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Digitalisierung und KI in der Weiterbildung. Eine Position zu digitalen Kompetenzen und heutigen Anforderungen an Weiterbildung

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  • Niedermeier, Sandra
  • Winkler, Katrin

Abstract

Digitalisierung ist mehr als ein Buzzword, ein Hype oder Trend. Während der Coronapandemie mussten Bildungsangebote kurzfristig in den digitalen Raum verlagert werden. Mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) stehen Anwendungen zur Verfügung, die Inhalte erstellen, Fragen beantworten und bei der Bearbeitung von Aufgaben unterstützen können. Zugleich geraten Weiterbildungsanbieter wirtschaftlich unter Druck. Diese Entwicklungen treffen in der Weiterbildung aufeinander, verlangen aber unterschiedliche Antworten. Dieser Positionsartikel betrachtet deshalb, worauf es bei der Kompetenzentwicklung und der Gestaltung tragfähiger Weiterbildungsangebote heute ankommt. Ausgangspunkt ist eine Spannung, die durch generative KI an Bedeutung gewinnt: Inhalte und Lösungsvorschläge lassen sich leichter bereitstellen. Die Fähigkeit, damit in einer konkreten Situation begründet zu handeln, muss dennoch erworben werden. Wer einen Leitfaden für ein schwieriges Gespräch kennt, muss dieses noch nicht angemessen führen können. Zwischen einer verfügbaren Antwort und ihrer verantwortlichen Anwendung liegen Lernprozesse, die gestaltet und begleitet werden müssen. Mit den veränderten Kompetenzanforderungen stellt sich zugleich die Frage, unter welchen Bedingungen Weiterbildung diese aufgreifen kann. Ein wachsender Qualifizierungsbedarf führt nicht automatisch zu finanzierter Nachfrage. Die Ergebnisse des wbmonitor 2025 zeigen eine deutlich verschlechterte wirtschaftliche Stimmung, wobei sich die Lage der Anbieter je nach Finanzierung erheblich unterscheidet (Bundesinstitut für Berufsbildung [BIBB], 2026). Zugleich erschweren fehlende Zeit und finanzielle Hürden die Teilnahme an Weiterbildung (Organisation for Economic Cooperation and Development [OECD], 2025). Für die Gestaltung digitaler und KI-gestützter Angebote müssen deshalb Bildungsbedarf, reale Teilnahmebedingungen und die Finanzierung notwendiger Lernbegleitung von Beginn an zusammengedacht werden. Um diese Anforderungen einzuordnen, ist zunächst zu klären, was digitale Formate und KI jeweils verändern. Daran schließt die Frage an, welche Fähigkeiten Lernende benötigen und wie diese didaktisch aufgebaut werden können. Die Gestaltung eines Lernprozesses hängt wiederum davon ab, welche Leistungen Anbieter organisieren und finanzieren können. Kompetenzentwicklung verbindet damit die individuelle, die didaktische und die organisatorische Perspektive.

Suggested Citation

  • Niedermeier, Sandra & Winkler, Katrin, 2026. "Digitalisierung und KI in der Weiterbildung. Eine Position zu digitalen Kompetenzen und heutigen Anforderungen an Weiterbildung," EconStor Preprints 343431, ZBW - Leibniz Information Centre for Economics.
  • Handle: RePEc:zbw:esprep:343431
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    References listed on IDEAS

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    1. Hamsa Bastani & Osbert Bastani & Alp Sungu & Haosen Ge & Özge Kabakcı & Rei Mariman, 2025. "Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics," Proceedings of the National Academy of Sciences, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 122(26), pages 2422633122-, July.
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    1. Drew Fudenberg & David K Levine, 2026. "Taking the Easy Way Out: AI, Self-Control, and Human Capital Formation," Levine's Working Paper Archive 735347000000000055, David K. Levine.
    2. Fischer, Mira & Rau, Holger A. & Rilke, Rainer Michael, 2025. "AI tutoring enhances student learning without crowding out reading effort," Discussion Papers, Research Unit: Market Behavior SP II 2025-203, WZB Berlin Social Science Center.
    3. Zara Contractor & Germ'an Reyes, 2026. "Experimental Evidence on the Learning Impact of Generative AI," Papers 2607.08849, arXiv.org, revised Oct 2026.
    4. Simrita Singh & Naireet Ghosh & Tinglong Dai, 2026. "Managing the Human Fallback: Skill Investment Under Improving AI and Worker Mobility," Papers 2606.29111, arXiv.org.
    5. Contractor, Zara & Reyes, Germán, 2026. "Experimental Evidence on the Learning Impact of Generative AI," IZA Discussion Papers 18792, IZA Network @ LISER.
    6. Gavin Wang & Srinaath Anbudurai & Oliver Sun & Xitong Li & Lynn Wu, 2026. "Large Language Models Polarize Ideologically but Moderate Affectively in Online Political Discourse," Papers 2601.20238, arXiv.org, revised Aug 2026.

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    JEL classification:

    • I25 - Health, Education, and Welfare - - Education - - - Education and Economic Development

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