Der KI-Lernassistenz-Entwickler konzipiert intelligente Lernsysteme, die personalisierte Bildungserfahrungen ermöglichen. Er programmiert adaptive Algorithmen, die Lernfortschritte analysieren und individuelle Lernpfade generieren. Seine Kernaufgaben umfassen die Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur Erkennung von Lernmustern, die Entwicklung interaktiver Übungsmodule sowie die Integration von Feedback-Mechanismen. Er arbeitet an der Schnittstelle zwischen Pädagogik und Informatik, optimiert die Nutzererfahrung und sorgt für die technische Wartung der Systeme. Zudem dokumentiert er die Systemarchitektur und kooperiert mit Fachdidaktikern zur kontinuierlichen Verbesserung der Lernumgebungen.
Digitale Trainings- und Lernsysteme - Digital Learning Management - Steuerung von Lernplattformen, Medienprozessen und interaktiven Content-Systemen• Strategische Lernplanung: Unternehmensziele, Lernstrategie und KPIs systematisch verknüpfen
• Aufbau digitaler Lernstrukturen und Bildungsressourcen: Zuständigkeiten, Budget und Organisation
• Technologieinnovation und Design Thinking in der Bildung: Von KI bis zu Innovationszyklen
• Veränderungsprozesse im Bildungsbereich: Widerstände, Akzeptanz und Lernkulturwandel
• Future Skills und Learning Agility: Kompetenzentwicklung für digitales Arbeiten und Lernen
• Interne Abstimmung und Bedarfsanalyse: Kommunikation mit Stakeholdern im Lernkontext
• Datenbasierte Lernstrategien: Bildungsentscheidungen mit HR- und Learning Analytics steuern
• Digitale Lernformate global denken und kulturell sensibel umsetzen
• Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
• Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
• KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
• Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
• Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• KI-Technologien und Enterprise-Integration
• Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
• Machine Learning Methodiken mit CRISP-DM und klassische Algorithmen
• Deep Learning Architekturen und moderne KI-Modelle
• Künstliche Intelligenz Technologien und Datenmanagement
• KI-Deployment und Tools für Unternehmenssysteme
• KI-Projektmanagement und Unternehmensintegration
• Rechtliche und ethische KI-Governance nach EU AI Act
• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung
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