Lernen im 21. Jahrhundert: Wohin führen uns KI und adaptives Lernen?

Beitragsbild zum Gastbeitrag von Area9 Lyceum von Anton Lammers zum Thema adaptives Lernen
Titelbild: Giu Vicente on Unsplash

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Was ist adaptives Lernen? 

1984 bestätigte die Forschung von Benjamin Bloom, was bereits offensichtlich war: Ein individuelles Training oder Coaching ist erheblich effektiver als Lernen im Klassenzimmer. Ein Lehrer pro Lernendem stellt sicher, dass dieser sich auf die wichtigsten Lernziele fokussiert, dass der  Schwierigkeitsgrad kontinuierlich an das Niveau des Lernenden angepasst wird und er sich gleichzeitig motiviert und herausgefordert fühlt. Ein adaptiver Lernansatz simuliert dieses 1:1-Training in virtueller Umgebung und stellt damit sicher, dass das Lernen schneller, tiefgreifender und  nachhaltiger abläuft. Eine Übertragung in den digitalen Raum ermöglicht, dass auch große Lerngruppen, wie zum Beispiel von Großunternehmen, Schulen oder Universitäten diese optimale Lernerfahrung effizient nutzen können. 

Bloom zeigte, dass der Effekt einer 1:1 Lernsituation 98% besser ist als beim traditionellen Klassenraum Training/ Präsenztraining. 

Traditionelles E-Learning 

Wenn Sie versuchen wollen, einen Computer dazu zu bringen, sich mehr wie ein menschlicher Tutor zu verhalten, wäre der intuitivste Ansatz, herauszufinden, wie ein Lernender lernt. Anschließend  wären die optimalen Wege abzubilden wie sich ein Lernender ein Fachgebiet erschließt. Im Laufe der Zeit wird so eine immer größere Karte erstellt, die die Antworten der Lernenden auf bestimmte Fragen verwendet und sie in das Diagramm einfügt. Basierend darauf, wo sich ein Lernender auf  dieser Karte befindet, bewegt er sich entweder vorwärts oder rückwärts und folgt den Lernpfaden. Obwohl dieser Ansatz attraktiv erscheint, zeigen andere Untersuchungen, dass dies nicht zum Erfolg führt. Diese Pfade werden exponentiell komplex, Lernende machen unvorhersehbare Abweichungen von Lernpfaden und unvollständige Karten geben irreführende Vorschläge. Darüber hinaus entwickeln sich die Karten nicht im Einklang mit der Entwicklung von Lernenden.  

Quelle: Area9 Rhapsode – Adaptives Lernen in 4 Dimensionen 

Biologische Modelle und adaptives Lernen 

Adaptives Lernen wendet biologische Modelle an, die das Verhalten von Viren in der Natur nachahmen und sich Schritt für Schritt mit Hilfe von Trial-and-Error entwickeln, wenn sich ihre Umgebung verändert. Die Beziehungen zwischen den einzelnen Lernzielen sind in Bezug auf Ordnung  und semantische Zusammenhänge nicht immer gleich. Mit anderen Worten, es gibt viele Wege zum  gleichen Lernziel. Dies hat einen großen Einfluss darauf, wie der Inhalt gestaltet werden sollte. Biologische adaptive Modelle sind mehrdimensional und haben Teilkomponenten, die jeweils kontinuierlich „handeln“ (Siehe Abb.). Durch eine KI sammeln mehrere voneinander abhängige biologische Modelle Daten aus den Interaktionen der Lernenden und entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter, um die individuellen Bedürfnisse der einzelnen Lernenden zu erfüllen. Diese Modelle ermöglichen es dem Lernenden, Fehler zu machen und Fehleinschätzungen nachzuverfolgen, reale kognitive Situationen aus der Praxis eng nachzuahmen und dem Lernenden eine optimale Lernerfahrung zu bieten. 

Einige Schlüsselkonzepte der Biologischen Modelle. Quelle: Area9 Rhapsode – Adaptives Lernen in 4 Dimensionen

Unbewusste Inkompetenz: Die wichtigste Komponente um das Lernen erfolgreich zu machen  

Lernen ist nicht nur das „Vervollständigen“ von Wissenslücken oder fehlendem Können. Für jedes beliebige Element von Wissen oder Fähigkeiten ist ein Lernender objektiv kompetent oder inkompetent, kann aber subjektiv nicht wissen, auf welchem Niveau er sich befindet. Wenn ein Lernender unbewusst inkompetent ist, glaubt er, dass er Wissen oder Fähigkeiten besitzt, obwohl dies nicht der Fall ist. Die Daten von Area9 zeigen, dass die Lernenden typischerweise 15-40% unbewusst inkompetent zu einem bestimmten Thema sind. KI gestütztes, adaptives Lernen erkennt diese unbewusste Inkompetenz, indem das Programm zusätzlich zu den Fragen auch die Selbstsicherheit abfragt und adressiert sie direkt. Das angepasste Lernerlebnis führt zu einer höheren bewussten Kompetenz, Selbstsicherheit und gesteigertem Engagement.

Wie funktioniert das in der Praxis? 

Hitachi ist ein global agierendes Unternehmen in der Datentechnologie-, Big Data- und Cloud Branche. Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, dass es einem sehr heterogenen Feld von 7.000 Mitarbeitern und 25.000 Resellern, Schulungen zu hochkomplexen Produkten, Prozessen und Dienstleistungen zur Verfügung stellen musste. Seit 2014 nutzt Hitachi einen KI gestützten, adaptiven Lernansatz für die Schulungen seiner Mitarbeiter. Mit der Umstellung zum adaptiven Lernen wurde der Trainingsaufwand um 50% gekürzt: Die Durchschnittliche Zeit wurde von 45 Minuten auf 22 Minuten reduziert. Von 2014 bis 2015 stieg die Zahl der Nutzer der adaptiven Lernplattform von 2.500 auf 10.000. Letztlich wurde eine durchschnittliche Rate von 22% unbewusster Inkompetenz identifiziert und korrigiert. Zur Fallstudie

Wohin führen uns KI und adaptives Lernen? 

Es ist davon auszugehen, dass E-Learning sich immer größerer Beliebtheit erfreut, besonders durch und mit der Pandemie. Auch sonst schreitet das 21. Jahrhundert in rasantem Tempo voran. Unternehmen und Bildungseinrichtungen ohne „state-of-the-art“ Training und Learning verlieren an Zukunftsfähigkeit. Der KI gestützte adaptive Lernansatz ist die Lerntechnologie des 21. Jahrhunderts: Das Lernen wandelt sich von der traditionellen „Klassenraum-Wissens-Vermittlung“, zu modernen, gefragten, transferierbaren Fähigkeiten, wie komplexes Problemlösen, analytisches Denken und Teamarbeit. Personalisiertes Lernen befördert den Lernenden aus dem Klassenraum in die Zukunft des digitalen 21. Jahrhunderts – schon jetzt.

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