Modul 1: Einstieg & Orientierung
- Sicherer Start in die digitale Lernumgebung: Lernplattform, Videokonferenzen (Zoom, Teams), Dateiablage, Kalender, Chat und Feedback-Funktionen richtig nutzen.
- Digitale Grundlagen für den Arbeitsalltag: Dateiformate und Ordnerstrukturen, sicheres Speichern, Zusammenarbeit über Cloud und E-Mail sowie der Umgang mit Text-, Tabellen- und Präsentationsprogrammen.
- Erster Einblick in Künstliche Intelligenz: Was KI ist (und was nicht), wo sie uns im Alltag längst begegnet – von Sprachassistenten bis Übersetzern – und ein praktischer Einstieg in ChatGPT mit ersten eigenen Prompts.
Modul 2: KI im Alltag & Beruf
- Die wichtigsten Begriffe verständlich erklärt: Was bedeuten KI, Machine Learning, Deep Learning und Algorithmen – und wie „lernen“ solche Systeme eigentlich aus Daten?
- Konkrete Einsatzfelder: Wo KI im privaten Alltag (Navigation, Empfehlungen, Übersetzung) und im Beruf (E-Mail-Filter, Chatbots, digitale Abläufe) bereits wirkt – mit Beispielen aus Verwaltung, Marketing, Bildung und Pflege.
- Chancen und Grenzen richtig einschätzen: Wo KI Arbeit erleichtert und Fehler vermeidet, wo Risiken wie Datenschutz oder Fehlentscheidungen liegen und wo menschliche Kompetenzen unverzichtbar bleiben.
Modul 3: Sprachmodelle & Textarbeit mit KI
- Wie Sprachmodelle funktionieren: Aufbau und Logik von ChatGPT, Claude und Gemini, was gute Prompts ausmacht und worin der Unterschied zu klassischen Suchmaschinen liegt.
- Berufliche Texte per KI erstellen: E-Mails, Bewerbungen, Zusammenfassungen und Präsentationstexte – mit passender Tonalität, Zielgruppenansprache und wiederverwendbaren Vorlagen.
- Qualität sichern: KI-Ergebnisse nach Struktur, Richtigkeit und Lesbarkeit bewerten, Schwächen gezielt korrigieren und Mensch und KI sinnvoll kombinieren („Co-Creation“).
- Recht und Ethik: Datenschutz beim KI-Einsatz, Urheberrecht, Kennzeichnungspflichten für KI-Inhalte und ein kritischer, verantwortungsvoller Umgang mit den Ergebnissen.
Modul 4: Daten verstehen & nutzen
- Daten verstehen: Unterschiedliche Datenarten und -formate (Zahlen, Texte, CSV, Excel) sowie der Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten im Berufsalltag.
- Mit Tabellen arbeiten: Grundlagen von Excel und Google Sheets – Sortieren, Filtern, einfache Formeln sowie Prozent- und Summenberechnungen für typische Aufgaben.
- Daten sichtbar machen: Aussagekräftige Diagramme erstellen, Zahlen vergleichen und daraus klare Aussagen für Berichte, E-Mails oder Präsentationen ableiten.
- Auswertung mit KI: Sprachmodelle nutzen, um Datensätze zu interpretieren, automatische Zusammenfassungen zu erstellen und Tabellen per Prompt auszuwerten.
Modul 5: KI im digitalen Arbeitsalltag
- Digitale Assistenten im Einsatz: Praktische Tools wie ChatGPT, DeepL und Notion AI für Textüberarbeitung, Übersetzungen, Zusammenfassungen, Protokolle und als Ideengeber – sauber eingebunden in E-Mail und Office.
- Abläufe automatisieren: Mit Werkzeugen wie Zapier oder Make wiederkehrende Aufgaben (Benachrichtigungen, Datenübertragung, To-do-Listen) automatisieren und mit KI-Texten verbinden.
- Praxistransfer: Realitätsnahe Aufgaben eigenständig lösen, passende Tools selbst auswählen und die eigenen Arbeitsabläufe für die spätere Wiederverwendung dokumentieren.
Modul 6: Datenschutz & digitale Sicherheit
- Datenschutz-Grundlagen: Die wichtigsten Regeln der DSGVO, der Schutz personenbezogener Daten und was beim Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT konkret zu beachten ist.
- Sicher im digitalen Raum: Starke Passwörter, Zwei-Faktor-Authentifizierung und Verschlüsselung sowie das Erkennen von Phishing, Schadsoftware und gefälschten Websites.
- Verantwortung & Ethik: Risiken automatisierter Entscheidungen (Fehler, Diskriminierung), der richtige Umgang mit KI-Falschinformationen und ethische Leitlinien wie Transparenz und Fairness.
Modul 7: Ausblick & digitale Orientierung
- Zukunft der Arbeit: Aktuelle Entwicklungen wie Automatisierung und digitale Assistenz, ihre Chancen und Herausforderungen sowie die neuen Kompetenzen, die dadurch gefragt sind.
- Standortbestimmung: Rückblick auf die eigenen aufgebauten Fähigkeiten, ehrliche Selbstreflexion und die Entwicklung eines persönlichen Zielplans für die nächsten Schritte.
- Transfer in den Beruf: Konkrete Umsetzungsplanung, Tipps zu digitaler Bewerbung, Portfolio und Online-Sichtbarkeit sowie eine Abschlusspräsentation der eigenen Kompetenzen.
Modul 8: Digitales Recruiting & Einstieg in KI-Anwendungen
- Recruiting im Wandel: Die Rolle des Recruiters heute, ein Überblick über die Recruitingphasen und die Logik von Jobportalen und Social Media.
- KI in der Personalgewinnung: Was Text-KI, Chatbots und Matching-Systeme leisten, wo sie in HR eingesetzt werden und welche Chancen und Risiken (z. B. Bias) es gibt.
- Erste Praxis: Übungen mit ChatGPT und ersten Prompts für Begrüßungstexte, E-Mail-Antworten oder Stellenauszüge.
Modul 9: KI-gestützte Stellenanzeigen & Bewerberansprache
- Zielgruppen & Personas: Candidate Personas entwickeln und Anzeigen in Sprache und Inhalt gezielt auf die Zielgruppe zuschneiden – inklusive Diversity und inklusiver Ansprache.
- Stellenanzeigen mit KI: Moderne Anzeigen strukturiert aufbauen, mit passenden Prompts erstellen und manuelle mit KI-generierten Texten vergleichen und optimieren.
- Veröffentlichen & sichtbar werden: Anzeigen plattformgerecht auf Jobportalen und Social Media ausspielen und mit SEO (Keywords, Überschriften) auffindbar machen.
- Aktiv ansprechen: Grundlagen des Social Recruiting und der Direktansprache, KI-gestützte Ansprache-Vorlagen und ein Redaktionsplan für Kampagnen.
Modul 10: Bewerberauswahl, Matching & KI-gestützte Analyse
- Strukturiert auswählen: Kriterienbasierte Vorauswahl mit Bewertungsrastern, Muss- und Kann-Kriterien ableiten und Lebensläufe sowie Anschreiben systematisch bewerten.
- Matching mit KI: Matching-Systeme und Bewerbermanagement kennenlernen und Lebenslaufdaten mit KI (z. B. ChatGPT) bewerten und vergleichen.
- Faire Kommunikation: Zwischenbescheide, Einladungen und Absagen mit KI formulieren – individuell, wertschätzend und inklusiv.
- Ethik & Fairness: Was algorithmischer Bias ist, wo seine Risiken liegen und welche Rolle der Mensch im Auswahlprozess behält.
Modul 11: Kampagnenplanung, Performanceanalyse & Abschlussprojekt
- Kampagne planen: Recruitingziel und Zielgruppe definieren, passende Kanäle und Formate wählen und einen konkreten Projektplan mit Aufgaben und Zeitrahmen erstellen.
- Mit KI umsetzen: Anzeigen und Begleittexte mit ChatGPT erstellen, Visuals mit Canva oder Adobe Express gestalten und alles zeitlich steuern – z. B. eine Beispielkampagne für LinkedIn oder Instagram.
- Erfolg messen: Wichtige Kennzahlen (Reichweite, Klickrate, Bewerberquote) verstehen, auswerten und daraus konkrete Verbesserungen ableiten.
- Abschlussprojekt: Alle Bausteine zu einem vollständigen Recruiting-Projekt zusammenführen, dokumentieren und im Plenum präsentieren.
Modul 12: Transfer, Professionalisierung & berufliche Perspektiven
- Wissen sichern: Die zentralen Inhalte aller Module wiederholen und die wichtigsten Tools (ChatGPT, Canva, Trello) auf verschiedene Berufsfelder übertragen.
- Kompetenzprofil: Die erworbenen fachlichen, technischen und methodischen Kompetenzen zusammenfassen und schriftlich – etwa für Bewerbungen – festhalten.
- Transfer in den Beruf: Erkennen, welche Aufgaben man künftig übernehmen kann, wo sich KI-Recruiting im eigenen Umfeld nutzen lässt und wie man neue Tools im Team einführt.
- Bewerbung & Zukunft: Bewerbungsunterlagen mit KI optimieren, sich professionell präsentieren und die nächsten beruflichen Schritte planen.
Modul 13: Arbeitsorganisation, Toolzugänge & SEO-Prozesse
- Digitaler Start: Die Lernumgebung, Aufgabenverwaltung und Feedbackwege kennenlernen und einen ersten technischen Funktionstest machen.
- SEO verstehen: Was SEO und Sichtbarkeit im Netz bedeuten – Rankings, Suchergebnisse (SERP), Snippets und aktuelle Entwicklungen wie KI-Inhalte und Mobiloptimierung.
- Erste Tools: Einblick in ChatGPT, Ubersuggest und Google Trends, erste Keyword-Cluster bilden und Chancen und Grenzen von KI im SEO reflektieren.
Modul 14: Keyword-Recherche, Themenplanung & KI-Contentstruktur
- Keywords finden: Verschiedene Keyword-Arten verstehen, mit Tools wie Ubersuggest und Answer the Public recherchieren und nach Suchvolumen und Wettbewerb clustern.
- Themen planen: Personas und Customer Journey berücksichtigen, einen Redaktionskalender aufbauen und Haupt- und Nebenkeywords sinnvoll kombinieren.
- Struktur mit KI: Blogartikel und Landingpages per Prompt gliedern, Überschriften und Meta-Beschreibungen erstellen und die Leserführung mitdenken.
- Qualität prüfen: Texte mit Analyse-Tools wie Seobility oder Neuronwriter auf Lesbarkeit und Keyworddichte prüfen und gezielt verbessern.
Modul 15: Texterstellung mit KI & SEO-Optimierung in der Praxis
- Prompttechnik: Verschiedene Prompt-Arten beherrschen, Länge, Stil und Struktur steuern und typische KI-Fehler und Halluzinationen erkennen.
- SEO-Textbausteine: Wirkungsvolle Headlines, Meta Descriptions, Teasertexte und FAQ-Sektionen für verschiedene Zielgruppen erstellen.
- Optimieren & prüfen: Texte auf Klarheit, Keyword-Einbindung und Lesefluss überarbeiten und mit Tools wie Seobility oder Yoast bewerten.
- In der Praxis: Die Techniken auf verschiedene Formate (Blog, Produktbeschreibung, Fachartikel) anwenden und einen eigenen SEO-Text erstellen und optimieren.
Modul 16: Analyse, Struktur & technische SEO-Grundlagen
- Technische Grundlagen: Wie Webseiten aufgebaut sind (HTML, Metadaten) und wie Ladezeiten, Mobiloptimierung und Bildformate das Ranking beeinflussen – gemessen mit Tools wie PageSpeed Insights.
- Struktur & Nutzerführung: Sprechende URLs, interne Verlinkung, Breadcrumbs und UX-Grundlagen für gute Auffindbarkeit und Bedienbarkeit.
- Inhalte analysieren: OnPage-Audits mit Seobility oder RankMath durchführen und den Ranking-Verlauf über die Google Search Console beobachten.
- Technik verstehen: Wie Google Seiten crawlt und indexiert, was XML-Sitemaps und robots.txt bewirken und wie man Crawling-Fehler erkennt und behebt.
Modul 17: Abschlussprojekt, Transfer & berufliche Perspektiven
- Projekt planen: Ein realistisches Content- oder Optimierungsprojekt wählen, Zielgruppe und Keywordstrategie festlegen und einen Zeitplan erstellen.
- Umsetzen: Keywordrecherche, Contentstruktur und KI-Texterstellung anwenden und die Ergebnisse mit SEO-Tools analysieren und nachbessern.
- Dokumentieren & reflektieren: Den Projektprozess nachvollziehbar festhalten (Screenshots, Promptverläufe) und Lerneffekte sowie Hürden reflektieren.
- Präsentieren & anschließen: Das Projekt im Plenum vorstellen, die SEO-Strategie begründen und den Einsatz der neuen Kompetenzen im Beruf planen.
