Scrum Master PSM 1 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & JavaScript & KI verbindet klassische Scrum-Fähigkeiten mit Leadership-, Kanban- und Skalierungswissen sowie Grundlagen in JavaScript und Künstlicher Intelligenz; Scrum Master Basic (PSM 1), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS), KI trifft JavaScript, KI Grundlagen zielt auf anwendbare Kompetenz zur Verbesserung von Teamleistung und technischer Umsetzung.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Die Maßnahme liefert direkt nutzbare Praktiken für tägliche Entwicklung, Release-Planung und Teamführung.
Anwendbar sind die Inhalte in Produkt-Teams, IT-Abteilungen, Product Owner- und Scrum Master-Rollen sowie in Innovations- und Digitalisierungsprojekten. Prognosen werden als Bandbreiten kommuniziert, Abhängigkeiten sichtbar gemacht und Integration als tägliche Aufgabe behandelt. Skills in JavaScript und KI eröffnen Wege zu Frontend- und Automatisierungsaufgaben.

Scrum Master 1

Scrum Master 1 erklärt das empirische Rahmenwerk und die Rolle des Scrum Masters.
Teilnehmende lernen Sprint, Sprint Goal, Daily Scrum, Sprint Review und Retrospektive sowie Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement) in der Praxis anzuwenden. Werte schaffen Vertrauen, DoD sichert Qualität. Der Scrum Master coacht, moderiert, entfernt Hindernisse und fördert empirische Entscheidungsfindung. Ziele sind transparente Planung, tägliche Steuerung und verlässliche Inkremente.

  • Empirie und Timeboxing (Daily 15 Min., Sprint max. 1 Monat)
  • Rollen: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Product Backlog-Ordnung und Wertorientierung
  • Definition of Done (DoD) und Qualitätskontrolle
  • Events und ihre Zwecke

Scaled Scrum

Scaled Scrum zeigt, wie mehrere Teams gemeinsam ein Produkt liefern.
Fokus liegt auf einem gemeinsamen Qualitätsmaßstab, auf Integration und auf Vorhersagen über Teamgrenzen hinweg. Arbeit wird so zugeschnitten, dass Teams unabhängig liefern, Abhängigkeiten sichtbar sind und Integration früh erfolgt. Prognosen werden als Bandbreiten angegeben, Annahmen und Risiken offengelegt, damit Veröffentlichungspläne realistisch bleiben und Lieferfähigkeit nachvollziehbar wird.

  • Gemeinsamer Qualitätsmaßstab und Integrationskriterien
  • Schnittstellen, Abhängigkeiten reduzieren, Unabhängigkeit fördern
  • Release- und Prognoseplanung mit Bandbreiten
  • Integrationstakte und kontinuierliche Zusammenführung
  • Transparenz über Risiken und Fortschritt

Scrum Agile Leadership

Scrum Agile Leadership vertieft Führung für selbstverwaltende Teams.
Es geht um Gestaltung von Kontext statt Anweisung: Erwartungen klären, Hindernisse entfernen, Kompetenzen entwickeln und Entscheidungsräume schaffen. Führung unterstützt durch Orientierung, nicht durch Mikromanagement. Organisationsstrukturen werden analysiert und angepasst, damit Teams Verantwortung tragen und verlässlich liefern.

  • Schaffen von Entscheidungsräumen und klaren Zielen
  • Situative Führung: Orientierung vs. Einmischung
  • Förderung von Teamkompetenzen und Verbindlichkeit
  • Identifikation und Behebung organisatorischer Bremsen
  • Transparente Informationsflüsse

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flusssteuerung mit Scrum-Prinzipien.
Teilnehmende lernen, Arbeit sichtbar zu machen, WIP-Grenzen zu setzen und Flussmetriken wie Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten zu nutzen. Das Product Backlog wird als geordnetes Werkzeug zur Gestaltung von Wert und Fluss verstanden. Prognosen basieren auf historischen Daten und werden regelmäßig mit der Realität abgeglichen, sodass Engpässe erkannt und Losgrößen angepasst werden.

  • Visualisierung des Flusses und WIP-Limits
  • Metriken: Durchsatz, Lead Time, Cycle Time
  • Backlog als geordnete Darstellung der nächsten Schritte
  • Maßnahmen gegen Engpässe und zur Losgrößenanpassung
  • Releaseplanung auf Basis beobachteter Ergebnisse

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

KI Grundlagen vermittelt Grundbegriffe, Anwendungen und Ethik.
Teilnehmende verstehen ML/Deep Learning, schwache vs. starke KI, Prompt Engineering und den Einsatz von KI-Tools zur Textgenerierung, Datenanalyse und Automatisierung. Praxisübungen mit Chatbots, Bild- und Sprach-KI schärfen kritische Bewertung. Datenschutz, Bias und ethische Aspekte werden systematisch berücksichtigt, um KI sicher in Arbeitsprozesse zu integrieren.

  • Definitionen, Geschichte und Anwendungsfelder von KI
  • Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning erklärt
  • Prompt Engineering und KI-Tools praktisch einsetzen
  • Datenschutz, Bias und ethische Fragestellungen
  • Integration von KI in Arbeitsprozesse

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

Programmierkonzepte in der IT verbindet JavaScript-Grundlagen mit KI-gestützten Arbeitsmethoden.
Teilnehmende erlernen Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen, Schleifen, Funktionen, Arrays, Objekte und DOM-Interaktion sowie Debugging und Projektstrukturierung in VS Code. KI-Tools unterstützen beim Schreiben, Testen und Optimieren von Code; Prompts werden zur Automatisierung und zur Unterstützung beim Debuggen eingesetzt, um saubere, wiederverwendbare Lösungen zu entwickeln.

  • JavaScript: Variablen, Datentypen, Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Arrays, Objekte, DOM-Grundlagen
  • Debugging-Methoden und Fehleranalyse
  • Nutzung von KI-Tools beim Codieren und Testen
  • Projektstrukturierung und Best Practices

Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.