KI-basierte Chatbots erweitern das Spektrum der Möglichkeiten im E-Learning ganz erheblich. Davon sind wir überzeugt. Denn sie schließen die Lücke zwischen den üblicherweise tutoriell geprägten E-Learning-Programmen und konstruktivistischen Lernmethoden. Drei Use Cases haben wir besonders im Blick: Selbstgesteuerten Content-on-Demand, Rollenspiele sowie Freitext-Aufgaben. Hierzu haben wir vier Beispiele entwickelt, die wir Ihnen vorstellen möchten.
Content-on-Demand:
Thema Cybersicherheit
Rollenspiel:
Beratungsgespräch im Reisebüro
Rollenspiel:
Konfliktgespräche
Freitextaufgabe:
Urheberrecht
Die Umsetzung
Allen vier Beispielen liegt ein allgemeines KI-Modell (Google Gemini 2.5 flash) zugrunde. Dieses wurde von uns „customized“, also mit spezifischen Fachinhalten trainiert (Use Case: Informationsvermittlung) bzw. mit Personas und Verhaltensweisen adaptiert (Use Cases: Rollenspiel und Freitextaufgabe). Die Chatbots selbst übernehmen jeweils den eher passiven Part und antworten entweder auf die Fragen der User oder reagieren auf deren Vorgehensweisen.
Use Case: Informationsvermittlung
In der Informationsvermittlung können customized Chatbots beispielsweise als Ersatz von FAQs, zur selbstgesteuerten Recherche oder als Agent eingesetzt werden, der den Zugang zu umfangreichen Informationen vereinfacht. Wir denken hier zum Beispiel an Compliance-Themen sowie allgemein an Schulungen, die auf Regelwerken aufgebaut sind. Grundsätzlich können die Chatbots mit fast allen Daten(-formaten) geschult werden. Besonders effektiv sind im Moment noch textbasierte Informationen, wie sie z. B. in pdf-Dateien üblich sind. Das Training mit eigenen Daten sichert die fachliche Qualität des Chatbots, die ohne das Training nicht gewährleistet ist.
Use Case: Rollenspiele
Rollenspiele sind ein klassischer Bestandteil vieler Verhaltenstraining. Im E-Learning-Kontext konnten diese bislang nur relativ unzulänglich über einfache Simulationen oder Branching-Elemente umgesetzt werden. Mit KI-Chatbots werden diese Rollenspiele erheblich realitätsnaher, da die Chatbots individuell auf die Eingaben des User reagieren. „Customized“ bedeutet hier, dass wir den Chatbots konkrete Personas und Szenarien hinterlegen und dem Chatbot zusätzlich Kriterien mitgeben, nach denen die Gesprächsführung bewertet werden soll.
Use Case: Freitextaufgaben
Freitextaufgaben in E-Learning-Programmen sind seit jeher eine Herausforderung. Der Grund: eine zufriedenstellende Auswertung ist mit den üblichen Tools kaum möglich. Bereits kleine Tippfehler können zu einem negativen Feedback führen. Deshalb vermeiden viele E-Learning Designer diesen Aufgabentyp völlig oder umschiffen die Problematik mit vorgegebenen Vergleichsantworten. Dann bleibt es den Lernenden selbst überlassen, ihre eigene Leistung einzuschätzen. Mit KI-Chatbots besteht nun endlich die Möglichkeit, Eingaben in Freitextfelder automatisiert auszuwerten.
Die Grenzen
KI-Chatbots können und wollen bestehende Lernmethoden weder tutorielle E-Learning-Formate noch Rollenspiele in Präsenztrainings oder gar ein persönliches Coaching ersetzen. Ideal werden sie als wertvolle Ergänzung eingesetzt.
Eine weitere Grenze ist technisch-organisatorischer und datenschutzrechtlicher Natur. Für Unternehmen bedeutet das in der Regel, dass
- eine KI-Policy vorliegen sollte, die den Einsatz der Chatbots erlaubt,
- idealerweise bereits ein oder mehrere KI-Chatbots wie CoPilot, ChatGPT oder Gemini im Unternehmen verwendet werden oder (noch besser) selbst gehostet werden (Llama, Teuken 7B, Gemma, Mistral),
- die Eingaben in den Chatbot nicht gespeichert werden (DSVGO) und nicht zu einer Bewertung durch Dritte herangezogen werden können (EU AI Act),
- Freitextaufgaben mit KI-Auswertung keinen Prüfungscharakter haben sollten, da sonst schnell die Grenze der zulässigen Nutzungen überschritten wird,
- transparent kommuniziert wird, dass KI zum Einsatz kommt.
Die Beispiele
Cy B. hat die Antwort
Cy B. ist ein KI-Chatbot, der Ihre Fragen rund um das Thema Cybersicherheit beantwortet.
Wir möchten mit diesem Prototyp ausprobieren, inwieweit sich Chatbots zum Wissenstransfer und zur Festigung von Wissen eignen. Cy B. wurde hierzu mit öffentlich zugänglichen Informationen des BSI – Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik und ENISA – European Union Agency for Cybersecurity trainiert, nutzt jedoch auch andere Quellen.
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Bitte nutzen Sie einen Chromium-Browser wie Chrome, Edge, Brave oder DuckDuckGo. Das verwendete KI-Modell ist Google Gemini 2.5 flash. Der Chatbot oder die zugrunde liegende Google Cloud-Infrastruktur werden in den USA betrieben.
Bitte beachten Sie: Wir haften in keinem Fall für die Richtigkeit der Aussagen des Chatbots. Es liegt in der Natur von LLM-basierten Chatbots, dass es zu fachlichen Fehlern kommen kann. Konsultieren Sie im Zweifelsfall unbedingt Cybersecurity-Spezialisten und Spezialistinnen oder die oben genannten Institutionen.
Leonie möchte Urlaub machen
In diesem Rollenspiel-Chabot beraten die User die Reisebüro-Kundin Leonie.
Vertriebs- und Verkaufstrainings spielen in fast allen Branchen eine große Rolle. Mit diesem Chatbot zeigen wir, inwieweit KI-Kundinnen und Kunden als Rollenspiel-Partner eine Rolle in Lernumgebungen einnehmen können. Am Ende einer erfolgreichen oder gescheiterten Beratung erhalten die User eine Analyse Ihrer Gesprächsführung.
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Bitte nutzen Sie einen Chromium-Browser wie Chrome, Edge, Brave oder DuckDuckGo. Das verwendete KI-Modell ist Google Gemini 2.5 flash. Der Chatbot oder die zugrundeliegende Google Cloud-Infrastruktur werden in den USA betrieben.
Der Chatbot wurde von uns nicht speziell trainiert. Unsere Leistung besteht hier vor allem in der Entwicklung einer Persona mit glaubwürdigen Verhaltensmustern und der Festlegung von Bewertungskriterien für die Auswertung. Das Beispiel „Reisebüro“ ist beliebig durch andere Branchen austauschbar.
Tom ist schwierig
Mit diesem Chatbot können angehende Filmschaffende schwierige Gespräche üben.
Auch dieser Chatbot ist ein Rollenspiel. Die User können aus drei Szenarien wählen, die typisch für die Filmbranche sind. Als Line Producer sind sie für die wirtschaftlich-organisatorischen Belange eines Films verantwortlich und müssen zusammen mit dem Regisseur Tom Lösungen für die Szenarien finden. Nachdem die User mit dem Prompt „Ende“ das Rollenspiel beenden erhalten Sie ein ausführliches Feedback zu ihrer Gesprächsführung.
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Bitte nutzen Sie einen Chromium-Browser wie Chrome, Edge, Brave oder DuckDuckGo. Das verwendete KI-Modell ist Google Gemini 2.5 flash. Der Chatbot oder die zugrundeliegende Google Cloud-Infrastruktur werden in den USA betrieben.
Der Chatbot wurde von uns nicht speziell trainiert. Unsere Leistung besteht hier vor allem in der Entwicklung einer Persona mit glaubwürdigen Verhaltensmustern und der Festlegung von Bewertungskriterien für die Auswertung.
Freitextaufgabe zum Urheberrecht
In dieser Freitextaufgabe sollen die Lernenden ein Fallbeispiel bewerten.
Fallbeispiele sind immer dann die erste Wahl, wenn die Brücke zwischen Theorie und Praxis geschlagen werden soll. Aufgabe, die Fallbeispiele als Ausgangspunkt haben, sind deshalb ideal, wenn es um Transferleistungen geht. In unserem Beispiel geht es um ein typisches Problem im Alltag von Filmschaffenden: Darf ich meine Idee preisgeben oder nicht? Die Antwort der Lernenden wird durch den im Hintergrund arbeitenden KI-Chatbot analysiert und bewertet.
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Bitte nutzen Sie einen Chromium-Browser wie Chrome, Edge, Brave oder DuckDuckGo. Das verwendete KI-Modell ist Google Gemini 2.5 flash. Der Chatbot oder die zugrundeliegende Google Cloud-Infrastruktur werden in den USA betrieben.
Der Chatbot wurde von uns nicht speziell trainiert. Unsere Leistung besteht hier vor allem in der Definition, welche Aussagen grundsätzlich gewünscht sind und der Festlegung von Bewertungskriterien für die Auswertung. Das Beispiel „Urheberrecht“ ist beliebig durch andere Branchen austauschbar.