Digital Competence Lab (DCL) für die Logopädie |
Konzeption einer Lernplattform zur Förderung digitaler Handlungskompetenzen
| Zeitschrift | Industry 4.0 Science |
| Ausgabe | 42. Jahrgang, 2026, Ausgabe 1, Seite 110-118 |
| Open Access | https://doi.org/10.30844/I4SD.26.1.110 |
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Abstract
Keywords
Artikel
Digitale Transformation und Rollenwandel in der Logopädie
Die fortschreitende Digitalisierung des Gesundheitswesens verändert auch die logopädische Versorgung [1]. Smarte Technologien und Künstliche Intelligenz (KI) eröffnen neue Möglichkeiten, die Patientenversorgung zu erweitern, Versorgungsengpässen zu begegnen und die Qualität therapeutischer Prozesse zu sichern [1, 2]. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an die Fachkräfte: Logopäden müssen digitale Tools nicht nur technisch bedienen, sondern deren Nutzen kritisch bewerten, evidenzbasiert in die Therapie integrieren und Patienten sowie Angehörige kompetent beraten. Damit erweitert sich das Rollenprofil der Therapeuten – neben der klassischen Therapie übernehmen sie zunehmend evaluierende und beratende Aufgaben [3].
Vor diesem Hintergrund rückt der Kompetenzerwerb in den Mittelpunkt. Unser Kompetenzverständnis folgt einer erweiterten, berufsbezogenen Perspektive, die technische, reflexive und kommunikative Dimensionen umfasst [15, 16]. Digitale Kompetenz bedeutet damit nicht ausschließlich die Nutzung einzelner Tools, sondern die evidenzbasierte Bewertung, verantwortliche Integration in den Therapieprozess sowie die adressatengerechte Beratung von Patienten und Angehörigen. Digitale Handlungsfähigkeit wird als dynamisches Zusammenspiel von Wissen, Fertigkeiten und Haltungen verstanden, das kontextspezifisch aufgebaut und kontinuierlich weiterentwickelt werden muss [3]. Im Rahmen des Kompetenzzentrums HUMAINE wurden KI-gestützte Anwendungen, insbesondere die KI-basierte Anwendung ISi-Speech-Sprechen, in einer Machbarkeitsstudie in der Parkinson-Komplextherapie (PKT) erprobt (Bild 1).
Die Ergebnisse zeigen Potenziale wie eine höhere Übungsfrequenz und gesteigerte Motivation der Patienten, machen aber zugleich einen erhöhten Beratungsaufwand, technische Herausforderungen und den Bedarf an digitaler Handlungskompetenz auf Seiten der Therapeuten sichtbar. Als strukturelle Antwort auf diese Herausforderungen wurde das Digital Competence Lab (DCL) entwickelt.
Das DCL ist eine webbasierte, kompetenzorientierte Lern- und Implementierungsplattform für Logopäden, die modulare, praxisnahe Angebote zum Aufbau digitaler Handlungskompetenzen bündelt.
Die Plattform soll Forschungsergebnisse systematisch in die logopädische Praxis überführen, digitale Kompetenzen fördern und eine nachhaltige Integration smarter Technologien wie KI unterstützen. Ziel dieses Beitrags ist es daher,
• die digitale Transformation der Logopädie und den daraus resultierenden Bedarf an digitalen Handlungskompetenzen zu skizzieren,
• auf Basis des Use Cases ISi-Speech-Sprechen zentrale Dimensionen der Arbeitsgestaltung im Kontext smarter Technologien herzuleiten und
• das DCL als praxisnahe, kompetenzorientierte Implementierungsplattform konzeptionell und kritisch zu beleuchten.
Im Fokus steht damit die Frage, wie digitale Handlungskompetenzen von Logopäden systematisch aufgebaut werden können, um KI-gestützte Tools wie ISi-Speech-Sprechen nachhaltig in der logopädischen Routineversorgung zu implementieren.
Digitalisierung der Logopädie: Chancen und Herausforderungen
Die digitale Transformation betrifft nicht nur technische Infrastrukturen, sondern ebenso Organisation, Bildung und Versorgung [1]. In der Logopädie eröffnen digitale Tools vielfältige Möglichkeiten: sprachunterstützende Apps, digitale Hausaufgabentools und KI-basierte Feedbacksysteme können die Präsenztherapie ergänzen [2].
Gleichzeitig bestehen erhebliche strukturelle Defizite. In Deutschland stehen rund 30.000 Logopäden einer wachsenden Zahl von Patienten mit Sprach- und Sprechstörungen gegenüber [5]. Fachkräftemangel, lange Wartezeiten auf Therapieplätze und hohe administrative Belastungen erschweren die Versorgung [6, 7, 8, 9]; bereits 2018 wurde der Beruf als Mangelberuf eingestuft [7]. Neben strukturellen Faktoren sind identitäts- und professionsbezogene Aspekte zentral: Logopädie ist traditionell stark durch persönliche Interaktion, therapeutische Beziehung und individualisierte Behandlungsansätze geprägt [3].
Der Einsatz digitaler Technologien wirft daher berufsethische Fragen auf – insbesondere, wenn KI-Systeme diagnostische oder therapeutische Kernbereiche berühren und sich Tätigkeiten verschieben, die bislang zur unverzichtbaren Expertise der Fachkräfte gehörten [10]. Damit gewinnt der Erwerb digitaler Kompetenzen zusätzlich an Bedeutung. Diese umfassen nicht nur technisches Wissen, sondern die Fähigkeit, Technologien evidenzbasiert zu bewerten, sie verantwortungsvoll einzusetzen und Patienten anzuleiten [11, 12].
Der Aufbau entsprechender Kompetenzen wird zunehmend als berufsethische Verpflichtung verstanden [13, 14]. Dennoch sind digitale Inhalte bislang kaum systematisch in Aus-, Fort- und Weiterbildung integriert [15, 16]. Internationale Studien belegen, dass gezielter Kompetenzerwerb entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von Telehealth-Formaten und KI-basierten Tools ist [32]. Daraus folgt die Notwendigkeit, digitale Kompetenzentwicklung strukturell in der Arbeitswelt der Logopädie zu verankern und mit praxisnahen Bildungsformaten zu hinterlegen – hier setzt das DCL an.
Use Case: KI-gestützte Dysarthrie-Therapie mit ISi-Speech-Sprechen
Ein relevantes Anwendungsfeld digitaler Therapieergänzungen liegt in der Behandlung von Dysarthrien bei Parkinson-Erkrankungen. Bis zu 89 % der Betroffenen entwickeln im Krankheitsverlauf sprechmotorische Einschränkungen, die sich in reduzierter Sprechlautstärke, monotoner Prosodie und eingeschränkter Verständlichkeit äußern [17, 34]. Leitlinien zu neurologischen Sprach- und Sprechstörungen empfehlen hochfrequente, individualisierte Übungseinheiten, die in der Regelversorgung jedoch häufig nicht realisiert werden können [17].
Im Forschungsprojekt HUMAINE diente die KI-basierte Anwendung ISi-Speech-Sprechen als exemplarisches Beispiel für den Einsatz smarter KI-Technologien [19, 20]. Die webbasierte, KI-gestützte App umfasst über 2.500 evidenzbasierte Übungen zu Artikulation, Prosodie, Sprechlautstärke, Sprechgeschwindigkeit, Stimmvolumen und Respiration. Mithilfe automatischer Spracherkennung analysiert sie die Sprechleistung der Patienten und generiert KI-basiertes Feedback zur individuellen Trainingssteuerung. Im Unterschied zu bestehenden digitalen Trainingssystemen (z. B. LSVT Coach), die auf wirksamkeitsgeprüften Methoden beruhen [18], integriert ISi-Speech-Sprechen zusätzlich KI-gestützte Analyse- und Feedbackprozesse zur Individualisierung des Eigentrainings [18. 19, 20].
Zur Erfassung der Perspektive der Fachkräfte wurden Fokusgruppeninterviews mit Logopäden durchgeführt [22, 23]. Die Teilnehmenden betonten die Notwendigkeit kontinuierlicher Kompetenzentwicklung, diskutierten Spannungen zwischen neuer Technologie und traditioneller Rollenidentität und verwiesen auf Rahmenbedingungen wie mangelnde Zeitressourcen, technische Ausstattung und Vergütungsstrukturen. Auf dieser Grundlage wurde eine Machbarkeitsstudie im Realsetting einer Parkinson-Komplextherapie (PKT) konzipiert, in der Patienten mit Dysarthrie bei der Parkinson-Krankheit über mehrere Wochen zusätzlich zur Präsenztherapie mit ISi-Speech-Sprechen eigenständig trainierten. Die detaillierten Ergebnisse dieser Untersuchung werden im Originalartikel berichtet.
Für den vorliegenden Beitrag sind insbesondere jene Ergebnisse relevant, die Implikationen für Kompetenzerwerb und Arbeitsgestaltung aufzeigen: gesteigerte Übungsfrequenz und hohe Nutzerakzeptanz, erhöhter Beratungs- und Unterstützungsbedarf, technische Herausforderungen im Praxisalltag sowie die Notwendigkeit, digitale Kompetenzen systematisch aufzubauen, um Patienten sicher begleiten zu können. Diese Ergebnisse markieren zugleich die Ausgangsbasis für die Konzeption des Digital Competence Lab (DCL) als Transfer- und Entwicklungsplattform zur Förderung digitaler Handlungskompetenzen bei Logopäden.
Herausforderungen bei der Implementierung smarter Technologien
Die Einführung digitaler Anwendungen wie ISi-Speech-Sprechen verdeutlicht, dass technologische Innovation allein nicht ausreicht. Erfolgreiche Implementierung erfordert eine kontextsensible Strategie, die technische, berufliche, organisationale und ethische Dimensionen gleichermaßen berücksichtigt [25, 26]. Technisch sind Infrastruktur, Datenschutz und IT-Support zentrale Voraussetzungen. Beruflich verändern smarte Technologien Rollenbilder und Kompetenzanforderungen: Logopäden übernehmen zunehmend Beratungs- und Evaluationsaufgaben, die über das klassische therapeutische Handeln hinausgehen [30, 31].
Organisational besteht die Herausforderung, neue Anwendungen in heterogene Versorgungssettings zu integrieren – von ambulanten Praxen bis zu stationären Einrichtungen [33]. Hinzu kommt die Heterogenität der Ausbildungslandschaft; unterschiedliche Qualifikationswege gehen mit variierenden Curricula und digitalen Anteilen einher, was bedarfsgerechte Implementierungs- und Qualifizierungsstrategien erfordert. Ethisch stellen sich Fragen nach Verantwortung, Transparenz und Beziehungsgestaltung: Wie verändern sich therapeutische Interaktionen, wenn KI-gestützte Systeme Feedback generieren, das bislang von Fachkräften stammt [10]?
Ein zentrales Problem bleibt außerdem die sogenannte Translationslücke – viele Innovationen gelangen nicht in die Versorgungspraxis [21]. Um diese zu schließen, sind frühzeitige Einbindung logopädischer Fachkräfte und geeignete Strukturen zur Förderung digitaler Handlungskompetenzen entscheidend. Die im Rahmen von HUMAINE gewonnenen Erkenntnisse unterstreichen, dass Implementierungsprozesse nur dann gelingen, wenn technische und berufspraktische Perspektiven systematisch verknüpft werden. Diese Einsicht bildet die Grundlage für die Entwicklung des DCL, das im Folgenden als strukturelle Antwort auf die identifizierten Anforderungen diskutiert wird.
Kernaspekte der Arbeitsgestaltung
Die Ergebnisse aus Bedarfsanalyse und Machbarkeitsstudie zeigen, dass die Integration smarter Technologien nicht nur technische Anpassungen erfordert, sondern tief in die Arbeitsgestaltung der Logopädie eingreift. Fünf Dimensionen erscheinen dabei besonders zentral: Handlungsfähigkeit und Kompetenzaufbau, Augmentation und Entlastung, Rollenentwicklung, Partizipation und Kontextspezifik sowie organisationale Entwicklung. Diese Dimensionen bilden den Rahmen für die Konzeption des DCL; die Lernangebote sind entlang dieser Perspektiven ausgerichtet, um Kompetenzentwicklung eng an realen Arbeitsanforderungen zu verankern.
Handlungsfähigkeit und Kompetenzaufbau
Logopäden müssen technologische Anwendungen bedienen, deren Nutzen kritisch bewerten, sie evidenzbasiert in die Therapieplanung einbinden und Patienten sowie Angehörige beraten. Damit ergibt sich eine doppelte Funktion: als Anwendende smarter Technologien und als Vermittler im Versorgungskontext. Ein kontinuierlicher Kompetenzaufbau ist Voraussetzung für professionelles und souveränes Handeln und stärkt zugleich die Möglichkeit, digitale Transformationsprozesse aktiv mitzugestalten [36]. Digitale Kompetenz umfasst technische, reflexive und kommunikative Fähigkeiten, die im Berufsalltag systematisch entwickelt und aktualisiert werden müssen. Das DCL adressiert diesen Zyklus explizit: Kompetenzerwerb → reflektierte Auswahl → kontextsensible Implementierung → Evaluation [15, 16]. Konkrete Lernelemente wie Fallbeispiele, Entscheidungsaufgaben oder Reflexionsfragen zu Implementierungsszenarien unterstützen die Übertragung auf das eigene Arbeitsfeld.
Augmentation und Entlastung
KI-Systeme können sprachtherapeutische Prozesse flexibler gestalten. Durch die Ergänzung der Präsenztherapie um digitales Eigentraining mit individualisiertem Feedback kann die Zahl wöchentlicher Übungseinheiten deutlich steigen [19]. In der Machbarkeitsstudie zu ISi-Speech-Sprechen absolvierten Patienten im Mittel vier zusätzliche KI-gestützte Trainingseinheiten à 20 Minuten pro Woche (Spanne 1–7), ergänzend zur Präsenztherapie. Therapeuten berichteten von Entlastung, da die Applikation Versorgung über die Therapiesitzungen hinaus ermöglichte und Motivation sowie Adhärenz förderte:
„Ich habe gemerkt, dass meine Patienten, die zeitgleich mit der App gearbeitet haben, deutlich motivierter auch in der Therapie selber waren … das hatte unmittelbar Auswirkungen auf die Therapie.“ (Interview t3, Therapeutin 1, Pos. 6)
Neben der inhaltlichen Unterstützung bieten KI-Anwendungen Potenziale zur Reduktion administrativer Belastungen (z. B. Termin- und Ressourcenplanung, Dokumentation, Auswertung sprachdiagnostischer Daten). Zudem kann KI-gestütztes Training Patienten zu effektiverem, selbstgesteuertem Üben befähigen: Adaptive Übungsformate und individualisiertes Feedback stärken Selbstwirksamkeit und Eigenverantwortung und können so Fachkräfte entlasten und die Patientenrolle nachhaltig stärken [19, 32]. Das DCL greift diese Aspekte auf, u. a. durch Tutorials zur Gestaltung digital ergänzter Therapiesettings und Leitfäden zur Patientenberatung.
Rollenentwicklung
Mit dem Einzug smarter Technologien verändern sich Tätigkeitsbereiche und Rollenverständnisse. Therapeuten übernehmen eine Doppelrolle – als Anwendende digitaler Systeme und als beratende Instanz, die Patienten anleitet, technische Fragen beantwortet und geeignete Anwendungen empfiehlt [32, 1]. Damit erweitert sich das Berufsprofil hin zu „smarten Therapeuten“.. Eine Interviewteilnehmerin beschrieb dies folgendermaßen:
„Dadurch, dass wir schon eine gewisse Beraterfunktion haben und andere Tools oder Therapien empfehlen, ist das im Prinzip nur ein weiterer Punkt – die Beraterrolle haben wir ohnehin schon.“ (Interview t1, Therapeutin 1, Pos. 96)
Diese Rollenverschiebung erfordert Anpassungen in Ausbildung, Qualifikationsprofilen und Fort- und Weiterbildung [30, 31]. Das DCL setzt hier an, indem es Rollenbilder thematisiert und Reflexionsräume eröffnet.
Partizipation und Kontextspezifik
Die erfolgreiche Integration KI-basierter Systeme hängt von frühzeitiger, aktiver Einbindung der Fachkräfte ab – insbesondere in Konzeptions-, Einführungs- und Optimierungsphasen. Die logopädische Praxis ist kontextdivers (ambulante Praxen, interdisziplinäre Zentren, stationäre Versorgung). Unterschiedliche Infrastrukturen, Patientenprofile und Ausbildungsniveaus erfordern kontextsensible Strategien [26].
Universelle „All-in-One-Lösungen“ sind unrealistisch; smarte Tools müssen an Bedingungen vor Ort angepasst werden. Implementierungsentscheidungen sollten Eignung, Technikaffinität und Aufwand-Nutzen-Relation berücksichtigen. Das DCL unterstützt kontextsensible Kompetenzentwicklung, indem es Erfahrungsberichte, Fallbeispiele und Gestaltungsempfehlungen für verschiedene Versorgungsstrukturen integriert.
Organisationale Entwicklung
Auf organisationaler Ebene können digitale Lösungen Praxismanagement, Dokumentation, Terminplanung und Kommunikation unterstützen und dadurch Ressourcen für patientenzentrierte Tätigkeiten freisetzen [33]. In strukturschwachen Regionen kann der gezielte Einsatz digitaler Angebote Versorgungslücken adressieren und therapeutische Kontinuität stärken. Durch qualitätsgesicherte digitale Ergänzungen lassen sich Erreichbarkeit, Effizienz und Teilhabe verbessern; damit leisten smarte Technologien auch Beiträge zu übergeordneten gesundheitlichen Zielen wie Inklusion, Chancengerechtigkeit und Nachhaltigkeit [4, 25]. Das DCL adressiert diese Ebene u. a. über Materialien zu Infrastruktur- und Datenschutzanforderungen sowie Beispiele für Praxis- und Klinikprozesse, die den Einsatz smarter Technologien systematisch berücksichtigen.
Das Digital Competence Lab (DCL)
Die Erkenntnisse aus HUMAINE und der Machbarkeitsstudie zu ISi-Speech-Sprechen verdeutlichen: Der erfolgreiche Einsatz KI-gestützter Anwendungen hängt nicht allein von technischer Funktionalität ab, sondern maßgeblich von digitaler Handlungskompetenz. Diese umfasst technische, reflexive und beratende Fähigkeiten, die systematisch aufgebaut, angewendet und fortlaufend weiterentwickelt werden müssen. Als strukturelle Antwort wurde das DCL entwickelt.
Theoretische und didaktische Grundlagen des DCL
Digitale Handlungskompetenz wird als Fähigkeit verstanden, digitale Technologien (1) fachlich fundiert zu verstehen, (2) kritisch zu bewerten, (3) verantwortungsvoll und patientenorientiert zu integrieren und (4) adressatengerecht zu kommunizieren. Das DCL schließt an etablierte Referenzrahmen digitaler Handlungskompetenzen an [15, 16, 38]. Die inhaltliche Struktur (u. a. Video Tutorials, Podcasts, Datenschutzmaterialien, kuratierte Literaturdatenbank) und die Navigation orientieren sich am europäischen Referenzrahmen digitaler Kompetenzen (DigComp) sowie am Rahmen „Kompetenzen in der digitalen Welt“ [15, 16, 38].
Didaktisch folgt das DCL insbesondere den Prinzipien der Ziel- und Kompetenzorientierung, Problemnähe, Strukturierung, Aktivierung/Selbstwirksamkeit sowie Differenzierung und Zielgruppenorientierung [16, 26, 36, 39]. Inhalte setzen an realen Anforderungssituationen aus Forschung, Praxis und Implementierung an und werden in mikrostrukturierten Lerneinheiten aufbereitet, die Aufgaben, Beispiele und Reflexionsimpulse enthalten.
Mediendidaktisch stützt sich das DCL auf Prinzipien multimedialen Lernens (z. B. Kohärenz-, Segmentierungs- und Kontiguitätsprinzipien) sowie auf Gestaltungsprinzipien nutzerzentrierter, barrierearmer Lernumgebungen [39, 40, 41, 42]. Als dynamische Plattform ist das DCL so angelegt, dass Inhalte und Formate kontinuierlich an neue Entwicklungen und Anforderungen angepasst werden können.
Aufbau und Gestaltungselemente
Das DCL ist eine multiperspektivische Implementierungs- und Lernplattform, die wissenschaftliche, praktische und berufspolitische Perspektiven verbindet.
Es bietet u. a.:
• Schritt-für-Schritt-Tutorials zur Einführung und Nutzung konkreter digitaler Tools in unterschiedlichen Versorgungssettings,
• Podcasts mit Experten aus Forschung, Praxis und Entwicklung sowie Vertreter anderer Gesundheitsberufe,
• Materialien zur Patientenberatung (z. B. Informationsmaterialien, Checklisten),
• Module zur digitalen Kompetenzentwicklung (Grundlagen zu KI, Datensicherheit, ethische Fragen, Implementierungsstrategien) mit logopädiespezifischen Beispielen,
• geplante Reflexions- und Selbstcheck-Elemente zur Einschätzung von Kompetenzstand und Haltung sowie zur Identifikation von Entwicklungsbedarfen.
Alle Inhalte sind zeit- und ortsunabhängig verfügbar und können ressourcenschonend in den Arbeitsalltag integriert werden. Die Plattform fungiert zugleich als offene Entwicklungsumgebung und Netzwerkraum, in dem Logopäden Erfahrungen einbringen, Inhalte kommentieren und weiterentwickeln können.
Beitrag zur Rollenentwicklung und zur Praxisgestaltung
Das DCL zielt nicht allein auf die Vermittlung technischen Wissens, sondern auf die Stärkung professioneller Handlungsfähigkeit in digitalisierten Versorgungssettings. Fallbasierte Lernangebote, Beratungsleitfäden und Interaktionsszenarien unterstützen die Rollenentwicklung hin zu „smarten Therapeuten“, die therapeutische, technische und beratende Expertise vereinen. Zugleich adressiert das DCL organisationale und kontextspezifische Fragen (z. B. Einbettung digitaler Anwendungen in Praxisabläufe, interprofessionelle Abstimmung, Dokumentation).
Damit trägt es zu einer ethisch reflektierten Digitalisierung bei, die auf Transparenz, Partizipation, Teilhabe und Zugänglichkeit basiert [26, 36]. Das DCL fungiert als Brücke zwischen Forschung, Ausbildung und Versorgungspraxis und unterstützt damit verantwortungsvollen Wissenstransfer.
Kritische Reflexion und Perspektiven der Weiterentwicklung
Das DCL ist bewusst offen angelegt und muss kontinuierlich weiterentwickelt werden. Herausforderungen ergeben sich u. a. durch heterogene Ausbildungswege und digitale Vorerfahrungen, begrenzte Zeitressourcen für Fort- und Weiterbildung, unterschiedliche technische Infrastrukturen sowie die Notwendigkeit, Inhalte angesichts rascher Entwicklungen regelmäßig zu aktualisieren. Zudem ist zu reflektieren, wie digitale Lernformate gestaltet werden sodass Ungleichheiten der digitalen Teilhabe nicht verstärkt werden. Partizipative Weiterentwicklung und enge Anbindung an Berufsverbände, Bildungsträger und Versorgungseinrichtungen sind hierfür zentral.
Evaluativ wäre zu prüfen, inwieweit die DCL-Nutzung mit messbaren Veränderungen digitaler Handlungskompetenzen einhergeht (z. B. Pre-Post-Messungen, Kompetenztests, Selbst- und Fremdeinschätzung) und wie sich dies auf Implementierungsprozesse und Versorgungsergebnisse auswirkt. Solche Studien könnten Wirksamkeitsnachweise liefern und gezielte Weiterentwicklungen ableiten.
Diskussion und Ausblick
Ausgehend von den im Beitrag skizzierten Ergebnissen der Machbarkeitsstudie zu ISi-Speech-Sprechen in der Parkinson-Komplextherapie (PKT) wird deutlich, dass KI-gestützte Systeme therapeutisches Handeln in der Logopädie sinnvoll erweitern können – etwa durch erhöhte Übungsfrequenz, individualisiertes Feedback und gesteigerte Motivation der Patienten –, zugleich aber strukturelle, organisationale und kompetenzbezogene Herausforderungen aufwerfen [19, 27. 28, 29].
Aufgrund der kleinen Stichprobe und des spezifischen Settings sind diese Ergebnisse nicht generalisierbar; sie dienen im vorliegenden Beitrag vielmehr als exemplarischer Ausgangspunkt, um zentrale Dimensionen der Arbeitsgestaltung im Kontext smarter Technologien herauszuarbeiten und daraus Anforderungen an den systematischen Aufbau digitaler Handlungskompetenzen abzuleiten.
In dieser Perspektive fungiert der Use Case ISi-Speech-Sprechen als analytische Betrachtung, durch die Spannungsfelder zwischen neuer Technologie, bestehender Versorgungsrealität und beruflicher Identität sichtbar werden. Vor diesem Hintergrund wird das DCL als strukturierte Antwort auf diese Herausforderungen konzipiert. Die Orientierung an problemorientierten Lernansätzen, Blended-Learning-Formaten und reflexiven Elementen trägt dazu bei, digitale Technologien nicht nur als zusätzliches Fachwissen, sondern als integralen Bestandteil professionellen Handelns zu adressieren. Damit verschiebt sich der Fokus weg von der Frage, ob Logopäden digitale Tools nutzen sollten, hin zu der Frage, wie sie dies kompetent, reflektiert und kontextspezifisch tun können.
Gleichzeitig wird deutlich, dass das DCL trotz dieser Stärken mit einer Reihe konzeptioneller und praktischer Grenzen konfrontiert ist. Die Ausrichtung an übergreifenden Kompetenzrahmen ermöglicht zwar eine hohe Anschlussfähigkeit an bildungs- und gesundheitspolitische Diskurse, birgt jedoch das Risiko, logopädiespezifische Besonderheiten und kontextspezifische Anforderungen nur unzureichend abzubilden.
Zudem setzt die starke Betonung selbstgesteuerter und digital gestützter Lernprozesse ein Mindestmaß an Medienkompetenz, zeitlichen Ressourcen und institutioneller Unterstützung voraus. Ohne entsprechende strukturelle Rahmenbedingungen – etwa verlässliche zeitliche Ressourcen für Fort- und Weiterbildung oder eine ausreichende technische Infrastruktur – besteht die Gefahr, dass vor allem ohnehin digital affine Fachkräfte vom DCL profitieren, während bestehende Ungleichheiten in der digitalen Teilhabe eher verstärkt als reduziert werden [25, 26, 36].
Ein weiterer kritischer Aspekt betrifft die Reichweite und Repräsentativität des DCL. Konzipiert wurde die Plattform vor dem Hintergrund eines spezifischen Anwendungsfeldes (KI-gestützte Dysarthrietherapie bei Parkinson) und einer klar umrissenen Versorgungsstruktur (PKT). Ob und in welchem Umfang die angebotenen Lernmodule, Szenarien und Materialien auf andere Störungsbilder, Versorgungskontexte und Qualifikationswege übertragbar sind, ist bislang offen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, das DCL perspektivisch stärker zu modularisieren, kontextspezifisch zu erweitern und mit weiteren Use Cases aus der logopädischen Praxis zu hinterlegen, um die Heterogenität des Arbeitsfeldes angemessen abzubilden.
Eng damit verknüpft ist die Herausforderung, Inhalte angesichts rascher technologischer Entwicklungen kontinuierlich zu aktualisieren und zugleich eine hinreichende didaktische Qualitätssicherung sicherzustellen. Aus evaluativer Perspektive ergibt sich die Notwendigkeit, das DCL zur digitalen Professionalisierung der Logopädie systematisch zu untersuchen.
Hier bieten sich mehrstufige Studiendesigns an, die Veränderungen digitaler Handlungskompetenzen vor und nach der Nutzung ausgewählter DCL-Module erfassen, Zusammenhänge zwischen DCL-Nutzung, Implementierungserfolg und Patientenoutcomes analysieren und qualitative Erfahrungen von Logopäden mit der Plattform im Hinblick auf Rollenentwicklung, Selbstwirksamkeit und ethische Reflexion explorieren. Ergänzend erscheinen Evaluationsansätze sinnvoll, in denen Lernangebote des DCL iterativ gemeinsam mit Nutzer im Sinne eines human-centered Design weiterentwickelt werden.
Darüber hinaus ist eine internationale Vernetzung mit ähnlichen Initiativen im Bereich digitaler Lernplattformen und Kompetenzförderung im Gesundheitswesen angezeigt, um Synergien zu nutzen, Good-Practice-Beispiele auszutauschen und längerfristig gemeinsame Standards für digitale Kompetenzprofile in der Logopädie zu entwickeln. Eine solche Vernetzung könnte nicht nur zur inhaltlichen und strukturellen Weiterentwicklung des DCL beitragen, sondern auch dessen Anschlussfähigkeit an internationale Diskurse der digitalen Gesundheitsbildung erhöhen.
Insgesamt legt der Beitrag nahe, dass das DCL – in Verbindung mit strukturellen Maßnahmen in Ausbildung, Fort- und Weiterbildung – das Potenzial besitzt, wesentlich zur digitalen Professionalisierung der Logopädie beizutragen und die Disziplin auf die Anforderungen einer zunehmend technologiegestützten, humanzentrierten Gesundheitsversorgung vorzubereiten.
Zugleich wird deutlich, dass eine nachhaltige Wirkung nur dann zu erwarten ist, wenn die Plattform als lernende Struktur verstanden sowie empirisch begleitet wird. Das DCL verbindet technologische Innovation, ethische Reflexion und praktische Anwendbarkeit und bietet damit eine Grundlage für eine zukunftsfähige, partizipative und verantwortungsbewusste Logopädie.
Literatur
[1] Leinweber, J. (2023). Digitale Transformation in der Logopädie. Gesundheitsberufe im Wandel, 4(2), 22–30.[2] Ritterfeld, U., & Hastall, M. (2017). Smarte Technologien zur Förderung von Sprache und Teilhabe. In Digitale Medien in der Gesundheitsförderung (S. 101–118). Springer.
[3] Berretta, S. (2024). Job-Identität im Wandel: Erfassung der beruflichen Identifikation und Bedrohung dieser durch den Einsatz von KI in der Logopädie und Beratung. AOW Newsletter Komplexität & Lernen, (70), 16–18.
[4] Duval, S., Diederich, N., & Defer, G. (2018). Versorgungslücken bei Parkinson-Patienten mit Sprachstörungen. Journal für Neurologie, 265(7), 1073–1080.
[5] opta data Institut. (2022). 4. Statistisches Jahrbuch zur gesundheitsfachberuflichen Lage in Deutschland 2022 – Heilmittel. opta data Institut für Forschung und Entwicklung im Gesundheitswesen e. V.
[6] Thissen, S. (2019). Lilien kann nicht richtig sprechen – doch auf Hilfe muss die Sechsjährige ein halbes Jahr warten. Stern. https://www.stern.de/gesundheit/logopaeden-am-limit–ein-besuch-in-einer-praxis-in-hamburg-8636950.html
[7] Bundesagentur für Arbeit. (2021). Fachkräfteengpassanalyse 2021. In Statistik/Arbeitsmarktberichterstattung (Hrsg.), Berichte: Blickpunkt Arbeitsmarkt. https://www.vbw-bayern.de/Redaktion/Frei-zugaengliche-Medien/Abteilungen-GS/Bildung/2022/Downloads/Engpassanalyse-2021.pdf
[8] Schwarzmann, A.-L., Gerlach, S., Rohde-Schweizer, R., Straßer, B., Paul, S., & Hammer, S. (2018). „Ich bin dann mal weg!“ – Eine Studie zur Berufsflucht von Logopäd*innen. Forum Logopädie, 32(3), 22–27.
[9] Pula-Keuneke, A. (2021). Befragung logopädischer Praxen in Hessen zeigt schwierige Versorgungslage auf. Deutscher Bundesverband für Logopädie e. V. https://www.dbl-ev.de/service/meldungen/meldung/befragung-logopaedischer-praxen-in-hessen-zeigt-schwierige-versorgungslage-auf
[10] Ehlert, H., & Lüdtke, U. (2023). Künstliche Intelligenz (KI) in der Logopädie: Potenzial und Herausforderungen am Beispiel einer Automatisierung der Diagnostik im Bereich Kindersprache. forum:logopädie, 37(6), 6–11.
[11] Alber, B., & Starke, A. (2021). Digitale Kompetenzen von Sprachtherapeut*innen – Therapieren (DiKoST-T). Forschung Sprache, 9(2), 3–11.
[12] Starke, A., Leinweber, J., & Ritterfeld, U. (2016). Neue Medien in Therapie und Unterricht für Kinder mit dem Förderschwerpunkt Sprache. Praxis Sprache, (1), 28–32.
[13] Euben, D. (2020). Top 10 Ethical Considerations in Using Telepractice. https://leader.pubs.asha.org/do/10.1044/2020-0513-ethics-telepractice/full/
[14] Leinweber, J., & Schulz, K. (2019). Digitalisierung in der Aphasietherapie – eine ethische Betrachtung. Aphasie und verwandte Gebiete, 46, 34–41.
[15] Kultusministerkonferenz (KMK). (2017). Strategie der Kultusministerkonferenz „Bildung in der digitalen Welt“. Beschluss vom 8.12.2016 in der Fassung vom 7.12.2017. https://www.kmk.org/fileadmin/pdf/PresseUndAktuelles/2018/Digitalstrategie_2017_mit_Weiterbildung.pdf
[16] Leinweber, J., & Dockweiler, C. (2020). Digitale Kompetenzentwicklung im Gesundheitswesen. In C. Dockweiler (Hrsg.), Digitale Transformation in Gesundheitsberufen (S. 51–72). Beltz Juventa.
[17] Ackermann, H., et al. (2018). Neurogene Sprechstörungen (Dysarthrien), S1-Leitlinie. In Deutsche Gesellschaft für Neurologie (Hrsg.), Leitlinien für Diagnostik und Therapie in der Neurologie. https://www.dgn.org/leitlinien(abgerufen am 12.06.2025)
[18] LSVT Global. (2016). LSVT LOUD Clinician’s Guide. LSVT Global Inc.
[19] Frieg, H., Mühlhaus, J., Ritterfeld, U., & Bilda, K. (2017). Assistive Technologien in der Dysarthrietherapie: Entwicklung des Trainingssystems ISi-Speech als Anwendungsbeispiel. Forum Logopädie, 31(3), 10–15.
[20] Ritterfeld, U., Mühlhaus, J., Frieg, H., & Bilda, K. (2016). Developing a technology-based speech intervention for acquired dysarthria: A psychological approach. In K. Miesenberger, C. Bühler, & P. Penaz (Eds.), ICCHP 2016, Part I, Lecture Notes in Computer Science, 9758 (S. 93–100). Springer.
[21] Shaw, J., Rudzicz, F., Jamieson, T., & Goldfarb, A. (2019). Artificial intelligence and the implementation challenge. Journal of Medical Internet Research, 21(7), e13659.
[22] Bilda, K., Dörr, F., & Thurmann, A. (2022). Artificial intelligence solutions in Parkinson therapy. In T. Ahram, W. Karwowski, P. Di Bucchianico, R. Taiar, L. Casarotto, & P. Costa (Eds.), Intelligent Human Systems Integration (IHSI 2022): Proceedings of the 5th Conference on Intelligent Human Systems Integration. AHFE International Open Access.
[23] Bilda, K., Thurmann, A., & Dörr, F. (2023, 31. Mai–2. Juni). Artificial intelligence in routine speech therapy care for Parkinson’s disease. Development of a human-centered implementation approach. Fourth International Congress on Neurorehabilitation and Neural Repair, Maastricht, Netherlands.
[24] Scherbaum, R., Höllerhage, M., Klebe, S., Riederer, P., Müller, T., Schröter, N., Weise, D., Woitalla, D., & Tönges, L. (2025). Parkinson’s Disease Multidisciplinary Complex Therapy (PD-MCT): Appreciation of its current function for the treatment of people with Parkinson’s disease in Germany and the needs of future development. Journal of Neural Transmission. Advance online publication.
[25] Steiner, L. (2023). Digitale Teilhabe in der Logopädie: Einstellungen, Kompetenzen und Herausforderungen. Zeitschrift für Sprache & Kommunikation, 48(1), 37–50.
[26] Beres, A., Schäfer, A., & Neff, D. (2019). Human-Centered Design in digitalen Gesundheitstechnologien. Springer.
[27] Jakob, H., Pfab, J., Prams, A., Ziegler, W., & Späth, M. (2022). Digitales Eigentraining bei Aphasie: Real-World-Data-Analyse von 797 Nutzer*innen der App »neolexon Aphasie«. Neurologie & Rehabilitation, 28, 61–67.
[28] Ziegler, W. (2012). Rehabilitation aphasischer Störungen nach Schlaganfall. In H. C. Diener & C. Weimar (Hrsg.), Leitlinien für Diagnostik und Therapie in der Neurologie (S. 1087–1095). Thieme.
[29] Korsukewitz, C., et al. (2013). Wieder richtig sprechen lernen. Ärztliche Praxis Neurologie Psychiatrie, 4, 24–26.
[30] Langholf, V., & Wilkens, U. (2024). Pathway to work with AI: Testing the clAIr role development method in an industrial work environment. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 78, 377–386.
[31] Berretta, S., Tausch, A., Kluge, A., & Peifer, C. (2023). The Job Perception Inventory: Considering human factors and needs in the design of human-AI work. Frontiers in Psychology, 14, 1128945.
[32] Wade, V. A., Eliott, J. A., & Hiller, J. E. (2014). Clinician acceptance is the key factor for sustainable telehealth services. Qualitative Health Research, 24, 682–694.
[33] Matusiewicz, D. (2023). Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen. In Gesundheit 5.0 – Digital und patientenzentriert (S. 85–98). medhochzwei Verlag.
[34] Ackermann, H., Ziegler, W., & Vogel, M. (2018). Dysarthrie bei Parkinson: Diagnostik und Therapie. Sprache · Stimme · Gehör, 42(1), 1–9.
[35] Frieg, H., Mühlhaus, J., Ritterfeld, U., & Bilda, K. (2017). Assistive Technologien in der Dysarthrietherapie. Forum Logopädie, 31(3), 10–15.
[36] Leinweber, J., & Dockweiler, C. (2020). Perspektiven der Digitalisierung in der Logopädie/Sprachtherapie. Ein Überblick über die Herausforderungen für Theorie, Forschung und Praxis. Forum Logopädie, 34(3), 6–9.
[37] National Institute on Deafness and Other Communication Disorders (NIDCD). (o. J.). Aphasia. https://www.nidcd.nih.gov/health/aphasia (abgerufen am 28.06.2025)
[38] Carretero, S., Vuorikari, R., & Punie, Y. (2017). DigComp 2.1: The digital competence framework for citizens with eight proficiency levels and examples of use. Publications Office of the European Union.
[39] Kerres, M. (2018). Mediendidaktik: Konzeption und Entwicklung digitaler Lernangebote (5. Aufl.). De Gruyter Oldenbourg.
[40] Mayer, R. E. (2009). Multimedia learning (2nd ed.). Cambridge University Press.
[41] Burgstahler, S. (Hrsg.). (2015). Universal design in higher education: From principles to practice (2nd ed.). Harvard Education Press.
[42] World Wide Web Consortium (W3C). (2018). Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.1. https://www.w3.org/TR/WCAG21/ (W3C)
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