SAM-Modell im Instructional Design: das Successive Approximation Model erklärt

Vom Storyboard zum interaktiven Kurs in wenigen Minuten

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Ein Gedankenspiel: Eine Handelskette bestellt eine Schulung zum Umgang mit Retouren. Das Trainingsteam steckt sechs Wochen in Analyse und Designdokument, die Filialleitungen zeichnen alles ab, ohne genau hinzusehen. Eine Woche nach dem Launch kommt die Rückmeldung aus den Filialen: drei Seiten Richtlinien, aber kein Wort dazu, was das Personal tun soll, wenn jemand ohne Kassenbon an der Kasse steht. Jede Seite entsprach dem freigegebenen Design. Nur war das Design falsch, und das fiel erst auf, als alles fertig war.

Genau hier setzt SAM an, das Successive Approximation Model von Michael Allen. Statt auf ein vollständiges Designdokument zu warten, zeigt dieses iterative Modell früh einen groben Prototyp den Menschen, die die Arbeit in der Praxis kennen, verbessert ihn in kurzen Review-Runden und gibt ihn in drei Stufen frei: Alpha, Beta und Gold. Mit der sukzessiven Approximation aus der Psychologie und der ABA-Therapie hat das Modell nichts zu tun. Ich selbst bin Instructional Designer bei Coursebox, wo wir Software für Instructional Design entwickeln, und baue fast jede Woche Kursprototypen.

Was ist das SAM-Modell im Instructional Design?

SAM ist ein agiles Modell für die Konzeption und Entwicklung von Schulungen: Sie erstellen früh grobe Versionen des Lernangebots, testen sie und verbessern sie in wiederholten Review-Runden. Michael Allen, CEO von Allen Interactions, hat es gemeinsam mit Richard Sites in Leaving ADDIE for SAM (ASTD Press, 2012) beschrieben. Laut Allen wurde der Prozess schon seit Ende der 1970er-Jahre erprobt und weiterentwickelt, lange bevor das Buch ihm einen Namen gab.

Auf etwas, das man vor sich sieht, lässt sich leichter reagieren, als wenn man vorab beschreiben soll, was man will. Deshalb investiert SAM weniger Zeit in die Analyse vorab und mehr darin, Stakeholdern einen Prototyp zu zeigen und zu fragen, was daran nicht stimmt.

Es gibt zwei Varianten:

Auch 2026 führt die Über-uns-Seite von Allen Interactions SAM als eine ihrer beiden zentralen Methoden, neben dem Design-Framework CCAF (Context, Challenge, Activity, Feedback). Ich verstehe das Zusammenspiel so: CCAF bestimmt, wie die einzelne Lernaktivität aussieht, und SAM ist der Prozess, in dem sie entsteht.

Fallbeispiel: Vertriebsschulung bei AutoNation

In der AutoNation-Fallstudie von Allen Interactions brauchte der Autohändler eine Schulung, die Verkaufsgespräche verbessert, ohne das Personal vom Verkaufsraum fernzuhalten. Zur Belegschaft gehörten über 20.000 Verkaufsberater; das ist allerdings nicht die Größe der Pilotgruppe.

Das Team setzte SAM und CCAF ein, um eine Blended-Learning-Schulung mit realistischen Aufgaben, verteiltem Üben und Rollenspielen in Präsenzschulungen zu entwickeln. Stakeholder und Mitarbeitende, die die Schulung kürzlich durchlaufen hatten, halfen dabei, die Leistungsprobleme zu benennen.

Der Anbieter berichtet von 22 % mehr Produktivität und einer Abschlussquote beim Sales-Menü von 57 % im dritten Monat in der Pilotgruppe mit neu gestalteter Schulung, gegenüber 43 % in der Kontrollgruppe mit der bisherigen Schulung. Der Bericht ist undatiert, erklärt nicht, wie die Gruppen ausgewählt wurden, und trennt den Effekt von SAM nicht von den übrigen Änderungen.

Was Sie daraus mitnehmen können: Bauen Sie früh einen Prototyp des Verkaufsgesprächs und planen Sie von Anfang an, wie Sie die Wirkung am Arbeitsplatz messen. Ein besserer Entwicklungsprozess ersetzt nicht den Nachweis, dass Menschen danach anders arbeiten.

Die drei Phasen von SAM2 an einem Kursbeispiel

In diesem fiktiven Projekt will eine Handelskette mit 40 Filialen neue Mitarbeitende und Aushilfen darauf vorbereiten, Retouren gemäß ihrer Richtlinie abzuwickeln, auch bei Kundschaft ohne Kassenbon. Statt nur Regeln zu lesen, sollen die Mitarbeitenden im Kurs das Gespräch üben und die richtige Entscheidung treffen. Zwei Filialleitungen, die Leitung Kundenservice und die Trainingsverantwortliche prüfen die Prototypen. Das Beispiel zeigt gut, wofür SAM taugt: Schon eine grob skizzierte Kundensituation kann eine fehlende Designanforderung sichtbar machen, bevor der ganze Kurs produziert ist.

Phase 1: Vorbereitung

Die Vorbereitung ist bewusst kurz gehalten und besteht aus zwei Teilen.

• Backgrounding: Sie tragen zusammen, was bereits vorhanden ist: die aktuelle Retourenrichtlinie, die häufigsten Beschwerden, frühere Schulungen und die Information, wer am Ende freigibt. Allen empfiehlt, in dieser Phase ganz direkt zu fragen: Warum sollten wir das nicht machen? So kommen Risiken und Zweifler ans Licht, bevor Sie irgendetwas bauen.
• Savvy Start: eine Arbeitssitzung von einem halben Tag bis zu drei Tagen, manchmal auch länger, mit den Personen, die für das Problem verantwortlich sind. Die Gruppe denkt vom fertigen Lernerlebnis aus rückwärts, der Prototyper baut vor Ort grobe Versionen, und alle reagieren darauf. In Allens eigenen Unterlagen steht der Savvy Start mal am Ende der Vorbereitung, mal am Anfang des iterativen Designs; in jedem Fall liegt er vor der detaillierten Produktion, und der Workshop selbst ist bereits Designarbeit. Laut Allen gehören dazu: wer über das Budget entscheidet, wer für das Leistungsproblem verantwortlich ist, eine direkte Führungskraft der Zielgruppe, ein Fachexperte, potenzielle Lernende, Lernende, die die Schulung kürzlich durchlaufen haben, eine Projektleitung, der Instructional Designer und ein Prototyper.

Im Retouren-Beispiel dauert der Savvy Start einen Tag. Keine Stunde, nachdem ein grobes Szenario auf dem Bildschirm zu sehen ist, sagt eine Filialleiterin, wo das eigentliche Problem liegt: Kundschaft ohne Kassenbon, die wütend wird, wenn die Erstattung abgelehnt wird. Die Richtlinienseiten, mit denen die Trainingsverantwortliche einsteigen wollte, rutschen ans Ende der Liste.

Am Ende des Savvy Start steht eine Priorisierung. Allen arbeitet dabei mit vier Kategorien:

Phase 2: Iteratives Design

Im iterativen Design wird aus den groben Ideen des Savvy Start ein Design, mit dem das Team arbeiten kann. Das Team plant zunächst das Projekt und gestaltet dann die restlichen Inhalte in kurzen Runden mit denselben Reviewern weiter, jeweils mit Prototyp.

Allen empfiehlt, in die Breite zu gehen, bevor man in die Tiefe geht: Jeder Inhaltstyp bekommt seine ersten Design-Runden, bevor sich die Arbeit auf einen einzelnen Bereich konzentriert. Für die Retouren-Schulung heißt das, Retouren ohne Kassenbon, Umtausch und defekte Artikel grob zu skizzieren, bevor einer davon ausgefeilt wird. Sonst fließt das Budget in einen optisch gelungenen Abschnitt, während wichtigere Anforderungen liegen bleiben.

Sieben Kundinnen und Kunden, die sich nach ihrem ersten KI-Entwurf an unser Support-Team gewandt haben, wollten ihn überarbeiten statt ersetzen: neue Lernziele, eine fehlende Lektion, zusätzliche Bilder bei unverändertem Text. Ein Coaching-Unternehmen bat um einen Plan, was bleibt, was korrigiert und was neu aufgebaut wird, und wollte, dass nichts geändert wird, bevor es den Plan freigegeben hat. Genau so sollte eine SAM-Review-Runde ablaufen.

Phase 3: Iterative Entwicklung

Die Entwicklung beginnt mit einem Design Proof. Danach entsteht der Kurs in drei Releases, die jeweils geprüft werden, bevor das nächste folgt:

• Design Proof: ein Muster, umgesetzt mit den echten Tools, im endgültigen Inhaltsstil und auf der echten Plattform. Getestet wird damit genauso das Produktionssystem wie der Inhalt. Läuft der Kurs auf den Tablets der Filialen? Laden die Szenarien im LMS?
• Alpha: die erste vollständige Version, in der alle für dieses Release geplanten Inhalte enthalten sind, einschließlich der Threshold-Anforderungen. Die Reviewer arbeiten sie durch und sammeln die nötigen Korrekturen.
• Beta: die korrigierte Version. Laut Allen sollten in der Beta nur noch kleinere Tippfehler übrig sein. Tauchen größere Probleme auf, behebt das Team sie und startet eine weitere Beta. In unserem Support-Postfach fragen Kursersteller oft, wie sie einen fertigen Kurs vor der Veröffentlichung mit ein paar Testpersonen teilen können. Das ist nichts anderes als eine Beta.
• Gold: die Version, die live geht. Allen stellt klar, dass kein Projekt Perfektion erreicht; Gold heißt, dass die vereinbarten Freigabekriterien erfüllt sind. Die Prüfungen auf inhaltliche Richtigkeit, Barrierefreiheit und Funktionalität sowie alle vorgeschriebenen Compliance-Audits müssen bestanden sein; nur Verbesserungen, die nicht kritisch sind, wandern auf die Liste für spätere Releases.

Fallbeispiel: Ein E-Learning-Kurs zur Biostatistik in Kasachstan

Eine Studie der Medizinischen Universität Karaganda aus dem Jahr 2026 beschreibt einen Moodle-Kurs mit fünf Modulen, der mit SAM und einem KI-Assistenten entwickelt wurde. Jedes Modul durchlief drei bis sechs Iterationen; Fokusgruppen mit je acht Studierenden lieferten die Grundlage für die Überarbeitungen.

Von 215 befragten Studierenden stimmten 64,7 % eher oder voll zu, dass der Kurs ihr Verständnis von Biostatistik verbessert hat. Gemessen wurde also das empfundene Verständnis, kein Lernzuwachs, der sich auf SAM zurückführen ließe. Eine Kontrollgruppe gab es nicht.

Was Sie daraus mitnehmen können: Nutzen Sie das Feedback der Lernenden, um Erklärungen, Visualisierungen und den Schwierigkeitsgrad der Fragen anzupassen. Das Team gab ein Modul außerdem erst frei, wenn keine kritischen technischen Fehler mehr auftraten, statt sich allein auf eine Durchschnittsbewertung zu verlassen.

Fallbeispiel: Eine Augmented-Reality-App zum Erkennen von Frakturen im Iran

Forschende der Mashhad University of Medical Sciences beschreiben die Augmented-Reality-Trainings-App VASHA, mit der medizinisches Personal übt, übersehene Frakturen zu erkennen. Ein interdisziplinäres Team nutzte SAM und Bewertungen durch Stakeholder, um die App weiterzuentwickeln.

Bei 46 Teilnehmenden stieg der durchschnittliche Testwert von 13,91 vor dem Training auf 18,08 danach (p < 0,001). Da es keine Kontrollgruppe gab, belegt das Ergebnis weder, dass SAM die Verbesserung bewirkt hat, noch, dass die App einem anderen Ansatz überlegen ist.

Was Sie daraus mitnehmen können: Beziehen Sie klinische Fachleute und die künftigen Lernenden in die Reviews ein und messen Sie den Lernerfolg getrennt davon, ob die Reviewer den Prototyp gutheißen.

Eine SAM-Review-Runde in Coursebox

Nach meiner Erfahrung war bei SAM der Prototyp der Engpass. Eine klickbare Version zu bauen dauerte Tage, und deshalb wurden Review-Runden gestrichen. Am 6. Oktober 2026 habe ich daher mit unserem Kurs-Tool Coursebox eine Retouren-Schulung für Verkaufspersonal erstellt und überarbeitet. Dabei bin ich so vorgegangen, wie es ein SAM-Team tun würde.

Ich habe die drei Dinge vorgegeben, die das Personal können muss: eine Standardretoure abwickeln, eine Retoure ohne Kassenbon nach einer Gutschrift-Richtlinie bearbeiten und eine Erstattung höflich ablehnen, wenn die Richtlinie das verlangt. Dazu wollte ich ein Übungsszenario und ein Rollenspiel, aber keine langen Richtlinientexte. Der erste Prototyp deckte alles ab: eine Übung zu Retouren ohne Kassenbon namens „The Missing Receipt“, ein Rollenspiel zum Ablehnen von Erstattungen, Übungen für ruhige Gesprächsführung und zwei kurze Wissenschecks. Mit sechs Abschnitten, 10 Seiten und rund 48 Minuten fiel er größer aus als gewünscht. Für eine erste Version ist das normal, und genau dafür gibt es die Review-Runde.

Danach habe ich das Feedback für eine Review-Runde so eingegeben, wie es eine Filialleiterin formulieren würde, als nummerierte Änderungswünsche: Retouren ohne Kassenbon an den Anfang, weil das Personal dort die meisten Fehler macht; ruhige Gesprächsführung und das Ablehnen von Erstattungen direkt danach; Standardretouren ans Ende; den Einführungsabschnitt streichen; keine neuen Seiten hinzufügen.

Die Überarbeitung setzte alle fünf Änderungen um. Retouren ohne Kassenbon standen jetzt am Anfang des Kurses, die Abschnitte zu Gesprächsführung und Ablehnung folgten, die Standardretouren rückten ans Ende, die Einführung fiel weg, und die Seitenzahl sank von 10 auf 9. Dass die Runde funktioniert hat, lag am nummerierten, konkreten Feedback, also an derselben Disziplin, die auch bei einem menschlichen Prototyper den Unterschied macht. Ich gleiche trotzdem jede Überarbeitung mit der Anfrage ab, und das Iterationsprotokoll dokumentiert das.

Getestet wurden hier das Erstellen und Überarbeiten der Gliederung, kein fertiger klickbarer Prototyp und auch nicht die Leistung der Lernenden.

SAM vs. ADDIE

Der eigentliche Unterschied liegt darin, wie Sie Feedback organisieren. ADDIE gliedert die Arbeit in Analyse, Design, Entwicklung, Implementierung und Evaluation und kann durchgehend Prototypen und formative Evaluation enthalten. SAM macht kurze Zyklen aus Prototyp und Review ausdrücklich zum Prinzip. Am deutlichsten fällt er gegenüber einer ADDIE-Umsetzung mit strikten Phasenfreigaben aus, nicht gegenüber jeder Anwendung von ADDIE.

In der Praxis arbeiten viele Teams mit einer Mischform: die Analyse und Evaluation aus ADDIE rund um die Design- und Produktionsrunden von SAM. Wer ein Modell sucht, das noch näher an der Softwareentwicklung liegt, findet es im agilen Instructional Design und in Megan Torrances LLAMA-Ansatz, die in Sprints arbeiten, von denen jeder fertige, nutzbare Bausteine liefert. Lou Russell grenzt das so ab: Fertige Komponenten in Sprints zu liefern, sei „kein Prototyping“.

Wann SAM an seine Grenzen stößt

• Reviewer, die keine Zeit haben. SAM lebt davon, dass dieselben Personen in kurzen, regelmäßigen Runden Feedback geben. Können sich die Filialleitungen nur einmal im Monat treffen, geraten die Runden ins Stocken und der Vorteil ist dahin.
• Strenge Regulierung und Audits. Ein Fachartikel der Saudi Commission for Health Specialties aus dem Jahr 2026 beschreibt SAM als „in regulierten Umgebungen schwerer zu steuern“ und als stärker, „wenn das Ergebnis explorativ ist und der Prüfaufwand gering“.
• Keine Abschlussregeln. Ohne gemeinsame Definition, wann eine Runde fertig ist, wird aus Iteration eine endlose Überarbeitung. Genau dagegen helfen die Prioritätenliste und die Beta-Regel.
• Ein Team ohne SAM-Erfahrung. Auf dem Papier wirkt SAM einfach, und schnell landet man bei ADDIE mit zusätzlichen Meetings.
• Dünne Forschungslage. Die hier betrachteten Fälle umfassen einen Anbieterbericht und Studien ohne Kontrollgruppe. Sie zeigen, wie Teams SAM eingesetzt haben, belegen aber nicht, dass SAM zu besseren Lernergebnissen führt als ADDIE. Es handelt sich um eine gezielte Quellenauswahl, nicht um eine systematische Übersicht der gesamten SAM-Forschung.

Ein schlankes SAM-Projekt in sechs Schritten

1. Backgrounding in Tagen, nicht in Wochen. Vorhandenes Material sammeln, fragen „Warum sollten wir das nicht machen?“ und den Savvy Start terminieren.
2. Den Savvy Start mit den richtigen Personen durchführen. Dabei sind: wer über das Budget entscheidet, wer für das Problem verantwortlich ist, eine Führungskraft der Zielgruppe, ein Fachexperte, potenzielle und kürzlich geschulte Lernende sowie ein Prototyper. Am Ende stehen grobe Prototypen und eine Prioritätenliste.
3. Reviewer, Termine und Abschlussregeln festlegen. In jeder Runde dieselben Reviewer, in einem festen Rhythmus und mit einer schriftlichen Definition, wann eine Runde fertig ist.
4. Erst in die Breite, dann in die Tiefe. Jeden Inhaltstyp grob skizzieren, bevor einer davon ausgefeilt wird.
5. Einen Design Proof auf der echten Plattform bauen. Technische Probleme vor der Alpha-Version finden, nicht danach.
6. Alpha, Beta und Gold freigeben. Größere Probleme in der Alpha-Phase lösen. Taucht in der Beta ein gravierender Fehler auf, beheben und das Review wiederholen. Erst freigeben, wenn die vereinbarten Prüfungen bestanden sind; nicht kritische Verbesserungen auf später verschieben.

Wenn Sie dieselbe Idee in schlankerer Form für ein einzelnes Modul suchen, lesen Sie unseren Beitrag zu Rapid Prototyping im Instructional Design.

Fazit: Reviews, die das Design wirklich verändern

SAM zeigt seinen Wert dort, wo ein früher Prototyp Lernenden, Fachleuten und Auftraggebern vor Augen führt, was die Schulung eigentlich leisten muss. Solange noch nichts aufwendig produziert ist, können die Reviews das Design grundlegend verändern. Werden zwar Rückmeldungen gesammelt, stehen die Entscheidungen aber längst fest, verschenkt das Projekt einen Großteil dieses Vorteils.

Klären Sie deshalb schon vor dem Savvy Start, welches Leistungsproblem die Schulung lösen soll, holen Sie die Personen mit Entscheidungsbefugnis an den Tisch und blocken Sie deren Zeit für die folgenden Reviews. Setzen Sie so viel vom Kurs als Prototyp um, dass die unterschiedlichen didaktischen und technischen Risiken sichtbar werden, und halten Sie fest, was sich in jeder Runde geändert hat. Freigegeben wird erst, wenn die vereinbarten Kriterien erfüllt sind. Kurze Review-Zyklen lohnen sich dann, wenn am Ende bessere Entscheidungen stehen und ein Lernangebot, das zu seiner Zielgruppe passt.