Transfer digitaler Innovationen in der beruflichen Weiterbildung : Akzeptanzfaktoren einer KI-gestützten Mentoring-Anwendung zur Förderung lebenslangen Lernens

Abstract

„Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet in der beruflichen Weiterbildung neue Potenziale mittels personalisierter Lernwege oder einer gezielten Unterstützung einer geeigneten Kurswahl. In dieser Untersuchung wurde im Rahmen des BMBF-Projektes Künstliche Intelligenz als Mentoring-Lösung für lebenslanges Lernen (KIM) untersucht, welche Faktoren die Akzeptanz einer KI-gestützten Mentoring-Anwendung beeinflussen. Ziel war es, eine Antwort auf die Fragen wodurch die Akzeptanz geschaffen wird und wie eine regelmäßige Nutzung im Sinne des lebenslangen Lernens erreicht werden können, um daraus Implikationen eines nachhaltigen Transfers KI-gestützter Innovationen ableiten zu können. Anknüpfend an den aktuellen Forschungsstand und das Technology Acceptance Model 3 (TAM3) wurden hierfür in einem qualitativen zweistufigen Erhebungsverfahren Interviews mit potenziellen Nutzer:innen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass Akzeptanz insbesondere durch drei Faktoren entsteht: wahrgenommener Nutzen (z.B. Zeitersparnis und individuellen Kursvorschlägen), Benutzungsfreundlichkeit und Vertrauensbildung (z.B. Layout und Transparenz) sowie eine Nutzungsintention und dauerhafte Akzeptanz, durch personalisierbare Funktionen.“ (Autorenreferat; BIBB-Doku)„Artificial intelligence (AI) opens up new potential in continuing vocational education and training through personalized learning paths or targeted support in choosing suitable courses. In this study, conducted as part of the BMBF project Artificial Intelligence as a Mentoring Solution for Lifelong Learning (KIM), factors influencing the acceptance of an AI-supported mentoring application were examined. The aim was to answer what creates acceptance and how regular use in the sense of lifelong learning can be achieved to derive implications for the sustainable transfer of AI-supported innovations. Based on the current state of research and the Technology Acceptance Model 3 (TAM3), interviews with potential users were conducted in a qualitative two-stage survey process. The results show that acceptance is generated in particular by three factors: perceived benefits (e.g., time savings, individual course suggestions), user-friendliness and trust-building (e.g., layout, transparency), and an intention to use and lasting acceptance through customizable functions.” (authors’ abstract; BIBB-Doku)