AI für Lehrer: Ein OpenTextbook

Adaptive Lernsysteme



Sagen wir, Ihre Schülerinnen und Schüler arbeiten an Problemen aus einer Fragenbank. Stellen Sie sich vor, neben jeder und jedem sitzt eine Person. Sie beobachten die Schritte, mit denen der einzelne Lernende zur Lösung kommt.

Kämpfen sie mit einem Konzept?
Scheinen sie eine falsche Vorstellung zu haben?
Sind sie vielleicht verärgert und könnten ein wenig Ermutigung gebrauchen?


Der/die TutorIn gibt einen Hinweis und zeigt auf, was ihnen fehlt.

Es kann auch vorkommen, dass eine Schülerin oder ein Schüler das Problem zu leicht findet und sich langweilt. In diesem Fall weist der/die TutorIn ihr oder ihm ein herausforderndes Problem zu.

Der/die TutorIn kann sogar Fragen anregen und die Schülerin oder den Schüler dazu bringen, über die eigene Leistung nachzudenken. Und das alles, während er/sie Sie über die Fortschritte der Schülerin oder des Schülers auf dem Laufenden hält.


Intelligente Tutorensysteme (ITS) sind so konzipiert, dass sie die Rolle dieser beobachtenden Person nachahmen.1 Sie sind eine Art von adaptiven Lernsystemen (ALS), die einzelne Lernende durch jeden Schritt einer Lösung führen. Sie geben bei Bedarf Hinweise und Feedback. Daher eignen sich ITS eher für Fächer wie Mathematik, bei denen die Probleme und Lösungen klar definiert sind.2 Aber neuere ITS nehmen sich auch anderer Themen an.

Adaptive Systeme und Lernen

Adaptives Lernen findet statt, wenn digitale Tools und Systeme individuelle Lernpfade erstellen — die Abfolge von Aktivitäten, die ausgeführt werden, um einen bestimmten Inhalt oder eine Fähigkeit zu erlernen. Die Lernpfade hängen von den Stärken, Schwächen und dem Lerntempo jeder und jedes Einzelnen ab.3, 4

Die Idee, dass sich eine Maschine an eine Schülerin oder einen Schüler anpasst, geht auf die 1950er Jahre zurück. Mit dem jüngsten Aufkommen der Technologie sind die Möglichkeiten nun endlos. Diese adaptiven Lernsysteme können für verschiedene Zwecke eingesetzt werden: zum Lösen von Problemen, zum Erlernen von Konzepten und/oder zur Beurteilung einer Schülerin oder eines Schülers.



Viele adaptive Lernsysteme sind inzwischen auf dem Markt. Es gibt auch Autorentools, mit denen Sie ein ALS ohne Programmierkenntnisse erstellen können. Auch wenn die Erstellung eines ALS viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nimmt, muss die Lehrkraft ihren Unterrichtsplan oder -stil nicht ändern, um es in ihren Unterricht einzupassen. Unabhängig von ihrer Art und Form variieren die Technologien zur Erstellung von ALS sehr stark: Nicht alle Systeme sind gleich!

Wenn Sie sich für ein System entscheiden, müssen Sie darauf achten, wie anpassungsfähig es ist, welchen Teil des Lernens es personalisiert und ob es eine individuelle Anpassung durch die Lehrkraft ermöglicht. Abgesehen davon gibt es wichtige praktische Fragen wie die, welche Ausrüstung benötigt wird, wie viel es kostet und ob die Schulung in den Kosten enthalten ist.

Typen von adaptiven Lernsystemen

Intelligente Nachhilfesysteme (siehe oben) sind personalisiert und interaktiv. Sie bewerten das Lernen in Echtzeit. Auf der Mikroebene passen sie das Feedback an, wenn eine Schülerin oder ein Schüler ein Problem löst. Auf der Makroebene entscheiden sie, welches Problem als Nächstes gezeigt werden soll - ähnlich wie Youtube, das empfiehlt, welches Video als Nächstes angesehen werden soll. Einfache Nachhilfesysteme verwenden Entscheidungsbäume, um Regeln für das Feedback zu erstellen. Andere Systeme gehen über die vorher festgelegten Regeln hinaus und verwenden maschinelles Lernen, um ihr Verhalten anzupassen.



Anpassungsfähige Lernsysteme können über das Tutoring hinausgehen. Explorative Lernsysteme zum Beispiel lassen die Lernenden eine Lernumgebung erkunden und auswählen, was sie interessiert. Spielbasierte Systeme verpacken alles in die Form eines Spiels: Wer eine Stufe gemeister hat, geht zur nächsten über.

Unabhängig vom Typ sollten alle ALS die Lernenden unterstützen, bis sie eine Aufgabe selbstständig ausführen können. Sie sollten zum Denken anregen und die Entscheidungsfindung unterstützen. Sie sollten auch in der Lage sein, ihre Entscheidungen der Lehrkraft und der Schülerin oder dem Schüler zu erklären.



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Wenn es um die Auswahl und den Einsatz von ALS geht, oder sogar um die Entscheidung, ob man ein ALS einsetzen soll oder nicht, raten Fachleute, immer mit dem Lernen zu beginnen. 2 Fragen Sie: Welches Bedürfnis der Lernenden soll angesprochen werden? Welches Werkzeug passt dazu? Und: Wie werden verschiedene Schülerinnen und Schüler unterschiedlich unterstützt?5 Studien zeigen, dass diese Systeme keine signifikante Auswirkung auf das Lernen haben, wenn sie nur für kurze Zeiträume eingesetzt werden. Die Effektivität nimmt zu, wenn sie ein ganzes Schuljahr oder länger eingesetzt werden.7 Wenn Sie sich für den Einsatz eines solchen Systems entscheiden, seien Sie darauf vorbereitet, die Schülerinnen und Schüler bei der Steuerung ihres eigenen Lernens zu unterstützen. Seien Sie geduldig und bereit zu experimentieren, zu scheitern und es erneut zu versuchen.2, 5

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1 Groff, J., Personalized Learning : The state of the field and 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 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
4 Becker, S. et al, NMC Horizon Report: 2018 Higher Education Edition, Educause, 2018.
5 Feldstein, M., Hill, P., Personalized Learning: What It Really Is and Why It Really Matters, Educause Review, 2016
6 Wood, D., Bruner, J., Ross, G., The role of tutoring in problem solving,  The Journal of Child Psychology and Psychiatry, 1976
7 Alkhatlan, A., Kalita, J.K., Intelligent Tutoring Systems: A Comprehensive Historical
Survey with Recent Developments
, International Journal of Computer Applications 181(43):1-20, March 2019

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