KI-Begriffe für L&D-Fachleute: Ein Glossar

KI-Begriffe für L&D-Fachleute: Ein Glossar

KI im L&D-Bereich kann sich überwältigend anfühlen, aber das muss nicht sein! Dieses Glossar hilft Ihnen dabei, gängige KI-Begriffe zu verstehen, sodass Sie effektiv zusammenarbeiten und innovativ sein können. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihr Wissen auffrischen wollen, dieser Leitfaden hilft Ihnen bei allen Fragen rund um das Thema KI.

Das KI-Begriffsglossar für L&D-Fachleute

Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in fast allen Branchen Einzug gehalten, einschließlich dem L&D-Bereich und damit auch in den Schulungsprogrammen. Tatsächlich wird KI im L&D-Bereich immer beliebter und bietet Möglichkeiten für personalisiertes Lernen, die Erstellung von Inhalten, Automatisierung usw., die vor 10 Jahren noch unmöglich schienen. Unabhängig davon, ob Sie sich bereits mit KI-gestützten Tools befassen oder noch herausfinden, wie Sie als L&D-Fachmann KI nutzen können, müssen Sie die entsprechende Fachbegriffe verstehen.

Obwohl KI-Fachbegriffe wie „neuronale Netze“ und „‚Machine Learning‘“ überwältigend klingen mögen, werden sie täglich verwendet, insbesondere bei der Auswahl von KI-Software, der Erkundung neuer Plattformen oder der Verbesserung Ihrer Schulungsprogramme. Je besser Sie also diese Begriffe verstehen, desto sicherer können Sie Entscheidungen treffen, die richtigen Fragen stellen und sowohl mit Ihrem Team als auch mit anderen Experten kommunizieren.

Aus diesem Grund gibt es dieses Glossar: um die KI für L&D-Fachleute leichter zugänglich zu machen. Sie können damit unter Beweis stellen, dass Sie kein Experte sein müssen, um die KI einzusetzen. Sie benötigen lediglich ein gewisses Grundwissen über die wichtigsten KI-Begriffe, insbesondere über diejenigen, die sich direkt auf Ihre Rolle als L&D-Fachmann auswirken. Mithilfe dieses Glossars können Sie sich einen Überblick über die wichtigsten KI-Begriffe verschaffen, damit Sie sie beim nächsten Mal, wenn Sie sie in einem Lernkontext sehen, auch sofort verstehen. Lassen Sie uns nun das Thema KI näher beleuchten.

KI-Grundbegriffe, die jeder L&D-Fachmann kennen sollte

Wie bereits erwähnt, muss man kein Technikexperte sein, um zu verstehen, wie KI funktioniert. Sie benötigen lediglich die richtige Grundlage. Im Folgenden werde ich die Kernbegriffe der KI so aufschlüsseln, dass sie auch für L&D-Fachleute verständlich sind. Legen wir los.

Künstliche Intelligenz (KI)

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ bezieht sich auf Computersysteme, die für die Ausführung von Aufgaben konzipiert sind, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören beispielsweise das Sprachverständnis, das Erkennen von Mustern, das Treffen von Entscheidungen oder auch das Erstellen von Inhalten. Im L&D-Bereich kann KI beispielsweise in personalisierten Lernpfaden oder Smart Content-Empfehlungen zum Einsatz kommen. Sobald Ihr LMS einen Kurs vorschlägt, der auf den Fortschritten des Lernenden basiert, kommt die KI zum Einsatz.

Machine Learning (ML)

Machine Learning (ML) ist ein Teil der künstlichen Intelligenz, bei dem es um Systeme geht, die aus Daten „lernen“ können. Anstatt für eine bestimmte Aufgabe programmiert zu werden, lernt ein ML-Modell anhand von Beispielen. Mit der Zeit wird es immer besser darin, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Im L&D-Bereich kann ML verfolgen, wie Menschen mit Lernmaterialien interagieren, und vorschlagen, worauf sie sich als nächstes konzentrieren sollten. Es kann herausfinden, welche Schulungsmaterialien den Teilnehmern helfen, sich Dinge besser zu merken, oder sogar die Lernenden ausfindig machen, die ein wenig zusätzliche Unterstützung brauchen könnten. Je mehr Daten es sammelt, desto intelligenter wird es.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Der Begriff „“Natürliche Sprachverarbeitung„“ (Natural Language Processing oder kurz NLP) ist Ihnen wahrscheinlich schon oft begegnet. Dabei handelt es sich um den Teil der künstlichen Intelligenz, der sich mit dem Verstehen und der Arbeit mit menschlicher Sprache, ob geschrieben oder gesprochen, beschäftigt. Dank NLP kann die KI heute E-Mails lesen, Fragen beantworten, Sprachen übersetzen und sogar Antworten erzeugen, die menschlich klingen. Als L&D-Fachmann finden Sie NLP in KI-gesteuerten Chatbots in LMS, die Fragen von Lernenden beantworten, bei der Analyse von Umfrageantworten helfen und es Lernenden ermöglichen, mit Inhalten über Sprach- oder Textbefehle zu interagieren.

Große Sprachmodelle (LLMs)

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) werden auf großen Mengen von Textdaten wie Büchern, Websites und Foren trainiert, damit sie menschenähnliche Antworten verstehen und generieren können. ChatGPT ist eines der bekanntesten Beispiele. Diese Modelle können E-Mails schreiben, Themen erklären, Schulungsinhalte erstellen und sogar menschliche Unterhaltungen simulieren. LLMs können L&D-Fachleuten dabei helfen, lange Texte zusammenzufassen, personalisierte Quizze zu erstellen oder einfach Ideen zu sammeln.

Neuronale Netze

Ein neuronales Netzwerk ist wie ein Gehirn, das aus Code besteht. Inspiriert von der Funktionsweise unseres eigenen Gehirns sind neuronale Netze Systeme aus miteinander verbundenen „Knoten“, wie Neuronen, die Informationen schichtweise verarbeiten. Sie eignen sich hervorragend zum Erkennen von Mustern, insbesondere in Daten wie Text, Bildern oder Audio. Beim Lernen könnten neuronale Netze hinter Tools stecken, die Aufgaben benoten, Sprache in Text umwandeln oder sogar Zusammenfassungen von langen Videos erstellen.

Generative KI

Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung neuer Inhalte, z. B. Text, Bilder, Audio, Video und sogar Code, auf der Grundlage gelernter Muster. Sie können sie als kreative Hilfe bei der Gestaltung von Kursen, der Lokalisierung von Schulungsinhalten, der Gestaltung von Kursen auf der Grundlage verschiedener Rollen usw. einsetzen. Generative KI-Tools können auch bei der Skalierung der Inhaltserstellung helfen, so dass Sie sich keine Sorgen machen müssen, wenn Sie ein großes Publikum haben. Natürlich ist immer noch menschliches Fingerspitzengefühl gefragt, vor allem wenn es um das Qualitätsniveau geht, aber mit diesen Tools können Sie wertvolle Zeit sparen.

Gängige KI-Fachbegriffe im L&D-Bereich

KI im L&D-Bereich verändert bereits die Art und Weise, wie Fachleute Lernerfahrungen entwickeln, bereitstellen und personalisieren. Wenn Sie also wissen, wie KI im L&D-Bereich eingesetzt wird, können Sie die Dinge besser verstehen und intelligentere Entscheidungen für Ihre Lernenden treffen. Im Folgenden werden einige der praktischsten Einsatzmöglichkeiten von KI im L&D-Bereich und die dazugehörigen Schlüsselbegriffe erläutert.

Personalisiertes Lernen

Mithilfe von KI können Sie die Lernreise auf das Tempo, die Vorlieben und die Wissenslücken jedes Einzelnen abstimmen. Dazu gehören intelligente Empfehlungen, bei denen KI-gestützte Lerntools Inhalte vorschlagen, die darauf basieren, was der Lernende bereits getan hat, seine Interessen und sogar seine Rolle im Unternehmen. Außerdem werden adaptive Lernpfade verwendet, die sich in Echtzeit an das Verhalten der Lernenden anpassen, um sie besser zu unterstützen. Warum ist das so wichtig? Weil Personalisierung sowohl das Engagement als auch die Bindung an den Lernenden erhöhen kann.

Chatbots und virtuelle Assistenten

Einige LMS verfügen über einen Chatbot oder einen virtuellen Assistenten, der rund um die Uhr zur Verfügung steht, um Lernende anzuleiten, Fragen zu beantworten oder ihnen sogar Quizfragen zu stellen. Dahinter steckt KI. Wie funktioniert das? Das System nutzt die natürliche Sprache, um mit den Nutzern zu interagieren, egal ob es textbasiert oder sprachaktiviert ist. Anschließend findet die KI durch „Absichtserkennung“ heraus, was ein Lernender wirklich meint, wenn er etwas fragt, und führt dann die entsprechende Aktion aus. Wenn ein Lernender zum Beispiel fragt: „Wo finde ich meine Aufgaben?“, wird das System ihn auf der Plattform dorthin leiten. Diese Tools sorgen für eine interaktivere, ansprechendere Lernerfahrung und unterstützen die Lernenden zu jeder Zeit.

Generierung von Inhalten

Wie bereits erwähnt, kann die KI Quizze erstellen, Bilder und Videos generieren und sogar Kursübersichten schreiben. Das erfordert zwar immer noch menschliche Arbeit, kann Ihnen aber viel Zeit sparen. Sie können KI für die Texterstellung nutzen, indem Sie dem Tool eine Eingabeaufforderung geben.

Solche Eingabeaufforderungen sind wie Anweisungen, und die Art und Weise, wie Sie sie formulieren, bestimmt die Qualität und Relevanz der Antwort der KI. Ein Beispiel: „“Erstelle ein Quiz mit 5 Fragen über das alte Ägypten für Schüler“ ist eine gute und klare Eingabeaufforderung. Alle von der KI erstellten Inhalte, einschließlich Text, Video, Sprache oder Bilder, werden als synthetische Inhalte bezeichnet. Das ist ein echter Gamechanger im L&D-Bereich, denn so haben die IDs mehr Zeit, sich auf wichtige Aufgaben wie z. B. Lernergebnisse zu konzentrieren.

Lernanalyse

Die KI nutzt große Mengen von Lerndaten und verwandelt sie in Erkenntnisse, die Sie tatsächlich nutzen können. Beginnen wir mit prädiktiver Analytik. KI-Tools analysieren frühere Daten von Lernenden, um Dinge wie den Abschluss eines Kurses, die Erfolgswahrscheinlichkeit oder sogar den zukünftigen Lernbedarf vorherzusagen.

Als Nächstes haben wir die Erstellung von Lernerprofilen, die es Ihnen ermöglichen, die Stärken, Herausforderungen, Vorlieben und das Engagement jedes Lernenden zu erkennen. Es gibt auch Daten über die Stimmung, die so genannte Stimmungsanalyse. Sie nutzt KI, um Feedback, Umfragen oder Diskussionsforen zu scannen und festzustellen, ob Ihr Publikum den Inhalt positiv, negativ oder neutral empfindet. Die Engagement-Metriken schließlich nutzen KI, um Engagement-Daten zu interpretieren, z. B. die Zeit, die in einem Modul verbracht wird, wie intensiv die Lernenden mit den Inhalten interagieren, oder sogar Muster bezüglich fehlendem Engagement.

Automatisierung

Die KI kann den L&D-Teams das Leben wirklich erleichtern. Sie hilft dabei, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Abläufe effizienter zu gestalten. Durch die Automatisierung von Prozessen können Sie beispielsweise KI nutzen, um Routineaufgaben zu erledigen, wie das Sortieren von E-Mails, das Markieren von Lerninhalten oder die Zuweisung von Modulen auf der Grundlage von Jobrollen oder Bewertungsergebnissen. Sie können auch intelligente Tutorensysteme (ITS) nutzen, das sind fortschrittliche Lernplattformen, die eine persönliche Betreuung imitieren. Dies bedeutet, dass weniger Zeit für manuelle Verwaltungsaufgaben aufgewendet werden muss, was wiederum dazu führt, dass Sie sich mehr auf Ihre Strategie, die Lernerfahrung und Innovation konzentrieren können.

Technische KI-Fachbegriffe im L&D-Bereich

Sehen wir uns nun einige der gängigsten technischen KI-Fachbegriffe an, auf die Sie bei der Arbeit mit KI im L&D-Bereich stoßen werden.

Trainingsdaten

KI lernt durch Daten, und diese werden als Trainingsdaten bezeichnet. Trainingsdaten sind Informationen, die einem KI-System zugeführt werden, damit es lernen kann, Muster zu erkennen, Fragen zu beantworten oder Vorhersagen zu treffen. Bei diesen Daten kann es sich um E-Mails, Testergebnisse, Videotranskripte, Feedback von Lernenden, Quizergebnisse usw. handeln. Je unterschiedlicher und organisierter die Daten sind, desto besser kann die KI ihre Aufgabe erfüllen.

Datenkennzeichnung

Bei der Datenkennzeichnung werden die Daten mit Tags versehen, damit die KI weiß, worum es sich handelt. Dies ist sehr wichtig, denn ohne die Kennzeichnung kann die KI nicht genau arbeiten. In Lernumgebungen kann die Kennzeichnung von Daten bedeuten, dass Nachrichten von Lernenden als „positiv“, „verwirrt“ oder „frustriert“ oder E-Mails als ‚informativ‘ oder „Ankündigungen“ gekennzeichnet werden.

Modell-Training

Sobald Sie die Daten gekennzeichnet haben, können Sie mit dem Training Ihres Modells beginnen. Beim Modell-Training wird einem KI-System beigebracht, wie es eine bestimmte Aufgabe auf der Grundlage der ihm zur Verfügung gestellten Daten ausführen soll. Mit der Zeit beginnt die KI, Muster zu erkennen, z. B. welche Art von Inhalt den Lernerfolg fördert oder wann jemand einen Kurs wahrscheinlich abbricht.

Inferenz

Wenn Training bedeutet, dass die KI lernt, dann bedeutet Inferenz, wie sie das Gelernte anwendet. Sobald Ihr KI-Modell trainiert ist, wendet es dieses Wissen auf Ihre Eingabeaufforderungen an. Im L&D-Bereich könnte dies bedeuten, dass das jüngste Verhalten eines Lernenden analysiert und der nächste Kurs empfohlen wird oder dass im Feedback eines Lernenden Unklarheiten erkannt werden, um Unterstützung anzubieten.

Eingabeaufforderung

Apropos Eingabeaufforderung, lassen Sie mich diese definieren. Ein Eingabeaufforderung ist einfach die Eingabe oder Anweisung, die Sie einem KI-Modell geben, um eine bestimmte Antwort zu erhalten. Je besser die Eingabeaufforderung, desto nützlicher ist das Ergebnis der KI. Vergewissern Sie sich also, dass Sie Ihre Fragen klar formulieren, damit Sie genaue und zufriedenstellende Antworten erhalten.

Feinabstimmung

Während allgemeine KI-Modelle mit Daten aus dem Internet trainiert werden, können Sie diese Modelle mit Ihren eigenen Daten verändern. Dies hilft der KI, Ihren spezifischen Ton, Kontext oder Inhalt zu verstehen. Wenn Sie also mit einem generischen KI-Tool arbeiten, aber möchten, dass es wie Sie oder Ihre Marke klingt, können Sie es anhand Ihrer Kursmaterialien, der Interaktionen der Lernenden und Ihres Unternehmensprofils feinabstimmen.

Tokenisierung

Unter Tokenisierung versteht man das Zerlegen von Text in kleinere Teile, sogenannte Token, damit die KI ihn verstehen und verarbeiten kann. Wenn Sie z. B. einen langen Text oder Satz eingeben möchten, sollten Sie ihn in Token aufteilen. Warum ist das wichtig? Weil die KI nicht so liest, wie wir es tun. Sie verarbeitet Muster in den Token, um Bedeutung, Absicht und Kontext herauszufinden. Bei einigen Tools wirkt sich die Anzahl der Token auch auf die Kosten und die Länge der Antwort aus, daher ist es hilfreich, dies zu wissen.

KI-Verzerrungen

Die KI kann voreingenommen sein, weil Menschen voreingenommen sind und die KI von uns lernt. KI-Verzerrungen entstehen, wenn die Trainingsdaten falsche Annahmen über bestimmte Gruppen oder Perspektiven enthalten. Im Kontext von L&D könnte dies bedeuten, dass ein Lernempfehlungssystem bestimmte Berufsrollen oder Lernende bevorzugt, Minderheiten übergeht oder Inhalte mit Geschlechterstereotypen anbietet.

KI-Halluzination

Eine KI-Halluzination liegt vor, wenn die KI eine Antwort gibt, die zwar richtig klingt, aber völlig erfunden ist. Dies kann besonders bei Lerninhalten gefährlich sein, bei denen es auf Genauigkeit ankommt. Wenn Sie Ihre KI beispielsweise bitten, ein Trainingsmodul zum Thema Sicherheit zu erstellen, und sie erfindet falsche Inhalte, kann dies echten Schaden anrichten. Die Lösung? Überprüfen Sie die von der KI erstellten Inhalte immer, bevor Sie sie an die Lernenden weitergeben.

Überanpassung/Unteranpassung

Diese beiden Begriffe tauchen häufig beim Training von KI-Modellen auf, und es geht hierbei um die Qualitätskontrolle. Überanpassung liegt vor, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu gut erlernt. Es schneidet bei bekannten Daten gut ab, aber nicht, wenn es neue Daten erhält. Unteranpassung ist das genaue Gegenteil. Dies geschieht, wenn die künstliche Intelligenz nicht genug gelernt hat, so dass sie schlecht abschneidet.

API (Anwendungsprogrammierschnittstelle)

Über eine API kann Ihre Lernplattform mit KI-Tools verbunden werden, z. B. zur Integration eines Chatbots in Ihr LMS oder zum Hinzufügen einer Echtzeit-Sprachübersetzung in Ihre eLearning-Videos.

Ethische KI-Fachbegriffe

Wenn wir KI im L&D-Bereich einsetzen, dürfen wir etwas nicht außer Acht lassen: die Ethik. Ganz gleich, ob Sie ein KI-Tool für Kursempfehlungen auswählen oder generative KI erforschen, Sie müssen wissen, wie Sie diese Tools verantwortungsvoll einsetzen können. Hier sind ethische Grundbegriffe von Nutzen. Im Folgenden werden sie erläutert.

Erklärbarkeit

Die Erklärbarkeit bezieht sich darauf, wie klar ein KI-System die Schritte, die es unternommen hat, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, darstellen oder „erklären“ kann. In der Welt von L&D könnte dies bedeuten, dass man versteht, warum ein KI-Tool einem Lernenden ein bestimmtes Schulungsmodul empfohlen hat oder warum es das Projekt einer Person so bewertet hat, wie es das getan hat. Warum ist das wichtig? Die Lernenden wollen Transparenz, vor allem wenn es um Beförderungen, Kompetenzbewertungen oder Karriereentwicklung geht.

Datenschutz

L&D-Teams haben mit vielen Daten von Lernenden zu tun, z. B. mit Kursabschlüssen, Feedback oder Verhaltensmustern. Der Datenschutz bezieht sich auf den verantwortungsvollen Umgang, die Speicherung und die Nutzung dieser persönlichen Informationen. Mit KI-Tools werden Daten oft zum Training oder zur Personalisierung von Erfahrungen verwendet. Dies muss jedoch auf ethische Weise geschehen. Das bedeutet, dass Sie nur das sammeln, was Sie wirklich brauchen, dass Sie die Lernenden darüber informieren, wie ihre Daten verwendet werden, dass Sie ihre Zustimmung einholen und dass Sie die Daten sicher speichern.

Bias-Reduktion

Ich habe oben bereits über KI-Verzerrungen gesprochen, also sehen wir nun, wie man sie bekämpfen kann. Vorurteile können in KI-Modelle eindringen, wenn die Daten, aus denen sie lernen, voller Voreingenommenheit oder veralteter Fakten sind. Bias-Reduktion bedeutet, dass Anstrengungen unternommen werden, dies zu erkennen, zu reduzieren und zu verhindern. Für L&D- Fachleute bedeutet dies konkret, dass sie darauf achten müssen, wie die KI Lerninhalte auswählt oder empfiehlt, wem sie beim Upskilling helfen soll und ob sie eine inklusive Sprache verwendet.

Verantwortungsvolle KI

Bei verantwortungsvoller KI geht es um die Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen, die ethisch und fair sind und sich auf das konzentrieren, was für die Menschen wichtig ist. Im L&D-Bereich bedeutet dies, dass das Wohlergehen und die Entwicklung der Lernenden an erster Stelle stehen, dass die Art und Weise, wie KI Entscheidungen trifft, transparent ist, dass Voreingenommenheit und Fehlinformationen reduziert werden und dass der Datenschutz oberste Priorität hat.

Transparenz

Transparenz bedeutet, offen zu sein. Es geht nicht nur darum, ob das System erklärt werden kann, sondern auch darum, ob Sie sich über seine Funktionsweise im Klaren sind. Wissen Ihre Lernenden zum Beispiel, dass sie mit einem KI-Tool interagieren? Sind sie sich bewusst, dass die Empfehlungen von der KI stammen? Haben sie die Möglichkeit, sich dagegen zu entscheiden oder ihre Meinung zu äußern? Eine transparente KI-Strategie sorgt dafür, dass sich niemand in die Irre geführt fühlt.

Modell-Governance

Unter Modell-Governance versteht man die Überwachung von KI-Modellen, um sicherzustellen, dass sie im Laufe der Zeit eine gute und angemessene Leistung erbringen. Sie hilft dabei, Probleme wie Verzerrungen oder Ungenauigkeiten zu vermeiden und stellt sicher, dass alles mit den Vorschriften konform ist. Im L&D-Bereich könnte dies bedeuten, dass die KI-Empfehlungen regelmäßig überprüft werden, dass ein Auge darauf geworfen wird, wie sie in den verschiedenen Abteilungen eingesetzt wird, dass regelmäßige Check-Ins mit den Tech-Teams oder Anbietern vereinbart werden und dass sichergestellt wird, dass alle Updates gut dokumentiert werden.

Zusammenfassung

Da KI die Art und Weise, wie wir lernen und arbeiten, immer weiter verändert, ist es für L&D-Teams wichtig, die entsprechenden Begriffe zu kennen, um informiert zu bleiben und mit Kollegen aus allen Abteilungen effektiv zusammenarbeiten zu können. Je mehr wir diese Begriffe verstehen, desto einfacher ist es, mit der KI auf breiter Ebene zu arbeiten. Dieses Glossar ist eine hilfreiche Ressource, die Sie jederzeit um neue Begriffe erweitern können, auf die Sie bei der Arbeit mit KI in der L&D stoßen werden.

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