KI, die Kreative Intelligenz jetzt in der neuesten Folge SMART&nerdy! Podcastfolge #23.
KI, die Kreative Intelligenz jetzt in der neuesten Folge SMART&nerdy! Podcastfolge #23.
Franz Steinberger, Jan Ullmann, Lernhandwerk.de
Unser Bildungswesen geht in großen Teilen noch auf die Zeit der Industrialisierung zurück und zielt auf das Erlernen standardisierter Tätigkeiten ab. In der digitalisierten Welt ist das nicht mehr zeitgemäß. Heute sind personalisierte Lernprozesse gefragt. KI könnte die längst überfällige Disruption im Bildungswesen auslösen. Erste Praxisanwendungen gibt es heute schon. So helfen virtuelle Assistenzsysteme beispielsweise bei der halbautomatischen Erstellung von Erklärvideos oder der individuelleren Vorbereitung von Vorlesungen.
Fortschreitende Entwicklungen künstlicher Intelligenz (KI) werden laut aktueller Prognosen große Einschnitte für die Arbeitswelt, aber auch für die Bildung mit sich ziehen. Aber welche sind das genau? Ein Blick in die Praxis zeigt, wo KI heute schon gewinnbringend für Lehrende und Lernende eingesetzt wird und welches Potenzial die neuen Technologien für die Zukunft des Bildungswesens im Allgemeinen mitbringen.
Bereits der Einzug des Fernsehgeräts war eine kleine Revolution im Bildungsbetrieb. Damals waren viele skeptisch: Wird die Lehrkraft bald nicht mehr gebraucht? Setzt man die Schulklasse jetzt einfach sechs Stunden lang vor den Fernseher? Beides ist nicht eingetreten, da Lernprozesse individuell und in sozialer Interaktion geschehen – im besten Falle eingeleitet und moderiert von ausgebildeten Pädagogen. Schnell war das Stichwort „Pädagogik vor Technik“ geboren. Doch eines verkennt diese Binsenweisheit, wie der Didaktiker Axel Krommer auf seinem Blog treffend argumentiert: Die Existenz des Digitalen verändert die möglichen Lernziele und auszubildenden Kompetenzen fundamental. Wer also das Digitale beim Curriculum-Design nicht mitdenkt, kann in der Folge keine Bildungsarrangements schaffen, die auf die digital geprägte Welt nach der (Aus-)Bildung vorbereiten .
Doch was sind eigentlich die aktuellen Herausforderungen im Bildungswesen? Eine in den Wirtschaftswissenschaften beliebte Metrik zur Bewertung einer Branche ist die Kosten- Nutzen-Bilanz: Wenn ein Produkt oder eine Dienstleistung gleichbleibenden oder abnehmenden Nutzen aufweist, der Preis aber gleichzeitig ansteigt, ist das Ökosystem „bereit umgewälzt zu werden” (engl. “ripe for disruption”) . Laut eines Beitrags der Strategieberatung 13D Research ist genau dies der Fall im Bildungswesen. Durch steigende Studiengebühren und höhere Kosten für Unterrichtsmaterialien wird es immer teurer einen Universitätsabschluss zu erreichen – gleichzeitig zahlt sich diese hohe zeitliche und finanzielle Investition für die Absolventen immer weniger aus, da die Realgehälter in den Zielberufen sinken. Universitätsabschluss als wirtschaftlicher Totalschaden ? Der Unternehmer Naveen Jain argumentiert historisch: Unser Bildungssystem wurde im Zeitalter der Industrialisierung entworfen und hat zum Ziel uns auf standardisierte Tätigkeiten hin auszubilden. Dies wird den Anforderungen einer komplexen, sich durch das Digitale ständig wandelnden Arbeitswelt nicht mehr gerecht. Heutige Lernprozesse sollten individuell ablaufen und Curricula, Instruktionsdesign und -methoden müssen nicht standardisiert, sondern personalisiert werden . Als digitale State-of-the-Art-Lösungen für individuelles, digitales Lernen wurden bisher meist die sog. MOOCs (engl. ‘massive open online courses’) ins Feld geführt. Mit Millionenbudgets wurden hier meist videobasierte Onlinekurse von namhaften Universitäten entwickelt und zumindest anfangs noch frei verfügbar ins Netz gestellt. Viele Versprechen wurden allerdings nicht eingelöst. Beispiel ‘Micro-Learning’: Möglichst häppchenweises Lernen mit schnellen Belohnungen und geringem inhaltlichen Anspruch hält die Lerner zwar bei der Stange, befördert aber nicht unbedingt tiefere Lernprozesse. Außerdem können wenige Tutoren keine individuelle Betreuung für tausende Lernende leisten. Vielmehr müssen alle immer wieder die gleichen Prozesse wiederholen und sich standardisierten Lernzielkontrollen in Form von Multiple- Choice-Quizzes unterziehen. Einzig die Geschwindigkeit, mit der man den Online-Kurs durcharbeitet, ist individuell . Um „echte“ Individualisierung in der Lernerfahrung zu erreichen, kann der Einsatz von neuen Technologien und insbesondere KI den vielleicht entscheidenden Beitrag leisten. Nach der Computerwissenschaftlerin Elaine Rich wird mittels dieser neuen Technologie versucht Computer Aufgaben erfüllen zu lassen, die Menschen zum jetzigen Zeitpunkt noch besser beherrschen. Und dazu zählt ganz eindeutig die Fähigkeit, sich unbekannten und unvorhersehbaren Umständen anzupassen. Dieses Anpassen gelingt uns Menschen nur durch Lernen – folglich ist Machine Learning ein wichtiger Aspekt künstlicher Intelligenz , der bereits für einige Anwendungsfälle praktisch genutzt wird.
Erklärvideos haben als Quelle zum Lernen in den letzten Jahren einen regelrechten Boom erfahren . Der Bremer Medienpädagoge Karsten Wolf spricht bereits von einem „neuen Bildungsfernsehen” und schätzt, dass mindestens drei von vier Schülern die Clips von You- Tube Kanälen wie zum Beispiel „The Simple Club” nutzen . Für einige Vertreter gelten sie sogar bereits als potentielle Ablösung der Hausaufgaben – allerdings wird von vielen ausgebildeten Lehrkräften an Schulen auch die didaktische Qualität bemängelt . Grund genug also für Pädagogen selbst tätig zu werden und inhaltlich fundierte Videos als Vorbereitung für den Unterricht in Eigenregie zu produzieren. Mittlerweile gibt es moderne Software- Lösungen, die den Erstellungsprozess mithilfe von Algorithmen deutlich vereinfachen und didaktisch begleiten. Nach Wahl einer Vorlage schreibt der Ersteller den Sprechertext, der später als Tonspur fungieren soll. Der virtuelle Assistent nennt hilfreiche Beispiele und schränkt die möglichen Zeichen ein, sodass die Erklärung möglichst zielgerichtet gehalten werden kann. Danach identifiziert ein Algorithmus automatisch die „wichtigsten” Schlagwörter und ordnet diesen kontextabhängig passende Bilder aus einer eigenen Bilderdatenbank zu. Die „Erfolgsrate” ist dabei bereits sehr beeindruckend und Fehler können vom Benutzer nach Wunsch korrigiert oder angepasst werden. Ist man mit dem Resultat zufrieden, kann der Sprechertext abschließend noch per Computer- oder eigener Stimme automatisch unter das Video gelegt werden. Das fertige Ergebnis kann als mp4-Datei heruntergeladen oder direkt über bekannte Videoplattformen wie YouTube geteilt werden. Die Vorteile liegen auf der Hand: Die Lehrkraft kann sich auf inhaltliche Aspekte und didaktische Ziele konzentrieren und die Technik arbeitet stets unauffällig im Hintergrund. Sie beschleunigt vor allem zeitlich aufwändige Arbeitsschritte – lässt dabei aber immer noch Spielraum für Korrekturen.
Der Physikprofessor Eric Mazur der Harvard Universität erkannte bereits Anfang der neunziger Jahre, dass Vorlesungen kein besonders effektives Mittel zur Wissensaneignung sind. Seine Studierenden wirkten in den Hörsälen oft demotiviert und schlecht vorbereitet. Als Alternative ließ er die Studierenden die Inhalte stattdessen im Voraus über Skripte und Erklärvideos vorbereiten und nutzte den Präsenzunterricht dazu, mittels geschickter Fragen interaktiv zu lernen. Die Ergebnisse seiner Zöglinge verbesserten sich stetig, allerdings war Mazur noch nicht vollständig zufrieden mit der Qualität der Vorbereitungsphase – vor allem bezüglich der Lektüre von Lehrbüchern. Also entwickelte er mit seinem Team eine KI-gestützte Software. Die Kernidee: die Übertragung der Erfolge von erhöhtem Engagement und den bewährten Methoden zur Bearbeitung von Verständnisschwierigkeiten aus den Präsenzphasen in die vorbereitende Heimphase. Statt die Lektüre ‚einfach zu lesen’, müssen Studierende auf der Website Annotationen zu den dort verfügbaren Texten erstellen, Fragen stellen und vor allem: Über die Fragen miteinander interagieren. An diesem Punkt kommt erneut künstliche Intelligenz ins Spiel: Nicht nur wird die Quantität und Qualität der studentischen Annotationen automatisch über ein ‚Gradebook’ von einem Algorithmus bewertet, vielmehr generiert das Tool auch aus der Vielzahl von Fragen der Studierenden einen sogenannten ‚Confusion Report’. Das ist ein übersichtlicher Bericht über die Probleme, die bei den einzelnen Studenten beim Durcharbeiten der Lektüre entstehen. Er gibt Lehrkräften hilfreiche Hinweise für die Vorbereitung der Präsenzphase, sodass diese genau wissen, auf welche Fragen sie im Unterricht noch einmal vertieft eingehen müssen. Auch hier wird deutlich, wie die Technik das Ziel von personalisierter Bildung besser erreichen lässt. KI schafft es nahezu unmögliche Prozesse wie Lerneranalysen und personalisiertes Feedback automatisch zu erledigen.
Die digitale Transformation wird mit den Veränderungen in der Arbeitswelt neuartige Kompetenzen von uns Menschen verlangen. Prognosen sind schwierig zu treffen, aber aller Wahrscheinlichkeit nach werden dies vor allem Fähigkeiten sein, die auch weiterhin schwer zu automatisieren sind, wie zum Beispiel kreatives, problemlösendes Arbeiten . Wenn wir es schaffen, pädagogische Ziele für eine sich verändernde Welt, unter Berücksichtigung neuer technischer Möglichkeiten, zu schaffen, dann kann künstliche Intelligenz in Zukunft ein großer Mehrwert für die Bildungswelt sein. Es wird hier also in den nächsten Jahren nicht nur darum gehen, einen engen Austausch zwischen Forschern und Praktikern zu fördern , sondern auch darum, die Zusammenarbeit zwischen IT-Entwicklern und Pädagogen zu stärken – oder besser noch – Mischformen dieser Berufsbilder zu schaffen. Künstliche Intelligenz könnte ein ernstzunehmender Hebel sein, die längst überfällige Disruption im Bildungswesen auszulösen. Schulen und Universitäten, die im Kern noch auf Prinzipien der Einheitsbildung statt der Förderung von individuellen Stärken und kreativen Kompetenzen beruhen, werden wir uns in Zeiten des digitalen Wandels nicht mehr leisten können.
