14. Oktober 2025
Die Bildungsforschung zeigt seit langem die Wirksamkeit des personalisierten Lernens. Blooms 2-Sigma-Problem zeigte, dass Schüler, die Einzelunterricht erhielten, deutlich bessere Leistungen erbrachten als Schüler in herkömmlichen Klassenräumen. Die Herausforderung bestand jedoch darin, dass dieser Ansatz als zu kostspielig angesehen wurde, um ihn zu skalieren.
HR- und L&D-Führungskräfte stehen beim Sprachtraining in Unternehmen vor demselben Dilemma. Obwohl es einen breiten Konsens darüber gibt, dass personalisierte Ansätze die besten Ergebnisse liefern, sind nur wenige Unternehmen in der Lage, sie in großem Umfang anzubieten. Mit den jüngsten Fortschritten der KI im Bereich des Lernens könnte sich das bald ändern.
Was Personalleiter wollen und was sie bieten
In einer Umfrage unter 1.300 Schulungsentscheidern in den größten Unternehmen der Welt nannten Personal- und L&D-Führungskräfte durchweg Eins-zu-Eins-Lernmöglichkeiten und personalisierten Unterricht als die wichtigsten Merkmale eines Sprachprogramms. Flexibilität, Anpassungsfähigkeit, kulturelles Eintauchen und interaktive Inhalte rangierten ebenfalls unter den ersten fünf.
Die wichtigsten Merkmale eines Sprachprogramms nach Meinung der Personalleiter:
1. Persönliche Lernmöglichkeiten
2. Personalisiertes Lernen und Anpassungsfähigkeit
3. 24/7 Zugang und Flexibilität
4. Kulturelles Eintauchen und Bewusstsein
5. Interaktive und fesselnde Inhalte
Quelle: EF Corporate Learning Maturity Report, 2025
Trotz dieses Konsenses ergab dieselbe Umfrage, dass weniger als ein Drittel der Unternehmen ein hohes Maß an individueller Personalisierung in ihren Sprachschulungsprogrammen bieten.
Die meisten globalen Unternehmen nutzen Online-Plattformen und Tools für das Selbststudium, die einen breiten Zugang und Flexibilität, aber nur eine begrenzte Individualisierung gewährleisten. Andere setzen auf abgestufte Modelle, die einen breiten Zugang für globale Konsistenz mit gezielten Investitionen für strategisch wichtige Aufgaben kombinieren. Das Ergebnis ist, dass die meisten Mitarbeiter nicht die individuelle Unterstützung erhalten, die sie benötigen, um Hindernisse zu überwinden oder echte Fortschritte zu erzielen.
KI-Lösungen für skalierbares Sprachenlernen
Das Hindernis für personalisiertes, adaptives Lernen war schon immer die Skalierbarkeit. EF Corporate Learning geht dieses Problem an, indem es jahrzehntelange Erfahrung im Sprachunterricht mit eigenen Erkenntnissen aus Millionen von Kursen und Lehrerinteraktionen kombiniert. Das Ergebnis ist eine KI, die genau auf die Vermittlung von Sprachkenntnissen abgestimmt ist.
Wie Dr. Christopher McCormick, Chief Academic Officer bei EF Corporate Learning, erklärt:
"KI ändert nicht, was beim Sprachenlernen funktioniert - sie macht bewährte Methoden skalierbar, persönlich und messbar für jeden Lernenden."
Während sich der traditionelle Sprachunterricht oft auf die Vermittlung von Wissen konzentriert hat, werden Fähigkeiten, wie z.B. das Sprechen, am effektivsten durch konsequentes Üben und Feedback aufgebaut. Die KI-Gespräche von EF bieten nun unbegrenzten Zugang zu druckarmen Sprechübungen in realen Szenarien, die sich an die Antworten des Einzelnen anpassen und sofortiges, personalisiertes Feedback bieten.
Diese Funktion hat bereits messbare Auswirkungen in verschiedenen Organisationen gezeigt. Bei groß angelegten Implementierungen sind die Lernzeiten um bis zu 250 Prozent gestiegen, und die Lernenden berichten, dass ihr Selbstvertrauen durch das Üben in einer Umgebung mit geringem Druck gestiegen ist.
Addi: Eins-zu-Eins-Unterricht für jeden Lernenden
Aufbauend auf diesen Fortschritten hat EF Addi auf den Markt gebracht, einen KI-gesteuerten Lernassistenten, der die Vorteile der Einzelnachhilfe für ganze Belegschaften zugänglich macht. Addi, die bereits mehr als vier Millionen Lernende weltweit unterstützt, analysiert die Lernhistorie, bietet maßgeschneiderte Korrekturen und liefert akademische Unterstützung und Ermutigung in Echtzeit. In Bereichen wie der Analyse von Aussprache und Sprachfluss kann Addi Feedback mit einem höheren Maß an Konsistenz, Präzision und Detailgenauigkeit geben, als es das menschliche Ohr wahrnehmen könnte.
Durch eine sichere, urteilsfreie Umgebung und sofortiges Feedback hilft die Integration von KI in den Lernprozess den Lernenden, ihre Sprachfertigkeit und ihr Selbstvertrauen aufzubauen, bevor sie sich in ein Klassenzimmer oder an einen Arbeitsplatz begeben. Entscheidend ist, dass die KI die Lehrkräfte nicht ersetzt, sondern ergänzt, indem sie ihnen zwischen den Sitzungen personalisierte Unterstützung bietet, während sich die Lehrkräfte auf höherwertige Interaktionen konzentrieren können.
Die wichtigsten Komponenten einer effektiven KI für den Unterricht
KI ist nur so effektiv wie die Daten und das Fachwissen, die ihr zugrunde liegen. Öffentliche KI-Tools sind auf allgemeine Internetinhalte trainiert, d. h. sie verfügen über ein breites Wissen, sind aber nicht dazu gedacht, Fähigkeiten wie Sprachen zu vermitteln. Im Gegensatz dazu werden die Modelle von EF mit proprietären Daten aus Millionen von Interaktionen im Klassenzimmer und dem Feedback von Lehrern angepasst. Auf der Grundlage jahrzehntelanger Erfahrung, wie die besten Pädagogen Fehler korrigieren und die Motivation aufrechterhalten, generieren sie nicht nur Text, sondern lehren.
Ebenso wichtig ist, wie das System funktioniert. Effektive Lösungen für das Lernen in Unternehmen basieren auf unternehmensweiten Vereinbarungen, wobei alle Schulungsdaten anonymisiert und in geschützten Systemen verarbeitet werden. Eingebaute Leitplanken sind wichtig, damit die Gespräche beim Thema bleiben und auf das Niveau der einzelnen Lernenden abgestimmt sind.
Schließlich ist KI im Bildungsbereich am leistungsfähigsten, wenn sie in einen strukturierten, bewährten Lehrplan eingebettet ist. So wird sichergestellt, dass jede Interaktion die langfristigen Lernziele verstärkt und Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit mit der Strenge einer bewährten Pädagogik kombiniert werden.
Gemeinsam werden diese Elemente in Addi zum Leben erweckt. Addi wurde nach denselben Prinzipien entwickelt, die große Lehrer so effektiv machen, und bietet nun eine personalisierte Lernerfahrung für ganze globale Belegschaften.
Schließt die Lücke zwischen Forschung und Realität
1984 stellte Bloom das 2-Sigma-Problem: Wie kann man den Gruppenunterricht so effektiv gestalten wie den Einzelunterricht? Nach jahrzehntelanger Forschung kann dieses Problem dank der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, für die Addi ein Beispiel ist, endlich gelöst werden. Die Frage ist nicht mehr, ob Personalisierung erreicht werden kann, sondern wie Unternehmen sie nutzen werden, um in den kommenden Jahren sowohl das Mitarbeiterpotenzial als auch die Unternehmensleistung zu verbessern.
