Lernen im Metaverse:

Wie Gamification und KI Bildung prägen

Digitale Bildung zwischen Übertragung und Neuentwurf

Digitale Bildung ist in den vergangenen Jahren zu einem festen Bestandteil formaler und informeller Lernangebote geworden. Lernplattformen, Onlinekurse und hybride Lehrformate prägen heute Hochschulen, Unternehmen und Weiterbildungseinrichtungen. Trotz dieser Entwicklung bleibt ein grundlegendes Problem bestehen: Viele digitale Lernangebote übertragen bestehende didaktische Konzepte lediglich in den digitalen Raum, ohne deren Struktur grundlegend zu hinterfragen. Vorlesungen werden zu Videos, Skripte zu digitalen Dokumenten, Prüfungen zu Online-Tests. Der technologische Rahmen verändert sich, der Lernprozess selbst jedoch kaum. Diese Form der Digitalisierung folgt einem linearen Modell von Wissensvermittlung. Inhalte werden sequenziell präsentiert, Lernfortschritt wird über standardisierte Abfragen gemessen. Motivation entsteht häufig extrinsisch, etwa durch Prüfungsdruck, Zertifikate oder formale Leistungsnachweise. Forschung aus der Lernpsychologie zeigt jedoch seit Langem, dass nachhaltiges Lernen stärker an Erfahrung, Handlung und Kontext gebunden ist als an reine Informationsaufnahme [1]. Wissen wird nicht isoliert gespeichert, sondern in Beziehung zu Handlungssituationen, emotionaler Beteiligung und persönlicher Relevanz gesetzt. Gerade hier zeigt sich eine zentrale Schwäche vieler digitaler Lernangebote. Sie optimieren den Zugang zu Inhalten, nicht jedoch den Lernprozess selbst. Der Fokus liegt auf Effizienz und Skalierbarkeit, weniger auf Lernerlebnis und individueller Entwicklung. Interaktivität beschränkt sich häufig auf Navigation, Klickpfade oder einfache Abfragen. Handlungsspielräume, Entscheidungsfolgen und situatives Lernen bleiben weitgehend unberücksichtigt. Der Lernraum bleibt statisch, auch wenn er technisch modern erscheint. Parallel zu formalen Bildungssystemen haben sich in anderen digitalen Bereichen Systeme etabliert, die Lernen grundlegend anders organisieren. Digitale Spiele, interaktive Anwendungen und virtuelle Erlebnisräume schaffen Umgebungen, in denen Nutzer über lange Zeiträume motiviert bleiben, komplexe Systeme verstehen und Fähigkeiten schrittweise entwickeln. Diese Systeme zeichnen sich durch klare Zielstrukturen, unmittelbares Feedback und adaptive Herausforderungen aus. Lernen findet hier nicht als explizite Aufgabe statt, sondern als Folge von Interaktion, Exploration und Problemlösung [2]. Diese Beobachtung ist für Bildungsprozesse hoch relevant. Sie legt nahe, dass Lernen nicht primär durch die Digitalisierung von Inhalten verbessert wird, sondern durch die bewusste Gestaltung des Lernraums. An dieser Stelle setzen Konzepte an, die Metaverse-Technologien, Gamification und künstliche Intelligenz (KI) miteinander verbinden und Lernen als erfahrungsbasierten, systemisch gestalteten Prozess verstehen.

Metaverse, Gamification und KI als lernstrukturierende Systeme

Der Begriff Metaverse wird häufig unscharf verwendet und ist stark von medialen Erwartungen geprägt. In einem funktionalen Verständnis beschreibt er jedoch keinen einzelnen technologischen Zustand, sondern einen persistenten, dreidimensionalen, interaktiven Raum, der Navigation, soziale Interaktion und regelbasierte Strukturen ermöglicht. Während Virtual Reality primär eine Darstellungstechnologie ist, beschreibt das Metaverse ein System aus Raum, Interaktion, Persistenz und sozialer Einbettung. Für Lernprozesse ist dieser Raum besonders relevant, weil er Wissen räumlich organisiert und erfahrbar macht. Inhalte werden nicht ausschließlich konsumiert, sondern erkundet, angewendet und miteinander in Beziehung gesetzt. Lernende bewegen sich durch Wissensräume, treffen Entscheidungen, experimentieren mit Lösungswegen und erleben die Konsequenzen ihres Handelns. In metaversebasierten Lernumgebungen entstehen Strukturen, die nicht linear aufgebaut sind. Statt festgelegter Modulabfolgen eröffnen sich alternative Lernpfade, die individuell gewählt oder systemisch angepasst werden können. Lernen wird zu einem situativen Prozess, der stärker an Handlung und Erfahrung gebunden ist als an reine Rezeption. Studien zu immersiven Lernumgebungen zeigen, dass solche Ansätze insbesondere bei komplexen oder abstrakten Inhalten zu höherer Motivation, besserem Verständnis und nachhaltigerer Wissensverankerung führen können [3], [4].

Dabei geht es nicht um vollständige Virtual-Reality-Simulationen oder um die Ablösung klassischer Lernformate. Vielmehr ermöglichen Metaverse-Umgebungen eine zusätzliche Ebene, auf der Inhalte visualisiert, Prozesse nachvollziehbar gemacht und Zusammenhänge erlebt werden können. In technischen, naturwissenschaftlichen oder historischen Kontexten lassen sich so abstrakte Konzepte in erfahrbare Szenarien übersetzen. Gamification fungiert in diesem Zusammenhang nicht als oberflächliches Belohnungssystem, sondern als strukturelles Gestaltungsprinzip. Spiele sind hochentwickelte Lernsysteme, die Nutzer schrittweise an steigende Komplexität heranführen. Sie kombinieren klare Zielsetzungen, kontinuierliches Feedback und adaptive Schwierigkeitsgrade. Fehler werden nicht sanktioniert, sondern als notwendiger Bestandteil des Lernprozesses integriert. Diese Mechaniken lassen sich auf Lernprozesse übertragen, indem sie Kompetenzentwicklung, Systemverständnis und Selbstwirksamkeit fördern.

Ein wesentlicher Unterschied zu klassischen Lernformaten liegt in der Rolle des Lernenden. In gamifizierten Systemen ist der Lernende aktiver Akteur, nicht passiver Rezipient. Fortschritt entsteht durch Handeln, nicht durch das bloße Absolvieren von Inhalten. Motivation entwickelt sich aus dem Erleben von Kontrolle, Entwicklung und Sinnhaftigkeit. Künstliche Intelligenz erweitert diese Strukturen um eine adaptive Ebene. KI-gestützte Lernsysteme können Interaktionsmuster analysieren, Lernfortschritte erkennen und Inhalte dynamisch anpassen. Anstelle standardisierter Lernpfade entstehen individuelle Lernverläufe, die auf Vorkenntnisse, Lerngeschwindigkeit und Verhaltensmuster reagieren. Forschung zu intelligenten Tutorsystemen zeigt, dass personalisiertes Feedback und adaptive Unterstützung die Effektivität von Lernprozessen signifikant steigern können [5]. Besonders relevant ist der Einsatz KI-basierter Agenten in immersiven Lernumgebungen. Diese können als virtuelle Tutoren, dialogische Begleiter oder narrative Figuren auftreten und Lernprozesse kontextsensitiv unterstützen. Gleichzeitig erfordert der Einsatz generativer KI eine klare didaktische Einbettung. Fragen der Validierung, Transparenz und Verantwortlichkeit gewinnen an Bedeutung [7]. Human-in-the-loop-Ansätze, bei denen KI Vorschläge macht, Entscheidungen jedoch nachvollziehbar bleiben, gelten als zentraler Baustein nachhaltiger Lernsysteme.

Didaktische Modelle, Transfer und Kompetenzaufbau in immersiven Lernsystemen

Ein zentrales Problem vieler Bildungsformate liegt nicht im Mangel an Inhalten, sondern im fehlenden Transfer. Studierende können Begriffe erklären, Theorien wiedergeben oder Abläufe beschreiben, haben jedoch Schwierigkeiten, dieses Wissen in offenen, realitätsnahen Situationen anzuwenden. Dieses sogenannte Transferproblem ist seit Jahrzehnten bekannt und betrifft insbesondere praxisorientierte Disziplinen, in denen Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden müssen. Klassische Lehrformate fördern häufig deklaratives Wissen, also das Wissen über Sachverhalte. Für berufliche Handlungskompetenz ist jedoch prozedurales und situatives Wissen entscheidend: das Wissen, wie, wann und warum etwas getan wird. Immersive Lernsysteme bieten hier einen strukturellen Vorteil, weil sie Lernhandlungen nicht abstrahieren, sondern in Kontexte einbetten. Lernende handeln innerhalb eines Systems, statt nur über ein System zu sprechen. Didaktische Modelle wie erfahrungsbasiertes Lernen, situiertes Lernen oder deliberate practice lassen sich in immersiven Umgebungen besonders gut abbilden [1], [6]. Lernhandlungen werden wiederholbar, variierbar und kontextualisiert. Fehler sind nicht bloß falsche Antworten, sondern sichtbare Konsequenzen innerhalb eines Systems. Genau diese Konsequenzen erzeugen Lerndruck, aber auch Lernmotivation, weil Fortschritt erfahrbar wird. In gamifizierten, immersiven Lernumgebungen entsteht Kompetenz nicht durch linearen Stoffdurchlauf, sondern durch wiederholte Auseinandersetzung mit zunehmender Komplexität. Aufgaben können so gestaltet werden, dass sie anfangs stark geführt sind und mit zunehmender Expertise offener werden. Dieser Übergang ist didaktisch entscheidend, weil er Selbstständigkeit fördert, ohne Lernende zu überfordern. Besonders relevant ist dieser Ansatz in Bereichen wie Game Design, 3D-Produktion oder Echtzeitentwicklung. Hier geht es nicht nur um Werkzeuge, sondern um Entscheidungslogiken: Wann ist ein Asset „gut genug“? Welche Optimierung ist sinnvoll? Welche Kompromisse sind akzeptabel? Solche Fragen lassen sich kaum in klassischen Prüfungsformaten abbilden, wohl aber in simulierten Produktionsszenarien, in denen Qualität, Zeit und Ressourcen in Beziehung gesetzt werden. Immersive Lernsysteme ermöglichen zudem vergleichbare Lernverläufe. Lernende können ähnliche Szenarien unter unterschiedlichen Bedingungen durchlaufen, Entscheidungen reflektieren und Alternativen testen. Dadurch wird Lernen nicht nur effizienter, sondern auch transparenter. Lehrende erhalten Einblick in Denkprozesse, nicht nur in Endergebnisse.

Implementierung, Governance und institutionelle Einbettung

Die Einführung immersiver, KI-gestützter Lernsysteme ist keine rein technische Frage, sondern eine organisatorische und institutionelle Herausforderung. Hochschulen müssen klären, wie solche Systeme in bestehende Curricula integriert werden, wie Leistung bewertet wird und welche Rolle Lehrende einnehmen. Ohne klare Einbettung besteht die Gefahr, dass innovative Lernformate als experimentelle Zusatzangebote wahrgenommen werden und langfristig versanden. Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die curriculare Verankerung. Immersive Lernräume sollten klaren Modulen zugeordnet sein, mit definierten Lernzielen, ECTS-Umfang und Prüfungsformaten. Im Bachelor bieten sich stärker strukturierte Szenarien an, in denen grundlegende Kompetenzen aufgebaut werden. Im Master kann die Offenheit steigen, etwa durch projektbasierte, forschungsnahe oder interdisziplinäre Aufgabenstellungen. Prüfungsformate müssen sich dabei an Kompetenzen orientieren, nicht an Reproduktion. Bewertet werden sollten Entscheidungsqualität, Prozessverständnis, Reflexionsfähigkeit und Systemlogik. Immersive Lernumgebungen bieten hierfür neue Möglichkeiten, etwa durch Prozessdaten, dokumentierte Iterationen oder begründete Designentscheidungen. Gleichzeitig müssen diese Daten datenschutzkonform erhoben und ausgewertet werden. Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz entstehen zusätzliche Governance-Fragen. Generative KI darf nicht unkontrolliert als Antwortgenerator fungieren, sondern muss didaktisch eingebettet sein. Internationale Leitlinien betonen die Bedeutung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und menschlicher Verantwortung. Für Hochschulen bedeutet das klare Nutzungsregeln, dokumentierte Einsatzszenarien und eine Prüfungskultur, die Eigenleistung sichtbar macht. Organisatorisch hat sich ein iterativer Ansatz bewährt. Statt umfassender Plattformprojekte sind modulare Einstiegsszenarien sinnvoll, die schrittweise erweitert werden. Pilotprojekte, begleitet von Evaluation, ermöglichen es, didaktische Konzepte zu testen und Akzeptanz aufzubauen. Studierende können dabei nicht nur Nutzer, sondern auch Mitgestalter sein, etwa im Rahmen von Projektmodulen oder Abschlussarbeiten. Langfristig entsteht so kein isoliertes Metaverse-Projekt, sondern eine wachsende Lerninfrastruktur. Immersive Szenarien, KI-gestützte Feedbacksysteme und gestalterische Frameworks können wiederverwendet und weiterentwickelt werden. Bildung wird dadurch nicht technischer, sondern strukturierter. Lernen wird zu einem gestalteten Prozess, der Erfahrung, Reflexion und Kompetenzentwicklung systematisch verbindet.

Gestaltung, Praxis und Perspektiven

Die erfolgreiche Umsetzung immersiver Lernsysteme ist keine rein technologische Herausforderung. Entscheidend ist die gestalterische Qualität. Raumstruktur, visuelle Hierarchie, Interaktionsdesign, Sound und Narration bestimmen maßgeblich, ob ein Lernraum funktioniert oder überfordert. Gestaltung fungiert als vermittelnde Instanz zwischen Technologie und Nutzererfahrung. Ohne diese Vermittlung bleiben immersive Systeme entweder technisch beeindruckend, didaktisch jedoch wirkungslos. Immersive Lernräume sind daher interdisziplinäre Projekte. Sie erfordern die Zusammenarbeit von Game Design, 3D-Gestaltung, Pädagogik, Psychologie und Informatik. Erst durch diese Verbindung entstehen Systeme, die technisch tragfähig, didaktisch sinnvoll und für Lernende zugänglich sind. Aktuelle Forschung betont, dass insbesondere gestaltete, interaktive Umgebungen das Potenzial haben, Lernen als aktiven, erfahrungsbasierten Prozess zu unterstützen.

Häufig wird angenommen, dass immersive Lernsysteme zwangsläufig mit hohem Entwicklungsaufwand verbunden sind. Tatsächlich haben Game Engines, Echtzeit-Rendering und KI-Tools die Einstiegshürden in den letzten Jahren deutlich gesenkt. Modulare Architekturen, wiederverwendbare Assets und iterative Entwicklungsprozesse ermöglichen skalierbare Umsetzungen. Lernsysteme können schrittweise eingeführt, evaluiert und weiterentwickelt werden. Die Verbindung von Metaverse-Technologien, Gamification und Künstlicher Intelligenz stellt keinen kurzfristigen Trend dar, sondern eine strukturelle Verschiebung im Verständnis digitaler Bildung. Sie ermöglicht es, Lernprozesse adaptiver, erfahrungsbasierter und nutzerzentrierter zu gestalten. Entscheidend wird sein, diese Technologien nicht isoliert einzusetzen, sondern systemisch zu denken. Digitale Bildung hat damit die Chance, sich von der bloßen Digitalisierung bestehender Konzepte zu lösen und Lernen als gestalteten, dynamischen Prozess neu zu definieren. Darüber hinaus verändert sich durch immersive Lernsysteme auch die Rolle der Lehrenden. Sie agieren weniger als reine Wissensvermittler, sondern stärker als Gestalter von Lernräumen, Moderatoren von Lernprozessen und Begleiter individueller Kompetenzentwicklung. Diese Verschiebung erfordert neue didaktische Fähigkeiten, insbesondere im Bereich der Aufgabenarchitektur, der Feedbackgestaltung und der Reflexionsanleitung. Gleichzeitig eröffnen sich neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit zwischen Lehre, Forschung und Praxis, etwa durch projektbasierte Szenarien mit externen Partnern. Immersive Lernräume können so nicht nur Lehrformate erweitern, sondern auch als Experimentierfelder für neue Bildungsmodelle dienen. In diesem Sinne markieren immersive, KI-gestützte Lernsysteme keinen Ersatz bestehender Bildungsformate, sondern deren Weiterentwicklung. Sie eröffnen einen Raum, in dem Wissen nicht nur vermittelt, sondern erlebt, reflektiert und in Handlung überführt wird, als gestalteter Prozess zwischen Technologie, Mensch und Bedeutung.

Literatur

[1] D. A. Kolb, Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice Hall, 1984, ISBN: 978-0-13-295261-3.

[2] S. Deterding, D. Dixon, R. Khaled, and L. Nacke, “From game design elements to gamefulness: Defining gamification,” in Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference, Tampere, Finland, 2011, pp. 9–15. doi: 10.1145/2181037.2181040.

[3] J. Radianti, T. A. Majchrzak, J. Fromm, and I. Wohlgenannt, “A systematic review of immersive virtual reality applications for higher education,” Computers & Education, vol. 147, Art. no. 103778, 2020. doi: 10.1016/j.compedu.2019.103778.

[4] G. Lampropoulos and Kinshuk, “Virtual reality and gamification in education: A systematic review,” Educational Technology Research and Development, vol. 72, pp. 1691–1785, 2024. doi: 10.1007/s11423-024-10351-3.

[5] B. P. Woolf, Building Intelligent Interactive Tutors. Burlington, MA, USA: Morgan Kaufmann, 2010, ISBN: 978-0-12-373594-2.

[6] J. Lave and E. Wenger, Situated Learning: Legitimate Peripheral Participation. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1991, ISBN: 978-0-521-42374-8.

[7] UNESCO, Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris, France: UNESCO, 2023. Available: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693