KI als Sparringspartner: Warum gutes Instruktionsdesign weiterhin zählt

KI als Sparringspartner: Warum gutes Instruktionsdesign weiterhin zählt

KI nimmt Instruktionsdesignern das Denken nicht ab, im Gegenteil: Als Sparringspartner fordert sie sie heraus, genauer hinzusehen, Dinge zu hinterfragen und schneller zu besseren Lösungen zu kommen.

Nicht einfach übernehmen, sondern weiterdenken

KI ist längst Teil des Arbeitsalltags und wird bei vielen Aufgaben früh als Unterstützung eingesetzt. Auch im weiteren Verlauf eines Projekts kann sie gedankliche Vorarbeit leisten, Informationen aufbereiten und erste Lösungsansätze entwickeln. Das spart Zeit und eröffnet neue Möglichkeiten. Gleichzeitig wird es umso wichtiger, die Ergebnisse nicht einfach zu übernehmen, sondern kritisch zu prüfen und weiterzuentwickeln.

Denn KI-generierte Antworten sind oft erstaunlich gut recherchiert, durchdacht und ansprechend aufbereitet. Übersichtlich gestaltete Tabellen mit Vergleichen, möglichen Konsequenzen und verschiedenen Alternativen lassen sich schnell in fertige Berichte oder Präsentationen überführen. Das vermittelt den Eindruck einer gründlichen Analyse und kann viel Zeit sparen.

Manchmal liefert KI sogar Ergebnisse, für die im normalen Arbeitsalltag schlicht die Zeit fehlen würde, selbst wenn das nötige Wissen und die entsprechenden Ressourcen vorhanden wären. Genau darin liegt ihre Stärke, zugleich aber auch die Gefahr, sich mit einem überzeugenden ersten Ergebnis zufriedenzugeben. Im Instruktionsdesign kommt es jedoch darauf an, Ergebnisse zu hinterfragen, weiterzuentwickeln und nach besseren Lösungen zu suchen.

Wo die Risiken liegen

So wie Muskeln ohne regelmäßige Bewegung schwächer werden, kann auch die geistige Leistungsfähigkeit nachlassen, wenn wir immer mehr Aufgaben von KI erledigen lassen. Wer sich daran gewöhnt, Antworten, Entscheidungen oder erste Lösungsansätze direkt von einem KI-System zu bekommen, läuft Gefahr, sich immer stärker darauf zu verlassen. Dadurch kann die Fähigkeit, Probleme selbstständig zu durchdenken und eigene Lösungen zu entwickeln, mit der Zeit abnehmen.

Besonders deutlich wird das bei der Entwicklung von Lernangeboten. KI kann innerhalb weniger Sekunden mehrere Lernkonzepte vorschlagen. Eines davon wirkt auf Anhieb überzeugend, ist gut formuliert und professionell aufbereitet. Wird dann nicht mehr hinterfragt, ob der Ansatz tatsächlich zur Zielgruppe, zum Lernziel und zum jeweiligen Kontext passt, kann eine hilfreiche Unterstützung schnell dazu führen, dass die eigene Analyse zu kurz kommt.

Genau hier zeigt sich die Kehrseite der Bequemlichkeit. Wer sich regelmäßig auf fertige Vorschläge verlässt, setzt sich weniger mit den eigenen Überlegungen und Entscheidungen auseinander. Aus einer praktischen Unterstützung kann so eine Gewohnheit werden, bei der kritisches Denken zunehmend von der KI übernommen wird.

Und die Chancen?

Trotz dieser Risiken bietet KI gerade für das Instruktionsdesign interessante Möglichkeiten. Ein Lernkonzept ist selten von Anfang an perfekt. Meist braucht es mehrere Entwürfe, die hinterfragt, verändert und mit anderen Ansätzen verglichen werden. Was auf den ersten Blick überzeugend wirkt, kann sich mit etwas Abstand als weniger geeignet herausstellen. Genau deshalb sieht das Successive Approximation Model (SAM) mehrere unterschiedliche Entwürfe vor. Dabei werden bewusst auch Ideen verworfen, die zunächst vielversprechend erscheinen, bevor ein Ansatz weiter ausgearbeitet und mit einigen Mitarbeitern getestet wird. Ihr Feedback kann anschließend in die weitere Überarbeitung einfließen.

KI kann diesen Prozess sinnvoll ergänzen. Sie liefert nicht nur neue Ideen, sondern fordert auch dazu heraus, genauer hinzusehen und die eigenen Überlegungen zu hinterfragen. Wer gezielt nach Schwachstellen in einem KI-Vorschlag sucht, prüft oft auch die eigenen Ideen genauer. Verschiedene Ansätze lassen sich schnell durchspielen, vergleichen und weiterentwickeln. Ähnlich wie in einer guten Debatte geht es darum, Argumente zu prüfen, andere Positionen einzunehmen und die eigenen Ideen auf die Probe zu stellen. So kann KI dabei helfen, einen Ansatz zu bestätigen, zu verändern oder ganz neu zu denken.

Wann weniger mehr ist

So hilfreich KI beim Entwickeln und Überarbeiten sein kann, das ständige Nachbessern kann irgendwann mehr Zeit kosten, als es einspart. Am Anfang geht es meist schnell, bei den letzten Details wird es schwieriger und es folgen oft viele kleine Korrekturen: Eine Formulierung passt noch nicht, ein Detail soll anders aussehen oder das Dokument muss noch einmal angepasst werden. Gerade bei solchen Kleinigkeiten kann die anfängliche Zeitersparnis schnell wieder verloren gehen.

Wichtig sind deshalb nicht möglichst viele Überarbeitungsrunden, sondern die Phasen, in denen verschiedene Ideen und Lösungswege durchdacht werden. Sobald die Richtung feststeht, lohnt es sich meist nicht, auch die letzten Kleinigkeiten noch von der KI erledigen zu lassen. Oft ist es einfacher, das passende Ergebnis zu nehmen und die letzten Änderungen selbst vorzunehmen. So bleibt mehr Zeit für das, worauf es beim Instruktionsdesign ankommt: gute Konzepte zu entwickeln und Lernangebote durchdacht zu gestalten.

Wenn der Schein trügt

Auf den ersten Blick können KI-generierte Lernkonzepte heute durchaus überzeugen. Bei genauerem Hinsehen zeigt sich jedoch, dass ein überzeugendes Ergebnis nicht automatisch ein gutes Ergebnis ist. Wichtige Aspekte können fehlen, Grundsätze falsch verstanden oder unpassend angewendet werden. Auch die Frage, wie Menschen tatsächlich lernen, wird dabei leicht übersehen. Die Qualität der Ergebnisse nimmt zwar sichtbar zu, doch gerade bei Lernangeboten entscheiden oft die Details darüber, ob ein Konzept tatsächlich funktioniert.

Genau hier liegt eine weitere Gefahr: Eine professionelle Aufmachung kann schnell den Eindruck erwecken, ein Konzept sei auch fachlich fundiert. KI verwendet häufig Fachbegriffe, die kompetent klingen, ohne wirklich etwas auszusagen, und erstellt ansprechend aufbereitete Präsentationen. Für weniger erfahrene Instruktionsdesigner kann das überzeugend wirken, aber auch erfahrene Designer können in Versuchung geraten, KI-generierte Inhalte einfach zu übernehmen, ohne sie ausreichend zu hinterfragen. Für viele Unternehmen mag das auf den ersten Blick gut genug sein, besonders wenn Schulungsinhalte kaum genauer geprüft werden. Für die Mitarbeiter, die am Ende damit lernen sollen, ist das nicht gut genug.

Erfahrung macht den Unterschied

Gerade erfahrene Instruktionsdesigner können mit KI Dinge umsetzen, die früher an fehlender Zeit oder begrenzten Ressourcen gescheitert wären. Interaktionen lassen sich weiter ausarbeiten, Lernpfade können sich stärker an einzelne Mitarbeiter anpassen und auch auf deren Reaktionen während des Lernens kann gezielter eingegangen werden. Damit sind Lernangebote möglich, die sich viel stärker an den einzelnen Mitarbeiter anpassen, statt nur festzulegen, welches Modul als Nächstes kommt.

Dabei ergeben sich zum Beispiel neue Möglichkeiten:

• Den Lernfortschritt im Blick behalten: Die Entwicklung eines Mitarbeiters kann laufend verfolgt und mit früheren Ergebnissen oder Vergleichswerten verglichen werden.
• Hilfe passend zum Lernverlauf geben: Je nachdem, wie ein Mitarbeiter mit den Inhalten zurechtkommt, kann die Unterstützung angepasst werden.
• Mitarbeiter gezielt ermutigen oder fordern: Wer wenig Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten hat, kann mehr Unterstützung bekommen. Wer seine Fähigkeiten überschätzt, kann mit anspruchsvolleren Aufgaben herausgefordert werden.
• Nicht nur Können, sondern auch Sicherheit berücksichtigen: Es macht einen Unterschied, ob jemand etwas tatsächlich beherrscht und ob er sich bei der Anwendung auch sicher fühlt.
• Übungen an den tatsächlichen Bedarf anpassen: Wiederholungen können genau dann angeboten werden, wenn sie gebraucht werden.
• Das Gelernte sicher anwenden: Ziel ist nicht, jemanden einfach durch eine Schulung zu bringen, sondern ihm dabei zu helfen, das Gelernte auch im Arbeitsalltag sicher anzuwenden.

KI kann inzwischen viele Aufgaben bei der Entwicklung von Lernangeboten übernehmen. Was sie daraus macht, hängt aber stark davon ab, wie erfahren derjenige ist, der sie einsetzt. Erfahrung hilft dabei, die richtigen Fragen zu stellen, gute von weniger guten Vorschlägen zu unterscheiden und ihre Grenzen zu erkennen. Genau darin liegt die Stärke der Kombination aus menschlicher Erfahrung und KI: Sie macht Dinge möglich, die früher oft an Zeit oder Ressourcen gescheitert wären.

Zusammenfassung

KI kann heute viele Aufgaben im Instruktionsdesign schneller erledigen und schafft dadurch Freiräume für Dinge, die bisher oft an Zeit oder Ressourcen gescheitert sind. Gleichzeitig bleibt es wichtig, Ergebnisse kritisch zu prüfen und nicht alles ungefragt zu übernehmen.

Entscheidend ist dabei das Know-how der Person, die KI einsetzt. Wer Lernziele, Zielgruppe und Lernprozesse im Blick behält, kann sie gezielt nutzen und aus guten Vorschlägen passende Lernangebote entwickeln.

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