Ausbildung nach Maß

Künstliche Intelligenz (KI) wirkt sich stark auf die Arbeitswelt und voraussichtlich auch auf die Bildungspraxis aus. Daher gehört KI gegenwärtig zu den bestimmenden Themen in Berufs­bildung und Berufsbildungsforschung: Als zentraler Faktor der digitalen Transformation und als Motor von Innovationsprozessen kann KI beruf­liche Kompetenzanforderungen und die Gestaltung von Bildungsprozessen verändern.

Die Initiative für eine exzellente überbetriebliche Ausbildung (INex-ÜBA) zielt darauf ab, die Qualität der überbetrieblichen Ausbildung (ÜBA) zu steigern. Dazu werden u. a. Projekte gefördert, die zukunftsweisende Technologien wie KI in die ÜBA implementieren. Eine Vielzahl der Projekte entwickelt und erprobt innovative Lehr-/Lernkonzepte, die KI-Anwendungen enthalten. Einige der Konzepte werden so entworfen, dass sie übertragbar sind, z. B auf andere Branchen oder in weitere überbetriebliche Berufsbildungsstätten (ÜBS).

Drei verschiedene Bereiche lassen sich für den Einsatz von KI in der ÜBA identifizieren:

Als zentraler Faktor der digitalen Transformation und als Motor von Innovationsprozessen kann KI berufliche Kompetenzanforderungen und die Gestaltung von Bildungsprozessen verändern.“

1. KI für die passgenaue Vermittlung und das Lernen von Ausbildungsinhalten

Einige Projekte zielen darauf ab, KI einzusetzen, um praktische Lerninhalte (z. B. durch Simulationen) zu vermitteln. Zudem soll geprüft werden, inwiefern KI sich dazu eignet, Lernstände und -fortschritte der Auszubildenden zu analysieren und individuelle Lernpfade anzubieten. Bei vielen Projekten soll die KI in adaptive Lernmanagementsysteme integriert werden. Dadurch kann analysiert werden, inwiefern sich KI dazu eignet, passgenaue Angebote zu den individuellen Lernständen der Auszubildenden anzubieten.

Im Projekt NextGenLearn soll ein intelligentes System entwickelt werden, das sowohl die Auszubildenden als auch das Ausbildungspersonal im Lern- bzw. Lehrprozess unterstützt. Auszubildende lernen in modernen Lernumgebungen, die mittels digitaler Lernmodule und KI-gestütztem Assistenzsystem praxis­orientiert und interaktiv gestaltet werden. Das System soll den Lernfortschritt analysieren (z. B. an digital vernetzten Dreh- und Fräsmaschinen) und darauf basierend bedarfsorientiert die nächsten Lernschritte anbieten. Es soll den Auszubildenden auch zusätz­liche Lerninhalte vorschlagen, Fragen beantworten oder Unterstützungs­bedarfe frühzeitig erkennen können.

Im Projekt ISAmare werden diverse Lehrgänge der ÜBA mit digitalen Simulationen und KI-gestützten Anwendungen erweitert. Das Projekt zielt darauf, einen qualitativen Fortschritt für die ausgebildeten Berufe (hier gewerblich-technische und kaufmännische Berufe rund um die maritime Wirtschaft) zu erreichen. Auszubildende sollen mit praxisnahen Simulationen und innovativen Lern­szenarien einzeln und in der Gruppe gefahrlos lernen können. Oftmals risikoreiche und kostspielige Trial-­and-Error-Verfahren, wie etwa bei der Öffnung eines Containers oder dem Festmachen eines Schiffs, sollen in der Simulation problemlos erlernt werden können.

Angehende Landwirt*­innen sowie Landmaschinenmechatroniker*innen müssen sich bereits in der Ausbildung mit den autonomen Techno­logien auseinandersetzen, ­um künftig Feld­roboter im Praxiseinsatz bedienen zu können.“

In einigen Projekten werden Chat­­bots zum Lehren und Lernen genutzt. Im Projekt ALINA entwickeln drei Projektpartner einen Ausbildungsbuddy — einen durch KI gesteuerten, adaptiven Chatbot — für die ÜBA in der Kfz-Mechatronik. Der mehrsprachige Chatbot soll die Auszubildenden beim Lernen individuell unterstützen, ihre digitalen Kompetenzen stärken und helfen, sprachliche Barrieren zu überwinden.

Das Projekt KIgUEBA verfolgt das Ziel, eine „Tracking-KI“ und eine „Tutoring-KI“ in der ÜBA zu nutzen, um die Lernenden passgenau und in Echtzeit im Lernprozess zu unterstützen. Die KI beurteilt die Handlungen der Auszubildenden und zielt darauf, da­durch den jeweiligen Lernstand festzustellen. Darauf basierend soll sie an den individuellen Lernstand angepasste intelligente Lernunterstützung anbieten und damit sowohl eine Über- als auch Unterforderung der Lernenden vermeiden.

Das Projekt InnoLernKI entwickelt ein KI-System, das die Auszubildenden beim praktischen Arbeiten an einer Schulungswand sowie beim theoretischen Lernen im Lernmanagementsystem begleitet. Dafür wird eine mit verschiedensten Sensoren ausgestattete Schulungswand gebaut und ein bestehender Moodle-Kurs erweitert. Die KI analysiert die Lernentwicklung der Auszubildenden und unterstützt sie mit dazu passenden Lernempfehlungen und Lernpfaden. Personalisiertes Lernen (z. B. nach Lerntempo, Sprache der Auszubildenden) soll so ermöglicht werden.

Im Projekt AKib sollen Auszubildende auf einer interaktiven Lernplattform, gestützt durch Künstliche Intelligenz, ihren Lernständen entsprechende Qualifizierungsbausteine und Lernpfade absolvieren. Während die Auszubildenden Aufgaben auf der Plattform bearbeiten, ermittelt die KI automatisiert ihre Lernstände und entwickelt auf sie zugeschnittene Lernpfade. Das Lernen wird dadurch individualisiert, wodurch der Kompetenzaufbau gezielt gefördert wird. Zudem wird die Aus­bildungsbegleitung nachhaltig verbessert: Ausbilder*innen, aber auch die Betriebe und Berufsschulen, erhalten durch die KI-gestützte Lernplattform fundierte und differenzierte Informa­tionen zu den jeweils aktuellen Kenntnissen ihrer Auszubildenden.

Das Projekt LernKOST setzt auf innovative Lehr-/Lernarrangements, die individuelles, selbstständiges, mobiles und kollaboratives Lernen fördern. Ein Fokus liegt auf dem Konzept des Blended Learning — hierzu kommt ein Lernmanagementsystem zum Einsatz. Die Auszubildenden sollen auf einer Lernplattform adaptiv nach ihren individuellen Bedürfnissen sowie kollaborativ in der Gemeinschaft lernen können. Es wird geprüft, inwieweit eine Unterstützung durch Künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, individuell auf die Bedürfnisse der einzelnen Lernenden einzugehen.

(Quelle: Gorodenkoff — stock.adobe.com)

(Quelle: Sunday Cat Studio — stock.adobe.com)

(Quelle: Viacheslav Yakobchuk — stock.adobe.com)

2. KI als berufsspezifische Technik

KI als Arbeitsmittel durchdringt mehrere Berufe. Damit Fachkräfte auf ihren Berufsalltag mit KI gut vorbereitet werden, muss der Umgang mit den KI-Arbeitsmitteln bereits in der Aus­bildung geübt werden.

Ein Beispiel aus der Landwirtschaft: Im Projekt DilA sollen Auszubildende den Umgang mit KI-gestützten Kamera­systemen erlernen, um Tierverhalten (z. B. Herdenverhalten im Milchvieh­bereich) zu erkennen. Kameratechno­logie und KI können dabei helfen, das Verhalten der Tiere im Stall kontinuierlich zu überwachen und etwa frühe Anzeichen von Unbehagen, Krankheit oder Stress festzustellen.

Das Projekt DigiMal zielt darauf ab, die Digitalisierungslücke in der ÜBA der Maler*innen und Lackierer*innen zu schließen und auf den aktuellen Stand zu heben. Indem Auszubildende mit digitalen Arbeitsmitteln und Medien lernen, sollen sie gängige digitale Techniken (z. B. digitale Vermessung oder Material- und Aufwandsbestimmung mit digitaler 3D-Scantechnik) kennenlernen und damit verbundene Kompetenzen erwerben. Dabei soll auch der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erprobt werden (z. B. die Bildanalyse mit ChatGPT zur Erfassung von Schäden).

Angehende Landwirt*innen sowie Landmaschinenmechatroniker*innen müssen sich bereits in der Ausbildung mit den autonomen Technologien auseinandersetzen, um künftig Feld­roboter mit unterschiedlichen Funk­tionen (z. B. mit und ohne KI-Kamera­system) im Praxiseinsatz bedienen zu können. Das Projekt FillA greift u. a. diese Grundkompetenz von Fachkräften in der Landwirtschaft auf.

Das Projekt Cybee zielt darauf ab, die Qualität der ÜBA der Friseur*innen anzuheben, indem es bewährte Lehr­methoden mit modernen Technologien kombiniert und die Ausbildung zukunftsfähig und praxisnäher gestaltet. Dazu integriert das Projekt u. a. KI-­gestützte Tools zum Salonmanagement (z. B. Kassensysteme, Terminver­waltung) sowie KI-gestützte Gestaltungs­tools (zur Analyse von Kunden­präferenzen, Haut-/Haartypen, personalisierte Empfehlungen für Frisuren) in die ÜBA.

Das Projekt DaVinci plant, digitale und KI-gestützte Anwendungen in die ÜBA im Maler- und Lackiererhandwerk zu integrieren, um zukünftige Fach­kräfte auf komplexer werdende An­forderungen vorzubereiten. Die Auszubildenden sollen branchenspezifische KI-Tools kennenlernen, die sie in einer effizienten und qualitativ hochwertigen Arbeitsweise unterstützen. Dazu werden KI-gestützte Tools zur Planung und Organisation (z. B. Ressourcenplanung, Terminvereinbarung) sowie KI-Systeme, etwa zur effizienten Materialauswahl und Farbberatung, genutzt.

Die KI analysiert die Lern­entwicklung der Auszubildenden und unterstützt sie mit dazu passenden Lernempfehlungen und Lernpfaden.“

KI als Werkzeug des Bildungspersonals

Im Rahmen von „INex-ÜBA“ sollen zudem die Möglichkeiten erkundet werden, die Arbeitsprozesse für das Bildungspersonal in der ÜBA mit KI zu optimieren. Geplant sind etwa Qualifizierungsmaßnahmen des Ausbildungspersonals zur Nutzung von KI für die Kursentwicklung oder die Aktualisierung und Entwicklung von Lehrgangsmaterialien.

Das Projekt EXKAIA plant, ein ganzheitliches Weiterbildungskonzept für Ausbildende in der ÜBA zu ent­wickeln und zu implementieren. Zur Verbesserung der Qualität der über­betrieblichen Ausbildung sollen auch die Potenziale Künstlicher Intelligenz erforscht und genutzt werden (darunter zur Kursentwicklung, zur Erstellung von Unterrichtsmaterialien etc.).

Im Projekt n.e.d. sollen Ausbildende darin geschult werden, Künstliche Intelligenz (Chatbots) zum Lehren und Lernen gezielt einsetzen zu können. Neben technologischen Aspekten betrifft dies auch den anwendungs­bezogenen berufspädagogischen Einsatz von KI.

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