KI-Demonstrator
Bachelorarbeit 2025: Warum eine KI-Lernplattform im öffentlichen Dienst scheiterte — und wie ich es in 3 Sprints mit 31 Nutzenden um +7,9% verbessert habe.
KI-Demonstrator
Technologien
3 Sprints · 31 Nutzer · +7,9% UX-Score — iterative Produktentwicklung mit wissenschaftlicher Methodik
01 — Auf einen Blick
IMPACT
Problem
Eine KI-Lernplattform im öffentlichen Dienst scheiterte an ihrer eigenen Navigation – Nutzer brachen Lerneinheiten ab.
Ansatz
3 iterative Sprints: Heuristik-Analyse, persistente Sidebar, Vue.js-Implementierung mit 31 Teilnehmenden.
Ergebnis
+7,9% UX-Score (UEQ), SUS 70,0, 97,6% Tablet-Kompatibilität.
+7.9%
UX-Verbesserung (UEQ-Score)
0%
Tablet-Responsivität
0/100
SUS-Score "Gute Usability"
0/7
Originalität "Sehr gut"
02 — Projektziel
Projektziel
Das Projekt lief von Juli 2021 bis Juni 2023 — eine KI-Lernplattform für den öffentlichen Dienst, die an ihrer eigenen Oberfläche scheiterte: Nutzer brachen Lerneinheiten ab, nicht wegen schlechtem Inhalt, sondern wegen blockierender Navigation, fehlender Tablet-Unterstützung und einer Informationsarchitektur, die niemanden durch den Stoff führte. Meine Bachelorarbeit (2025) analysierte genau das: Warum ist die Plattform gescheitert? Was muss sich ändern? Und kann eine iterative UX-Überarbeitung das messbar verbessern? Ich übernahm das vollständige Redesign — von der Nielsen-Heuristik-Analyse über 3 iterative Sprints bis zur Vue.js-Implementierung, gemessen an 31 Teilnehmenden mit SUS, UEQ und AttrakDiff.
03 — Rolle & Verantwortung
Rolle & Verantwortung
Alleinverantwortlich für den vollständigen Research-to-Product-Zyklus: Problemdefinition, Nutzerstudie mit 31 Teilnehmenden, Persona-Entwicklung, Priorisierung nach Research-Insights, iteratives Prototyping (Low bis High-Fidelity), Vue.js-Implementierung und drei Evaluationsrunden (SUS, UEQ, AttrakDiff). Drei Sprints — jede Iteration durch Daten begründet.
04 — Drei Wendepunkte, die das Redesign geprägt haben
Drei Wendepunkte, die das Redesign geprägt haben
Drei Kernprobleme — Priorisierung vor dem ersten Pixel
Heuristik-Analyse nach Nielsen: fehlende Orientierung (Nutzer wussten nicht wo sie sich befanden), unstrukturierte Inhaltsarchitektur (besonders für die Persona „Helena Schulz") und fehlende Tablet-Unterstützung — obwohl Lebensmittelkontrolleure im Außendienst genau damit arbeiten.
Entscheidung: Informationsarchitektur vor visueller Überarbeitung.
Persistente Sidebar — warum nicht Top-Nav oder Breadcrumbs
Breadcrumbs zeigen nur die aktuelle Position, keine Gesamtstruktur. Eine Top-Nav hätte die Lernmodule (Eingabe, Modellparameter, Ergebnisse) nicht klar getrennt. Die Sidebar macht alle Kategorien dauerhaft sichtbar und erlaubt den Modulwechsel ohne Kontextverlust.
„Das Menü links macht die Navigation sehr angenehm und verständlich." — Nutzende in der qualitativen Nachbefragung.
Der Figma-Effekt: SUS 71,4 → 55,2 → 70,0
Sprint 1 (Figma-Mockup): SUS 71,4. Sprint 2 (Vue.js-Implementierung): SUS 55,2. Im statischen Design unsichtbare Probleme wurden real spürbar: doppelte Seitenleisten, Skalierungsprobleme, zu dunkler FAQ-Bereich.
Sprint 3: Backlog-Entscheidung — alle neuen Features gestrichen, ausschließlich Hierarchie, Kontrast und Lesbarkeit priorisiert. Ergebnis: SUS 70,0. Das ist Backlog-Ownership unter Zeitdruck.
05 — Ergebnisse
Ergebnisse
UEQ-Score von 4,56 auf 4,92 gesteigert (+7,9%) – über drei Evaluationsrunden mit insgesamt 31 Nutzenden. SUS-Score 70,0 (gute Usability), 97,6% Tablet-Kompatibilität, Originalitätswert 5,46/7 (sehr gut). Aus einer problematischen Lernplattform entstand ein evaluiertes, funktionsfähiges UX-Produkt.
06 — KEY LEARNINGS
LEARNINGS
Sprint-Disziplin als Produktentscheidung — nicht iterieren weil Scrum, sondern weil Daten es verlangen
Drei Sprints, drei Evaluationsrunden, 31 Teilnehmende: Jede Iteration brachte konkrete Erkenntnisse, die im nächsten Sprint direkt umgesetzt wurden. Das ist Product Ownership in Reinform.
Zahlen machen UX sichtbar
SUS, UEQ und AttrakDiff als Kombination liefern ein vollständiges Bild – nicht nur ob das Design funktioniert, sondern warum. Quantifizierbare Ergebnisse überzeugen Stakeholder, wo Meinungen es nicht tun.
Nutzende über Annahmen
Was ich selbst für „übersichtlich" hielt, war für echte Nutzende unverständlich. Die Nielsen-Heuristik-Analyse im ersten Sprint deckte Probleme auf, die ich ohne externe Perspektive nie gesehen hätte.
Projektbilder
