{"id":10115,"date":"2021-04-15T09:15:59","date_gmt":"2021-04-15T07:15:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.caritas-digital.de\/?p=10115"},"modified":"2026-06-18T21:37:52","modified_gmt":"2026-06-18T19:37:52","slug":"ideen_fuer_lernende-systeme_in_der_beratung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/caritas-digital.de\/landing\/blog\/ideen_fuer_lernende-systeme_in_der_beratung\/","title":{"rendered":"\u201eLernende Systeme in der Beratung\u201c \u2013 Ideen f\u00fcr den konkreten Einsatz"},"content":{"rendered":"

Im Januar haben wir das Projekt zu datenbasierter Unterst\u00fctzung der Beratung vorgestellt<\/a>. Seitdem ist viel passiert und die interessantesten Lernergebnisse \u00fcber Lernende Systeme in der Beratung teilen wir hier mit Ihnen.<\/p>\n

Nutzer_innenforschung<\/strong><\/h2>\n

In Gespr\u00e4chen mit Berater_innen und Fachreferent_innen aus unserem Fokusbereich Migrationsberatung f\u00fcr erwachsene Zuwanderer_innen (MBE) haben wir uns auf die Suche nach h\u00e4ufig auftretenden, zeitaufwendigen T\u00e4tigkeiten mit viel Kl\u00e4rungsbedarf begeben. Wir hielten Ausschau nach Problemen, die eine automatisierte Technologie l\u00f6sen k\u00f6nnte, welche durch die Nutzung von Daten die eigene Performanz immer weiter verbessern (\u201elernen\u201c) k\u00f6nnte. Gefunden haben wir eine Reihe von spannenden Szenarien:<\/p>\n

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Die Automatisierte Terminpriorisierung<\/strong> \u2013 Um bei der Organisation von Beratungsterminvergaben zu unterst\u00fctzen, macht ein System Vorschl\u00e4ge f\u00fcr die Kategorisierung, Priorisierung und Terminierung von Beratungsanliegen aus verschiedenen Anfragekan\u00e4len (Online-Beratung, E-Mail, Telefon, Post, Vor-Ort-Besuch …). Anhand von grundlegenden Fragen oder durch Natural Language Processing (eine Technologie zum Textverst\u00e4ndnis) wird die Fachrichtung, die Dringlichkeit und die Komplexit\u00e4t der Beratungsanfrage eingesch\u00e4tzt. Das System gibt daraufhin eine Handlungsempfehlung aus, zum Beispiel zur Vergabe eines konkreten Termins (mit bestimmter Dauer) oder Weitervermittlung an eine vorgeschlagene Kollegin. Die Ergebnisse des Algorithmus sind dabei stets Vorschl\u00e4ge und werden von Berater_innen bewertet. Durch dieses Feedback k\u00f6nnen die Ergebnisse des Systems immer genauer werden.<\/p>\n<\/div>\n

Der Virtuelle Empfangstresen<\/strong> ist ein System, das Ratsuchenden direkt helfen kann, in der jeweils eigenen Sprache schnelle L\u00f6sungen f\u00fcr Ihre einfachen Fragen und Probleme zu finden. Reicht das nicht aus, erhalten sie die Adresse der f\u00fcr sie nahe gelegenen Beratungsstelle und ggf. gleich einen Termin. Das System k\u00f6nnte entweder \u00fcber das eigene Endger\u00e4t oder an einem Terminal am Beratungsstandort der Caritas bedient werden. Melden die Ratsuchenden zur\u00fcck, ob die Vorschl\u00e4ge des Systems hilfreich waren, entsteht dadurch eine Lernschleife, \u00fcber die der Algorithmus kontinuierlich verbessert werden kann.<\/p>\n

Wissensnetz <\/strong>\u2013 Damit Beratende jederzeit Zugriff auf aktuelles Wissen und parallele Erfahrungen zu ihrem Beratungsfall haben, kann das CariNet zu einem intelligenten Wissensnetz ausgebaut werden. Wird ein neuer Beitrag eingestellt, schl\u00e4gt das System automatisch einen Vorschlag zur Kategorisierung vor, um die Auffindbarkeit zu verbessern. Zudem erhalten Suchende Vorschl\u00e4ge zu Inhalten und Personen, die sich mit \u00e4hnlichen Themen befassen. Durch die Bewertung der Suchergebnisse und das Anklicken wird der Algorithmus stetig verbessert, sodass die Empfehlungen immer genauer werden und Nutzer_innen noch passendere Suchergebnisse erhalten. Als Erweiterung ist es denkbar, bestimmtes Wissen auf der \u00f6ffentlichen Caritas-Webseite direkt f\u00fcr Ratsuchende bereitzustellen \u2013 vielleicht sogar \u00fcber einen Chatbot.<\/p>\n

M\u00f6gliche weitere Ideen, die aber von Berater_innen als potenziell weniger hilfreich eingesch\u00e4tzt wurden:<\/p>\n

Beratungsaufkommen vorhersagen<\/strong> – Das System k\u00f6nnte durch die Auswertung von nicht personenbezogenen Daten aus der Beratungsdokumentation in Zusammenspiel mit \u00f6ffentlichen Daten wie Sozialstatistiken das zuk\u00fcnftige Beratungsaufkommen vorhersagen. Ein m\u00f6glicher Einsatz w\u00e4re in der Planung von Angeboten oder zum Erkennen von Fortbildungsbedarfen.<\/p>\n

Beratungsassistenz<\/strong> \u2013 Ein System, welches \u00e4hnlich wie ein technischer Fahrassistent Vorschl\u00e4ge f\u00fcr n\u00e4chste Schritte in der Beratung machen k\u00f6nnte: Eine sinnvolle Frage beispielsweise oder eine m\u00f6gliche Intervention, die in anderen \u00e4hnlich gelagerten F\u00e4llen bereits hilfreich war. Grundlage daf\u00fcr w\u00e4re das Zusammenspiel bestimmter Merkmale von F\u00e4llen, die aufgrund einer gro\u00dfen Menge an Daten durch den Algorithmus erkannt worden sind und aus denen Vorschl\u00e4ge generiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Neue spannende Fragen zwischen Technik und Sozialem<\/strong><\/h2>\n

In der Diskussion der Anwendungsf\u00e4lle haben wir gemerkt: Potenzielle Herausforderungen f\u00fcr die Umsetzung werden erst so richtig deutlich im Detail und liegen oft in der Mensch-Maschine-Interaktion. Es tauchten Fragen auf wie: K\u00f6nnen Ratsuchende ihr Anliegen so genau formulieren, dass ein technisches System ihnen wirklich die Ergebnisse ausgeben kann, welche sie sich w\u00fcnschen? Wie gehen wir bei der Terminvergabe mit Anfragen um, die nicht schriftlich eingehen, weil die Ratsuchenden zum Beispiel direkt in der T\u00fcr stehen? Gibt es vielleicht Vorbehalte gegen\u00fcber einem Wissensnetz, weil Suchende dazu eine Frage stellen und damit zeigen m\u00fcssen, dass sie nicht alles wissen?<\/p>\n

Das Projekt zielt daher auf eine Tiefenbohrung in einem speziellen Fall ab. Das ist…<\/p>\n

Der Expert_innenfinder<\/strong><\/h2>\n

Das CariNet k\u00f6nnte zum intelligenten Netzwerkvermittler werden: Angenommen, ein Berater hat einen Fall, der auch ein Rechtsgebiet ber\u00fchrt, welchem er bisher noch nicht begegnet ist. In seinem umliegenden Netzwerk gibt es keine Person, die er kurzfristig dazu fragen k\u00f6nnte. In dieser Situation kann er das CariNet nutzen und die Parameter seines Falls eingeben. Vorgeschlagen wird ihm nun ein Kontakt. Diese Person wurde vom System als Expert_in in diesem Rechtsgebiet erkannt und kann potentiell Zeit zur Beantwortung der Anfrage haben, da er_sie keine laufende Anfrage hat.
Die Identifikation von Expert_innen kann aufgrund von unterschiedlichen Faktoren geschehen: Beispielsweise haben diese Personen bereits Artikel zu der Thematik ver\u00f6ffentlicht oder in der Vergangenheit ganz \u00e4hnlich gelagerte Beratungsf\u00e4lle dokumentiert. Sie k\u00f6nnten auch eine Fortbildung zum Thema besucht haben oder fr\u00fcher in einem dazu spezialisierten Projekt gearbeitet haben. Das System analysiert diese Hintergrunddaten, wenn sie durch die Nutzer_innen freigegeben wurden, und schl\u00e4gt ihnen vor, dass sie als Expert_innen gelistet werden k\u00f6nnten. Hier liegt die erste Lernm\u00f6glichkeit f\u00fcr das System: Stimmt die Person zu, war der Vorschlag passend \u2013 lehnt sie ab, nicht. Eine zweite Lernschleife k\u00f6nnte nach der Kontaktierung geschehen: Hier kann das System nach Feedback fragen, ob die Vermittlung hilfreich war.<\/p>\n

Das Ergebnis? Die Kompetenz der gesamten Caritas wird besser vernetzt, indem Expert_innen genau dann gefunden werden, wenn sie gebraucht werden \u2013 und nicht nur durch den Zufall einer pers\u00f6nlichen Bekanntschaft oder einer schnellen Internetrecherche.<\/p>\n

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\"Das<\/figure>\n
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Uns interessiert euer Feedback!<\/strong><\/h2>\n

W\u00e4hrend wir schon an der Umsetzung eines Demonstrators f\u00fcr den Expert_innenfinder arbeiten, interessieren uns gleichzeitig eure R\u00fcckmeldungen: Ist der Expert_innenfinder attraktiv f\u00fcr euch? Welche Fragen w\u00fcrdet ihr einem solchen System stellen? Welche Informationen w\u00fcrdet ihr \u00fcber euch selbst teilen, um als Expert_innen gefunden zu werden?<\/p>\n

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Mehr zum Thema „Lernende Systeme und KI in der sozialen Arbeit“ gibt es auf der Projektseite unter: caritas-digital.de\/projekte\/lernende-systeme-in-der-beratung<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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