Die Zukunft der Bildung

In unserem Blogpost, zeigen wir dir, wie Unternehmen und Organisationen das Lernen maßgeschneidert und effektiver gestaltet und erklären, warum trotz aller Technologie der Mensch immer im Mittelpunkt stehen sollte.

Was bedeutet eigentlich Adaptive Learning?

Adaptives Lernen ist ein Lehransatz, der seit den 1970er Jahren besteht. Er passt sich an jeden Lernenden persönlich an. Das Ziel ist es, jedem beim Lernen zu helfen, indem das Tempo und die Schwierigkeit des Stoffes individuell abgestimmt werden. So lernt jeder auf die beste Weise für ihn. Heutzutage nutzen adaptive Lernsysteme oft künstliche Intelligenz (KI), um zu verstehen, wie Nutzer lernen. Diese Systeme können erkennen, was jemand schon weiß oder wie schnell er lernt. Dann ändern sie den Unterricht so ab, dass er besser passt – sei es durch Ändern der Reihenfolge vom Stoff oder durch zusätzliche Hilfen. Adaptives Lernen hilft dabei, schneller und motivierter zu lernen und sorgt dafür, dass niemand über- oder unterfordert wird.

Es eignet sich besonders gut für Gruppen mit unterschiedlichen Kenntnissen – in Schulen genauso wie bei der Arbeit. Durch adaptives Lernen fühlen sich die Lernenden oft sicherer beim selbstständigen Lernen: Sie bekommen Rückmeldungen genau passend zu ihren Bedürfnissen und wissen dadurch besser Bescheid über ihre Fortschritte. Mit neuen Technologien wie Big Data wird adaptives Lernen immer genauer: Viele Daten über das Verhalten von Nutzern helfen dabei, den Unterricht noch besser anzupassen. In Zukunft könnten neue Entwicklungen im adaptiven Lernen auch Gefühle beim Lehren berücksichtigen oder direkt aus dem Gehirn lernen – damit würde das persönliche Anpassen des Unterrichts noch weiter verbessert werden.

Adaptive Learning in der heutigen Welt der Technologie

Adaptive Learning ist kein neuartiges Konzept. Bereits vor vier Jahrzehnten passten Lehrkräfte ihre Methoden individuell an die Lernenden an, indem sie verschiedene Lernmaterialien einsetzten. Mit dem Einzug neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz erfährt Adaptive Learning jedoch eine völlig neue Bedeutung, insbesondere im Kontext digitaler Bildung. Moderne Adaptive-Learning-Ansätze basieren auf Data Analytics. Durch die automatisierte Analyse von Lernverhalten und -ergebnissen können individuelle Datenpunkte der Lernenden gesammelt und aufbereitet werden. Diese Daten ermöglichen es, Schlüsse für den nächsten passenden Lernschritt zu ziehen.

Das Besondere liegt nicht nur darin, dass dadurch Tausende von Lernenden gleichzeitig individuell betreut werden können, sondern auch in der Qualität der individuellen Unterstützung. Die Kombination von Data Analytics mit modernen KI-Technologien eröffnet umfassendere Möglichkeiten als nur die Anpassung von Aufgaben hinsichtlich Schwierigkeitsgrad oder Zeitrahmen.

Ein adaptives System könnte beispielsweise anhand einer Vielzahl individueller Lerndaten des Lernenden folgendermaßen vorgehen: Das System analysiert das Vorgehen in den Aufgaben und identifiziert differenziert Stärken und Schwächen in verschiedenen Bereichen oder Themen. Auf Basis der individuellen Lernziele des Lernenden kann das System dann entscheiden, welche Stärken und Schwächen mit welcher Priorität weiterentwickelt werden müssen, um die individuellen Lernziele zu erreichen. Damit das adaptive System überhaupt weiß, welches Stärkeprofil die Lernenden benötigen, um ihre Lernziele zu erreichen, muss zunächst das Lernziel in ein Stärkeprofil übersetzt werden. Die folgende Grafik verdeutlicht diesen Prozess:

Das volle Potenzial von Adaptive Learning zeigt sich, wenn es eng mit dem Konzept des lebenslangen Lernens verbunden wird. Hierbei fungiert es als intelligenter Lernbegleiter, der mittels KI Lernsituationen automatisch analysiert und kontinuierlich das Datenprofil der Lernenden aktualisiert. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann das adaptive System den individuellen Lernweg automatisch anpassen. Es geht sogar so weit, dass automatisierte Empfehlungen zur Anpassung der Lernziele ausgesprochen werden können. Anschließend hat der Lernende die Möglichkeit, sein ursprüngliches Lernziel beizubehalten oder es an die neuen Erkenntnisse anzupassen, die aus der Analyse hervorgehen.