KI-gestützte Erstellung von E-Learnings mit Mindsmith

An vielen Bildungsinstitutionen werden digitale Selbstlernangebote kontinuierlich ausgebaut, um Studierende im Fernstudium und Blended-Learning-Settings zu unterstützen. Die Entwicklung qualitativ hochwertiger E-Learnings ist jedoch zeit- und ressourcenintensiv.

Deshalb wird das KI-gestützte Autorentool Mindsmith eingesetzt, um Dozierende und Autoren bei der Erstellung interaktiver Lernmodule zu unterstützen. Ziel ist es, die Produktionszeit zu reduzieren, die Qualität der Lernmaterialien zu erhöhen und innovative didaktische Formate einfacher zugänglich zu machen.

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Beispiel einer mit Mindsmith erstellten Lernumgebung

Voraussetzungen

• Lizenzierung von Mindsmith AI (mind. Professional-Lizenz)

Eckdaten

Fachgebiet	Fachübergreifend; Einsatz in Aus- und Weiterbildung
Lehrformat	asynchron online, Blended Learning, Fernstudium
Zeitrahmen	Diverse
Zielgruppe	Dozierende
Gruppengrösse	Beliebig skalierbar
Assessment	Formative Wissensüberprüfung durch integrierte Quizfragen, Lernkarten und Reflexionsfragen innerhalb der E-Learnings. Summatives Assessment ist nicht Teil dieses Use-Cases
Mögliche Tools	Mindsmith AI Learning Management System (Ergänzend wird in den E-Learnings die Lern-App Brian eingesetzt, steht in diesem Use-Case aber nicht im Fokus)

KI-Kompetenzrahmen

Dieser Use Case zahlt in die folgenden Dimensionen des St.Galler KI-Kompetenzrahmens ein:

Gestalten & Zusammenarbeiten

Ablauf

Dozierende oder Autoren stellen bestehende Lehrmaterialien (z. B. Skripte, Präsentationen, Videos, Texte) als Grundlage zur Verfügung. Mittels Mindsmith werden daraus KI-gestützt strukturierte E-Learnings generiert. Die KI erstellt Lernmodule mit Texten, Zusammenfassungen, Wissensfragen, Lernkarten, Szenarien und weiteren interaktiven Elementen.

Anschliessend erfolgt eine fachliche und didaktische Qualitätsprüfung durch die verantwortlichen Dozierenden. Die fertigen Lernmodule werden als Dynamic-SCORM-Dateien in die Lernplattform integriert und können im Selbststudium von Blended-Learning- Kursen oder in reinen Fernstudiengängen eingesetzt werden.

Vorteile

• Deutliche Reduktion des Entwicklungsaufwands

• Förderung innovativer didaktischer Formate

• Niederschwelliger Zugang für Dozierende zur Entwicklung digitaler Lernressourcen

• Möglichkeit zur kontinuierlichen Aktualisierung von Lerninhalten

Nachteile

• Fachliche Prüfung der KI-generierten Inhalte bleibt zwingend notwendig (Human in the Loop)

• Qualität der Ergebnisse hängt von den Ausgangsmaterialien und Prompts ab

• Datenschutz- und Urheberrechtsfragen müssen berücksichtigt werden

Weitere Aspekte

Der Use Case zeigt, wie KI nicht nur Lernende unterstützt, sondern ebenfalls die Inhaltserstellung verändert. Die Rolle der Lehrperson verschiebt sich teilweise von der manuellen Inhaltserstellung hin zur Kuratierung, Qualitätssicherung und didaktischen Gestaltung. Dadurch können Ressourcen stärker auf pädagogische Fragestellungen und individuelle Betreuung fokussiert werden.