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4 Elemente für Ki-basierte adaptive Lernsysteme

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4 Elemente für Ki-basierte adaptive Lernsysteme

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1. Wissen der Neurowissenschaften, Funktionsweise des Gehirns

2. ·Vorbereitete Lernumgebung wie in LMS anhand von Autoren:innen-Tools wie z.B. H5P mit Inhalten gefüllt werden

3. Daten der Lernenden = Lernvoraussetzungen (Wissensstand, Kompetenzen, Bedürfnisse,...), die erfasst und gespeichert werden – zuvor und während des Lernprozesses

4. ·Technologie der künstlichen Intelligenz, die über Algorithmen die Lern-Daten automatisiert erfasst, verarbeitet und somit adaptive Angebote stellen kann

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Makroebene: Personalisierung des allgemeinen Bildungsgangs

·Module werden im Fortschrittsverlauf angeboten, wenn sie benötigt werden, niveaubezogen, ergebnisbezogen, zeitbezogen

Lerninhalte sind für alle gleich konzipiert

Wiederholungen und Sprünge bei den Inhalten und leveln können stattfinden

Einsatz: lange und komplexe Wissensgebiete, Beispiel: Sprachlernprogramme

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Mikroebene: Personalisierung des Inhalts,

Lernende lernen nicht alle das Gleiche und nicht auf die gleiche Art

Themen und Inhalte werden noch differenziert angeboten, variieren in Intensität, Tiefe, Medium der Vermittlung

·Lerninhalte werden vor allem durch Vorlieben und Lernverhalten der Lernenden bestimmt – hoher Selbstbestimmungsfaktor

Aspekte von Sprachniveau, Aufnahmefähigkeit, Vorlieben für Methoden können hier z.B. berücksichtigt werden

kein Zeitverlust beim Lernen

Einsatz zum Erwerb von gezielten Kenntnissen und Kompetenzen, die schnell erworben werden müssen

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Gratis Softwareliste der Top Lernplattformen (LMS) Anbieter und Anwendungen. Die besten Tools im Überblick für eine schnelle und fundierte Softwareauswahl. Filtere jetzt nach Preismodell, Funktionen, Nutzerbewertungen und vielem mehr.

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Zur Erstellung von Übungen oder ganzen Lerneinheiten eignen sich so genannte Autorenprogramme bzw. Autorensysteme, von denen einige (zumindest für den schulischen Gebrauch) sogar kostenlos genutzt werden können.

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Adaptives Lernen mit Vokabeltool - phase 6

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Adaptives Lernen mit Vokabeltool - phase 6

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Adaptive Lernsoftware, beispielsweise in Form von einem Vokabelprogramm für den Computer oder als App fürs Handy, erlebte in den letzten Jahren einen regelrechten Hype in der Bildungslandschaft. Die Welt spricht von "Lernen 2.0" oder "E-Learning" als Wunderwaffe im Kampf um individualisierte Bildung und Chancengleichheit. Die Versprechen sind ebenso groß wie die Visionen. Doch worin liegt die wallende Euphorie begründet und was sagt die Forschung zu den Prophezeiungen programmierter Lernprozesse?

Digitalisierung und Lernoptimierung

Kinder wachsen heutzutage in einer digitalisierten Umwelt auf. Sie lernen von klein auf, technische Geräte zu bedienen und deren Vorteile zu nutzen. Die wachsende Selbstverständlichkeit der Implementierung in unserem Alltag geht offensichtlich nicht nur für die "digital natives" mit bestimmten Risiken einher, sondern ist auf gesamtgesellschaftlicher Ebene präsent und immer wieder gerne diskutiert. Hierzu zählt beispielsweise das wachsende, blinde Vertrauen auf moderne Technologien und die inflationäre Nutzung dieser, welche Gefahren des 'Realitätsverlusts' und der Abhängigkeit mit sich bringen, sowie die Unterstützung und Vorantreibung des aktuellen Kults permanenter Lebensoptimierung (Stichwort: größer, schneller, besser). Der existentielle Diskurs um die potentiell negativen Einflüsse der Digitalisierung auf unsere Umwelt soll hier nicht erneut aufgegriffen werden. Wir richten unseren Fokus stattdessen auf eine der vielen Chancen und positiven Konsequenzen moderner Technologie: die Personalisierung und Optimierung von Lernprozessen.

Die Erziehungswissenschaft, Psychologie, Kognitions- und Verhaltensforschung und Neurobiologie - sie alle setzen sich mit den elementaren Fragen des Lernens auseinander: Wie nehmen wir Informationen auf? Wie verarbeiten wir diese am effizientesten? Und wie lernen wir wohl am besten?

Multimediales Lernen entspringt den wissenschaftlichen Erkenntnissen jener Forschungsbereiche und passt sich stets an den aktuellen Zeitgeist an. Mittlerweile gibt es zahlreiche Lernprogramme und Software, welche sich dem medialen Konzeptß des personalisierten und adaptiven Lernens annehmen. Auch für das eher komplexe Konstrukt der Sprachenlehre ist personalisiertes Lernen weltweit das Herzstück bildungsorientierter Programme und es scheint ein allgemeines Einverständnis darüber zu herrschen, dass die Personalisierung von Lernprozessen eine der großen Herausforderungen des Bildungswesens im 20. Jahrhundert darstellt.

"Ich weiß nicht, was soll es bedeuten..." - Eine Einordnung

Im Zuge der großen Begeisterung für die vielfältigen Bildungsmöglichkeiten, die uns adaptive Technologien bieten können, tauchen fortwährend Begriffe wie Personalisierung, Individualisierung und Differenzierung auf. Für eine grobe Orientierung der Bedeutungen hinter diesen Bezeichnungen empfiehlt sich die Definition des U.S. Department of Education. Personalisierung meint demnach eine Art Sammelbegriff für Anpassungsprozesse auf bestimmte Nutzerinnen und Nutzer oder ein Zielpublikum. Während bei der Individualisierung meist lediglich das Lerntempo an die jeweiligen Lernenden angepasst wird, inkludiert die Differenzierung auch die Anpassung von Aufgabenformen, Methoden und Hilfsmitteln. Die angestrebten Lernziele für Lernende bleiben allerdings in beiden Fällen gleich. Die Personalisierung wiederum stellt Lernenden den wohl flexibelsten Lernprozess zur Verfügung, in dem alle relevanten Elemente, auch die Lernziele, speziell auf die Bedürfnisse der Nutzenden angepasst sind.

Ein Träumchen für jeden Lernenden, oder? Doch wird daraus ebenfalls ersichtlich, dass die Personalisierung von Lernprozessen eine schier unmögliche Aufgabe für die manuelle didaktische Praxis darstellt, bedenkt man den zeitlichen, kognitiven, organisatorischen und finanziellen Aufwand, der auf Lehrkräfte mit dieser Ambition zukäme. Und genau hier setzt das Potential adaptiver Lernprogramme an.

Der ursprünglichste Ansatz bildungsorientierter Technologien geht weiter in der Zeit zurück, als man denken mag. In eine Zeit, in der Fotos noch schwarz-weiß und das Internet noch Zukunftsmusik waren. Die damals entwickelten Lerntheorien sind auch heute noch relevant für die Gestaltung gegenwärtiger Lernsoftware.

Ein kurzer Rückblick

Anfang bis Mitte des 20. Jahrhunderts brüteten die Behavioristen, allen voran der Psychologe B.F. Skinner, über Experimenten, die uns psychobiologische Erkenntnisse über das menschliche Lernverhalten liefern sollten. Im Zentrum der behavioristischen Forschung stand der Zusammenhang von Reiz und Reaktion und die Annahme, dass Lernen lediglich eine beobachtbare Verhaltensänderung ist. Das Konzept der von Skinner entwickelten Lehrmaschinen, bei welchen die Lerninhalte in kleinen Häppchen präsentiert werden und die anschließende Rückmeldung über die Korrektheit der gegebenen Antwort automatisch geschieht, wird teilweise auch heute noch für Lernsoftware verwendet - so auch für Vokabelprogramme. Der lernpsychologische Stellenwert der Feedbackkultur wurde hier erstmals belegt. Die behavioristische Lerntheorie blendet allerdings wichtige, nicht beobachtbare (emotionale und metakognitive) Prozesse des Lernens aus und ist deshalb nicht gänzlich mit modernen Ansätzen vereinbar.

Es folge der Kognitivismus, welcher sich auf die kognitiven Prozesse konzentrierte, die zwischen Reiz und Reaktion stattfinden und Lernen als Informationsverarbeitungsprozess definierte. Der daran anschließende Konstruktivismus vertrat schließlich die Grundidee, dass die Einbettung neuen Wissens über den Abruf und die Vernetzung vorhandenen Wissens geschieht und jede Person aktiv und selbstverantwortlich an der Konstruktion ihrer persönlichen Bildungsprozesse beteiligt ist. Die emotionale und motivationale Ebene von Lernprozessen kann bis heute nur leicht skizziert werden, da diese sehr individuell und nur bedingt beobachtbar ist. Die Schlüsselwörter der bisherigen Forschung rund um die Motivation von Lernern treffen allerdings exakt den Nerv adaptiver Technologien: Lernende legen Wert auf Individualität, Aktualität, Flexibilität und Multisensorik, also die Wissensaufnahme über unterschiedliche Sinnesorgane.

Versprechen und Funktionsweise

Das große Versprechen, welches uns personalisiertes und adaptives Lernen zu liefern scheint, erzählt von individuell auf die Bedürfnisse des Lerners angepassten Lernprozessen und damit verbundenen optimierten Lernchancen. Dahinter steckt eine vergleichsweise simple Technologie - Algorithmen für besseres Lernen.

Adaptive Technologien erfassen die Interaktion zwischen dem Lerner und der Software, woraufhin Algorithmen anschließend die nächsten Schritte im Lernprogramm bestimmen. In der einfachsten Umsetzung wäre dies, ob Lernende eine Aufgabe korrekt bearbeitet haben oder nicht und wie viel Zeit sie für die Lösung gebraucht haben. Je mehr Lernende mit dem adaptiven System interagieren, so wird konstatiert, desto besser werden die Empfehlungen, die das System liefern kann. Wenn die Information über eine individuelle Person mit Informationen über eine große Anzahl von Lernenden verglichen wird, kann das adaptive System treffendere Empfehlungen geben, indem es schaut, was ähnlichen Lernenden geholfen hat.

Die einfachsten adaptiven Systeme bestimmen im Voraus, wie die Daten von einem individuellen Lerner in Empfehlungen für personalisierte Lernwege münden. Cookies arbeiten nach einem sehr ähnlichen Prinzip. Falls sich manch einer fragt, woher die Werbeanzeigen auf Google oder Facebook oft genau zu wissen scheinen, was auf der eigenen imaginären Wunschliste steht - leider weniger Magie als technische Programmierung. Komplexere Systeme können Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des Maschinenlernens nutzen, um bestimmte Muster in den riesigen Datenmengen zu finden und zu analysieren. Für spezielle Lernsoftware kann so der Umfang des individuellen Wissensstandes (gemeinsam mit anderen Attributen des Lerners) abgeleitet werden, die Erfolgswahrscheinlichkeit kann vergrößert und automatisierte Empfehlungen können in Echtzeit gegeben werden.

Es scheint also nicht unangemessen, eine Motivationsförderung auf Seiten der Lernenden zu erwarten sowie verbesserte Lernergebnisse. Hinzu kommt, dass adaptives, personalisiertes Lernen in Zeiten von geschrumpften Bildungsbudgets das große Potential hat, Bildungsmöglichkeiten zu erweitern, ohne die Kosten zu erhöhen. Es suggeriert uns eine Zukunft mit expandierenden, hochqualitativen und kostengünstigen Schulungen, welche für eine größere Menge an Personen verfügbar gemacht werden können. Einfach, schnell, spielerisch, modern, effektiv und nachhaltig sollen die Attribute für gute Lernprogramme sein. Aber bestätigt sich der erwartbare positive Einfluss auf die Lernerfolge auch in der Forschung?

Was sagt die Forschung?

Es gibt zahlreiche Problemstellen in der Forschung zum adaptiven Lernen. Zu allererst, wie wir gesehen haben, tragen adaptives Lernen und seine Daseinsberechtigung - Personalisierung - verschiedene Bedeutungen für unterschiedliche Leute. Zweitens wurde adaptive Technologie gar nicht lange genug eingesetzt, um zuverlässige Erkenntnisse darüber zu erlauben. Drittens ist es, wie bei allen Forschungen im Bildungsbereich, sehr schwierig, die Anzahl der Variablen zu beschränken, wenn man eine hinreichend große Menge an Lernenden untersucht, was folglich bestenfalls zaghafte Schlussfolgerungen hervorbringt. Zu guter Letzt wurden viele veröffentlichte Studien zum Lernerfolg durch adaptive Technologie im Auftrag adaptiver Vertreiber oder Unternehmen, die eine enge Verbindungen zu jenen aufweisen, durchgeführt. Faktisch gibt es wenig bis keine Übereinstimmung darüber, welche Beweise stark genug sein könnten, um bedeutsame Aussagen daraus abzuleiten.

Den zahlreichen Berichten, die besagen, dass adaptives Lernen die Lernerfolge verbessert, können zahlreiche andere Berichte entgegengesetzt werden, die gar keine bis unerhebliche Effekte adaptiver Lernprogramme auf die Leistungen des Lerners resümierten. Es fehlt an handfesten Beweisen. Die Forschungslage ist demnach sehr uneinheitlich und es wird konstatiert, dass es zur Zeit einfach nicht möglich ist, daraus solide Schlussfolgerungen über die Effektivität dieser Technologie zu ziehen.

Der Einblick in die schwammige Forschung lässt Lernenden nunmehr die Wahl, ob sie an die positiven Einflüsse personalisierter Technologie glauben mögen oder nicht. Priorität für das Funktionieren von Lernstrategien - manuell oder digital - ist und bleibt der Wille und die Motivation der Lernenden, sich mit einem bestimmten Lerninhalt und oder Medium auseinanderzusetzen.

Mit einem Vokabelprogramm Sprachen lernen

Innerhalb der Sprachenlehre hat sich das digitale Lernen vor allem auf morphologischer Ebene (zum Beispiel in Form von Grundwortschatz-/ Vokabeltrainern) durchgesetzt und erreicht mit seiner Spannbreite an Individualisierungsmöglichkeiten ein heterogenes Publikum. Anfänger sowie fortgeschrittene Schüler zwischen Grundschule und Abitur, oder darüber hinaus im Studium und der Erwachsenenbildung, profitieren von den Programmen. Diese werden oftmals online und kostenlos zum Test angeboten, um dem Nutzer erste Erfahrungen und einen anschließenden Vergleich der verschiedenen Systeme zu ermöglichen. Ein gutes Vokabelprogramm bietet neben den gängigen, schulischen Fremdsprachen wie Englisch, Französisch, Spanisch oder Latein auch weniger gängige Sprachen wie Rumänisch, Arabisch, Norwegisch oder Portugiesisch an oder entwickelt spezielle Einheiten für DaZ- und DaF-Lerner. Dabei kann es für die Lernenden sehr sinnvoll sein, sich eine Lernsoftware anzueignen, die mit führenden Schulbuchverlagen wie Klett, Cornelsen oder Langenscheidt zusammenarbeitet . So wird die didaktisch elementare Proportionalität zu Unterrichtseinheiten hergestellt und der Lerninhalt kann passgenau ausgewählt werden. Zusätzlich hat sich für viele Nutzende die Funktion im Vokabelprogramm bewährt, eigene Vokabeln selbst ins System eingeben zu können, um dem Konzept der Personalisierung auf allen Ebenen gerecht zu werden und den Nutzer als Akteur seiner eigenen Lernprozesse zu definieren.

Ein Vokabelprogramm erinnert in seinem systematischen Aufbau sehr an allgemeines Gedächtnistraining, da es sich den lernpsychologischen Kern der "spaced repetition" zu Nutze macht. Dahinter steckt die Theorie, oder vielmehr wissenschaftliche Erkenntnis der Hirnforschung, dass sich neues Wissen besser im Langzeitgedächtnis verankert, wenn die Lerninhalte in immer größer werdenden Zeitabständen wiederholt bzw. abgefragt werden. Schwierige Lerninhalte werden wie bei einem manuellen Karteikarten-Stecksystem öfter und in kürzeren Zeitabständen wiederholt, als die für den Lerner einfachen Inhalte. Die Leistung der Nutzenden bei der Aufgabenbearbeitung beeinflusst die Reihenfolge und Frequenz in welcher die individuellen Lerngegenstände den Lernenden präsentiert werden. Die Methode an sich ist recht simpel und altbekannt. Der Vorteil des medialen Lernens liegt vor allem in der Multisensorik. Digitale Lerninhalte werden in thematische Kategorien eingeteilt und können mit audiovisuellen Funktionen ausgestattet werden, sodass man die Vokabel nicht nur lesen, sondern sich auch die Aussprache und Übersetzung dieser anhören sowie mit einer bildlichen Repräsentation (Foto, Symbol) verknüpfen kann. Mehrkanaliges Lernen hat positive Einflüsse auf unsere Aufmerksamkeitsbereitschaft und erhöht somit die Merkfähigkeit.

Geht es abseits vom reinen Wortschatz um das Trainieren von komplexeren Grammatikregeln, unregelmäßigen Verben oder Rechtschreibung , stößt auch ein Vokabelprogramm teilweise an seine Grenzen bei der Visualisierung von schwer fassbaren Regelkonstrukten. Das hat allerdings auch einen Vorteil: Der Lerner muss die heiß diskutierte, digitale Blindenbrille absetzen und wird auf den Boden der selbstverantwortlichen Tatsachen von Lernprozessen zurückgeholt.

Quellen:
Am Ende des Tages ist es doch der Lerner selbst, der den Lernerfolg steuert.
[ 1] Cambridge University Press (2017): Personalization of language learning through adaptive technology. [ ²] Prof. Dr. Guenter Daniel Rey: E-Learning. Theorien, Gestaltungsempfehlungen und Forschung.

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Mit einem Vokabelprogramm adaptiv lernen - phase6 Magazin

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Adaptive Lernsoftware, beispielsweise in Form von einem Vokabelprogramm für den Computer oder als App fürs Handy, erlebte in den letzten Jahren einen regelrechten Hype in der Bildungslandschaft. Die Welt spricht von "Lernen 2.0" oder "E-Learning" als Wunderwaffe im Kampf um individualisierte Bildung und Chancengleichheit. Die Versprechen sind ebenso groß wie die Visionen.

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Adaptives Lernen - Die Bildungsbedarfsanalyse als Erklärvideo

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Adaptives Lernen - Die Bildungsbedarfsanalyse als Erklärvideo

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Adaptives Lernen - Die Bildungsbedarfsanalyse als Erklärvideo

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Künstliche Intelligenz in Bildungs- und Ausbildungsräumen

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Künstliche Intelligenz in Bildungs- und Ausbildungsräumen

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Lernen und Kompetenzentwicklung in KIbasierten Systemen

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Lernen und Kompetenzentwicklung in KI-basierten adaptierten Systemen

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Lernen und Kompetenzentwicklung in KI-basierten adaptierten Systemen

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Eine der größten Herausforderungen für guten Unterricht sind die unterschiedlichen Lernvoraussetzungen von SchülerInnen. Sie werden häufig mit dem Schlagwort "Schülerdiversität" beschrieben. Für optimale Lernergebnisse muss diese Diversität berücksichtigt werden - zum Beispiel, indem einzelne SchülerInnen individuell unterstützt werden. Die Metaanalyse "Automated adaptive guidance for K-12 education" (2015) von Gerard, Matuk, McElhany & Linn geht der Frage nach, inwiefern adaptive Lernsoftware einen Beitrag zur individuellen Unterstützung im Unterricht leisten kann.

Fokus der Studie
Effekte adaptiver Lernsoftware im Unterricht

Durchschnittliche Effektstärke
Kleiner positiver Gesamteffekt ( g = 0.34) adaptiver Lernsoftware auf den Lernerfolg im Vergleich zu Unterricht ohne adaptive Lernsoftware

Zielgruppe
SchülerInnen der Sekundarstufe
Weitere Befunde

Mittlere Effekte adaptiver Software auf den Lernerfolg bei Schülerinnen mit geringerem Vorwissen

Mittlere Effekte bei komplexeren/generativen Lernaktivitäten

Einleitung

Möglichst allen SchülerInnen innerhalb der Klasse tiefergehendes Wissen und eingehendes Verständnis von Inhalten zu vermitteln, ist das Idealziel von LehrerInnen. Doch wie soll eine einzelne Lehrkraft häufig mehr als 30 SchülerInnen gleichzeitig und individuell nach ihren Fähigkeiten unterstützen? Dafür müssten SchülerInnen jeweils zur richtigen Zeit den richtigen Impuls bekommen und unmittelbar Rückmeldung auf ihre Antworten erhalten. Diese Rückmeldungen sollten im besten Fall über richtig oder falsch hinausgehen und mit einem Hinweis auf die nächsten Schritte oder Aufgaben verbunden sein. In den meisten Klassenzimmern ist dies kaum umsetzbar. Will man jedoch am Ziel festhalten, SchülerInnen individuell zu unterstützen, muss diese Unterstützung auf andere Weise realisiert werden.

Adaptive Lernsoftware (engl.: automated adaptive guidance) bietet hier eine reale Alternative und Ergänzung zum Lehrerhandeln: Sie bewertet Schülerantworten automatisiert und unterstützt SchülerInnen adaptiv. Bisher wurden die Potenziale derartiger Lernsoftware vorwiegend bei Studierenden untersucht. Die Metaanalyse von Gerard und KollegInnen nimmt ihre Wirksamkeit nun bei SchülerInnen der Sekundarstufe umfassend in den Blick.

Worum geht es in dieser Studie?

Die vorliegende Metaanalyse untersucht zwei unterschiedliche Fragestellungen und enthält zwei verschiedene statistische Analysen. Die erste Fragestellung bezieht sich generell darauf, ob adaptive Lernsoftware einen Mehrwert gegenüber Unterricht ohne adaptive Lernsoftware bietet (24 experimentelle Vergleiche). Die Studien vergleichen die Lernleistungen von SchülerInnen, die mit adaptiver Lernsoftware arbeiten, mit denen von SchülerInnen, die die gleichen Inhalte ohne diese Art von Software lernten - z.B. durch lehrergeführten Unterricht und/oder Arbeitsblätter, durch nicht adaptive Lernsoftware, anhand von Multiple-Choice-Tests oder anhand von offenen Aufgaben.

Die zweite Fragestellung bezieht sich auf die Wirksamkeit spezieller Designelemente (Features) adaptiver Lernsoftware. In den entsprechenden experimentellen Studien werden erweiterte Versionen von adaptiver Lernsoftware, die ein bestimmtes Feature enthalten, verglichen mit einfacheren Versionen, die dieses Feature nicht enthalten (29 Einzelvergleiche).

In beiden Analysen wird zudem der Einfluss verschiedener sogenannter Moderatoren untersucht (siehe Tabelle 1). Grundlage der Metaanalyse sind 53 Vergleiche aus 42 Veröffentlichungen, die zwischen 2000 und 2014 erschienen sind. Über 70 % der Vergleiche stammen aus dem mathematisch-naturwissenschaftlichen Fachbereich, der Rest aus sprachlich-gesellschaftswissenschaftlichen Fächern.

Tabelle 1. Übersicht über die untersuchten Moderatoren.

MODERATOR

STUFEN

Studiencharakteristika Jahrgangsstufe
Jahrgangstufe 6-8

Fachbereich
Mathematik

Naturwissenschaften

Vorwissen
Gering

Softwareeigenschaften Technologie der
automatisierten
Bewertung
Automatisierter Abgleich mit korrekter Antwort

Sprachverarbeitungssoftware zur
Bewertung offener Antworten

Arten adaptiver
Unterstützung

Einfache Rückmeldung zur Korrektheit der
Antwort

Konzeptuelle Unterstützung zur Erarbeitung
einer korrekten Antwort

Unterstützung zur Überwachung des
Lernprozesses ( Self-Monitoring)

Adaptive
Problemstellungen
Gegeben: Basierend auf ihrer mit den Antworten erreichten Punktezahl erhalten Lernende adaptiv weitere Aufgaben

Impulse zum
Self-Monitoring
Gegeben

Studiendesign Dauer der
Intervention
Eine Unterrichtsstunde oder weniger

Art der
Vergleichsbedingung
Lehrergeleiteter Unterricht

Lernaktivität, die die Software unterstützt
Erstellen eines Erklärtexts

Erstellen einer Concept Map

Leistungskriterium
Korrektheit der Inhalte

Struktureller Aufbau der schriftlichen
Antwort/Erklärung

Art des Testformats
Selektion aus vorgegebenen Antworten

Kombination aus Selektion und offenen
Antworten

Zeitpunkt der
Leistungsmessung
Messung während der Lernphase

Zeitlich verzögerte Messung (z.B. zwei
Wochen nach der Lernphase)

Was findet diese Studie heraus?

Die Analysen zur ersten Fragestellung ergeben einen signifikanten kleinen Gesamteffekt zugunsten adaptiver Lernsoftware ( g = 0.34). Dieser Effekt zeigt sich unabhängig von der Art der Vergleichsbedingung, d.h., ob nicht- adaptive Lernsoftware, Arbeitsblätter ohne Unterstützung oder unterstützende Lehrerinstruktion in der Kontrollgruppe eingesetzt wurden. Von allen getesteten Moderatoren hat nur das unterschiedliche Vorwissen der SchülerInnen einen signifikant en Effekt: Während SchülerInnen mit geringem oder mittlerem Vorwissen von der Unterstützung der Software profitieren, ist dies bei SchülerInnen mit hohem Vorwissen nicht der Fall.

Die Analysen zur zweiten Fragestellung ergeben ebenfalls einen signifikanten kleinen Gesamteffekt - zugunsten der erweiterten adaptiven Lernsoftware ( g = 0.27). Das bedeutet, dass die Integration bestimmter Features die Effektivität der Software erhöhen kann. Zu diesen Features gehören inhaltliche Hinweise zur Förderung eines tieferen konzeptuellen Verständnisses oder Hinweise zum selbstregulierten Lernen z.B. zum Monitoring der eigenen Lernaktivität. Versionen, die solche Features beinhalten, sind einfacheren Versionen der Lernsoftware, die lediglich Feedback zur Korrektheit der Schülerantwort anbieten, überlegen. Insbesondere wenn Schülerinnen bei komplexeren Aufgaben - beispielsweise beim Erstellen von Diagrammen oder Concept Maps (siehe Kurzreview 19) - unterstützt wurden, führten Versionen mit Features zu besseren Leistungen. Auch hier zeigte sich, dass ausschließlich SchülerInnen mit geringem oder mittlerem Vorwissen davon profitieren.

Wie bewertet das Clearing House Unterricht diese Studie?

Die Clearing House Unterricht Research Group bewertet die Metaanalyse anhand der folgenden fünf Fragen und orientiert sich dabei an den Abelson-Kriterien (1995):

Wie substanziell sind die Effekte?
Nach der gängigen Kategorisierung nach Cohen (1988) sind die Gesamteffekte beider Analysen als klein einzustufen. Veranschaulicht bedeutet der Effekt von g  = 0.34, dass ca. 64 % der SchülerInnen mit adaptiver Lernsoftware eine höhere Lernleistung aufweisen als der Durchschnitt der VergleichsschülerInnen.

Dabei ist zu berücksichtigen, dass diese Effekte unter strengen Bedingungen erzielt werden. Zum einen bezieht sich der Effekt immer auf den Mehrwert der adaptiven Software ( Fragestellung 1) oder erweiterter Versionen ( Fragestellung 2) im Vergleich zu ähnlichen Angeboten. Das heißt, auch in der Vergleichsbedingung erhalten SchülerInnen Aufgaben zur Förderung ihres Verständnisses bzw. einfachere Formen der Unterstützung. Zum anderen erfassen die meisten Studien den tatsächlichen Lernfortschritt der SchülerInnen indem sie den Lernstand nach der Intervention mit dem Lernstand vor der Intervention vergleichen (Prä-Post-Studien). Wie die Moderatoranalyse n im Hinblick auf das Vorwissen und die Komplexität der Aufgaben gezeigt haben, können die Effekte adaptiver Software unter bestimmten Bedingungen noch größer ausfallen.

Wie differenziert sind die Ergebnisse dargestellt?
Die Effekte werden differenziert nach Fachbereichen (Mathematik, Naturwissenschaften, Sprachen) und nach Altersstufen (6.-8. Klasse und 9.-12. Klasse) dargestellt. Auch um die Lernleistung zu ermitteln, werden unterschiedliche Maße herangezogen: Unterschieden wird, ob Schülerlnnen korrekt aus verschiedenen Optionen auswählen können (Selektionsaufgaben), ob sie selbst korrekte Problemlösungen durchführen oder eigene Antworten mit korrektem Aufbau erstellen können (generative Aufgaben). Für keine dieser Differenzierungen ergeben sich bedeutsame Unterschiede.

Wie verallgemeinerbar sind die Befunde?
In beiden Analysen zeigt sich, dass sich die Effektstärken der verschiedenen Studien durchaus unterscheiden. Jedoch zeigen die meisten Moderatoren, die als Erklärung für diese Unterschiede getestet werden, keine signifikanten Effekte (Ausnahme: Vorwissen). Auch wenn dies auf den ersten Blick für eine hohe Generalisierbarkeit spricht, stehen den einzelnen Moderatorentests jeweils nur eine geringe Anzahl an Studien zur Verfügung. Aufgrund der wenigen Einzelvergleiche sind diese Ergebnisse als vorläufig zu sehen und nur eingeschränkt belastbar, da neue Studien diese Trends verändern könnten.

Zukünftige Forschung sollte dementsprechend den Einfluss von Moderatorvariablen weiter prüfen, um belastbarere Ergebnisse in Bezug auf den Einfluss der hier getesteten und gegebenenfalls auch weiterer Moderatorvariablen zu generieren: So ist z.B. auch denkbar, dass sich die Effekte unterscheiden - je nachdem, in welcher Weise die Lernsoftware in den Unterricht eingebettet wird, in welchem kulturellen Kontext die Studie durchgeführt wurde und ob dabei längerfristig Unterschiede gemessen wurden (nachhaltiges Lernen).

Was macht die Metaanalyse wissenschaftlich relevant?
Wissenschaftlich bedeutsam ist diese Metaanalyse, da sie eine spezielle Form der Lernsoftware erstmals exklusiv bei SchülerInnen der Sekundarstufe untersucht. Sie kombiniert dabei Analysen, die einerseits den Mehrwert adaptiver Lernsoftware gegenüber Unterricht ohne solche Software ermitteln, mit Analysen, die die Effektivität bestimmter Erweiterungen der Lernsoftware bestimmen. Dies lässt differenzierte Aussagen zum Forschungsstand und zu weiterführenden Forschungsfragen zu.

Wie methodisch verlässlich sind die Befunde?
Die Transparenz und Begründung des methodischen Vorgehens entspricht teilweise den Kriterien gängiger Anforderungskataloge (z.B. APA Meta-Analysis Reporting Standards). Zwar erfüllen die Angaben zur Suche und Analyse der Primärstudien weitgehend alle Ansprüche, jedoch fehlen Informationen, die die Auswahl und vor allem die genaue Kodierung der Primärstudien betreffen. Genauere Informationen zur Beurteilung des methodischen Vorgehens finden Sie in unserem Rating Sheet.

Fazit für die Unterrichtspraxis

SchülerInnen der Sekundarstufe unterscheiden sich in vielfältiger Weise voneinander und benötigen deshalb auch unterschiedliche Unterstützung, um gute Lernergebnisse zu erzielen. Optimale individualisierte Unterstützung können Lehrkräfte im täglichen Unterricht kaum leisten. Die vorliegende Metaanalyse - deren Studien alle im Schulkontext durchgeführt wurden - zeigt, dass adaptive Lernsoftware diese Funktion effektiv übernehmen und Lehrkräfte bei ihrer Arbeit entlasten kann. Gerade SchülerInnen mit geringem Vorwissen, die mehr Unterstützung brauchen, können von adaptiver Lernsoftware profitieren. Zudem zahlt sich der Einsatz solcher Software vor allem bei komplexeren Aufgaben aus; sie fördern das tiefere Verständnis von Sachverhalten besonders.

Ob nun die Unterstützung von der Lehrkraft oder von der Software kommt, muss kein "entweder-oder" sein. Vielmehr erhält die Lehrkraft durch die Software mehr Freiraum, um sich um einzelne SchüIerInnen kümmern zu können, während die MitschülerInnen parallel weiterarbeiten können.

Studienbeispiel

Einen besonders großen Effekt ( d = 1.43) erzielt die adaptive Lernsoftware " Betty's Brain" in der Studie von Leelawong & Biswas (2008). Die Software verfolgt den Ansatz, dass SchülerInnen durch Lehren lernen. Für die Studie hatten SchülerInnen die Aufgabe, der Cartoonfigur "Betty" mithilfe von Concept Maps grundlegende Zusammenhänge über das Ökosystem von Flüssen beizubringen. Für die Concept Maps müssen die SchülerInnen eigenständig notwendige Informationen über ökologische Zusammenhänge recherchieren.

Wenn sie danach ihre Ergebnisse in eine Concept Map übersetzen, gibt die Software dazu inhaltliche Rückmeldungen. Um sicherzustellen, dass Betty (und dadurch auch sie selbst) die Zusammenhänge richtig verstanden hat, müssen die SchülerInnen Betty regelmäßig testen. Wenn sich Betty schlecht vorbereitet fühlt oder im Test schlecht abschneidet, gibt sie klare Tipps, wie man sie besser unterstützen kann und fordert diese Unterstützung lautstark ein (Impulse zum Self-Monitoring).

In der Studie arbeiteten 15 SchülerInnen der fünften Jahrgangsstufe fünf Unterrichtsstunden lang mit dieser erweiterten Version adaptiver Lernsoftware. Es zeigten sich große Zuwächse im Wissen der SchülerInnen, die dieses Wissen und erworbene Strategien des Self-Monitorings auch auf neue Problemstellungen übertragen konnten. SchülerInnen zweier Kontrollgruppen, die ohne Self-Monitoring-Elemente arbeiteten bzw. nicht in der Rolle der Lehrenden waren, verzeichneten zwar ebenfalls Lernzuwächse - jedoch in geringerem Umfang. Insgesamt demonstriert die kleine Studie die Effektivität von adaptiver Lernsoftware und liefert Hinweise auf effektive Features wie den "Lernen durch Lehren" Ansatz und erweiterte Features anhand des Self-Monitoring s.

Referenzen und Links

Referenzen.
Abelson, R. P. (1995). Statistics as principled argument. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2. Auflage). Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Gerard, L., Matuk, C., McElhaney, K., & Linn, M. C. (2015). Automated, adaptive guidance for K-12 education. Educational Research Review, 15, 41-58.

Leelawong, K., & Biswas, G. (2008). Designing learning by teaching agents: The Betty's Brain system. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 18(3), 181-208.

Links.
Zur Metaanalyse von Gerard et al., 2015.

Zum Studienbeispiel von Leelawong & Biswas, 2008.

Zitieren als.
Knogler, M., Hetmanek, A., & CHU Research Group (2018). Adaptive Lernsoftware: Ein wirksames Mittel im Umgang mit Schülerdiversität? www.clearinghouse-unterricht.de, Kurzreview 21.

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Adaptive Lernsoftware: Ein wirksames Mittel im Umgang mit Schülerdiversität?

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Eine der größten Herausforderungen für guten Unterricht sind die unterschiedlichen Lernvoraussetzungen von SchülerInnen. Sie werden häufig mit dem Schlagwort "Schülerdiversität" beschrieben. Für optimale Lernergebnisse muss diese Diversität berücksichtigt werden - zum Beispiel, indem einzelne SchülerInnen individuell unterstützt werden.

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Evidenzbasierte Hinweise zum Einsatz digitaler Medien im Lehr-Lernkontext

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Evidenzbasierte Hinweise zum Einsatz digitaler Medien im Lehr-Lernkontext

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Evidenzbasierte Hinweise zum Einsatz digitaler Medien im Lehr-Lernkontext

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Freie Lehrinhalte Digitalisierung in der Lehrerbildung Tübingen (TüDiLB) Digitale Medien im Unterricht Evidenzbasierte Hinweise zum Einsatz digitaler Medien im Lehr-Lernkontext

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Safe intelligent and explainable self adaptive systems

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Safe, intelligent and explainable self-adaptive systems - technologisches Grundlagenwissen

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Safe, intelligent and explainable self-adaptive systems - technologisches Grundlagenwissen

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Adaptives Lernen liegt im Trend. Doch was heißt das eigentlich und welche Vorteile bringt es für Mitarbeiter und Weiterbildner? Wir haben für dich recherchiert und die wichtigsten Learnings im Artikel zusammengefasst.

In den meisten Schulungen treffen viele unterschiedliche Lerntypen aufeinander, die alle am gleichen Kurs teilnehmen sollen. Doch wie kannst du in betrieblichen Schulungen allen Lerntypen gerecht werden? Eine Möglichkeit: adaptives Lernen!

Der Kerngedanke: Lernen wird immer individueller und das gilt auch für die Lerninhalte an sich.

"Adaptives Lernen" bedeutet nichts weiter als angepasstes Lernen an den Lernenden selbst. Jeder soll da abgeholt werden, wo er aktuell mit seinem bisherigen Können steht. Dadurch wird niemand über- oder unterfordert und der Lerneffekt steigt.

Vier Vorteile von "adaptivem Lernen"

1. Kurse sind in ihrer Form nicht festgelegt

Wenn deine Kurse und Inhalte an die Bedürfnisse der Teilnehmer angepasst sind, kannst du die Inhalte sprachlich und im Umfang variieren. Der Vorteil: Du musst nicht auf den kleinsten gemeinsamen Nenner zurückgreifen und kannst die Inhalte dem Niveau der Lernenden anpassen. Dadurch sicherst du ab, dass alle Mitarbeiter die grundlegenden Informationen erhalten und Wissbegierige zusätzliches Material bekommen können.

2. Es kommt weniger Langeweile und Verwirrung auf

Nicht alle Mitarbeiter sind auf dem gleichen Wissensstand. Deshalb kann es bei festgelegten Kursen dazu kommen, dass sich einige Teilnehmer langweilen. Andersrum führt es zu Verwirrung, wenn du über Themen und Inhalte sprichst, die manchen Kursteilnehmern gänzlich unbekannt sind. Mit individuellen Lerninhalten kannst du beiden Gruppen gerecht werden.

3. Die Konzentrationsbereitschaft ist höher

Wenn du Mitarbeitern die Freiheit gibst, den Lernumfang und -Prozess mit zu bestimmen, wird die Lernbereitschaft höher. Denn: Wenn sich die Mitarbeiter nicht durch ein festgelegtes Training quälen müssen, können sie ihre Aufmerksamkeit gezielt auf die Lerninhalte richten, die für sie persönlich neu und relevant sind.

4. Die Freude am Lernprozess steigt an

Lernende im Erwachsenenalter haben gerne die Kontrolle über die Art und Weise, wie sie lernen. Durch die positive Erfahrung, selbst Einfluss auf den Prozess zu haben, kannst du Mitarbeiter sogar zusätzlich motivieren und sie bekommen Spaß am Lernprozess.
Adaptives Lernen hilft also dabei, den individuellen Lernprozess voranzubringen und ist nur eine Möglichkeit, wie Lernen in der Zukunft noch besser werden kann.
Beispiel für eine adaptive Lern-Technik

Das war jetzt doch recht theoretisch, deshalb zeigen wir die zum Abschluss noch ein Beispiel. Eine gute Methode im Sinne des adaptiven Lernens ist es, die Mitarbeiter Zwischentests machen zu lassen. So kannst du als Verantwortlicher sehen, wer an welchem Punkt steht, wer im Lernstoff sicher ist und wer vielleicht noch mehr Material oder Übungen braucht. Auch deine Lerner können selbst prüfen, was sie sich noch einmal anschauen sollten.

Möchtest du auch in Zukunft über die neuesten Trends im Bereich E-Learning informiert werden? Dann melde dich für unseren kostenlosen Newsletter an und erhalte wöchentlich zwei spannende Artikel aus unserer Redaktion ganz bequem per Mail!

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Adaptives Lernen: Welche Vorteile bietet der Trend?

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Adaptives Lernen liegt im Trend. Doch was heißt das eigentlich und welche Vorteile bringt es für Mitarbeiter und Weiterbildner? Wir haben für dich recherchiert und die wichtigsten Learnings im Artikel zusammengefasst. In den meisten Schulungen treffen viele unterschiedliche Lerntypen aufeinander, die alle am gleichen Kurs teilnehmen sollen.

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Weblink: Adaptives Lernsystem steckt in den Kinderschuhen. Wenn man bedenkt, dass man für die 4 Lerntypen 4 unterschiedliche Lerninhalte und -wege bereit halten muss. Kann man sich das ökonomisch leisten ?

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Weblink: Adaptives Lernsystem steckt in den Kinderschuhen. Wenn man bedenkt, dass man für die 4 Lerntypen 4 unterschiedliche Lerninhalte und -wege bereit halten muss. Kann man sich das ökonomisch leisten ?

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Vielleicht erinnert ihr euch noch an Lehrer aus eurer Kindheit, die individuell auf euch eingegangen sind, indem sie Lernmittel und Lernmethoden an euch angepasst haben, euch gefördert und gefordert, aber nicht überfordert haben. Neben vielen anderen Merkmalen ist es diese Fähigkeit, Lernprozesse und Lernmittel durch Beobachtung und Analyse der Lerner an deren individuellen Bedürfnisse anzupassen, die einen guten Lehrenden ausmacht. Kann diese so menschliche Kompetenz auch aufs asynchrone E-Learning übertragen werden? Adaptive Lernsysteme wagen den Versuch. Teil 1.

Was sind adaptive Lernsysteme?

Adaptive Lernsysteme (vom englischen „to adapt = sich anpassen"), im Englischen auch Intelligent Tutoring Systems (ITS) genannt, sind schon seit einigen Jahren ein Trend im E-Learning-Bereich. Sie versuchen, die Anpassungsfähigkeit von Lehrenden ins asynchrone E-Learning zu integrieren.

Sie tun dies durch:

Beobachtung der Aktivitäten der Lerner und deren anschließender Interpretation

Anpassung an die Bedürfnisse und Lernziele des Lerners

Dynamische Vereinfachung des Lernprozesses

Nachahmung von Fähigkeiten menschlicher Tutoren

Praxisbeispiel: Anpassung an verschiedene Lerntypen und -erfolge
Marie und Tonio absolvieren in einem Lern-Management-System (LMS ) auf Wunsch ihres Arbeitgebers einen Kurs, der sich mit Dreiecken beschäftigt. Vor Kursstart beantworten beide noch Fragen dazu, wie sie lernen bzw. am besten lernen können. Nachdem sich beide auf der Lernplattform ein Video zu Lerninhalten angesehen haben, absolvieren sie verschiedene Übungen, um das Gelernte anzuwenden und zu festigen. Danach werden ihnen wieder neue Lerninhalte präsentiert. Allerdings ist die Präsentation der Lerninhalte und Übungen im weiteren Kursverlauf nicht für beide gleich. Das System hat ihre Antworten auf die Frage nach ihren Lernvorlieben ausgewertet und ist zu dem Schluss gekommen, dass Marie eher eine „visuelle Lernerin" ist, die am besten mit Infografiken, Diagrammen, Bildern und Videos lernt. Dementsprechend werden die Lerninhalte und Übungen für sie eher visuell aufbereitet. Tonio wiederum lernt offenbar am besten, wenn Interaktion stattfindet und er sich regelmäßig mit anderen Lernern austauschen kann, er ist ein kommunikativer Lerner. Seine Übungsphasen finden deshalb häufiger im Format eines Frage-Antwort-Spiels statt und das System wendet sich öfter mit Feedback und Vorschlägen an ihn. Außerdem schaltet das System ihm einen speziellen Bereich der Plattform frei, wo er sich mit anderen Lernern auszutauschen kann, die den gleichen Kurs absolvieren. Die Plattform merkt sich zusätzlich im Kursverlauf jeden durchgeführten Mausklick, jede eingegebene Antwort und auch, wie lange Marie und Tonio für verschiedene Aufgabenformate brauchen. Diese gesammelten Daten interpretiert das System und vergleicht sie mit Ergebnissen anderer Lerner bzw. mit vorher eingegebenen Durchschnittswerten. Daraus schließt es, dass Marie das Thema Dreiecke deutlich leichter fällt als Tonio. Daraufhin wird Maries „Lernpfad" während des Kurses weiter angepasst. Einige Stationen des Kurses werden übersprungen oder ihr in verkürzter Form präsentiert, es gibt weniger wiederholende Übungen und sie erhält anspruchsvollere Aufgaben und weniger Hilfen als Tonio. Sie erreicht das Kursziel relativ schnell und problemlos. Sie erhält deshalb den Folgekurs „Raumgeometrie" zugewiesen. Außerdem empfiehlt ihr das System noch einige Vertiefungsaufgaben und „Kopfnüsse" zum Thema Dreiecke. Falls Marie diese Aufgaben tatsächlich zu bearbeiten beginnt, werden ihr außerdem die Namen von anderen Lernern genannt, die sich ebenfalls gerade im LMS damit beschäftigen. Tonio hingegen überspringt keine Stationen auf seinem Lernpfad, stattdessen erhält er sogar zusätzliche Stationen und Übungen. Außerdem werden ihm vom System weitere Hilfen gegeben wie zusätzliche Erklärungen und der Hinweis auf passende Artikel eines speziellen Wikis zu Geometrie. Leider erreicht er trotzdem das Kursziel nicht. Daraufhin schaltet ihm die Lernplattform den Kurs „Geometrische Formen" frei, da ihm offensichtlich noch einige Grundlagen fehlen. Außerdem bringt ihn das System in Kontakt mit Lernern, die nach seiner Auswertung ihrer Datensätze ähnliche Probleme mit dem Lernstoff haben wie er, damit er sich mit ihnen austauschen kann.
Doch wie soll das in der Praxis genau aussehen? Am besten lässt sich das an einem konkreten Beispiel verdeutlichen:

Merkmale adaptiver Lernsysteme

In diesem Beispiel finden sich alle Funktionen, die adaptive Lernsysteme auszeichnen können (was in der Realität noch kaum der Fall ist, aber dazu später noch mehr):

„Learning Analytics" d. h. Abfrage und/oder Beobachtung und Interpretation der Aktivitäten des Lerners (Abfragen, Mausklicks, Bearbeitungsdauer, Lernverhalten)

Adaptive Präsentation der Lerninhalte (z. B. nach Lerntyp)

Dynamische Sequenzierung der Lerninhalte (Überspringen von Lernstationen oder Einbau zusätzlicher Lernstationen)

Adaptive Unterstützung von Kooperation (Zusammenbringen von Lernern mit gleichen Zielen/Lernbedürfnissen)

Interaktive Unterstützung beim Problemlösen (Hinweis auf zusätzliche zur Situation passende Lernressourcen, Feedback und Vorschläge)

Vorteile des adaptiven E-Learnings

Adaptives E-Learning bietet im Vergleich zum herkömmlichen E-Learning Vorteile. Die Lerner fühlen sich durch individuelle Lernpfade stärker „da abgeholt, wo sie stehen" und durch den grundsätzlich höheren Grad an Interaktivität kann auch der Lernerfolg höher und anhaltender ausfallen. Hinzu kommt ein Faktor, den ich schon bei meinem Artikel zum Thema Microlearning angesprochen habe: Adaptive Lernsysteme kommen unserem heutigen Alltag und unseren Bedürfnissen entgegen. In unserer schnelllebigen und digitalisierten Welt wollen wir auch unser Lernen möglichst flexibel, schnell und zielgerichtet gestalten. Wir möchten unsere knappe „Lernzeit" optimal nutzen und dies gelingt insbesondere dann, wenn uns ein System passende Lerninhalte ermittelt und uns bei unserem individuellen Lernprozess passgenau unterstützt. Es verwundert deshalb nicht, dass das Aufkommen von adaptiven Lernsystemen genau wie Microlearning eng mit dem Aufstieg cloudbasierter Lerntechnologien verbunden ist.

Noch in den Kinderschuhen

Doch noch stecken adaptive Lernsysteme „in den Kinderschuhen", wie es das eLearning Journal ausdrückt. Die in meinem Beispiel vorkommenden adaptiven Funktionen weist noch kein Lernmanagementsystem (LMS) auf dem Markt in dieser Konzentration auf. Gegenwärtig trifft man am häufigsten auf die dynamische Sequenzierung der Lerninhalte, das heißt Lernstationen werden in ihrer Reihenfolge variiert, weggelassen oder hinzugefügt, um einen individuelleren Lernpfad durch Kurse zu ermöglichen. Der Hauptgrund dafür ist sicherlich neben noch fehlendem Know-how eine simple Kosten-Nutzen-Rechnung der Anbieter. E-Learning-Inhalte bzw. ganze Kurse ganzheitlich adaptiv und damit interaktiver zu machen, bedeutet einen höheren Zeit- und damit Kostenaufwand.

Man betrachte nur meinen Beispielkurs zu Dreiecken: Allein die Integration einer adaptiven Präsentation der Lerninhalte würde bedeuten, alle Lernmedien und Übungen in mehrfacher Ausführung für jeden Lerntyp (gemeinhin unterscheidet man zwischen vier Lerntypen) zu erstellen. Diesen Aufwand, der letztlich aus ökonomischer Sicht nur eine „Komforterhöhung" des Lerners darstellt, wird noch oft gescheut.

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Adaptive Lernsysteme. Wie lernt man heute und in der Zukunft - Ich & mein Job

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Vielleicht erinnert ihr euch noch an Lehrer aus eurer Kindheit, die individuell auf euch eingegangen sind, indem sie Lernmittel und Lernmethoden an euch angepasst haben, euch gefördert und gefordert, aber nicht überfordert haben. Neben vielen anderen Merkmalen ist es diese Fähigkeit, Lernprozesse und Lernmittel durch Beobachtung und Analyse der Lerner an deren individuellen Bedürfnisse anzupassen, die einen guten Lehrenden ausmacht.

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Sie haben als professioneller Anbieter von Schulungen sicherlich schon einmal etwas von der Methode des adaptiven Lernens gehört (auch unter den englischen Bezeichnungen adaptive Learning bzw. adaptative Learning bekannt). Die Vorteile des adaptiven Lernens liegen auf der Hand und ermöglichen die Steigerung der Effizienz von Schulungssystemen. Allerdings müssen auch die Nachteile des adaptiven Lernens Berücksichtigung finden, und Sie sollten wissen, ob und wie diese Form des Lernens tatsächlich in Ihre Schulungsstrategie integriert werden kann. Rise Up fasst alles Wichtige für Sie zusammen.

Was ist adaptives Lernen ?

Beim adaptiven Lernen handelt es sich um eine Lernmethode, die auf der Personalisierung von Schulungen basiert. In diesem Zusammenhang werden auch die beiden englischen Bezeichnungen adaptive Learning und adaptative Learning verwendet.

Hinter der Definition des adaptiven Lernens verbirgt sich ein einfach verständliches Konzept: die automatisierte Anpassung des Lernangebots an jeden einzelnen Lernenden. Die progressive Verbreitung der digitalen Technologien und die kontinuierlichen Fortschritte auf diesem Gebiet bilden die Grundlage für diese Entwicklung. Grundsätzlich basiert das adaptive Lernen auf der Erhebung und Analyse von Daten, welche die Nutzer auf den LMS- und LXP-Plattformen hinterlassen haben. Diese Daten versorgen die künstliche Intelligenz mit den benötigten Informationen, sodass diese in die Lage versetzt wird, diejenigen pädagogischen Methoden und Typen von Inhalten vorzuschlagen, die dem Bedarf des individuellen Lernenden entsprechen.

Im Mittelpunkt des Interesses beim adaptiven Lernen in einem Unternehmen steht das Ziel, den Mitarbeiter in das Zentrum seines Schulungsprogramms zu stellen und ihm ausschließlich diejenigen Inhalte zu präsentieren, die einen hohen Mehrwert haben . Sie können sich sicherlich vorstellen, dass dieses Vorgehen ein bedeutsamer Impulsgeber für die Verbesserung der Effizienz von Schulungsmaßnahmen ist.

Die Vorteile des adaptiven Lernens

Das adaptive Lernen bietet eine Vielzahl von Vorteilen, sodass sich immer mehr Organisationen von diesem Konzept angesprochen fühlen. Im Folgenden werden wir die jeweiligen Vorteile im Einzelnen betrachten.

1. An das Profil der Lernenden angepasste Schulungsprogramme

Der erste Vorteil des adaptiven Lernens liegt auf der Hand: Diese Lernmethode ermöglicht eine Individualisierung des Schulungsprogramms. Der dazugehörige Prozess läuft in Echtzeit ab:
Je mehr Daten die Plattform erhält, umso mehr Inhalte übermittelt sie an den Nutzer, die an sein Profil angepasst sind. Zu Beginn wird der betreffende Mitarbeiter beispielsweise einen Fragebogen direkt auf der LMS-Plattform ausfüllen. Anschließend analysiert der Algorithmus die Ergebnisse des Mitarbeiters und legt für ihn ein Programm fest, das sowohl mit seinem Kenntnisstand als auch mit seinem Lerntempo im Einklang steht.

2. Eine höhere Erhaltungsrate hinsichtlich der Lerninhalte und bessere Ergebnisse

Ein weiterer Pluspunkt des adaptiven Lernens: Diese Lernmethode ist ein wahrer Booster für die Erhaltungsrate! Anders ausgedrückt, bedeutet dies, dass die Mitarbeiter auch nach dem Ende der Schulung den Kenntnisstand beibehalten, den sie sich mit dieser Lernmethode erarbeitet haben, sodass sie auf einfachere Weise ein höheres Kompetenzniveau erreichen. Beim adaptiven Lernen handelt es sich also auch um eine Lösung im Hinblick auf die Herausforderung der Festigung der erworbenen Kenntnisse. Um dies zu erreichen, schlägt die LXP- oder LMS-Plattform Optionen zur Anwendung der erworbenen Kenntnisse vor, die beispielsweise über virtuelle Workshops umgesetzt werden können. Das System kann außerdem Anregungen für den Lernenden bereitstellen, die ihm ermöglichen, seine Kenntnisse aufzufrischen, indem er beispielsweise nach dem Ende der jeweiligen Schulungsmaßnahme weiterhin Online-Support in Form von zu beantwortenden Quizfragen erhält.

3. Ein intelligentes System zur Lernbegleitung

Die künstliche Intelligenz ermöglicht es, große Fortschritte durch die Lernbegleitung aus der Ferne zu erzielen. So wird man beim adaptiven Lernen von einem Coach bzw. virtuellen Tutoren begleitet. Dabei handelt es sich um Chatbots, die ebenfalls auf Grundlage der Daten agieren, die der Nutzer bereitgestellt hat. Je häufiger der Lernende mit seinem virtuellen Coach kommuniziert, indem er ihm beispielsweise Fragen stellt und diejenigen Punkte hervorhebt, die er gerne vertiefen möchte, umso besser lernt ihn sein Coach kennen, sodass es ihm immer besser gelingt, dem Lernenden besonders relevante Antworten und Unterstützungsangebote zur Verfügung zu stellen. Die große Stärke eines virtuellen Tutors besteht in seiner Verfügbarkeit. Der Lernende kann seine Unterstützung selbstverständlich rund um die Uhr in Anspruch nehmen.

4. Ein stärkeres Engagement des Lernenden

Bei dieser Form des Lernens wird eine optimale Nutzererfahrung sichergestellt. Dies ist einer der wesentlichen Vorteile des adaptiven Lernens, da diese Nutzererfahrung zu einem sehr viel stärkeren Engagement des Lernenden führt, als es beim klassischen E-Learning zu beobachten ist. Das Schulungsprogramm entwickelt sich in Abhängigkeit von den Stärken und Schwächen des Lernenden, von seiner Erfahrung und vom Spektrum seiner Kompetenzen weiter. Jeder lernt in seinem eigenen Rhythmus, und es gibt nun keine „überflüssigen" Inhalte mehr: Der Mitarbeiter erhält nur zu denjenigen Inhalten Zugang, die ihn interessieren und eine Wissenslücke bei ihm schließen. Darüber hinaus dient die Lernumgebung für den Nutzer auch als Motivationsquelle. Gruppenarbeit, virtuelle Klassen, Online-Diskussionen, lerninhaltsbasierte Spiele - all dies sind äußerst zugkräftige Formate.

5.Eine Zeitersparnis für die Administratoren

Das adaptive Lernen basiert auf der Automatisierung von Schulungen. Dementsprechend können die verschiedenen Akteure einen Zeitgewinn verzeichnen. Die Programme sind in Form von Modulen gestaltet, die sich automatisch an den Bedarf des jeweiligen Mitarbeiters anpassen . Die Angestellten erwerben ihrerseits Kenntnisse, die sie unmittelbar bei ihrer Arbeit anwenden können. Die Steigerung des Kompetenzniveaus tritt somit deutlich schneller ein.

Die Nachteile des adaptiven Lernens

1. Ein in manchen Fällen schwer durchschaubares System und eine komplexe Technologie

Aufgrund der Gestaltung dieses äußerst leistungsstarken und anspruchsvollen Tools ist die adaptive Lernmethode nicht immer einfach anzuwenden. Die Verantwortlichen und Entwickler müssen bei der Planung des jeweiligen Schulungsprogramms sehr besonnen und sorgfältig vorgehen. Die Generierung von relevanten adaptiven Inhalten mit hoher Qualität in vielfältigen Formaten (Video- und Audioformate unter Integration von interaktiven Formaten) stellt sich in einigen Fällen als komplex heraus, da Verständnisschwierigkeiten vorliegen können, was die Funktionsweise dieser Technologie betrifft.

2. Die Erfordernis der Integration in eine Blended-Learning-Strategie

Auch ein rein digitales Angebot hat seine Grenzen. Es kommt häufig dazu, dass sich die Lernenden auf einer Plattform etwas verloren fühlen, wenn das Lernangebot nur online verfügbar und ausschließlich adaptiv gestaltet ist. Der menschliche Kontakt im Präsenzunterricht hat sich in sämtlichen Schulungssystemen als absolute Notwendigkeit herausgestellt. Empathie und Nähe helfen bei der Festigung der Kenntnisse. Daher wäre es ein Fehler zu glauben, dass das adaptive Lernen sämtliche anderen Schulungsmethoden ersetzen könnte. Die adaptive Lernmethode muss stattdessen Bestandteil einer umfangreicheren Strategie des betreffenden Unternehmens sein und an der richtigen Stelle Berücksichtigung finden.

Der Idealfall bestünde in der Entwicklung von Tools auf Grundlage des Konzepts des Blended Learning , bei dem es sich um eine Mischform aus Präsenzangeboten und Online-Inhalten handelt.

3. Die Notwendigkeit der Verfügbarkeit von internen Kompetenzen für die Analyse der Ergebnisse

Beim adaptiven Lernen wird eine große Datenmenge generiert, die organisiert, interpretiert und analysiert werden muss. Der Schulungsleiter kann sich angesichts bestimmter Informationen manchmal ein wenig überfordert fühlen. Beispielsweise wenn er feststellt, dass zahlreiche Schulungsteilnehmer schlechte Ergebnisse in einem Test erzielt haben. Worauf ist das zurückzuführen? Sind die Fragen nicht gut formuliert worden oder verfügen die Teilnehmer nicht über die für den Test erforderlichen Kompetenzen?

Auch sonst kann man sich in Anbetracht der großen Anzahl von Zahlen, Grafiken und Statistiken, die von dem Tool generiert werden, recht schnell überfordert fühlen. Es ist daher unerlässlich, dass man sich nur auf diejenigen Daten konzentriert, die den größten Erkenntnisgewinn bringen, was die angewendete Strategie betrifft.

4. Die LMS-Plattformen sind nicht immer optimal für das adaptive Lernen geeignet

Bei der Auswahl seiner LMS-Plattform muss man bedacht vorgehen. Vergewissern Sie sich, dass die Funktionalitäten und die Begleitung von Seiten des Anbieters einen optimalen und reibungslosen Einsatz der adaptiven Lernmethode garantieren. Ein Lernmanagementsystem wie Rise Up bietet in diesem Zusammenhang zahlreiche Garantien!

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Sie haben als professioneller Anbieter von Schulungen sicherlich schon einmal etwas von der Methode des adaptiven Lernens gehört (auch unter den englischen Bezeichnungen adaptive Learning bzw. adaptative Learning bekannt). Die Vorteile des adaptiven Lernens liegen auf der Hand und ermöglichen die Steigerung der Effizienz von Schulungssystemen.

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Konzeptualisierung und Messung der Qualität der adaptiven Lernunterstützung in Lernsituationen mit mathematischen Regelspielen im Kindergarten. Eine Studie in Deutschland und der Schweiz - Journal für Mathematik-Didaktik

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Konzeptualisierung und Messung der Qualität der adaptiven Lernunterstützung in Lernsituationen mit mathematischen Regelspielen im Kindergarten. Eine Studie in Deutschland und der Schweiz

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Konzeptualisierung und Messung der Qualität der adaptiven Lernunterstützung in Lernsituationen mit mathematischen Regelspielen im Kindergarten. Eine Studie in Deutschland und der Schweiz

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Mal out of the Study-box

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Konzeptualisierung und Messung der Qualität der adaptiven Lernunterstützung in Lernsituationen mit mathematischen Regelspielen im Kindergarten. Eine Studie in Deutschland und der Schweiz - Journal für Mathematik-Didaktik

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Good adaptive support by educational professionals is crucial for pre-school children’s mathematical learning. Thus there is a need for appropriate instruments to evaluate the quality of the planning, implementation, and reflection process for mathematical learning opportunities in kindergarten. Exi…

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Was ist eigentlich adaptives Lernen? Erfahren Sie mehr in unserem Blogartikel!

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Adaptive teaching: Rethinking the nature of learning in schools

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Adaptive teaching: Rethinking the nature of learning in schools

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Adaptive teaching: Rethinking the nature of learning in schools

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Wissen on point - Adaptives Lernen a.LEARN

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Wissen on point - Adaptives Lernen a.LEARN

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Wissen on point - Adaptives Lernen a.LEARN