Viele digitale Lernsysteme passen heute schon die Schwierigkeit von Fragen an. Das klingt modern, ist didaktisch aber oft noch zu grob. Denn gute Weiterbildung braucht mehr als nur „leichter“ oder „schwerer“. Sie braucht Klarheit darüber, was gelernt werden soll, auf welchem Anspruchsniveau und in welcher Form von Wissen. Genau hier wird die revidierte Taxonomie nach Anderson und Krathwohl wichtig. Nach Anderson und Krathwohl ist ein Lernziel erst dann wirklich präzise beschrieben, wenn man zwei Dinge zugleich benennt: Was soll die lernende Person tun – und welche Art von Wissen ist dabei gemeint.

Für die IHK- und DIHK-nahe Weiterbildung ist genau das entscheidend. Denn hier geht es nicht nur darum, Inhalte wiederzuerkennen oder auswendig zu können, sondern sie in ihrer Bedeutung zu durchdringen und in passenden Situationen anzuwenden. Die Stufen Wissen, Verstehen und Anwenden stehen deshalb nicht bloß für drei nebeneinanderstehende Kategorien, sondern für drei unterschiedliche Tiefen des Lernens. Ein adaptives System, das dieser didaktischen Logik gerecht werden will, darf sich also nicht auf die Zahl richtiger Antworten beschränken. Es muss sichtbar machen, in welchen Bereichen bereits Sicherheit besteht und an welcher ganz konkreten Stelle noch Unterstützungsbedarf besteht.

Genau an dieser Stelle setzt ein System wie Tarsus an. Es übersetzt Didaktik in eine Struktur, die maschinell steuerbar ist. Aus einer Lehrlogik wird ein Modell. Aus einem Modell wird ein Lernraum. Und aus diesem Lernraum entsteht dann die adaptive Entscheidung: Welcher Inhalt, welche Frage, welches Beispiel oder welche Übung ist jetzt als Nächstes sinnvoll?

Warum Anderson und Krathwohl für adaptives Lernen so wichtig sind

Nach Anderson und Krathwohl genügt es nicht, Lernziele nur mit Verben wie „nennen“, „erläutern“ oder „anwenden“ zu beschreiben. Erst wenn die Handlung und die Wissensart zusammen gedacht werden, wird klar, was eigentlich gelernt werden soll. Das ist für den Unterricht wichtig. Für adaptive Systeme ist es noch wichtiger.

Ein einfaches Beispiel macht das sofort verständlich. Nehmen wir das Thema Inflation. Die Aufgabe „Nennen Sie die Definition von Inflation“ prüft etwas anderes als die Aufgabe „Erläutern Sie, warum Inflation die Kaufkraft verändert“. Und beide sind wiederum etwas anderes als „Berechnen Sie in einem Fallbeispiel die reale Preisveränderung“. Alle drei Aufgaben gehören zum selben Thema. Aber didaktisch sind sie nicht gleich.

Im ersten Fall geht es eher um Wissen von Fakten. Im zweiten um Verstehen von Konzepten. Im dritten um Anwenden von Verfahren. Genau diese Unterscheidung macht aus „einem Thema“ mehrere klar getrennte Lernziele. Das ist der entscheidende Schritt, damit ein System nicht pauschal sagt: „Beim Thema Inflation bist du gut“, sondern viel präziser sagen kann: „Die Begriffe sitzen schon, aber beim Anwenden in Fällen brauchst du noch Unterstützung.“

Warum DIHK-/IHK-Didaktik mehr sehen muss als nur richtig oder falsch

Am Anfang steht eine einfache didaktische Tabelle. Auf der einen Seite stehen die Denkstufen, zum Beispiel Wissen, Verstehen und Anwenden. Auf der anderen Seite stehen die Wissensarten, zum Beispiel Fakten, Konzepte und Verfahren. Sobald man nun noch die Themen eines Kapitels hinzunimmt, entsteht aus dieser Tabelle ein Würfel.

Man kann sich das wie einen Rubik’s Cube vorstellen. Jede kleine Zelle in diesem Würfel steht für ein ganz bestimmtes Lernziel.

Eine Zelle kann zum Beispiel heißen:

Inflation × Verstehen × Konzepte

Diese Zelle meint nicht einfach „Thema Inflation“, sondern sehr konkret: Die lernende Person soll die konzeptionellen Zusammenhänge rund um Inflation verstehen.

Eine andere Zelle könnte heißen:

Inflation × Anwenden × Verfahren

Das ist etwas ganz anderes. Hier geht es nicht um Erklärung, sondern um das Bearbeiten einer Aufgabe oder eines Rechenwegs in einer konkreten Situation.

Tarsus speichert den Stand einer solchen Zelle als Prozentwert. Das ist bewusst einfach gehalten.

Das bedeutet schlicht: In genau diesem Teilziel ist schon einiges erreicht, aber noch nicht genug für sichere Beherrschung.

Der große Vorteil dieses Würfels ist: Er macht Lernen präzise. Das System sieht nicht nur, dass jemand mit „Inflation“ gearbeitet hat. Es sieht, in welcher didaktischen Ecke des Themas Fortschritt entstanden ist.

Warum nicht jede Zelle in jedem Kapitel zählen soll

Ein besonders wichtiger Punkt ist: Nicht jede Zelle des Würfels ist in jedem Kapitel relevant. Der Kursverantwortliche entscheidet in Tarsus, welche Taxonomiestufen und welche Wissensarten für ein Kapitel überhaupt zählen sollen. Das ist didaktisch zentral, weil ein Kapitel nicht an Zielen gemessen werden soll, die dort gar nicht vorgesehen sind.

Diese Relevanz kann man am einfachsten als Prozentwert denken.

• 100 Prozent bedeutet: Diese Zelle zählt voll.

• 0 Prozent bedeutet: Diese Zelle wird in diesem Kapitel ignoriert.

  
  

  Werte dazwischen bedeuten: Diese Zelle ist relevant, aber nicht mit voller Stärke.

Das ist mehr als ein technischer Trick. Es ist didaktische Steuerung. Wenn ein Kapitel zum Beispiel nur auf Wissen und Anwenden zielt, dann kann die gesamte Spalte Verstehen auf 0 Prozent gesetzt werden. Diese Spalte wird dann nicht nur optisch ausgeblendet, sondern auch rechnerisch ignoriert. Der Lernfortschritt wird also nur an den Zielen gemessen, die der Kursverantwortliche tatsächlich festgelegt hat.

Das Gleiche gilt für Wissensarten. Ein Kapitel kann vor allem auf Konzepte und Verfahren zielen, während Fakten nur eine kleine Rolle spielen. Dann werden die entsprechenden Zellen schwächer gewichtet.

So entsteht ein System, das nicht einfach alles gleich behandelt, sondern sich an der didaktischen Intention des Kurses orientiert.

Wie aus vielen kleinen Zellen ein klarer Fortschritt wird

Adaptive E-Learning wird erst dann wirklich didaktisch stark, wenn es nicht nur Schwierigkeit anpasst, sondern präzise erkennt, was auf welchem Niveau gelernt wird. Tarsus übersetzt dafür die Anderson-Bloom-Logik in einen Lernwürfel: Themen, Taxonomiestufen und Wissensarten werden zu einem klaren Kompetenzraum, in dem Stärken, Lücken und Lernverläufe sichtbar werden. So entsteht ein System, das nicht nur personalisiert, sondern didaktisch gezielt steuert.

Ganz einfach gesagt:

Ein Beispiel macht das anschaulich. Angenommen, ein Kapitel hat 10 aktive Zellen. Wenn diese zusammen auf 680 Prozent kommen, ergibt sich: 680% ÷ 10 = 68%.

Das Kapitel steht dann insgesamt bei 68 Prozent.

Der wirklich spannende Punkt ist aber nicht der Gesamtwert. Der Würfel lässt sich auch „aufschneiden“. Tarsus kann den Durchschnitt nur über ein Thema bilden, nur über eine Taxonomiestufe oder nur über eine Wissensart.

Dann entstehen zum Beispiel Aussagen wie:

So erkennt das System nicht nur, wie weit jemand ist, sondern wo genau die Stärken und Schwächen liegen. Genau deshalb ist der Würfel didaktisch so wertvoll: Er macht aus einem einzigen Gesamtscore eine echte Lernlandkarte.

Wie Tarsus Stärken und Schwächen pro Thema, Niveau und Wissensart erkennt

Hier zeigt sich die eigentliche Intelligenz des Modells. Wenn Tarsus über alle Zellen eines Themas mittelt, erkennt es, wie weit die Person in diesem Thema insgesamt ist. Wenn Tarsus über alle Zellen einer Taxonomiestufe mittelt, erkennt es, wie sicher die Person zum Beispiel im Verstehen ist. Wenn Tarsus über alle Zellen einer Wissensart mittelt, sieht es, ob Verfahren oder Konzepte eher stark oder schwach ausgeprägt sind.

Man kann das mit einem einfachen Bild verstehen. Der Würfel ist wie ein Gebäude mit vielen Räumen. Ein Gesamtscore sagt nur, wie gut das ganze Gebäude aussieht. Die Schnitte durch den Würfel zeigen dagegen, in welchem Stockwerk oder in welchem Raum wirklich etwas fehlt.

Das hat große praktische Folgen. Ein System kann nun sehr unterschiedlich reagieren. Es kann sagen: „Beim Thema Kostenrechnung brauchst du nicht noch mehr Definitionen, sondern mehr Anwendung.“ Oder: „Im Kapitel Marktformen ist das Verstehen schon gut, aber beim Verfahrenswissen fehlt noch Sicherheit.“

Gerade für Prüfungsvorbereitung ist das enorm wertvoll. Denn in Prüfungen scheitern Lernende oft nicht am Thema an sich, sondern daran, dass sie auf dem falschen Niveau geübt haben.

Wo Item Response Theory (IRT) in diesem Modell sitzt

Die IRT-Logik muss hier nicht noch einmal von Grund auf erklärt werden; dafür gibt es bereits den eigenen Beitrag. Für diesen Artikel reicht die Intuition: IRT hilft Tarsus dabei, den Lernstand nicht blind zu erhöhen oder zu senken, sondern die neue Antwort im Zusammenhang mit Schwierigkeit, Erfahrung und Passung zu bewerten.

Wichtig ist der Ort, an dem IRT wirkt. Sie wirkt nicht nur „auf den ganzen Kurs“, sondern auf einzelne Bereiche des Würfels. Eine Aufgabe gehört also nicht bloß zum Thema „Inflation“, sondern zu einer konkreten Zelle oder zu wenigen nahen Zellen, etwa:

Inflation × Anwenden × Verfahren

Wenn die lernende Person hier eine passende Aufgabe sicher löst, steigt der Lernstand in genau diesem Bereich. Wenn sie scheitert, heißt das aber nicht automatisch, dass der Wert hart abstürzt. Tarsus schaut differenzierter hin. War die Aufgabe vielleicht bewusst schwierig? War die Person in dieser Zelle bisher stabil? Handelt es sich eher um einen Ausrutscher oder um ein Muster?

Die eigentliche Stärke liegt genau darin: Belohnung und Korrektur hängen nicht nur von einer einzelnen Antwort ab, sondern auch von der bisherigen Erfahrung und von der Lernrate. Ein Fehler nach vielen sicheren Antworten sagt etwas anderes aus als drei Fehler in Folge. Und eine richtige Antwort auf eine sehr leichte Aufgabe ist anders zu bewerten als eine richtige Antwort auf eine anspruchsvolle Aufgabe.

So bleibt das System ruhig, statt auf jeden Einzelfehler nervös zu reagieren.

Warum Zeit für adaptive Didaktik so wichtig ist

Ein aktueller Prozentwert allein ist nur eine Momentaufnahme. Für gute Adaptivität reicht das nicht. Tarsus schaut deshalb nicht nur auf den Stand einer Zelle, sondern auch auf ihren Verlauf über die Zeit.

Das ist didaktisch sehr wichtig. Denn 60 Prozent können etwas völlig Unterschiedliches bedeuten. Eine Zelle mit 60 Prozent kann gerade stabil wachsen. Oder sie kann nach einer Phase guter Leistungen wieder absinken. Von außen sieht der Wert gleich aus. Didaktisch ist die Lage aber eine andere.

Darum fragt Tarsus zusätzlich: Wie hat sich diese Zelle entwickelt? Wird sie stabil besser? Schwankt sie? Gibt es Anzeichen von Vergessen? Oder war die letzte falsche Antwort vielleicht nur ein Ausrutscher?

Man kann das sehr einfach ausdrücken (die wahre Formel ist viel komplexer):

Diese vorsichtige Anpassung hängt nicht nur von „richtig“ oder „falsch“ ab. Sie hängt auch davon ab, wie viel Erfahrung in dieser Zelle schon vorliegt, wie schwierig die Aufgabe war und wie schnell die Person in diesem Bereich normalerweise lernt.

Das ist wichtig, weil Lernen kein Lichtschalter ist. Niemand springt mit einer Antwort von „kann ich nicht“ zu „beherrsche ich komplett“. Und umgekehrt bedeutet ein einzelner Fehler nicht sofort einen echten Rückschritt. Tarsus nutzt deshalb einen Verlauf statt nur eines Punkts.

Diese vorsichtige Anpassung hängt nicht nur von „richtig“ oder „falsch“ ab. Sie hängt auch davon ab, wie viel Erfahrung in dieser Zelle schon vorliegt, wie schwierig die Aufgabe war und wie schnell die Person in diesem Bereich normalerweise lernt.

Das ist wichtig, weil Lernen kein Lichtschalter ist. Niemand springt mit einer Antwort von „kann ich nicht“ zu „beherrsche ich komplett“. Und umgekehrt bedeutet ein einzelner Fehler nicht sofort einen echten Rückschritt. Tarsus nutzt deshalb einen Verlauf statt nur eines Punkts.

Wie Tarsus daraus die nächste beste Lernaktion auswählt

Jetzt wird der Würfel operativ. Vor jedem nächsten Schritt muss Tarsus entscheiden, was didaktisch am sinnvollsten ist. Diese Entscheidung entsteht aus drei Fragen.

Erstens: Welche Zellen sind in diesem Kapitel überhaupt aktiv?
Zweitens: Wo ist der Lernstand noch niedrig?
Drittens: Wo zeigt der Verlauf, dass gerade Unterstützung nötig ist?

Die wichtigste Zelle ist also meist die, die relevant, noch nicht sicher und entwicklungsbedürftig ist.

Das klingt technisch, ist in Wahrheit aber sehr alltagsnah. Wenn jemand Definitionen schon sicher beherrscht, braucht er nicht die fünfte ähnliche Definition. Wenn aber das Verstehen eines Konzepts noch schwach ist und die letzten Antworten darauf hindeuten, dass Unsicherheit besteht, dann ist genau dort der richtige nächste Schritt.

Dieser nächste Schritt kann sehr unterschiedlich aussehen. Tarsus kann eine kurze Erklärung geben, ein anschauliches Beispiel zeigen, eine Transferfrage stellen, eine Wiederholung einschieben oder eine fallbasierte Übung anbieten. Die Auswahl ist also nicht zufällig. Sie ist das Ergebnis des Lernwürfels.

Warum dieses Modell besonders gut zu DIHK-/IHK-Anforderungen passt

Nach IHK-/DIHK-Didaktik sollen Lernende Inhalte nicht nur aufnehmen, sondern in einer sinnvollen Struktur, mit erkennbarem roten Faden und auf passenden Anspruchsniveaus bearbeiten. Genau dafür ist der Lernwürfel stark geeignet.

Er erlaubt erstens eine saubere didaktische Planung. Der Kursverantwortliche legt fest, welche Themen, welche Niveaus und welche Wissensarten in einem Kapitel zählen. Er kann ganze Spalten deaktivieren, wenn bestimmte Taxonomiestufen dort noch keine Rolle spielen sollen. Er kann Schwerpunkte setzen, statt alles gleichzeitig zu verlangen.

Zweitens erlaubt der Würfel eine präzise Diagnose. Tarsus sieht nicht nur, ob jemand „im Kapitel gut“ ist, sondern ob die Stärke bei Fakten, Konzepten oder Verfahren liegt und ob eher Wissen, Verstehen oder Anwenden sicher ist.

Drittens erlaubt der Würfel echte Adaptivität. Weil Tarsus den Verlauf einzelner Zellen kennt, kann es gezielt dort fördern, wo die größte Lücke oder das größte Risiko liegt.

Gerade in der berufsbezogenen Weiterbildung ist das entscheidend. Denn dort reicht es selten, Inhalte nur wiederzugeben. Es geht darum, Wissen in Handlung zu überführen. Und genau das bildet der Würfel systematisch ab.

Fazit

Nach Anderson und Krathwohl wird Lernen dann wirklich präzise, wenn Denkstufen und Wissensarten gemeinsam betrachtet werden. Nach IHK-/DIHK-Logik reicht es ebenfalls nicht, nur Trefferquoten zu betrachten. Entscheidend ist, ob Lernende Wissen auf dem richtigen Niveau und in der richtigen Form aufbauen.

Ein System wie Tarsus setzt diese Logik um, indem es aus der didaktischen Matrix einen Lernwürfel macht. Jede Zelle steht für ein klar umrissenes Teilziel. Ganze Spalten oder Bereiche können aktiviert, abgeschwächt oder deaktiviert werden, je nachdem, was ein Kapitel wirklich verlangt. Der Fortschritt ergibt sich aus den aktiven Zellen, nicht aus einem diffusen Gesamteindruck. Über Schnitte durch den Würfel werden Stärken und Schwächen sichtbar. Über IRT und den zeitlichen Verlauf wird der Lernstand vorsichtig und realistisch weiterentwickelt. Und daraus entsteht schließlich die nächste beste Lernaktion.

Einfach gesagt: Tarsus misst nicht nur, wie viel jemand gelernt hat. Tarsus misst, was genau gelernt wurde, auf welchem Niveau, in welcher Wissensform und wie stabil sich das über die Zeit entwickelt. Genau darin liegt der didaktische Unterschied zwischen allgemeiner Personalisierung und wirklich adaptivem E-Learning im Sinne von Anderson-Bloom und DIHK-/IHK-Anforderungen. Wir haben unser Bestes getan, um die Mathematik zu abstrahieren. Hoffentlich war der Beitrag hilfreich 🤗.