10. April 2024

Viele Ausbilder:innen fragen sich, wie die Zukunft der Ausbildung beim Lernen und Arbeiten mit KI gestaltet werden kann. Das Cynefin-Framework, ein konzeptuelles Rahmenwerk, kann helfen, Probleme, Systeme und Verhaltensmuster in verschiedenen Kontexten zu verstehen.

Ein Blick in die Glaskugel

Das Schwierige an Prognosen ist, dass diese in der Zukunft liegen. So lautet ein bekanntes Sprichwort der Zukunftsforschung. Obwohl wir nicht genau wissen, was die Zukunft bringen wird, können wir uns über bestimmte Konzepte vorbereiten, auch in der Ausbildung. Das Cynefin-Framework ist ein Konzept aus dem Bereich des Wissensmanagements und der Entscheidungsfindung. Es wurde im IBM-Kontext von Mary E. Boone und Dave Snowden entwickelt und ist seitdem in verschiedenen Bereichen angewendet worden.

Das Cynefin-Framework

Das Cynefin-Framework ist besonders nützlich, weil es Ausbilder:innen erlaubt, Situationen zu erkennen und Entscheidungen und Maßnahmen an die jeweilige Situation anzupassen. Gerade beim Managen von Zukunftsfragen wird das besonders deutlich. Zu Beginn ist alles neu und unklar, und am Ende ist es umgekehrt. Deshalb werden verschiedene Ebenen in den Blick genommen: chaotisch, komplex, kompliziert und einfach.

Ebene 1: Chaotisch

Hier herrschen Unordnung und keine klaren Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Man handelt sofort und intuitiv, um die Situation zu stabilisieren. Mit Blick auf KI-Chatbots in der Ausbildung ist dies der erste Umgang ChatGPT. Die Auszubildenden haben beispielsweise ChatGPT einfach ungefragt nebenbei verwendet und Sie als Ausbilder:in müssen die Situation jetzt spontan einfangen.

Dieser Fall kommt aktuell häufig vor, weil junge Menschen ChatGPT für das Erledigen von Hausaufgaben schon genutzt haben und dieses Chatbot-Doing gewohnt sind. Nicht immer geschieht dies professionell, sondern man will einfach die Hausaufgaben schnell erledigt haben und irgendetwas für abgeben können. Qualität ist da oft nicht entscheidend.

Ebene 2: Komplex

Beim Übergang von chaotisch zu komplex entwickeln sich erste Praktiken und Erfolgsmuster heraus. Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge werden jetzt erkennbarer. Beim Ausbilden mit ChatGPT werden sowohl die Ausbiler:innen als auch die Auszubildenden immer versierter.

Ausbilder:innen erstellen beispielsweise erste didaktische Planungen mit KI, während die Auszubildenden KI-gestützte Recherchen durchführen. Alle sind hierbei in einem Entdeckensprozess und lernen durch Erfahrung, was gut funktioniert und was nicht. Dies kann auch die gezielte Auswahl verschiedener KI-Chatbots für unterschiedliche Zwecke sein.

Ebene 3: Kompliziert

Hier werden die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge immer erkennbarer. Es ist aber noch ein gewisses Maß an Expertenwissen erforderlich, um optimale Lösungen zu finden. Das bedeutet, dass sich erfolgversprechende Handlungsroutinen immer mehr durchgesetzten.

Dies können mit Blick auf KI-Chatbots entsprechende Fallbeispiele, das Graue-Box-Modell der Chatbot-Didaktik, oder sogar ein KI-Chatbot-Lernframework für die Ausbildungspraxis sein.

 

Ebene 4: Einfach

Jetzt sind die KI-Chatbot-Funktionsweise weitgehend vorhersehbar und Handlungspraktiken etabliert. Es werden folglich nicht einfach KI-Fallbeispiele in der Ausbildung abgearbeitet, sondern das Nutzen von KI-Chatbots gehört zum etablierten Handwerkszeug, so wie beispielsweise ein Taschenrechner.

Damit KI zum Handwerkszeug wird

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