Ein Lernmanagementsystem (LMS) bildet die zentrale Infrastruktur für die Organisation, Verwaltung und Durchführung von Lernaktivitäten.
Es ermöglicht die Anpassung von Inhalten und Lernschritten an den individuellen Wissensstand, Lernfortschritt und das Tempo der Lernenden. Es können Lehr- und Lernpfade mit oder ohne KI erstellt werden
Wollen wir die „KI-Tauglichkeit“ betrachten, müssen wir uns vorher die zur Verfügung stehende Datenmenge anschauen, um danach über KI-basierte Lernmanagementsysteme mit personalisierte Lernpfaden zu entscheiden.
In einer kleinen Bäckerei sind die Rollen oft vielfältig, und jeder Mitarbeiter muss mehrere Aufgaben beherrschen. Ein einfaches, benutzerfreundliches LMS ist hier ideal, um grundlegende Kenntnisse zu vermitteln und die Einhaltung der Prozesse sicherzustellen.
LMS-Rolle: Ein schlankes LMS (z.B. eine Cloud-Lösung mit geringen Kosten dient als zentrale Ablage für alle wichtigen Informationen und Schulungen.
Ein Transportunternehmen hat spezifische Anforderungen an Lizenzen, Sicherheitsvorschriften und Fahrzeugkenntnisse. Ein LMS hilft, diese komplexen Anforderungen zu verwalten und die Einhaltung zu gewährleisten.
LMS-Rolle: Ein LMS, das Zertifikatsmanagement und Schulungen unterstützt, ist hier entscheidend. Es kann auch für die Dokumentation von Fahrerschulungen genutzt werden.
Ein Unternehmen in der Kältetechnik benötigt hochspezialisierte technische Fähigkeiten, strenge Sicherheitsstandards und kontinuierliche Weiterbildung aufgrund technologischer Fortschritte. Ein umfassendes LMS mit Kompetenzmanagement ist hier von großem Vorteil.
LMS-Rolle: Ein robustes LMS, das ein Kompetenz- und Qualifikationsmodell abbilden kann, ist essenziell. Es sollte auch die Integration von Learning Analytics und Empfehlungssystemen ermöglichen.
In allen Fällen dient das LMS als zentrales Werkzeug, um Lerninhalte bereitzustellen, den Fortschritt zu verfolgen und die Personalentwicklung datenbasiert zu steuern.
Aus meiner Sicht ergeben sich aus den bisherigen Aussagen erste Hinweise zum Einsatz von KI nicht nur für personalisierte Lehr- und Lernpfade. Doch betrachten wir erst einmal die unterschiedlichen Datenlagen in den den drei Unternehmen.
1. Bäckerei (ca. 4 – 6 Mitarbeiter)
Bei einem so kleinen Team ist die Datenmenge gering, und die Daten sind oft informell. KI im Sinne von komplexen Algorithmen ist hier weniger praktikabel. Stattdessen sollte man auf regelbasierte Personalisierung setzen, die durch einfache Daten gefüttert wird.
2. Transportunternehmen (ca. 12 Mitarbeiter)
Hier gibt es bereits mehr strukturierte Daten, insbesondere im Bereich Einhaltung von Gesetzen, Vorschriften und internen Regeln sowie Fahrzeugmanagement. Die KI kann hier schon Muster erkennen und Empfehlungen aussprechen.
3. Kältetechnik-Unternehmen (ca. 42 Mitarbeiter)
Hier ist die Datenbasis breiter und komplexer. Ein detailliertes Kompetenzmodell und die Integration verschiedener Datenquellen sind entscheidend, um das volle Potenzial der KI zu nutzen.
Wichtige Hinweise:
- Datenintegration: Die Verknüpfung von LMS, HR-System, Projektmanagement und möglicherweise CRM ist entscheidend für eine umfassende Datenbasis.
- Datenqualität & -standardisierung: Einheitliche Erfassung von Skills und Performance-Daten ist unerlässlich, um Bias zu minimieren und die Genauigkeit der KI zu gewährleisten.
- Im Deutschen wird „Bias“ sowohl für kognitive Verzerrungen (menschliches Denken) als auch für systematische Fehler in Studien oder Datensätzen verwendet. (Duden)
- Bias-Management: Regelmäßiges Überprüfen der KI-Modelle auf Verzerrungen und Diskriminierung ist wichtig.
- KI Regelwerk: Klare Richtlinien für den Einsatz von KI, Datenethik und Verantwortlichkeiten sind notwendig.
In allen Fällen gilt: Die Datenstrategie muss klar definieren, welche Nutzungsdaten erfasst werden, wie sie anonymisiert werden, wer Zugriff hat und wie Bias minimiert wird. Der Start mit einem kleinen, messbaren Piloten ist immer empfehlenswert.