Die Rolle von KI in der Bildung: Wie KI die Art und Weise verändert, wie wir lernen

Im Bildungsbereich hat die Anpassungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz (KI) große Besorgnis hervorgerufen. Lernende, Pädagogen und politische Entscheidungsträger erwarten gleichermaßen, dass sich die Technologie an forschungsbasierten Lernverständnissen orientiert und darauf aufbaut, insbesondere um das Lernen von Schülern zu unterstützen, die von der Pandemie betroffen sind.

Eine wichtige Erkenntnis des KI-basierten Lernens ist seine Anpassungsfähigkeit. Technologie hat die Aufgabe, „die Bedürfnisse der Schüler zu erfüllen, auf den Stärken der Schüler aufzubauen und das Wissen und die Fähigkeiten der Schüler zu erweitern“. Allerdings können Anpassungen manchmal zu spezifisch und begrenzt sein und wichtige Teile des Lernens können fehlen oder unterentwickelt sein. Ein wichtiges Ziel besteht daher darin, „auf umfassende KI-Modelle hinzuarbeiten, die sich an eine Vision des Lernens anpassen und das Lernen nicht auf das beschränken, was die KI derzeit gut modellieren kann.“

Auch Fortschritte bei „großen Sprachmodellen“ haben ihre Grenzen. KI-Modelle sind enger gefasst, die Lernumgebung kann sich ändern und es mangelt an „gesundem Menschenverstand“ des menschlichen Urteilsvermögens, was alles zu „unnatürlichen oder falschen“ KI-Reaktionen führen kann. Neue KI-Designs müssen dies berücksichtigen.

Während intelligente Tutoring-Systeme (ITS) erhebliche Fortschritte bei der Rückmeldung an Schüler gemacht haben, ist es nach wie vor wichtig, dass menschliche Lehrer die Schüler motivieren und ihnen bei der Selbstregulierung helfen. Menschliche Lehrer verstehen ihre Schüler besser als die meisten Bildungstechnologien und sind in der Lage, einen „lehrbaren Moment“ zu identifizieren, den KI nicht kann.

Um das Kernmodell des KI-Systems zu erweitern, können wir von folgenden Punkten ausgehen:

1. Schülerzentriertes adaptives Design

Beim adaptiven Design kann das KI-System Schüler durch Analyse ihrer identifizieren Lerndatenpunkte von Interesse und versorgen sie mit relevanten Lernmaterialien und Aufgaben. Wenn ein Schüler beispielsweise beim Erlernen der Geschichte ein starkes Interesse an der Tang-Dynastie zeigt, kann das KI-System den Lernpfad automatisch anpassen und mehr Lernmaterialien und Aufgaben über die Kultur der Tang-Dynastie bereitstellen. Dieser personalisierte Lernpfad kann die Motivation und das Engagement der Schüler steigern. In einer Studie mit 1.000 Studenten verbesserten Studenten, die dieses adaptive Design nutzten, ihr Lernen um durchschnittlich 15 %.

2. Inklusion und Vielfalt

Das KI-System kann sich an Schüler mit unterschiedlichem Sprachhintergrund anpassen, indem es Lernmaterialien in mehreren Sprachen bereitstellt. Wenn ein Schüler beispielsweise aus Guangdong kommt und normalerweise Kantonesisch spricht, kann das KI-System kantonesische Versionen von Lernmaterialien bereitstellen, um ihm zu helfen, Wissen besser zu verstehen und zu beherrschen. Darüber hinaus kann das KI-System auch geeignete Lernunterstützung und Ressourcen bereitstellen, die auf dem Lernfortschritt und den Fähigkeiten der Schüler basieren, um ihren individuellen Lernbedürfnissen gerecht zu werden. In einer Auslandsstudie mit 500 Studierenden mit mehrsprachigem Hintergrund verbesserten Studierende, die dieses integrative und vielfältige Design nutzten, ihre Lerneffektivität um durchschnittlich 20 %.

3. Innovation und Offenheit

Das KI-System kann Schüler durch die Bereitstellung offener Projektaufgaben zum Entdecken und zur Innovation anregen. Wenn ein Student beispielsweise während seines naturwissenschaftlichen Studiums ein starkes Interesse am Umweltschutz zeigt, kann das KI-System eine offene Aufgabe zur Gestaltung und Umsetzung eines umweltfreundlichen Projekts bereitstellen. Bei der Bewältigung dieser Aufgabe können die Studierenden nicht nur relevante wissenschaftliche Kenntnisse erlernen und beherrschen, sondern auch ihr innovatives Denken und ihre Fähigkeiten zur Problemlösung entwickeln. In einer Studie mit 2.000 Studenten verbesserten Studenten, die dieses innovative und offene Design verwendeten, ihre Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten um durchschnittlich 25 %.

4. Erweiterte Bewertung und Feedback

KI-Systeme können Schülern helfen, ihre Fehler zu verstehen und sie zu korrigieren, indem sie detailliertes Feedback geben. Wenn ein Schüler beispielsweise Schwierigkeiten hat, ein mathematisches Problem zu lösen, kann das KI-System detailliertes Feedback und Vorschläge liefern, um dem Schüler zu helfen, seine Fehler zu verstehen und ihn bei der Korrektur zu unterstützen. Diese Art von detailliertem Feedback kann den Studierenden helfen, ein tieferes Wissensverständnis zu erlangen und ihre Fähigkeiten zur Problemlösung zu verbessern. In einer Studie mit 1.500 Studierenden verbesserten Studierende, die dieses erweiterte Bewertungs- und Feedback-Design nutzten, ihre Problemlösungsfähigkeiten um durchschnittlich 30 %.

Zu KI in der Bildung haben sich „zwei allgemeine Ansichten“ herauskristallisiert: „KI unterstützt das Lernen von Schülern“ und „unterstützt das Lernen über KI und verwandte Technologien“. Im letztgenannten Bereich wird betont, wie wichtig es ist, dass Schüler über KI aufgeklärt werden, und zwar nicht nur darüber, was sie kann, sondern auch über die Risiken, die sie mit sich bringt.

Forschungs- und Entwicklungsbemühungen versuchen, Empfehlungen für KI-Lernstrategien zu berücksichtigen. Unsere wichtigsten Empfehlungen bestehen darin, die Stärken und Grenzen von KI-Modellen in kommenden Edtech-Produkten aufzuzeigen und uns auf KI-Modelle zu konzentrieren, die eng mit der Lernvision übereinstimmen. KI entwickelt sich derzeit rasant weiter und wir sollten zwischen Produkten mit einfachen KI-Funktionen und Produkten mit komplexeren KI-Modellen unterscheiden.

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