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Frau Professorin KI und Herr Tutor Algorithmus
Adaptive Learning ermöglicht individuelle Lernfortschritte
01.08.2017
Adaptive Learning bezieht sich auf interaktive Lernsysteme, die den Fortschritt des Lernenden konstant überwachen und die weiteren Inhalte entsprechend anpassen. Damit ermöglichen sie individuelle Lernwege, die auf Bedürfnisse und Fähigkeiten des Lernenden zugeschnitten sind. Verbessert Adaptive Learning den Lernerfolg oder halten damit die aus dem Marketing bekannten Datenkrallen nun auch im Bildungsbereich Einzug? Mehr dazu in Teil 4 unserer Serie „Trends in der Bildungstechnologie“.

Adaptivelearning 1

 

Ein Zusammenspiel aus Learning Analytics und flexiblen Kursinhalten

Die Lernplattform passt die Kursinhalte automatisch den Fähigkeiten und Fertigkeiten des Lernenden an. Ziel ist dabei den Lernenden weder zu unter- noch zu überfordern. Neben Filter-Algorithmen und künstlicher Intelligenz sind dabei aber auch menschliche Lehrende gefragt. Adaptive Learning ist dabei eng mit Learning Analytics verknüpft: dabei werden Daten, die die Lernenden online produzieren (auch durch das bloße Benutzen der Plattform) mittels Analyseverfahren untersucht und entsprechende Voraussagen getroffen. Diese Analyseergebnisse zeigen Stärken und Schwächen sowie Interessensgebiete des Lernenden auf. Die Adaptive Learning Technologies passen den Content der Plattform dann entsprechend an. Ein Beispiel: ein Lernender beantwortet bei einem Test eine Frage falsch. Die Plattform reagiert darauf, indem sie die entsprechenden Inhalte zu einem späteren Zeitpunkt wieder anbietet, dem Lernenden also Gelegenheit zur Wiederholung bietet.
 

Erste Ergebnisse sind vielversprechend

Mehrere Universitäten haben entsprechende Kurse bereits erfolgreich eingesetzt. Dabei konnten die Erfolgsraten von durchschnittlich 74% auf über 90% verbessert werden. Gleichzeit sanken auch die DropOut-Raten um den Faktor 10. Gleichzeitig zeigte sich eine deutliche Motivationssteigerung bei den Studierenden. Das ist nicht weiter verwunderlich, nimmt Adaptive Learning doch Anleihen bei der Spielforschung: Computerspiele setzen seit jeher unterschiedliche Schwierigkeitsgrade zur Motivation ein. Neuere Systeme reagieren dabei auf das Spielverhalten und schaffen so eine Herausforderung, die aber niemals überfordernd wird.
 

Datenkrallen und Filterblasen als Gefahrenquellen?

Interaktive Medien generieren eine Unmenge an Daten und protokollieren auch unbemerkt das Nutzungsverhalten der UserInnen. Mittels Data Mining können durch Analyse und Datenverknüpfung neue Informationen gewonnen werden. Der Neologismus Datenkralle bezieht sich auf den unstillbaren Datenhunger dieser Systeme, um immer genauere Aussagen über die NutzerInnen treffen zu können. Adaptive Learning Technologies offenbaren Schwächen und Interessen der Lernenden schonungslos und sind damit natürlich auch anfällig für Missbrauch. Entsprechend strenge Datenschutzrichtlinien und Sicherheitsstandards müssen also zum Schutz der UserInnen sichergestellt werden.
Der Begriff der Filterblase stammt aus dem Social Media Bereich und bezeichnet den Umstand, dass intelligente Systeme auf unser Verhalten reagieren und uns irgendwann nur mehr Inhalte anzeigen, von denen das System glaubt, dass sie für uns von Interesse sein könnten. Was im Umfeld der Social Media kritisch diskutiert wird muss natürlich auch im Bildungsbereich hinterfragt werden: wollen wir es wirklich Maschinen überlassen zu entscheiden, was wir lernen sollen oder was für uns von Interesse ist? Diese grundsätzliche Überlegung wird in Zukunft immer relevanter werden.

 

Die Serie: Trend-Technologien im Bildungsbereich

Das Department für Interaktive Medien und Bildungstechnologien wird in den kommenden Wochen jeweils eine Trend-Technologie im Bildungsbereich in den Fokus der Aufmerksamkeit rücken. Grundlage dieser Serie sind die Horizon-Reports des renommierten New Media Consortium (NMC).
Die Horizon Reports stellen die Forschungsergebnisse der NMC-Gemeinschaft dar und listen für den jeweiligen Bereich jedes Jahr sechs für den Bildungsbereich zukunftsträchtige Technologien auf. Jeweils zwei davon sind aktuell in einigen fortgeschrittenen Institutionen schon im Einsatz und haben daher bereits jetzt bzw. im nächsten Jahr große Auswirkungen. Jeweils zwei weitere Technologien werden in 2-3 und 4-5 Jahren im Bildungsbereich an Bedeutung gewinnen.
Die Artikel des Departments für Interaktive Medien und Bildungstechnologien beschäftigen sich dabei mit Themen wie Natural User Interfaces, Mobile Learning und dem Internet der Dinge.