Adaptives Lernen durch künstliche Intelligenz

Wir kennen es alle: eLearning-Programme sind häufig starr und
bieten jedem Lerner den gleichen Inhalt in der glichen Reihenfolge
an. Das ist häufig wenig lernförderlich. Habe ich bereits
Erfahrungen in dem Gebiet wird es schnell langweilig. Fehlen mir
Vorkenntnisse, holt mich der Inhalt vielleicht nicht ab. Daniel
Hong, Learning Architect bei Area 9 stellt eine Lösung vor, die
einen anderen Weg geht: Adaptives Lernen durch künstliche
Intelligenz. Gute adaptive Lernangebote helfen Lernen
individueller, personalisierter, effizienter und effektiver zu
machen. Dies steigert nicht nur das Verstehen sondern auch das
Engagement der Lerner. Dazu ermitteln die adaptiven Lernprogramme
den aktuellen Wissensstand des Lerners. Ein besonderer Aufgemerkt
wird dabei der Ermittlung von unbewusster Inkompetenz gelegt. Im
Anschluss werden dem Lernenden zielgerichtete Inhalte und
Hilfestellungen geboten, damit er das gewünschte Lernziel erreicht.
Adaptives Lernen lässt sich dabei in diese drei Kategorien
einteilen: 1. Adaptivität des Curriculums: Einzelne Module werden
in der besten Reihenfolge für den jeweiligen Lernenden präsentiert
2. Adaptivität des nächsten Schrittes: innerhalb der jeweiligen
Module wird der nächstbesten Schritt für den Lernenden
identifizieren und angeboten 3. Intra-Task Adaptivität: Dem
Lernenden wird gezielt dort Hilfestellung geboten wo er sie braucht