Künstliche Intelligenz wird den Bildungssektor grundlegend verändern

Erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz die Zukunft des Bildungssektors prägt.

Highlights:

  • Der Lernerfolg von Schülern, die individuell betreut werden, ist um zwei Standardabweichungen besser als bei der konventionell unterrichteten Vergleichsgruppe.

  • KI-Lösungen ebnen den Weg für die Nachbildung und Skalierung von 1:1-Unterricht und den allgemeinen Zugang zu diesem Ansatz.

  • Künstliche Intelligenz kann Lernerfolge analysieren und Lehrern die Voraussetzungen bieten, um in Echtzeit einzugreifen, sobald ein Schüler Unterstützung benötigt.

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Künstliche Intelligenz schafft die Voraussetzungen, damit Lehrkräfte im Unterricht personalisiertes Lernen einsetzen und Schüler die ihnen am besten entsprechende Lernmethode wählen können.

Lernerfolge und das „2 Sigma Problem“

1984 stellte der Wissenschaftler Benjamin Bloom Pädagogen die folgende Aufgabe: Finden Sie Gruppenunterrichtsmethoden, die ebenso wirksam sind wie die 1:1-Betreuung.

Denn Bloom hatte herausgefunden, dass 1:1-Unterricht das Lernergebnis immens steigert.1 Seine als „2 Sigma Problem“ bekannt gewordene Feststellung wurde durch Studien in verschiedenen Schulstufen und unterschiedlichen Schulen belegt: Schüler, die individuell betreut wurden, schnitten um zwei Standardabweichungen besser ab als konventionell unterrichtete Vergleichsgruppen.

Rund 35 Jahre später verwenden Intel und seine Partner künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Lösungen, die zur Transformation des personalisierten Lernens beitragen und uns näher an Blooms Aufgabenstellung heranbringen.

Personalisiertes Lernen durch künstliche Intelligenz

Im Unterricht eingesetzte Computer wurden bislang lediglich als Werkzeug gesehen, um Benutzereingaben zu verarbeiten. Aber das Zusammenspiel von sich überlagernder Digitaltechnik eröffnet neue Nutzungsmöglichkeiten. Intel und seine Partner ermöglichen künstliche Intelligenz am Netzwerkrand: Sie nutzen die Rechenleistung von Intel® CPUs, um innovative künstliche Intelligenz mit Deep-Learning-Funktionalität bereitzustellen, die Benutzer jetzt auf einer höheren Ebene wahrnimmt: Sie deutet nicht nur ihre Befehle, sondern versteht auch ihr Verhalten und ihre Emotionen. Die neue Vision ist ein im Unterricht eingesetzter PC, der die Daten mehrerer Ein- und Ausgabepunkte sammelt und in Echtzeit Analysen bereitstellt. Anhand dieser Analysen kann ein Lehrer die Leistungen und Mitarbeit seiner Schüler erkennen und einschätzen.

Forschungsergebnisse haben gezeigt, dass Leistung und Mitarbeit eng zusammenhängen.2 Intel untersucht zurzeit den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unterricht mithilfe multimodaler Sensoren, um Daten von drei primären Eingabequellen zu sammeln und dadurch die Mitarbeit während einer Unterrichtseinheit besser vorauszusagen.

Aussehen: Computerkameras erfassen wichtige Gesichtszüge, den Oberkörper, Kopfbewegungen und die Haltung.

Interaktion: Wie verwendet der Schüler herkömmliche Eingabegeräte (Tastatur, Maus)?

Aktivitätszeitspanne: Wie lange benötigt der Schüler, um eine Aufgabe abzuschließen oder auf einer Lernplattform eine Aktivität auszuführen.

Die Schüler in diesen Unterrichtseinheiten wurden ersucht, am selben Online-Kurs zu arbeiten. Anhand eines Dashboards, das in Echtzeit Aktivitätsanalysen bereitstellte, konnten Lehrer erkennen, welche Schüler zusätzliche individuelle Betreuung benötigten. Indem Echtzeitanalysen den emotionalen Zustand von Schülern ermittelten, konnten Lehrer besser abschätzen, wann Schüler verwirrt waren, und bei Schülern, die andernfalls weniger geneigt oder zu schüchtern gewesen wären, um nach Hilfe zu fragen, aktiv eingreifen. Lehrer und Eltern konnten so wiederum Risikoschüler bereits vorab identifizieren und schneller Unterstützung bereitstellen.

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Künstliche Intelligenz ebnet den Weg zur Lösung höchst komplexer Aufgabenstellungen des Bildungssektors und schafft die Voraussetzungen, um Lernmuster zu erkennen und das Verhalten und die Leistungsergebnisse von Schülern besser vorherzusagen.

Intel bietet die branchenweit umfassendste Palette an Hardware- und Softwaretechnik an, die ein breites Funktionsspektrum liefert und unterschiedlichste KI-Konzepte unterstützt. Zu den neuen Anwendungsfällen für künstliche Intelligenz im Bildungssektor zählen personalisierte Lehrpläne, in Echtzeit verfügbare Beurteilungen und Rückmeldungen, die Unterstützung von Lehrern bei zeitintensiven Aufgaben und die Ausweitung des Lernumfelds über das Klassenzimmer hinaus.

Produkt- und Leistungsinformationen

1

The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. (Das 2-Sigma-Problem: Auf der Suche nach Methoden des Gruppenunterrichts mit ähnlicher Effektivität wie Einzelunterricht.) Benjamin S. Bloom: http://web.mit.edu/5.95/readings/bloom-two-sigma.pdf

2

Henrie, C. R., Halverson, L. R., und Graham, C. R. (2015). Measuring student engagement in technology-mediated learning: A review. (Messung der Schülermotivation bei technologiegestütztem Lernen: Eine Rezension.) Computers & Education, 90, 36–53. (Journal „Computers & Education“, Ausgabe 90, S. 36–53)