Wenn Philippa Hardman hier von „the course“ spricht, dann meint sie den klassischen Online-Kurs, den Mitarbeitende besuchen, um sich neues Wissen anzueignen. Formales Training bzw. Lernen also. Die Schwächen dieses Lernkonzepts sind bekannt: es geht am Arbeitsalltag der Mitarbeitenden vorbei (informelles Lernen!), es hat ein „Transfer-Problem“ (das Erlernte wird nicht umgesetzt) und es verursacht hohe Kosten. Kurz: „For about 50 years, the course has been the default unit of corporate learning — not because it worked, but because nothing else scaled.“

Künstliche Intelligenz schafft hier Abhilfe. Denn jetzt werden die (bekannten) Alternativen zum Kurs plötzlich auch ökonomisch attraktiv. Diese Alternativen sind: „Worked examples in the workflow“, „Feedback on real work“ und „Job aids and decision support“ – unterstützt durch KI-Agenten und -Assistenten. Philippa Hardman führt diese Punkte wie immer sehr ausführlich aus und unterlegt sie mit Studien und Beispielen. Ich springe deshalb zu ihren „Closing Thoughts“:

„The data has been telling us for years that formal courses are a small, leaky part of the learning picture. AI doesn’t change that story. It removes our excuses.

It makes it easy to delegate weak course designs to agents, revealing how empty they always were. It makes it cheap to diagnose whether a course was ever the right answer. And it makes it economical to build the alternatives we always knew were pedagogically stronger.“

Vielleicht noch eine kurze Anmerkung: Der „Course“ steht natürlich nicht nur für das, was Philippa Hardman hier „structured, sequenced instruction“ nennt. „Course“ steht auch für eine zeitliche Verabredung von Menschen, sich zusammenzufinden, um sich über ein Thema gemeinsam auszutauschen. Peer Learning also. Aber dieser Aspekt wird in diesem Beitrag ausgeblendet, so wie überhaupt das Thema „Peer Learning“.
Philippa Hardman, Dr Phil’s Newsletter, 2. April 2026