefunden hat, was für die einzelnen Personen am besten funktioniert, sollte man diese Informationen aufzeichnen.

In dieser Phase ist es auch sinnvoll, Profile der Lernenden zu erstellen. Dieses Profil kann nicht nur den Weg des einzelnen Lernenden und seine Leistungen aufzeigen, sondern auch als Blaupause für andere Lernende in ähnlichen Rollen dienen.

Zu verstehen, wie jeder Lernende erfolgreich war, kann wertvolle Daten für ein Schulungsprogramm liefern.

5. Anpassung von Lernplänen für Einzelpersonen an deren spezifische Präferenzen

Durch die Anpassung des Lernplans anhand von Daten über den spezifischen Wissensstand des Lernenden, die bevorzugten Inhalte und viele andere Faktoren kann ein Unternehmen sicherstellen, dass die Lernenden sich engagieren, ihre Fähigkeiten verbessern und ihre Zeit nicht mit unnötigen Inhalten vergeuden.

6. Nutzen Sie Bewertungen, um das Lernen zu verfolgen

Um den Lernerfolg zu gewährleisten, sollten wiederkehrende Kontrollen durch Bewertungen durchgeführt werden.

Diese Beurteilungen, sowohl Einzel- als auch Selbstbeurteilungen, sollten dann Daten liefern, die analysiert werden können und einen Einblick in die Entwicklung des Lernenden ermöglichen.

Einzelbewertungen sind in diesem Zusammenhang wichtig, da sie Feedback, Problemlösung, Zielumstrukturierung und viele andere positive Maßnahmen ermöglichen, die den Lernenden bei der Erreichung seiner Ziele unterstützen können.

Ein personalisierter Lernplan stützt sich auf diese Daten, und je mehr Daten vorhanden sind, desto besser kann er reagieren.

7. Überprüfung und Skalierung

Während der gesamten Laufzeit des Programms sollte die Organisation den Prozess überprüfen, kontinuierlich an der Verbesserung des Gesamterlebnisses der Lernenden arbeiten und sicherstellen, dass der Prozess selbst optimiert wird.

Dies ist auch der Punkt, an dem eine Organisation ein Programm aktualisieren oder skalieren kann.

Fazit

Die Personalisierung des Lernens hat einen großen Einfluss auf die Lernergebnisse. Wenn neue Konzepte mit den bisherigen Erfahrungen einer Person verknüpft werden, führt dies zu einem besseren Verständnis, und das Lernen wird effektiver.

In einem organisatorischen Umfeld erfordert die Schaffung von personalisiertem Lernen Technologielösungen, um es kosteneffizient und skalierbar zu machen.

Technologien wie eine Kombination aus Experience API (xAPI) und Learning Record Store (LRS) ermöglichen die Erfassung der Erfahrungen eines Mitarbeiters auf einer sehr granularen Ebene in digitaler Form.

Diese Informationen können dann bei der Erstellung eines personalisierten Lernerlebnisses für künftige Lernaktivitäten durch eine Kombination aus ausgefeilter Suche und personalisierten Suchmaschinen genutzt werden.

Natürlich ist keine der Technologielösungen perfekt, aber durch das Schließen der Feedbackschleife von den Aktivitäten eines Lernenden zurück zur Lösung wird die Qualität der Antworten, die einem Lernenden gegeben werden, ständig verbessert.

Auf diese Weise könnten die Mitarbeiter anstelle des “Finde es selbst heraus”-Typs ein wirklich personalisiertes Lernen genießen und erleben.

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