Autor: Manfred Hofferer & Team Bildungspartner Österreich, © BPÖ 2025

Die Integration generativer KI in die Erwachsenenbildung mausert sich zu einem zentralen Thema didaktischer Entwicklung und institutioneller Strategie. Lernprozesse Erwachsener sind geprägt durch Heterogenität, Berufsnähe, Zeitknappheit und hohe Anwendungsorientierung.

Generative KI-Modelle verändern die Bedingungen dieser Lernprozesse nachhaltig. Der folgende Beitrag analysiert Chancen, Risiken und konkrete Einsatzfelder, ordnet sie pädagogisch ein und zeigt, welche Leitlinien für einen verantwortungsvollen und lernförderlichen Einsatz zentral sind.

1. Ausgangslage und Bedeutung für die Erwachsenenbildung

Die Erwachsenenbildung adressiert Zielgruppen mit unterschiedlichen Vorerfahrungen, Lernbiografien und professionellen Hintergründen. Die Digitalisierung der letzten Jahre hat Lernorganisation, Bildungszugänge und Weiterbildungsformate strukturell verändert. Generative KI verschiebt diese Dynamik erneut. Der Einsatz solcher Modelle kann Lernprozesse beschleunigen, Inhalte adaptiv aufbereiten und komplexe Aufgabenstrukturen vereinfachen. Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an didaktische Gestaltung, Qualitätskontrolle und Leistungsbewertung.

Die zentrale Frage lautet nicht, ob KI genutzt wird, sondern wie. Pädagogisch relevant ist die Gestaltung lernförderlicher Bedingungen, die Förderung kritischer Reflexionskompetenz sowie die Herstellung von Transparenz im gesamten Lernprozess. Ohne klare Standards riskieren Anbietende und Einrichtungen den Verlust von Lernprodukten als valide Kompetenznachweise und eine Verschiebung der fachlichen Verantwortung in Richtung automatisierter Systeme.

2. Einsatzfelder und Potenziale

2.1 Erklärende und strukturierende Funktionen

Generative KI bietet schnelle, differenzierte und skalierbare Erklärungen zu fachlichen Inhalten. Modelle können Begriffe definieren, Konzepte veranschaulichen, Zusammenhänge darstellen und Lernmaterial strukturieren. Besonders für heterogene Gruppen ergeben sich Vorteile, da Teilnehmende Inhalte in ihrem individuellen Tempo und mit passender Komplexität abrufen können.

Effektiv wird der Einsatz dann, wenn Erklärungen nicht als abschließende Antworten genutzt, sondern als Grundlage für kritische Analyse, Fehleridentifikation und Überarbeitung eingesetzt werden. Diese Arbeitsweise fördert sowohl inhaltliches Verständnis als auch metakognitive Fähigkeiten. Zudem können Lehrende KI-generierte Inhalte systematisch mit Teilnehmenden vergleichen, um Qualitätskriterien wissenschaftlicher oder beruflicher Aussagen zu verdeutlichen.

2.2 Schreibassistenz und Textproduktion

In Weiterbildungen spielen schriftliche Leistungen eine bedeutende Rolle, etwa in Form von Reflexionsberichten, Konzeptpapieren oder Dokumentationen. KI kann hier strukturierende Hilfestellungen leisten, etwa bei der Erstellung von Gliederungen, Formulierungsalternativen oder sprachlicher Optimierung. Die entscheidende didaktische Herausforderung besteht darin, den Schreibprozess nicht an die KI zu delegieren. Die Funktion der KI liegt in der Anregung, Präzisierung und Qualifizierung eigener Texte, nicht in deren automatisierter Produktion.

Eine wirksame Maßnahme besteht darin, Reflexionsaufträge mit verpflichtenden Begründungen für Übernahmen und Ablehnungen von KI-Vorschlägen zu kombinieren. Diese Vorgehensweise macht Lernprozesse transparent und schützt vor der Substitution individueller Leistungen durch automatisierte Inhalte.

2.3 Fallarbeit und Rollenspiele

Fallorientiertes Lernen ist ein Kernelement der Erwachsenenbildung. KI ermöglicht die schnelle Generierung variabler, kontextbezogener und realitätsnaher Fallbeispiele. Das fördert die Arbeit mit authentischen Problemsituationen aus verschiedenen Branchen und Bereichen. Modelle können unterschiedliche Perspektiven simulieren, etwa Kundenrollen, Klientinnen- und Klienten Situationen oder Führungspositionen. Solche Simulationen eignen sich zur Erprobung kommunikativer Kompetenzen und zur Analyse von Handlungsmöglichkeiten.

Die didaktische Qualität hängt jedoch davon ab, dass Simulationen nicht unkritisch als realitätsgetreue Abbilder verstanden werden. KI generiert plausibel wirkende, aber nicht notwendigerweise empirisch korrekte Szenarien. Die systematische Auswertung von Abweichungen, Vereinfachungen und typischen Verzerrungen ist ein wichtiger Bestandteil der Fallarbeit.

2.4 Lernorganisation und Transfer

Generative KI kann organisatorische Entlastung und Strukturierungshilfen bieten, etwa durch individuelle Lernpläne, Checklisten, Arbeitsvorlagen oder Transferstrategien. Für berufliche Weiterbildung besonders relevant sind automatisierte Praxispläne, in denen Lernende KI-generierte Vorschläge mit den realen Anforderungen ihrer Arbeitsumgebung abgleichen. Das unterstützt nachhaltigen Wissenstransfer, wenn die Anpassungen durch Begründungen und Kontextanalysen begleitet werden.

3. Risiken und Herausforderungen

3.1 Kognitive Entlastung und Denkverzicht

Automatisierte Systeme erzeugen häufig überzeugend formulierte Antworten. Für Lernende besteht die Gefahr, Denkprozesse zu delegieren. Das führt zu oberflächlichem Verständnis und mangelnder eigenständiger Urteilsbildung. Der Einsatz von KI muss daher so gestaltet werden, dass eigene Analyse, Bewertung und Ergänzung verpflichtende Bestandteile jeder Aufgabe bleiben.

3.2 Qualitätsrisiken und Fehlgenerierungen

Generative Modelle produzieren immer noch falsche, unvollständige oder verzerrte Informationen. Diese Inhalte sind sprachlich zwar überzeugend, was die kritische Prüfung erschwert. Um die Qualität von Lernprozessen zu sichern, müssen systematische Prüfkriterien integriert werden: Plausibilität, Kohärenz, Quellenbezüge, logische Konsistenz und fachliche Richtigkeit. Unterrichtskonzepte müssen diese Kriterien explizit vermitteln.

3.3 Intransparente Nutzung und Leistungsbewertung

Wenn KI unkontrolliert in Leistungsaufgaben eingesetzt wird, sind individuelle Kompetenzen nicht mehr eindeutig erkennbar. Das führt zu Bewertungsproblemen und zu einer Entwertung schriftlicher Leistungsnachweise. Eine Lösung besteht darin, neben Endprodukten auch Prozessdokumentationen einzufordern. Dokumentierte Prompts, KI-Versionen und Begründungen für Übernahmen schaffen Transparenz.

3.4 Digitale Ungleichheit und Zugangshürden

Digitale Kompetenzen und technische Ausstattung der Lernenden variieren stark. Ohne formale Einführungen entsteht eine strukturelle Benachteiligung. Erwachsenenbildungsanbietende und -einrichtungen müssen einheitliche Mindeststandards formulieren, kurze Schulungsmodule bereitstellen und klare Regeln zur Nutzung definieren.

3.5 Abhängigkeit von proprietären Systemen

Der Einsatz generativer KI wirft auch Fragen nach Datenschutz, Urheberrecht, Datensouveränität und strategischer Abhängigkeit von einzelnen Anbietenden auf. Eine bewusste Auseinandersetzung mit diesen Themen ist erforderlich, um langfristige Bildungsqualität zu gewährleisten. Zudem darf die Kompetenzvermittlung nicht auf einzelne Tools reduziert werden, sondern muss grundlegende Funktionsweisen, Grenzen und Risiken adressieren.

4. Didaktische Leitlinien für die Praxis

Aus den genannten Chancen und Risiken ergeben sich klare Prinzipien für die didaktische Gestaltung.

1. KI-Einsatz wird bewusst geplant und nicht situativ improvisiert.
2. Aufgabenformate enthalten immer Elemente, die eigenständige kognitive Leistungen erfordern.
3. KI-Nutzung ist transparent und verpflichtend dokumentiert.
4. Analytische, kritische und reflexive Kompetenzen gelten als explizite Lernziele.
5. KI ersetzt keine komplexe Diagnostik, Beratung oder fachliche Bewertung realer Situationen.
6. Qualitätskontrolle erfolgt nicht durch Vertrauen in die KI, sondern durch systematische Prüfkriterien.
7. Transferaufgaben werden mit realen Kontexten verknüpft und kritisch gegen KI-Vorschläge abgeglichen.
8. Datenschutz und ethische Aspekte werden als fester Bestandteil der Bildungsarbeit verankert.

Diese Leitlinien schaffen stabile Rahmenbedingungen, die den Nutzen der Technologie mit pädagogischer Verantwortung verbinden.

5. Beispiele für konkrete Umsetzung

5.1 Erklärungskritik

Lernende lassen sich ein Fachkonzept erläutern, analysieren Fehler, identifizieren unklare Stellen und entwickeln eine präzisierte Version. Dadurch entsteht eine aktive Auseinandersetzung, die der passiven Rezeption automatisierter Inhalte entgegenwirkt.

5.2 Schreibfeedback mit begründeten Entscheidungen

Ein erster Textentwurf wird durch die KI kommentiert. Lernende dokumentieren systematisch, welche Vorschläge übernommen werden. Das macht Urteilsprozesse sichtbar und fördert metasprachliche Kompetenz.

5.3 Fallanalyse mit KI-Variantenvergleich

Ein KI-generierter Fall wird anhand definierter Kriterien bewertet. Anschließend wird eine eigene Lösung entwickelt und mit der KI-Version verglichen. Diese Methode eignet sich für berufliche Bildungskontexte, in denen Entscheidungsprozesse zentral sind.

5.4 Rollenspielszenarien

Die KI simuliert eine Interaktionsrolle. Die Gruppe analysiert Kommunikationsstrategien, Haltungen und realistisches Verhalten. Die Auswertung liegt im Fokus, nicht die Interaktion selbst.

5.5 Transferplanung

Ein KI-generierter Praxisplan wird mit realen Rahmenbedingungen einer Arbeitsstelle abgeglichen und angepasst. Das stärkt Transferkompetenz und verhindert oberflächliche Übernahmen.

6. Perspektiven für Institutionen und Programme

Erwachsenenbildungsanbietende und -einrichtungen stehen vor strategischen Fragen. Die Integration generativer KI erfordert Curricula, in denen sowohl fachliche Inhalte als auch digitale und kritische Kompetenzen systematisch verknüpft werden. Gleichzeitig entsteht ein Bedarf an Weiterqualifizierung des Lehrpersonals. Auch institutionelle Richtlinien, Lizenzmodelle, IT-Infrastruktur und Datenschutzkonzepte müssen angepasst werden.

Generative KI kann die Erwachsenenbildung substanziell erweitern, wenn sie auf Grundlage klarer pädagogischer Prinzipien eingesetzt wird. Entscheidend ist nicht die technologische Innovation selbst, sondern die Kompetenz, diese verantwortungsvoll, transparent und lernförderlich zu gestalten.

Passender Hörbeitrag dazu:

• KI und LLMs: Was ist los in Österreich? Wie ist der Stand der Dinge?

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HINWEIS: Für die sprachliche Glättung und stilistische Vereinfachung dieses Beitrags wurden KI-basierte Tools (ChatGPT 5, Gemini 2.5 Pro, Copilot) unterstützend eingesetzt. Alle inhaltlichen Aussagen und Schlussfolgerungen wurden von dem Autor ausgewählt, geprüft und verantwortet. Die KI hatte keine Rolle bei der inhaltlichen Generierung oder Bewertung der Forschungslage.