Enterprise Systems wie SAP S/4HANA sind komplex.

Geschäftsprozesse, Organisationseinheiten, Stammdaten, Transaktionen und die Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Unternehmensbereichen müssen nicht nur theoretisch verstanden werden. Lernende müssen dieses Wissen auch auf konkrete Situationen übertragen und selbstständig im System anwenden können.

Ein reines Erklären von Funktionen reicht deshalb nicht aus.

Unser Lernansatz verbindet mehrere Ebenen miteinander:

• theoretisches und konzeptionelles Wissen,

• anschauliche Beispiele,

• praktische Übungen,

• angeleitete Fallstudien,

• eigenständige Anwendung im SAP-System,

• Lernkontrollen und Reflexion.

Dabei folgt das Lernen möglichst einem nachvollziehbaren Weg: verstehen, anwenden, übertragen und festigen.

Gerade bei komplexen Themen ist jedoch entscheidend, wie viele Informationen Lernende gleichzeitig verarbeiten müssen.

Ein wichtiger Ausgangspunkt unseres Lernkonzepts ist deshalb die Frage nach der kognitiven Belastung.

SAP-Prozesse lassen sich nicht beliebig vereinfachen. Ein integrierter Beschaffungsprozess oder ein End-to-End-Prozess durch mehrere Unternehmensbereiche bleibt fachlich komplex.

Gutes Instructional Design sollte deshalb nicht versuchen, diese fachliche Komplexität zu verstecken.

Stattdessen geht es darum, unnötige zusätzliche Belastung zu vermeiden.

Deshalb strukturieren wir Lerninhalte beispielsweise in kleinere Einheiten, reduzieren unnötige Informationsdichte und kombinieren unterschiedliche Medien gezielt miteinander.

Videos, Texte, Grafiken oder Übungen werden nicht eingesetzt, weil möglichst viele verschiedene Formate moderner wirken.

Sie müssen einen konkreten Beitrag zum Lernprozess leisten.

Der Begriff Microlearning wird häufig auf kurze Lernvideos reduziert.

Unser Verständnis geht weiter.

Komplexe Inhalte werden in inhaltlich sinnvolle und überschaubare Lerneinheiten zerlegt. Diese Einheiten bauen aufeinander auf und führen schrittweise von grundlegenden Konzepten zur praktischen Anwendung.

Eine Lerneinheit kann deshalb beispielsweise aus einem kurzen Einstieg, einer theoretischen Erläuterung, einem Beispiel und einer anschließenden Übung bestehen.

Entscheidend ist nicht allein die Länge.

Entscheidend ist, dass Lernende zu jedem Zeitpunkt verstehen können:

Was lerne ich gerade? Warum ist das relevant? Und wie hängt es mit dem nächsten Schritt zusammen?

Theorie und SAP-System gehören zusammen

Besonders wichtig ist für uns der Transfer.

Studierende sollen Geschäftsprozesse nicht nur aus einer Abbildung kennen. Sie sollen erleben, wie sich diese Prozesse in einem realen Enterprise-System widerspiegeln.

Deshalb verbinden unsere SAP-Lernangebote theoretisches Wissen mit praktischer Systemanwendung.

Aus einem abstrakten Begriff wie „Purchase-to-Pay“ wird dadurch beispielsweise ein konkreter Prozess:

Bedarf erkennen, Bestellung auslösen, Wareneingang erfassen, Rechnung prüfen und Zahlung vorbereiten.

Lernende erkennen dabei nicht nur, welche Schritte im SAP-System notwendig sind. Sie entwickeln gleichzeitig ein Verständnis dafür, warum diese Schritte existieren und wie sie betriebswirtschaftlich zusammenhängen.

Diese Verbindung aus betriebswirtschaftlicher und systemtechnischer Perspektive ist ein zentraler Bestandteil unserer Lernarchitektur.

Unser Ziel ist deshalb nicht, dass Lernende möglichst viele Transaktionen oder Klickfolgen auswendig kennen.

Sie sollen Zusammenhänge verstehen und dieses Wissen auf neue Situationen übertragen können.

Kompetenz zeigt sich beispielsweise darin, dass Lernende:

• einen Geschäftsprozess fachlich erklären können,

• seine Abbildung in SAP nachvollziehen,

• relevante Daten und Organisationseinheiten einordnen,

• Prozessschritte selbstständig durchführen,

• Auswirkungen einzelner Aktionen auf nachgelagerte Prozesse verstehen,

• und ihr Wissen auf neue Szenarien übertragen können.

Damit verschiebt sich der Fokus von reiner Wissensvermittlung hin zu tatsächlicher Handlungsfähigkeit.

Mit Generativer KI entsteht aktuell eine zusätzliche Herausforderung für digitales Lernen.

KI kann Inhalte erklären, strukturieren, zusammenfassen und Lernende bei Aufgaben unterstützen.

Damit stellt sich jedoch eine entscheidende Frage:

Wie nutzen wir KI, ohne den eigentlichen Lernprozess an die Technologie auszulagern?

Für uns steht deshalb nicht „AI-Driven Learning“, sondern ein Human-Driven-AI-Ansatz im Mittelpunkt.

Die Technologie unterstützt den Lernprozess. Die Verantwortung für Lernziele, didaktische Entscheidungen, Reflexion und Kompetenzentwicklung bleibt beim Menschen.

KI kann beispielsweise helfen, unterschiedliche Erklärungen zu erzeugen oder Feedback zu strukturieren. Lernende müssen aber weiterhin selbst analysieren, Entscheidungen treffen und Zusammenhänge verstehen.

Gerade in der Ausbildung für komplexe Enterprise Systems halten wir diese Unterscheidung für zentral.

Diese Fragen beschäftigen uns nicht nur bei der Entwicklung unserer Kurse, sondern auch wissenschaftlich.

Aktuell betrachten wir insbesondere drei Perspektiven:

1. Human-Driven AI in Enterprise Systems Education

Wie kann Generative KI Lernprozesse unterstützen, ohne die aktive Auseinandersetzung der Lernenden mit komplexen Inhalten zu ersetzen?

Im Mittelpunkt steht ein Ansatz, bei dem der Mensch die Lernziele, Entscheidungen und Lernhandlungen bestimmt und KI gezielt unterstützend eingesetzt wird.

2. Kompetenzorientierte Lernarchitekturen für SAP S/4HANA

Wie können Lernangebote für große ERP-Transformationen so aufgebaut werden, dass nicht nur Systemwissen, sondern übertragbare Handlungskompetenzen entstehen?

Dabei geht es insbesondere um die Verbindung aus Prozessverständnis, Systemanwendung und unterschiedlichen Kompetenzstufen.

3. Cognitive Load und Enterprise-Systems-E-Learning

Wie können komplexe SAP-Inhalte vermittelt werden, ohne Lernende unnötig kognitiv zu überlasten?

Hier beschäftigen wir uns damit, welche Gestaltungsprinzipien für Medien, Strukturierung und Lernaktivitäten eine effektive Verarbeitung unterstützen können.

Diese drei Perspektiven verfolgen letztlich dasselbe Ziel:

Digitale Lernangebote zu entwickeln, in denen Menschen komplexe Technologien nicht nur kennenlernen, sondern wirklich verstehen und anwenden lernen.

Wissenschaftliche Erkenntnisse allein verändern noch keinen Lernprozess.

Deshalb verstehen wir unsere Kurse gleichzeitig als praktische Umsetzung und kontinuierliche Weiterentwicklung unseres Lernansatzes.

Neue Erkenntnisse fließen in die Gestaltung unserer Lernangebote ein. Gleichzeitig geben uns Lernverhalten, Erfahrungen aus der Lehre und Feedback unserer Teilnehmenden Hinweise darauf, wo wir Lernangebote weiter verbessern müssen.

Damit entsteht ein kontinuierlicher Kreislauf:

Research → Design → Learning Experience → Feedback → Weiterentwicklung

Genau dieser Kreislauf bildet die Grundlage unseres Anspruchs bei We Learn in Bits.