„Wie soll eine KI eigentlich lernen, was gute Ausbildung im Elektrohandwerk ausmacht?“
Mit dieser Frage startet das Projektmeeting bei Fraunhofer IIS/EAS in Dresden. Ziemlich schnell wird klar: Heute geht es nicht um neue KI-Visionen, sondern wir arbeiten direkt am System.
Auf dem Tisch liegen echte Ausbildungsaufgaben aus dem Elektrohandwerk und Alltagssituationen, wie sie in Betrieben tatsächlich vorkommen.
Mit dabei: unser SoftEd-Team gemeinsam mit den Partnern aus dem Verbundprojekt „Lernen im Elektrohandwerk mit Künstlicher Intelligenz“.
Die Frage kommt wieder – diesmal ganz praktisch: Wenn eine KI später Lernwege bauen soll, woran erkennt sie eigentlich, was „gute Ausbildung“ in der Realität bedeutet?
In einer Demo-Umgebung wird direkt ausprobiert, was heute schon funktioniert. Erste KI-Anwendungen werden an konkreten Ausbildungsszenarien getestet..
Und die Leitfrage bleibt im Hintergrund präsent, während es weitergeht: Wie müssen diese Ausbildungsinhalte überhaupt aufgebaut sein, damit ein System daraus etwas Sinnvolles machen kann?
Das EBZ Dresden liefert dafür echte Beispiele aus dem Ausbildungsalltag und die Realität aus unterschiedlichen Betrieben, die sich nicht in ein Schema pressen lassen.
Mit jedem Beispiel wird klarer: Es geht nicht nur um Inhalte, sondern um Struktur. Um die Frage, wie Wissen so beschrieben werden muss, dass eine KI daraus später Lernpfade ableiten kann.
Am Ende des Meetings ist die Leitfrage nicht beantwortet. Aber sie hat sich verschoben: von „Wie soll KI das verstehen?“ zu „Wie bauen wir es so, dass es verständlich wird?“
Und genau daran wird weitergearbeitet – Schritt für Schritt in Richtung SEMANO.