Cleo: KI-Assistent direkt in MLS

Cleo ist der KI-Assistent der digitalen Lernplattform MLS und unterstützt Ausbildende und Auszubildende beim KI-gestützten Lernen und Lehren.

Cleo: Der KI-Assistent für die digitale Ausbildung in MLS

Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten für die berufliche Ausbildung. Sie kann Ausbildende bei wiederkehrenden Aufgaben entlasten, Lernprozesse individueller unterstützen und dabei helfen, digitale Lerninhalte effizienter zu erstellen. Entscheidend ist dabei, KI nicht als Ersatz für Ausbildende zu verstehen, sondern als Werkzeug, das sie im Ausbildungsalltag gezielt unterstützt.
Genau hier setzt Cleo, der KI-Assistent in der digitalen Lernplattform MLS, an. Cleo ist direkt in MLS integriert und unterstützt sowohl Ausbildende als auch Auszubildende an unterschiedlichen Stellen des Lernprozesses: von der Erstellung digitaler Lernaufgaben über die Aktivierung von Vorwissen bis zur Vorbewertung offener Antworten.

KI in der Ausbildung: Unterstützung statt Ersatz

Der Einsatz von KI in der beruflichen Bildung bietet insbesondere dort Potenzial, wo Ausbildende viel Zeit für die Erstellung, Aufbereitung oder Bewertung von Lerninhalten benötigen.
Cleo übernimmt dabei bewusst nicht die Rolle des Ausbildenden. Vielmehr liefert der KI-Assistent Vorschläge, unterstützt bei der Aufbereitung von Inhalten und gibt erste fachliche Einschätzungen. Die Verantwortung und Entscheidung bleiben beim Menschen. Damit wird KI in MLS zu einem digitalen Werkzeug, das Ausbildende entlastet und gleichzeitig selbstorganisierte Lernprozesse der Auszubildenden unterstützen kann.

Lernaufgaben mit KI schneller erstellen

Eine zentrale Einsatzmöglichkeit von Cleo ist die KI-gestützte Erstellung von Lernaufgaben. Ausbildende können den Assistenten beispielsweise nutzen, um Einleitungen und Arbeitsaufträge zu formulieren, Fachtexte verständlicher aufzubereiten oder vorhandene Inhalte sprachlich zu optimieren. Auch Quizfragen lassen sich mithilfe von Cleo erstellen. Auf Basis eines Themas oder eines vorhandenen Textes generiert der KI-Assistent passende Fragen, die anschließend von den Ausbildenden geprüft und für die jeweilige Lernsituation angepasst werden können. Das reduziert den Aufwand bei der Erstellung digitaler Lerninhalte und schafft mehr Zeit für die eigentliche Lernbegleitung.

Vorhandene Schulungsunterlagen mit KI in digitale Lernaufgaben verwandeln

In vielen Ausbildungsbetrieben liegen bereits umfangreiche Schulungsunterlagen, Skripte oder Arbeitsblätter als PDF vor. Statt diese Inhalte vollständig neu in einer Lernplattform aufzubauen, kann Cleo bei der Überführung in digitale Lernaufgaben unterstützen. Dabei kann die KI Lernziele aus einer PDF-Datei identifizieren und daraus eine neue Lernaufgabe erstellen. Alternativ lassen sich bestehende PDF-Inhalte weitgehend in eine MLS-Lernaufgabe übernehmen und anschließend individuell weiterbearbeiten. So können Unternehmen vorhandenes Ausbildungswissen einfacher für das digitale Lernen nutzbar machen.

Vorwissen mit KI gezielt aktivieren

KI unterstützt in MLS nicht nur Ausbildende. Auch Auszubildende können Cleo direkt im Lernprozess nutzen. Vor dem Start einer Lernaufgabe kann eine KI-gestützte Wissensaktivierung eingesetzt werden. Dabei führt Cleo mit den Lernenden ein interaktives Gespräch über ihr vorhandenes Wissen. Der Assistent stellt Fragen, reagiert auf die Antworten und hilft dabei, vorhandenes Wissen wieder abzurufen. Am Ende erhalten die Lernenden ein persönliches Feedback dazu, welche Inhalte bereits sicher beherrscht werden und wo eine Wiederholung sinnvoll sein könnte. Die Wissensaktivierung dient dabei ausschließlich der Vorbereitung auf die Lernaufgabe und fließt nicht in deren Bewertung ein.

KI-gestützte Vorbewertung offener Antworten

Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Vorbewertung offener Antworten. Gerade Freitextantworten können für Ausbildende mit einem erheblichen Korrekturaufwand verbunden sein. Nach der Abgabe kann Cleo die Aufgabenstellung, eine hinterlegte Musterlösung und die Antwort des Lernenden analysieren. Daraus erstellt die KI einen begründeten Bewertungsvorschlag und kann Hinweise zu fachlicher Richtigkeit, Vollständigkeit, Verständlichkeit und möglichen Verbesserungen geben. Wichtig ist: Die KI trifft nicht die endgültige Bewertungsentscheidung. Der Bewertungsvorschlag wird von der Lernbegleitung geprüft und kann angepasst oder vollständig verworfen werden. Erst nach der Bestätigung wird die Bewertung übernommen. So kann KI den Bewertungsprozess beschleunigen, während die pädagogische Verantwortung bei den Ausbildenden bleibt.

Ein KI-Assistent direkt in der Lernplattform

Für die Nutzung von Cleo ist keine zusätzliche Anwendung notwendig. Der KI-Assistent ist direkt in MLS integriert und steht damit dort zur Verfügung, wo digitale Ausbildung tatsächlich stattfindet.
Das ermöglicht einen durchgängigen Einsatz entlang des Lernprozesses: Ausbildende können KI bei der Erstellung und Bewertung von Lernaufgaben einsetzen, während Auszubildende bei der Aktivierung ihres Vorwissens unterstützt werden.

Dabei gilt auch bei Cleo: KI-generierte Inhalte und Einschätzungen können fehlerhaft sein. Ergebnisse sollten deshalb geprüft und nicht ungeprüft übernommen werden. Die Qualität der Unterstützung hängt zudem davon ab, wie konkret die Informationen und Aufgabenstellungen sind, die der KI zur Verfügung gestellt werden.

KI sinnvoll in die digitale Ausbildung integrieren

Mit Cleo entwickelt sich MLS von einer digitalen Lernplattform zunehmend zu einer KI-gestützten Lernumgebung für die berufliche Ausbildung. Dabei steht nicht die Technologie allein im Mittelpunkt. Entscheidend ist, wie sie Ausbildende und Auszubildende im konkreten Ausbildungsalltag unterstützt. Von der schnelleren Erstellung digitaler Lernaufgaben über die Aktivierung von Vorwissen bis zur Unterstützung bei Bewertungen kann Cleo dazu beitragen, administrative und didaktische Prozesse effizienter zu gestalten. Ausbildende gewinnen dadurch Zeit für das, was KI nicht ersetzen kann: die persönliche Begleitung der Auszubildenden, fachlichen Austausch und individuelles Feedback.

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Katja Rauch

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