AI für Lehrer: Ein OpenTextbook

Ein Hinweis zur Personalisierung

Personalisiertes Lernen

Jeder Lehrer personalisiert das Lernen; und sei es nur, indem er ein zusätzliches Beispiel hinzufügt oder individuelle Aufmerksamkeit schenkt, wo es nötig ist. In gewissem Sinne ist das Unterrichten selbst ein Akt der Personalisierung, im Gegensatz etwa zu einem Fernseher, der eine standardisierte Sendung ausstrahlt. Die Lehrer ändern ihren Unterricht, damit die Lernenden das Gelernte verstehen können. Sie helfen den Lernenden, das neue Wissen oder die neuen Fertigkeiten mit dem zu verknüpfen, was sie bereits wissen, mit ihren persönlichen Beobachtungen und sozialen Erfahrungen. Sie helfen den Lernenden, das, was sie gelernt haben, in die Praxis umzusetzen.

Im Großen und Ganzen geht es beim personalisierten Lernen darum, unterschiedliche Lernumgebungen und -erfahrungen für die verschiedenen Bedürfnisse, Fähigkeiten und den kulturellen Kontext jedes einzelnen Lernenden zu schaffen.1 Natürlich variieren Umfang und Grad der Personalisierung. Experten haben sechs Dimensionen der Personalisierung identifiziert: Das Warum, Wie, Was, Wann, Wer und Wo des Lernens.2  

Einzelunterricht ist der Inbegriff der Personalisierung. Benjamin Bloom hat bereits in den 60er Jahren gezeigt, dass der durchschnittliche Lernende bessere Leistungen erbringt, wenn sie oder er individuell betreut wird. Er zeigte auch, dass individuelle Betreuung die Lernlücke zwischen leistungsstarken und leistungsschwachen Schülerinnen und Schülern schließt. In einem realen Klassenzimmer, selbst mit nur zehn Lernenden, kann die Anpassung der Inhalte an die Bedürfnisse jedes Einzelnen sehr viel Aufwand erfordern. Eine wirkliche Personalisierung ist praktisch unmöglich. Selbst wenn der Lehrende weiß, dass ein Lernender Lernlücken hat, kann es sein, dass er diese aus Zeitmangel nicht schließen kann. So verliert das System ständig Schülerinnen und Schüler, egal wie sehr sich die Lehrkräfte bemühen.




An dieser Stelle kann die Technologie helfen.
 

Personalisiertes Lernen mit Technologie

Mit Hilfe der Technologie können Sie den Lernprozess in großem oder kleinem Umfang individuell gestalten. Technologie umfasst hier alles von mobilen Apps und Online-Plattformen bis hin zu eigenständigen Lernsystemen.2 Dies ist heute noch effektiver, da künstliche Intelligenz, der Zugang zu Daten, Mining-Techniken, Cloud Computing und erschwingliche Hardware die Anwendungen nahtlos und praktisch gemacht haben.

Gut durchdachte Technologien können weit mehr als nur dabei helfen, die oben genannten Hindernisse zu überwinden. Wenn sie in den traditionellen Unterricht integriert wird, entweder als Hausaufgabe oder als gelegentliche Klassenarbeit, kann sie den Lernenden helfen, Routinefähigkeiten zu erwerben und zu üben. Auf diese Weise gewinnen Sie Zeit für Interaktion, persönliche Aufmerksamkeit und Problemlösung im Klassenzimmer. Außerdem können Sie beobachten, was während der Hausaufgaben geschieht - wie weit die Schülerinnen und Schüler vorangeschritten sind und wo sie Schwierigkeiten haben.3 





Gelegentlich kann eine Software für einige Teile einer Lektion tatsächlich bessere Arbeit leisten. Denken Sie an die Visualisierung von drei Dimensionen in der Mathematik, an Ausspracheübungen für jeden Lernenden in einem Sprachkurs oder an eine Animation, die die Vorgänge im Inneren einer menschlichen Zelle erklärt.

Hier erhalten Sie Definitionen von Blended Learning und anderen Lernformen, die oft im Zusammenhang mit Personalisierung diskutiert werden.

Alle KI-Lösungen für das Bildungswesen können in unterschiedlichem Maße zur Personalisierung des Lernens eingesetzt werden. In diesem Kapitel besprechen wir den Einsatz von adaptiven Lernsystemen.

------------------------------------------------------------------------------------------------------
1 Groff,J., Personalized Learning: The State of the Field & Future Directions, Center for Curriculum Redesign, 2017.
2 Holmes, W., Anastopoulou S., Schaumburg, H & Mavrikis, M.,Technology-enhanced personalised learning: untangling the evidence, Stuttgart: Robert Bosch Stiftung, 2018.
3 Feldstein, M., Hill, P., Personalized Learning: What It Really Is and Why It Really Matters, Educause Review, 2016
4 Taylor, D., Yeung, M., Bashet, A.Z., Personalized and Adaptive Learning, Innovative Learning Environments in STEM Higher Education pp 17–34,  SpringerBriefs in Statistics, 2021

 

This page has paths:

This page references: