KI-Tools für E‑Learning

Viele KI-Anwendungen erzeugen einzelne Bausteine. Ein Autorentool verbindet diese Bausteine zu einem Kurs, ergänzt Interaktionen und Navigation und bereitet den Inhalt für die Veröffentlichung im Lernmanagementsystem vor.

Am Anfang eines E‑Learning-Projekts stehen meist viele verstreute Informationen: Präsentationen, Handbücher, Richtlinien, Interviews mit Fachexpert*innen oder bereits vorhandene Schulungsunterlagen. KI kann helfen, diese Quellen zu sichten, Kernaussagen zu extrahieren und daraus eine erste Kursstruktur zu entwickeln.

Allgemeine KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude und Gemini eignen sich für Brainstorming, Gliederungen, Lernziele, Szenarien und erste Textentwürfe. Mit einem klaren Auftrag können sie Inhalte beispielsweise nach Zielgruppe, Vorwissen, Tonalität oder gewünschter Kursdauer strukturieren.

Besonders hilfreich sind sie, wenn Sie:

• ein komplexes Thema in überschaubare Lerneinheiten zerlegen möchten,
• Lernziele und Transferaufgaben formulieren,
• vorhandene Texte kürzen oder vereinfachen,
• Varianten für unterschiedliche Zielgruppen entwickeln oder
• aus einem Fachexperten-Interview einen ersten Kursentwurf ableiten möchten.

Die Ergebnisse bleiben jedoch Entwürfe. Fachliche Richtigkeit, didaktische Gewichtung und die Eignung für die konkrete Zielgruppe müssen Menschen prüfen.

NotebookLM ist besonders interessant, wenn die KI eng mit ausgewählten Quellen arbeiten soll. PDFs, Webseiten, Präsentationen, Dokumente, Audiodateien und weitere Materialien lassen sich als Wissensgrundlage hinterlegen. Antworten und Zusammenfassungen beziehen sich anschließend auf diese Quellen und werden mit Verweisen nachvollziehbar gemacht.

Für E‑Learning-Projekte eignet sich das beispielsweise, um umfangreiche Richtlinien zu erschließen, Interviews auszuwerten oder aus mehreren Dokumenten die Inhalte für ein Schulungskonzept zusammenzustellen. Aus der Recherche entsteht aber auch hier noch kein interaktiver, veröffentlichungsfähiger Onlinekurs.

Wer nicht nur einzelne Texte oder Medien erzeugen, sondern einen vollständigen Onlinekurs entwickeln möchte, braucht einen durchgängigen Autorenprozess. Dazu gehören Kursstruktur, Lerntexte, Fragen, Interaktionen, Medien, responsives Design, Review, Übersetzung und die spätere Bereitstellung im LMS.

KI-KAI  ist direkt in das Autorentool Knowledgeworker Create integriert. Sie geben Thema, Zielgruppe, Sprache, Stil und gewünschte Kurslänge an. Der KursWizard entwickelt daraus einen ersten Kursentwurf mit Titel, Untertitel, Beschreibung, Gliederung, Texten und auf Wunsch passenden Bildern.

Auch vorhandene Inhalte lassen sich nutzen: Laden Sie eine PDF oder PowerPoint-Präsentation hoch, analysiert KI-KAI  das Material und überführt die relevanten Informationen in eine didaktisch strukturierte, weiterbearbeitbare Kursgrundlage. So wird aus statischen Unterlagen kein bloßer Text-Export, sondern der Ausgangspunkt für ein interaktives E‑Learning.

Im Editor unterstützt KI-KAI  anschließend bei weiteren Aufgaben:

• Texte aktualisieren, kürzen, erweitern oder sprachlich anpassen,
• Fragen mit Antwortoptionen und Feedback generieren,
• aus Texten interaktive Elemente wie Akkordeons, Ausklappboxen, Karussells, Tabs oder Inhaltswahlen erstellen,
• vorhandene Interaktionen in andere Darstellungsformen umwandeln,
• passende Bilder erzeugen,
• Texte automatisch vertonen und
• Kurse in weitere Sprachen übertragen.

Der zentrale Vorteil gegenüber einer Sammlung einzelner KI-Tools: Inhalte müssen nicht ständig kopiert, exportiert und wieder eingefügt werden. Sie bleiben im Autorenprozess, können redaktionell geprüft, gemeinsam überarbeitet und anschließend für das Lernmanagementsystem veröffentlicht werden. 

Die nächste Entwicklungsstufe sind agentische Arbeitsweisen. Ein KI-Assistent beantwortet eine einzelne Anfrage. Ein KI-Agent arbeitet dagegen auf ein definiertes Ziel hin, plant mehrere Schritte, nutzt die dafür freigegebenen Quellen und Werkzeuge und prüft Zwischenergebnisse. Menschen behalten dabei die Kontrolle über wichtige Entscheidungen und Freigaben.

Codex ist ein Beispiel für einen solchen Agenten. Mit Zugriff auf freigegebene Dateien und verbundene Arbeitswerkzeuge kann Codex Informationen aus verschiedenen Quellen auswerten, Aufgaben strukturieren und Arbeitsstände als überprüfbare Dokumente, Tabellen oder andere Ergebnisse vorbereiten. Codex ist jedoch kein E‑Learning-Autorentool und erzeugt nicht automatisch einen fertigen Kurs in Knowledgeworker Create.

Angenommen, ein Unternehmen möchte aus einer PowerPoint-Präsentation, einem Produkthandbuch und mehreren Rückmeldungen von Fachexpert*innen einen neuen Onlinekurs erstellen. Ein sinnvoller agentischer Prozess könnte so aussehen:

• Zielgruppe, Lernziel, Pflichtinhalte, gewünschte Kursdauer, Sprachen und Freigaberegeln werden festgelegt.
• Der Agent sichtet die freigegebenen Unterlagen, erkennt Widersprüche oder fehlende Informationen und erstellt eine offene Fragenliste für die Fachexpert*innen.
• Er entwickelt eine Gliederung, verteilt Arbeitspakete, bereitet ein Storyboard sowie Entwürfe für Texte, Übungen und Medienbriefings vor.
• Die geprüften Quellen werden an Knowledgeworker Create übergeben. KI-KAI erzeugt daraus einen strukturierten Kursentwurf. Im Editor entstehen anschließend Lerntexte, Fragen, Interaktionen, Bilder, Audio und Sprachfassungen.
• Der Agent kann, abhängig von den freigegebenen Schnittstellen und Werkzeugen, Feedback sammeln, Prüfpunkte nachverfolgen und eine Abnahmeliste vorbereiten. Fachliche und didaktische Entscheidungen bleiben bei den verantwortlichen Personen.
• Nach Review, technischem Test und Freigabe wird der Kurs für das Lernmanagementsystem veröffentlicht.

Der Nutzen liegt nicht darin, Menschen vollständig aus dem Prozess zu entfernen. Agentisches Arbeiten verbindet vielmehr einzelne KI-Funktionen zu einem gesteuerten Ablauf. So kann z.B. Codex die Vorbereitung und Koordination übernehmen; Knowledgeworker Create mit KI-KAI  bleibt die zentrale Umgebung für den bearbeitbaren, interaktiven und veröffentlichungsfähigen Onlinekurs. 

ChatGPT und Gemini übernehmen die Rohfassung. Sie fokussieren sich auf Feinschliff und Didaktik. Sie geben Thema, Zielgruppe und grobe inhaltliche Richtung vor, und erhalten sofort strukturierten Content-Vorschlag inklusive Einleitung, Hauptteil, Transfer-Impulsen oder sogar einem Lernziel-Teaser.

Besonders hilfreich: Sie passen Ihre Texte mit wenigen Prompts an unterschiedliche Zielgruppen an, z. B. nach Abteilung (z. B. Vertrieb vs. Produktion), Wissensstand (Einsteiger vs. Fortgeschrittene) oder Arbeitsumfeld (White Collar vs. Blue Collar). Sie erstellen Varianten für unterschiedliche Personas – ohne mehrfach von vorne anzufangen.

Auch zur Recherche und Ideenfindung eignen sich diese Tools: Sie fassen komplexe Themen zusammen, liefern Denkanstöße für neue Lerneinheiten und helfen, trockene Inhalte kreativ aufzubereiten.

Ein hilfreicher Auftrag an die KI enthält mindestens Thema, Zielgruppe, Lernziel, Vorwissen, gewünschte Tiefe und Tonalität. Trotzdem muss ein Mensch entscheiden, was wirklich relevant ist, wie viel Inhalt Lernende verarbeiten können und welche Übung den Transfer unterstützt.

KI beschleunigt die Ausarbeitung. Die Verantwortung für Lernziel, Dramaturgie und fachliche Qualität bleibt beim Autorenteam.

Generative Bild-KI hilft, individuelle Illustrationen, Szenen, Hintergründe oder visuelle Metaphern zu entwickeln. Das ist besonders nützlich, wenn Stockfotos zu allgemein sind oder ein spezieller Prozess dargestellt werden soll.

Adobe Firefly eignet sich für Bildgenerierung und -bearbeitung innerhalb kreativer Adobe-Workflows. Für Unternehmen ist besonders relevant, die Nutzungsbedingungen und die Eignung des gewählten Modells für kommerzielle Inhalte zu prüfen. Midjourney ist stark bei stilistisch ausgeprägten und atmosphärischen Bildern. ChatGPT Images verbindet Bildgenerierung und dialogbasierte Überarbeitung, sodass sich Motive schrittweise verändern lassen.

Unabhängig vom Tool sollten Sie prüfen:

• Passt das Motiv zum Lernziel oder ist es nur Dekoration?
• Bleiben Personen, Produkte und Umgebungen über mehrere Bilder hinweg konsistent?
• Sind Nutzung, Markenbezug und Persönlichkeitsrechte geklärt?
• Sind Texte im Bild korrekt und zugänglich?
• Gibt es einen sinnvollen Alternativtext für Screenreader?

Mit KI-KAI  lassen sich Bilder direkt in Knowledgeworker Create generieren. Sie beschreiben das gewünschte Motiv, übernehmen das Ergebnis in die Medienverwaltung und können es unmittelbar im Kurs einsetzen. Dadurch entfallen Download, Upload und Wechsel zwischen mehreren Anwendungen.

Die Bild-KI ersetzt dennoch keine visuelle Qualitätskontrolle. Prüfen Sie Details, fachliche Aussagen, kulturelle Angemessenheit und die Übereinstimmung mit Ihrem Corporate Design. 

Text-to-Speech hat sich von monotonen Computerstimmen zu deutlich natürlicheren, mehrsprachigen Stimmen entwickelt. Damit lassen sich Lerntexte vertonen, Erklärungen ergänzen und bestehende Inhalte schneller in weitere Sprachfassungen übertragen.

ElevenLabs bietet Text-to-Speech, Stimmen und automatisierte Synchronisation für Audio- und Videoinhalte. Es eignet sich besonders für eigenständige Audio-Produktionen oder umfangreiche Vertonungs- und Dubbing-Projekte.

In Knowledgeworker Create kann KI-KAI  Texte direkt im Editor in Audiodateien umwandeln. Das ist sinnvoll, wenn die Vertonung Bestandteil eines Onlinekurses ist und ohne zusätzlichen Produktionsschritt eingebunden werden soll. Ändert sich der Text, lässt sich auch die Audioversion gezielt aktualisieren.

Audio sollte visuelle Inhalte sinnvoll ergänzen, nicht wortgleich wiederholen. Prüfen Sie außerdem Aussprache, Betonung, Fachbegriffe, Zahlen und Abkürzungen. Gerade bei sicherheitsrelevanten oder regulierten Themen ist eine menschliche Endkontrolle unverzichtbar. 

KI-Videotools senken den Aufwand für Kamera, Studio, Sprecher*innen und Nachbearbeitung. Sie eignen sich besonders für kurze Einstiege, Moderationen, Produktinformationen, Software-Erklärungen oder mehrsprachige Varianten bestehender Videos.

Synthesia und HeyGen erzeugen Videos aus Texten und kombinieren dafür KI-Stimmen mit Avataren. Beide Systeme unterstützen mehrsprachige Produktionen und Funktionen zur Übersetzung vorhandener Videos. Das kann hilfreich sein, wenn Lerninhalte regelmäßig aktualisiert oder für viele Länder bereitgestellt werden müssen.

Avatarvideos sollten gezielt eingesetzt werden. Eine sprechende Person erhöht nicht automatisch die Lernwirkung. Besonders gut funktionieren kurze Moderationen, Zusammenfassungen und Orientierungshilfen. Für komplexe Abläufe sind Bildschirmaufnahmen, reale Demonstrationen oder interaktive Übungen oft geeigneter.

Runway und Adobe Firefly unterstützen die Erzeugung und Bearbeitung kurzer Videosequenzen. Im E‑Learning eignen sich solche Clips vor allem als visueller Einstieg, zur Darstellung schwer fotografierbarer Situationen oder als ergänzende B-Roll.

Für exakte Prozessschritte, Maschinenbedienung oder sicherheitskritische Handlungen sollte generiertes Video nur mit besonderer Vorsicht verwendet werden. Schon kleine visuelle Fehler können zu falschen Schlussfolgerungen führen.

Extern produzierte Videos lassen sich in Knowledgeworker Create in den Kurs integrieren. Mit Kapiteln, Fragen und Interaktionen werden sie vom passiven Medium zum aktiven Bestandteil des Lernprozesses. Autor*innen können Verständnis prüfen, Reflexionsimpulse an passenden Stellen einblenden und lange Videos besser navigierbar machen.

KI-Übersetzung beschleunigt internationale E‑Learning-Projekte erheblich. DeepL eignet sich für die Übersetzung und sprachliche Überarbeitung einzelner Texte und Dokumente. Glossare helfen dabei, Fachbegriffe, Produktnamen und unternehmensspezifische Sprache konsistent zu verwenden.

Bei vollständigen Onlinekursen entsteht zusätzlicher Aufwand: Texte stecken nicht nur in Absätzen, sondern auch in Buttons, Fragen, Feedbacks, Bildbeschriftungen und Interaktionen. Außerdem können unterschiedliche Textlängen das Layout verändern.

Knowledgeworker Create übersetzt deshalb, gern auch KI-unterstützt, Lerninhalte innerhalb des Kurssystems. Die Sprachfassungen bleiben mit dem Kurs verbunden und können im vorhandenen Reviewprozess geprüft werden. Das reduziert Medienbrüche und erleichtert die Pflege mehrsprachiger Inhalte.

Auch eine sehr gute maschinelle Übersetzung benötigt bei wichtigen Lerninhalten eine fachliche und sprachliche Prüfung. Terminologie, Tonalität, lokale Beispiele und kulturelle Bezüge lassen sich nicht zuverlässig allein automatisieren.

Einzeltools sind sinnvoll, wenn Sie eine klar abgegrenzte Aufgabe lösen möchten, beispielsweise ein Bild erstellen, einen Text zusammenfassen oder ein Video vertonen. Je mehr Werkzeuge beteiligt sind, desto größer werden jedoch Abstimmungs- und Verwaltungsaufwand.

Typische Herausforderungen einer Tool-Sammlung sind:

• Inhalte müssen zwischen Anwendungen kopiert und übertragen werden,
• Versionen und Freigabestände sind schwerer nachzuvollziehen,
• Datenschutz und Nutzungsrechte müssen für jedes Tool einzeln geprüft werden,
• Design und Tonalität können uneinheitlich werden,
• Änderungen müssen an mehreren Stellen nachgezogen werden und
• aus den Ergebnissen entsteht noch kein responsiver, interaktiver LMS-Kurs.

Ein KI-gestütztes Autorentool ist dann die bessere Grundlage, wenn regelmäßig professionelle Onlinekurse entstehen, mehrere Personen zusammenarbeiten, Inhalte in verschiedenen Sprachen gepflegt oder Kurse über ein LMS bereitgestellt werden sollen.

Die spektakulärste Demo ist selten das wichtigste Auswahlkriterium. Für den produktiven Einsatz in Unternehmen zählen Workflow, Qualität und langfristige Beherrschbarkeit.

KI beschleunigt die Produktion, übernimmt aber keine Verantwortung. Generierte Inhalte können sachlich falsch, veraltet, einseitig oder didaktisch ungeeignet sein. Bilder und Videos können Details zeigen, die plausibel aussehen, aber nicht stimmen.

Für einen verantwortungsvollen Einsatz braucht es daher einen verbindlichen Qualitätsprozess:

1. Lernziel und Zielgruppe werden vor der Generierung festgelegt.
2. Die KI erhält nur freigegebene und relevante Ausgangsinhalte.
3. Fachexpert*innen prüfen Aussagen, Zahlen und Prozesse.
4. L&D prüft Didaktik, Umfang, Aufgaben und Transfer.
5. Sprache, Barrierefreiheit und Darstellung werden kontrolliert.
6. Der Kurs wird technisch und auf verschiedenen Geräten getestet.
7. Erst danach wird die Lernversion veröffentlicht.

KI ersetzt damit weder Fachexpert*innen noch E‑Learning-Autor*innen. Sie übernimmt vorbereitende und wiederkehrende Aufgaben, während Menschen Ziele setzen, Entscheidungen treffen und Qualität sichern.