KI-Kompetenzen II
Der Mensch im Mittelpunkt.
Wie schon im ersten Teil dieser Serie angekündigt, begleitet mich das Thema KI-Kompetenzen beziehungsweise KI-Kompetenzaufbau gerade sehr intensiv (und es sieht nicht so aus, als würde sich das in absehbarer Zeit ändern). Im Beitrag vom 16.04.2026 ging es vor allem um einen Gedanken, nämlich dass Kompetenzen wichtiger sind als Tools. Heute möchte ich einen Schritt weitergehen und eine Frage stellen, an der ich mich aktuell ein wenig abarbeite.
Future Skills oder KI-Kompetenzen, was davon ist eigentlich relevanter? Und sind das überhaupt zwei verschiedene Dinge? Schon bei der Definition wird es schwierig. Was Future Skills genau sind, darauf gibt es keine einheitliche Antwort (so viel sei vorweggenommen, dieser Beitrag wird sie auch nicht liefern). Sind sie losgelöst von KI-Kompetenzen zu betrachten, oder funktioniert das eine ohne das andere gar nicht? Auch hier gibt es weder eine saubere Definition noch eine fallabschließende Aussage darüber, welche Fähigkeiten in Zukunft wirklich zählen werden.
Einen ersten guten Anhaltspunkt bietet die Seite der Bundesagentur für Arbeit 1. Und wie schon im letzten Post erwähnt, sind auch die KI-Kompetenzmodelle der DLHN 2 (das ich im Folgenden als “Niedersachsenmodell” bezeichnen werde) und der Dualen Hochschule Baden-Württemberg 3 (entsprechend als “AIComp-Modell”) sehr solide Grundlagen, um sich dem Thema zu nähern.
Bei all dem ist mir allerdings ein Anspruch besonders wichtig. Sowohl bei Future Skills als auch bei KI-Kompetenzen sollte der Mensch im Mittelpunkt stehen (und tut es aus meiner Sicht auch). Genau das kommt mir bei einigen Modellen zu kurz. Sie gruppieren Kompetenzen nach Themen, nicht nach Beziehungen. Deshalb war meine erste Idee, die bestehenden KI-Kompetenzmodelle einmal anders zu denken, nämlich auf einer relationalen Ebene, mit dem Menschen im Zentrum.
Die aktuelle Überlegung sieht vier Kompetenzbereiche vor: “KI-Anwendungen nutzen”, “KI-Systeme verstehen und gestalten”, “KI reflektieren und beurteilen” sowie “Ethische und rechtliche Aspekte von KI beachten” (mit der Benennung dieser vier Bereiche bin ich noch nicht ganz glücklich, aber für den Moment passt es).
Da diese vier Bereiche beliebig umfangreich werden können und ich sie eher als sich dynamisch füllende Container verstehe, muss auch das Modell selbst dynamisch angelegt sein. Mein erster Gedanke ging dabei in Richtung Computerspiele (die Expertise in diesem Feld habe ich mir über viele Jahre hart erarbeitet). Auch dort steht der (virtuelle) Charakter im Mittelpunkt und lässt sich gezielt skillen, also weiterentwickeln. Selbst im späteren Spielverlauf können neue Skills hinzukommen, die man dann von Grund auf leveln muss. Und natürlich braucht es dafür XP (eXperience Points, also Erfahrungspunkte), um von Level 1 auf Level 2 zu kommen. Genau das würde einem unserer internen Aufträge zugutekommen, dem Schulungskonzept für KI-Kompetenzen. Wir könnten einen Gamification-Ansatz etablieren, der tatsächlich auf der Grundidee von Computerspielen beruht (und nicht nur “Gamification” draufschreibt, weil das stumpfe Durchklicken von Schulungsmaterial nun einmal zum Einschlafen langweilig ist). Auch für die einzelnen Level hat das Niedersachsenmodell eine schöne Idee geliefert, nämlich die Orientierung an der Bloomschen Taxonomie. So ließen sich entweder sechs Level pro Skill vergeben oder drei Level, indem man Tupel bildet.
So weit erst einmal der aktuelle Arbeitsstand. Das Thema ist damit aber längst nicht abgeschlossen, im Gegenteil, da werden noch einige Posts folgen (ich habe da nämlich schon die ein oder andere Idee im Hinterkopf). Das Modell ist mit Sicherheit nicht der Weisheit letzter Schluss. Aber einer Sache bin ich mir sicher, der Mensch steht im Mittelpunkt (und einer zweiten vielleicht auch, die zahllosen Stunden in Computerspielen waren am Ende doch nicht ganz umsonst).
Viele Grüße
DD