Perspektive
KI kann den Kurs erstellen. Das war nie der schwierigste Teil.
KI verkürzt schnell die Distanz zwischen einer Idee und einem fertigen Lernartefakt. Aber schnellere Produktion löst nicht die schwierigere Frage: Bauen wir die richtige Lösung für das richtige Problem?
Wir haben den Punkt erreicht, an dem KI fast jede sichtbare Komponente eines eLearning-Kurses produzieren kann.
Geben Sie ihm ein Thema, und es kann die Gliederung entwickeln. Geben Sie ihm Quellmaterial, und es kann das Storyboard schreiben, die visuellen Elemente generieren, die Erzählung erstellen, die Interaktionen aufbauen, die Bewertung schreiben und alles für ein LMS verpacken.
Was einst mehrere spezialisierte Werkzeuge und Wochen der Produktion erforderte, kann zunehmend durch eine Sammlung von Eingabeaufforderungen, KI-Plattformen und automatisierten Workflows erreicht werden.
Das ist eine bemerkenswerte technische Errungenschaft.
Es ist auch nicht der Durchbruch, den Lernen und Entwicklung am meisten benötigen.
Wir verkürzen die falsche Distanz.
Ein großer Teil der Diskussion über KI in unserem Beruf konzentriert sich darauf, wie schnell wir von „Ich weiß, was ich lehren möchte“ zu „Der Kurs ist live“ übergehen können.
Der Raum zwischen diesen beiden Aussagen wird dramatisch kleiner. Storyboards, die früher Tage in Anspruch nahmen, können in Minuten erstellt werden. Interaktionen, die Fachwissen in der Entwicklung erforderten, können aus einer Beschreibung generiert werden. Sprachaufnahmen benötigen keine Aufnahme-Sitzung mehr. Sogar die technische Verpackung und Bereitstellung eines Kurses kann automatisiert werden.
Aus Produktionssicht ist das ein Fortschritt.
Aber die wichtigste Distanz im Lern-Design ist nicht die Distanz zwischen dem Vorhandensein von Inhalten und der Veröffentlichung eines Kurses.
Es ist die Distanz zwischen „Wir haben ein Problem“ und „Wir verstehen, was es tatsächlich verursacht.“
Die schwierigste und folgenreichste Arbeit geschieht, bevor der erste Hinweis die KI auffordert, etwas zu erstellen.
Der Workflow beginnt mit einer ungetesteten Annahme.
„Ich weiß, was ich lehren möchte“ klingt nach einem vernünftigen Ausgangspunkt. In vielen Organisationen ist es der Ausgangspunkt.
Ein Stakeholder identifiziert Informationen, die die Menschen wissen müssen. Eine Lernanfrage wird eingereicht. Der Instructional Designer organisiert die Inhalte, schreibt Ziele, erstellt Aktivitäten, entwickelt eine Bewertung und veröffentlicht den finalen Kurs.
Der Prozess scheint zu funktionieren, weil er etwas Greifbares produziert.
Aber mit dem zu beginnen, was wir lehren möchten, bedeutet, dass mehrere wichtige Entscheidungen möglicherweise bereits ohne ausreichende Prüfung getroffen wurden. Wir haben angenommen, dass Lehren notwendig ist. Wir haben angenommen, dass ein Mangel an Wissen oder Fähigkeiten das Problem verursacht. Wir haben angenommen, dass ein Kurs die richtige Intervention ist. Wir haben angenommen, dass die angeforderten Inhalte relevant für die Arbeit sind. Wir haben angenommen, dass die Veröffentlichung von etwas im LMS den Menschen helfen wird, anders zu performen.
Diese Annahmen existierten lange vor generativer KI. KI ermöglicht es uns einfach, sie viel schneller in ausgefeilte Lernartefakte zu verwandeln.
Die fehlende Frage.
Bevor wir die KI bitten, den Kurs zu erstellen, sollten wir fragen, ob das Leistungsproblem überhaupt einen Kurs erfordert.
Der Artefakt ist nicht das Ergebnis
Lernen und Entwicklung haben Jahrzehnte damit verbracht, ihre Arbeit durch Ergebnisse zu beschreiben.
Wir erstellen Kurse, Videos, Arbeitsmittel, Simulationen, Workshops und Bewertungen. Wir verfolgen Einschreibungen, Abschlüsse, Zufriedenheit und Punktzahlen. Unsere Plattformen sind um Inhalte organisiert, und unsere Prozesse sind oft darauf ausgelegt, diese Inhalte in Richtung Veröffentlichung zu bewegen.
Infolgedessen ist es leicht, die Produktion eines Lernartefakts mit der Lösung eines Leistungsproblems zu verwechseln.
Ein Kurs kann schön gestaltet sein und dennoch unnötig sein. Ein verzweigtes Szenario kann interaktiv sein und dennoch die falschen Entscheidungen üben. Ein Wissenscheck kann perfekte Punktzahlen liefern und uns dennoch nichts über die Leistung im Job sagen. Ein SCORM-Paket kann genau wie beabsichtigt funktionieren und dennoch kein einziges bedeutungsvolles Verhalten ändern.
Nichts davon macht die Artefakte von Natur aus schlecht. Ihr Wert hängt einfach von der Qualität der Entscheidungen ab, die sie geprägt haben.
Bevor wir mit dem Bauen beginnen, müssen wir verstehen, was von den Menschen erwartet wird, was sie heute tun und was sie daran hindert, diese Lücke zu schließen.
Ist das Problem wirklich ein Mangel an Wissen? Oder arbeiten die Mitarbeiter innerhalb eines defekten Prozesses? Sind die Erwartungen unklar? Sind die notwendigen Werkzeuge schwer zu bedienen? Belohnen Anreize das falsche Verhalten? Bestärken Manager eine andere Priorität? Ist kritische Information im Moment des Bedarfs nicht verfügbar?
Ein Kurs kann nicht jede Leistungsbarriere lösen.
Ein schnelleres Erstellen des Kurses ändert daran nichts.
Mühelose Produktion kann schwache Entscheidungen verstärken.
KI verändert die Wirtschaftlichkeit der Inhaltsproduktion. Storyboards, Skripte, Illustrationen, Sprachaufnahmen, Interaktionen, Bewertungen und funktionierender Code können jetzt in einem Bruchteil der Zeit generiert werden.
Das schafft enorme Möglichkeiten für Lernteams. Es schafft aber auch ein neues Risiko.
Wenn Kurse einfacher zu produzieren sind, könnten Organisationen mehr davon erstellen, ohne selektiver darüber zu werden, welche existieren sollten. Jedes Politik-Update kann zu einem Modul werden. Jede Stakeholder-Anfrage kann zu einem Kurs werden. Jedes Leistungsproblem kann in Richtung LMS geleitet werden, weil die Kosten für ein Ja anscheinend gesunken sind.
Aber die wahren Kosten eines ineffektiven Kurses beschränkten sich nie auf die Stunden, die für den Aufbau benötigt wurden.
Da ist die Zeit des Lernenden. Da ist die betriebliche Zeit, die von der Arbeit abgezogen wird. Da ist die Aufmerksamkeit, die durch Inhalte verbraucht wird, die möglicherweise nicht relevant sind. Da ist die Wartungsbelastung, die durch ein weiteres Asset entsteht. Da ist das falsche Vertrauen, das aus hohen Abschlussquoten resultiert. Da ist die Opportunitätskosten, die entstehen, wenn das eigentliche Hindernis nicht angegangen wird.
KI kann die Produktionskosten senken, aber sie beseitigt nicht die Konsequenzen, die aus der Lösung des falschen Problems resultieren.
Es könnte diese Konsequenzen tatsächlich leichter multiplizieren.
Die Gelegenheit ist größer als die automatisierte Kursproduktion.
Die aufregendste Rolle für KI im Lern-Design könnte nicht die Generierung des finalen Artefakts sein.
Es könnte sein, dass sie uns hilft, die Entscheidungen zu verbessern, die davor kommen.
KI sollte uns helfen, eine Anfrage zu hinterfragen, bevor wir sie erfüllen. Sie sollte uns helfen, die Beweise hinter einer wahrgenommenen Leistungsdifferenz zu prüfen. Sie sollte uns helfen, zwischen einem Wissensproblem, einem Fähigkeitsproblem, einem Umweltproblem und einem Motivationsproblem zu unterscheiden. Sie sollte uns helfen, geschäftliche Bedürfnisse mit beobachtbaren Verhaltensweisen und diese Verhaltensweisen mit bedeutungsvoller Praxis zu verbinden.
Sie sollte Ziele in Frage stellen, die nicht beobachtet werden können. Sie sollte Bewertungen identifizieren, die das falsche messen. Sie sollte aufdecken, wenn ein Szenario nicht dem Druck, der Unklarheit oder den Konsequenzen der tatsächlichen Arbeit ähnelt. Sie sollte uns helfen zu bestimmen, ob Lernende Anleitung, Übung, Feedback, Leistungsunterstützung, Workflow-Änderungen oder eine Kombination davon benötigen.
Am wichtigsten ist, dass sie uns helfen sollte, zu erkennen, wann ein Kurs nicht benötigt wird.
Diese Version von KI macht Instructional Designer nicht nur schneller. Sie hilft ihnen, rigoroser zu werden.
Bessere Werkzeuge erfordern stärkere Designer.
Während KI zunehmend Produktionsarbeit übernimmt, wird die Rolle des Lernendesigners strategischer, nicht weniger wichtig.
Designer müssen bessere Problemrahmen entwickeln. Sie müssen erkennen, wann eine Lernanfrage auf einer Annahme basiert. Sie müssen organisatorische Ziele mit spezifischen Verhaltensweisen und glaubwürdigen Beweisen verbinden. Sie müssen Praktiken entwerfen, die reale Entscheidungen widerspiegeln, anstatt Inhalte mit Interaktionen zu dekorieren.
Sie müssen auch über die Grenzen eines Kurses hinausdenken und das gesamte System um die Leistung herum berücksichtigen.
Wenn wir instructional design hauptsächlich als die Fähigkeit betrachten, Inhalte in Kurse umzuwandeln, wird KI verständlicherweise viel von dieser Arbeit ersetzen.
Wenn wir Lernendesign als die Praxis definieren, Leistungsbedarfe zu diagnostizieren, sinnvolle Praktiken zu entwerfen, den Transfer zu unterstützen und Veränderungen zu messen, wird KI zu etwas anderem.
Sie wird zu einem leistungsstarken Produktionspartner innerhalb einer viel größeren Designdisziplin.
KI kann das Storyboard entwerfen. Sie kann die Interaktion generieren. Sie kann den Code schreiben. Sie kann das Voiceover erstellen. Sie kann den Kurs paketieren.
Aber sie kann eine Lösung, die um das falsche Problem herum aufgebaut ist, nicht retten.
Wir sollten den Maßstab erhöhen.
Ein funktionierender Kurs, der durch einen KI-Workflow generiert wurde, ist eine beeindruckende Demonstration dessen, wohin die Technologie steuert.
Wir sollten daraus lernen. Wir sollten damit experimentieren. Wir sollten überlegen, wie es unsere Arbeit schneller und zugänglicher machen könnte.
Aber „Es ist live im LMS“ kann nicht unsere Definition von Erfolg bleiben.
Die Zukunft des Lernendesigns sollte nicht daran gemessen werden, wie schnell wir von Inhalten zu Kursen wechseln können. Sie sollte an der Qualität der Entscheidungen gemessen werden, die wir treffen, bevor etwas gebaut wird.
Haben wir das echte Leistungsproblem identifiziert? Haben wir festgestellt, ob Lernen notwendig war? Haben wir das Verhalten definiert, das sich ändern musste? Haben wir sinnvolle Möglichkeiten zum Üben geschaffen? Haben wir die Bedingungen rund um die Arbeit angesprochen? Haben wir Unterstützung im Moment des Bedarfs bereitgestellt? Hat sich nach der Erfahrung etwas verbessert?
KI kann uns helfen, diese Fragen zu beantworten, aber nur, wenn wir sie bitten, mehr zu tun als nur zu bauen.
Die Zukunft des Lernendesigns wird nicht davon bestimmt, wer die meisten Kurse generieren kann oder wer Inhalte am schnellsten in ein LMS überführen kann. Sie wird davon bestimmt, wer zunehmend leistungsstarke Werkzeuge nutzen kann, um bessere Entscheidungen darüber zu treffen, was Menschen tatsächlich brauchen.
KI kann den Kurs erstellen. Das war nie der schwierigste Teil.
Learning Rewired Lab
Nutze KI, um das Denken zu verbessern, nicht nur um den Aufbau zu beschleunigen.
Das Lab ist der vollständige professionelle Arbeitsplatz, um eine Lernanfrage in eine fundierte Leistungslösung zu verwandeln. Fordern Sie die Anfrage heraus, untersuchen Sie das System, entwerfen Sie die Antwort und planen Sie die Beweise in einem verbundenen Projekt.
Fordern Sie die Anfrage heraus, prüfen Sie das System und entwerfen Sie für die Leistung, bevor die Produktion beginnt.
- Ein verbundenes Projektprotokoll
- Anfrage und Leistungsdiagnose
- Produktorientierte Lernwerkzeuge
- KI-unterstützte Design-Workflows
- Praktische Anwendung am Arbeitsplatz