Kollegiale Fallberatung mit KI


Nach unserem Diplom-Pädagogik-Studium haben vier Studienfreundinnen und ich uns zum ersten Mal zur kollegialen Beratung getroffen.

Seitdem lief die simple, aber wirkungsvolle Methode jedes Jahr gleich ab:

✅ Ein Wochenende auf der Couch
✅ Bücher als Schreibunterlage, Zettel, Stifte
✅ Handytimer, viel Kaffee
✅ 1 Problem pro Person
✅ 5 Schritte zur Lösung
✅ Und Menschen, die ernsthaft füreinander denken.

Dieses Jahr war zum ersten Mal die KI mit dabei. ✨

Und das hat 3 Dinge verändert:

1️⃣ Die Fallauswahl wurde anspruchsvoller.

Vor dem Wochenende habe ich mich gefragt: Welchen Fall bringe ich ein, den ich nicht auch einfach mit KI lösen könnte? Die Frage hat mich gezwungen, zu überlegen, wo ich echte menschliche Perspektiven brauche – und wo ich mir selbst schon helfen könnte.


2️⃣ Die Dokumentation wurde entspannter.

Wir haben die Beratung aufgezeichnet und das Transkript von Claude strukturieren und in konkrete Handlungsschritte übersetzen lassen. Früher war es immer ein bisschen stressig, alle guten Ideen lückenlos mitzuschreiben. Diesmal konnte ich einfach da sein, zuhören und auf mich wirken lassen. Und hinterher hatte ich einen konkreten Plan, wie ich weitermache. Sehr entspannt.


3️⃣ Menschliches Feedback zieht mehr rein.

Ich habe am eigenen Leib gespürt, was eine Studie des MIT Media Lab zu Feedback herausgefunden hat: Das Gefühl, von echten Menschen gesehen zu werden, motiviert mich mehr als KI-Feedback. Vermutlich auch deshalb, weil ich mir bei der KI nie ganz sicher sein kann, ob sie gerade halluziniert – was ich bei meiner kollegialen Beratungsrunde ausschließe … 😉 An dieser Stelle ein ganz herzliches Dankeschön an meine Studienfreundinnen für ihre Ohren und Ideen, die mir in den letzten 14 Jahren (?) sehr geholfen haben. 🫶🏻


➡️ Was bedeutet das für uns als Learning Professionals?

KI kann entlasten, strukturieren und weiterdenken.

Aber sie ersetzt nicht, was passiert, wenn ein Mensch wirklich für dich denkt – und du es spürst.

Die Frage ist nicht: KI oder Mensch, sondern: Wofür ist was zielführend?

Quelle: Morris, C. & Maes, P. (2026): Same Feedback, Different Source: How AI vs. Human Feedback Shapes Learner Engagement.

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