KI in Bildung und Ausbildung

 

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Lernunterstützung beim Verfassen von argumentativen Texten

Auf der Conference on Human Factors in Computing Systems stellten Wissenschaftler*Innen das von ihnen entwickelte, KI-gestützte System AL vor. Es soll im studentischen Umfeld als Lernunterstützung dienen, indem es Studierenden dabei hilft, ihre Texte argumentativ schlüssiger aufzubauen. Warum das System besser als herkömmliche Methoden ist und sich durch seine Nutzung schneller individuell maßgeschneiderte Erfolge einstellen, können Sie auf der Research-Seite der Universität St. Gallen erfahren, wo sie sich das Paper „AL: An Adaptive Learning Support System for Argumentation Skills“ auch gleich kostenfrei herunterladen können (in englischer Sprache verfasst).

Der „Conversational Agent“ soll zum Mitmachen an Umfragen motivieren

Wie kann der allgemeinen Unlust, an Umfragen über Universitätskurse teilzunehmen effektiv entgegenwirken und die Qualität der Antworten verbessern? Wissenschaftler*Innen der Universität St. Gallen entwickelten als Antwort darauf einen Konversations-Assistenten, der dafür sorgt, dass die Teilnahme an Umfragen mehr Freude macht. In ihrem Artikel „A Conversational Agent to Improve Response Quality in Course Evaluations” auf der Research Plattform “Alexandria” der Uni St. Gallen gewähren sie nähere Einblicke in Entwicklung, Funktionsweise und Wirkung des Conversational Agent.

 

KI-basiertes Tool zur Steigerung der Qualität von Evaluationen

Studenten sollen an der Universität auf einen erfolgreichen Start ins Berufsleben vorbereitet werden. Dies setzt idealerweise ein hohes Niveau der Universitäts-Kurse voraus. Damit dies gewährleistet ist oder ggf. zeitnah nachjustiert werden kann, werden in der Regel Evaluationen durchgeführt. Wie KI-basierte Programme die Qualität solcher Evaluationen verbessern, erfahren Sie auf der Research-Plattform „Alexandria“ von der Uni St. Gallen in dem Artikel „Designing a Conversational Agent as a Formative Course Evalutation Tool“.

 

Ist der Bildungssektor bereit für den Einsatz von KI?

Die Non-Profite-Organisation „Cambridge Assesment“, von der Universität Cambridge ins Leben gerufen, bietet Zugangsprüfungen samt Vorbereitungskurse für angehende Studentinnen und Studenten sowie für Studierende aus der ganzen Welt an. Besuchen Sie die Plattform und lesen Sie in der Rede der Keynote-Speakerin Prof. Rose Luckin vom Gipfeltreffen „Cambridge Summit of Education 2019“ nach, ob ihrer Einschätzung nach der Bildungssektor schon bereit für den Einsatz von KI ist und wie Lehrende künftigen Studierenden dabei helfen können, Roboter zu überlisten.

KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz

KI-gestützte, lernförderliche Technologien, d.h. Lösungen, die auf Technologien wie Machine Learning, Educational Data Mining oder Learning Analytics basieren, bieten erhebliche Potenziale für alle Bereiche der schulischen Bildung: Auf der Makro-Ebene (Schul-Organisation) können mittels Data-Mining und Analytics z.B. Evaluations- und Planungsprozesse optimiert werden.
 
Auf der Meso- Ebene (Unterrichtsgeschehen) werden neue Formen des Assessments, Gradings, Tutorings und Classroom-Managements möglich. Vor allem jedoch eröffnen „intelligente“ Lernanwendungen auf der Mikro-Ebene – also für den Lernprozess selbst – vielfältige neue Möglichkeiten, indem individualisiertere Lernformen und Assistenzsysteme sowie automatisierte Leistungsbewertungen, Lernempfehlungen und Prognosen realisiert werden können. 
Davon können die Schülerinnen und Schüler profitieren, insbesondere auch diejenigen mit besonderem Förderbedarf.
 
Aber auch den Schulleitungen und vor allem den Lehrkräften bieten intelligente assistive Systeme vielfältige Unterstützungs- und Entlastungsmöglichkeiten rund um das Schul- und Unterrichtsgeschehen. Zugleich eröffnen sie im Idealfall auch größere pädagogische Freiräume.
 
Mehr dazu im Schlussbericht KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz“ von 2021, der i.A. der Deutsche Telekom Stiftung durch Dr. Ulrich Schmid, Dr. Berit Blanc und Michael Toepel vom mmb Institut vorgelegt wurde.