AI für Lehrer: Ein OpenTextbook

Ein Hinweis zur Personalisierung

Personalisierung 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 Lektion ausstrahlt. Die Lehrer ändern ihren Unterricht, damit die Schüler das Gelernte verstehen können. Sie helfen ihnen, das neue Wissen oder die neuen Fähigkeiten mit dem zu verknüpfen, was sie bereits wissen, mit ihren persönlichen Beobachtungen und sozialen Erfahrungen. Sie helfen den Lernenden, aus dem Gelernten das zu machen, was sie können.

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 Schülers 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 Lernens2  : 

Eins-zu-eins-Nachhilfe ist der Inbegriff der Personalisierung. Benjamin Bloom zeigte bereits in den 1960er Jahren, dass der durchschnittliche Schüler bei individueller Betreuung bessere Leistungen erbringt. Er zeigte auch, dass die individuelle Betreuung die Lernlücke zwischen den leistungsstarken und den leistungsschwachen Schülern schließt. In einem realen Klassenzimmer, selbst mit zehn Schülern, kann die Anpassung der Inhalte an die Bedürfnisse jedes einzelnen Schülers sehr viel Aufwand erfordern. Eine echte Personalisierung ist praktisch unmöglich. Selbst wenn der Lehrer weiß, dass ein Schüler Lernlücken hat, kann es sein, dass er sie aus Zeitmangel nicht beheben kann. So verliert das System ständig Schüler, auch wenn sich die Lehrer noch so sehr bemühen.




An dieser Stelle kann die Technologie helfen.
 

Technologie Verbessertes Personalisiertes Lernen

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 jetzt 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 Technologie kann Ihnen weit mehr als nur helfen, die oben genannten Stolpersteine zu überwinden. Wenn sie in den traditionellen Unterricht integriert werden, entweder als Hausaufgaben oder als gelegentliche Klassenarbeit, können sie den Lernenden helfen, eine Routinefähigkeit zu erwerben und zu üben. Auf diese Weise gewinnen Sie Zeit für Interaktion, persönliche Aufmerksamkeit und Problemlösung im Klassenzimmer. Außerdem können Sie überwachen, was während der Hausaufgaben passiert -  beobachten, wie weit die Schüler vorangekommen 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 oder an Ausspracheübungen für jeden Schüler in einem Sprachkurs; oder an eine Animation, die die Vorgänge im Inneren einer menschlichen Zelle erklärt.

Klicken Sie hier für Definitionen von Blended Learning und anderen Lernformen, die oft zusammen 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.

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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

 

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