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KI-basierte Lernplattformen als „Zukunft“ des Lernens? (3/3)

In den beiden vorangegangenen Beiträgen dieser Reihe zu adaptiven Lernplattformen hatte ich aufgezeigt, wie adaptive Lernplattformen in ihren Grundzügen funktionieren (Teil 1) und dass sie zu deutlichen Verbesserungen im Hinblick auf Lernerfolg, Abbrecher-Quoten und erforderlichen Lernzeiten beitragen können (Teil 2).

Um dieses Nutzenpotenzial realisieren zu können, bedarf es aber angepasster Vorgehensweisen. Sowohl der Prozess der Entwicklung von Lerninhalten als auch die Grundprinzipien des didaktischen Designs unterscheiden sich für adaptive Lerninhalte deutlich von dem Vorgehen, wie es für die Realisierung von „klassischen“ E-Learning-Modulen (z.B. WBT) etabliert ist.

Zwei Aspekte möchte ich in diesem Beitrag herausstellen:

  1. Detaillierung von Lern- bzw. Leistungszielen
  2. Gestaltung des Lerner-Erlebnisses

Detaillierung von Lern- bzw. Leistungszielen

Eine besondere Anforderung bei der Umsetzung von adaptiven Lernumgebungen besteht in der Detaillierung von Lern- bzw. Leistungszielen. Für die Produktion «herkömmlicher» Web-Based Trainings kann es ausreichen, bei einer Lernzeit von ca. 45 Minuten 8-10 Ziele zu definieren. Für die Produktion einer adaptiven Lernumgebung müssen diese um den Faktor 5-10 verfeinert werden. Das heisst, es müssen ca. 50-120 Feinziele oder Leistungsziele definiert werden. Erst diese Granularität erlaubt die Feinsteuerung des Lernprozesses auf der Grundlage von Aufgaben / Test-Items.

Gestaltung des Lerner-Erlebnisses

Bei „traditionellem“ E-Learning (z.B. Web Based Trainings) kommt einer für die Zielgruppe attraktiven Gestaltung (z.B. Storyline / Rahmenhandlung und multimediale Aufbereitung) eine grosse Bedeutung zu. Hier wurde in den letzten Jahren auch intensiv über Gamification als Ansatz zur Erhöhung der Attraktivität diskutiert (vgl. z.B. diesen Beitrag und den darin erwähnten scil Arbeitsbericht).

Bei adaptiven Lernumgebungen stehen andere Motivationsfaktoren im Vordergrund. So geht der CLO von area9learning Nick Howe (Howe 2017) davon aus, dass die intrinsische Motivation, die sich aus dem Erleben von Wissens- und Kompetenzzuwachs ergibt, ausreicht, um die meisten Lernenden bei der Stange zu halten. Allerdings ist es wichtig, Demotivation zu vermeiden. Eine wichtige Ursache für Demotivation von Lernenden besteht darin, dass ihnen Inhalte / Aufgaben zugewiesen werden, die entweder bereits bekannt oder aber zu schwierig sind. Die kontinuierliche Konfrontation von Lernenden mit Aufgaben bzw. Problemstellungen, die gerade jenseits der eigenen Komfortzone liegen und damit herausfordernd aber gerade noch zu bewältigen sind, ist ein Motivationsprinzip, für das adaptive Lernplattformen besonders geeignet sind. Im Vordergrund steht daher die kontinuierliche Bearbeitung von kleinen und kleinsten Aufgaben und Problemstellungen. Vertiefende bzw. ergänzende Lerninhalte sind demgegenüber eher eine Beigabe, die dann zum Einsatz kommen, wenn Aufgaben wiederholt nicht erfolgreich bearbeitet werden können und damit klar geworden ist, dass der oder dem Lernenden dafür erforderliche Wissenselemente fehlen.

Zentrale Unterschiede zwischen «traditionellem» und «adaptivem» E-Learning

Die folgende Tabelle zeigt in einer Übersicht zentrale Unterschiede zwischen «traditionellem» und «adaptivem» E-Learning (in Anlehnung an Howe 2017):

 

«traditionelles» E-Learning «Adaptives» E-Learning
Grösse der Zielgruppe Eher gross
(Erreichen des break even im Vergleich zu Präsenztraining)
Sehr gross
(Kalibrieren der Datenmodelle)
Detaillierungsgrad der Lern-/
Leistungsziele
Je detaillierter, desto besser; hoher Detaillierungsgrad nicht zwangsläufig erforderlich; Hochgradige («atomare») Detaillierung unverzichtbar
Vorgehen
bei der
Entwicklung
1.   Übersetzung der
Qualifikationserfordernisse in didaktisches
Konzept2.   Drehbuch / Story

3.   Materialentwicklung
(ggf. integrierte Tests / Lernerfolgskontrollen)

4.   Umsetzung

1.   Übersetzung der Qualifikationserfordernisse in überprüfbare Leistungsziele

2.   Entwicklung von Test-Items

3.   Entwicklung von ergänzenden Trainingsmaterialien (Texte, Videos, etc.)

4.   Umsetzung

Lerner-
Erlebnis
Storyline (mehr oder weniger elaboriert) und
Berarbeitung von Inhalten im Vordergrund
Bearbeitung von Test-Items im Vordergrund
Funktion von Tests /
Test-Items
Summative
Lernerfolgskontrolle
Zentraler Inhalt /
zentrales Material für den
Lernprozess

Wie geht es weiter?

Welche Bedeutung adaptive, KI-basierte Lernplattformen erlangen werden  – und für welche Entwicklunsszenarien – ist aktuell noch nicht gut einzuschätzen. Möglicherweise können diese Lernplattformen ihr Potenzial vor allem dort ausspielen, wo grosse Zielgruppen und gleichzeitig starke (curriculare) Vorgaben zu den zu earbeitenden Wissens- und Kompetenzzielen zusammenkommen – beispielsweise bei Grundlagenfächern in der Hochschulbildung oder bei Produkttrainings und regulatorisch vorgeschriebenen Trainings in der betrieblichen Weiterbildung. Aber das wird sich zeigen. Wir werden diese Entwicklungen weiter beobachten…

 


Referenzen:

Howe, Nick (2017): Adaptive learning insights. A practical guide to the future of corporate training. area9learning. Chestnut Hill, MA.

 


Am 25.09. + 02.10 + 16.10. 2018 findet das Online-Modul „Adaptive und KI-basierte Lernsysteme“ im Rahmen unseres Zertifikatsprogramms „Digitale Bildung“ statt. Dieser Beitrag ist ein kurzer Auszug aus dem Skript zu diesem Weiterbildungsmodul.

Ein Gedanke zu „KI-basierte Lernplattformen als „Zukunft“ des Lernens? (3/3)

  1. […] Was sind Besonderheiten von E-Learning mit adaptiven Lernplattformen? (Teil 3) […]

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