Schlagwort: Lernmaschinen

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ChatGPT erklärt, warum konstruktivistische Ansätze im E-Learning auf verlorenem Posten stehen.

kopfloser Roboter

Aufgabe für die künstliche Intelligenz(?) ChatGPT:

Schreibe einen Kommentar: Warum KI wie ChatGPT das E-Learning hin zu behavioristischen und kognitivistischen Ansätzen verschiebt und die konstruktivistische Position verliert.

Antwort 1:

KI wie ChatGPT beeinflusst das E-Learning, indem es eine neue Art von Interaktion und personalisiertem Feedback bietet. Durch die Verwendung von maschinellem Lernen und Natursprachverarbeitung kann ChatGPT schnell und effektiv auf die Bedürfnisse des Lernenden eingehen und auf Fragen und Anfragen reagieren. Dies führt zu einer stärkeren Fokussierung auf behavioristische und kognitivistische Ansätze, bei denen der Fokus auf Verhaltensänderung und Wissensaufnahme liegt.

Konstruktivistische Ansätze, bei denen der Fokus auf selbstgesteuertem Lernen und Verstehensbildung liegt, können jedoch in einer rein virtuellen Umgebung wie einer E-Learning-Plattform eingeschränkt sein. ChatGPT kann zwar ein gewisses Maß an Interaktivität bieten, kann aber nicht die gleiche Art von menschlicher Interaktion und sozialen Beziehungen bieten, die für eine effektive konstruktivistische Lernumgebung erforderlich sind.

Insgesamt beeinflusst die Einführung von KI wie ChatGPT das E-Learning hin zu einem stärkeren Fokus auf behavioristische und kognitivistische Ansätze, während die konstruktivistische Position einen geringeren Stellenwert hat.

Antwort 2:

KI wie ChatGPT sind in der Lage, schnelle und präzise Antworten auf Fragen bereitzustellen. Dies führt dazu, dass das E-Learning eher auf behavioristische und kognitivistische Ansätze ausgerichtet wird, die auf das Wissenstransfer und die Vermittlung von Fakten abzielen. Konstruktivistische Ansätze, die einen aktiven Lernprozess und die Schaffung von Wissen durch den Lernenden betonen, verlieren dadurch an Bedeutung. Trotzdem sollte man sich bewusst sein, dass KI-Systeme wie ChatGPT nur ein Werkzeug und kein Ersatz für den menschlichen Lehrer sind.

Antwort 3:

Künstliche Intelligenz wie ChatGPT verändert das E-Learning, indem sie eine umfassende Interaktion mit Schülern ermöglicht, die ähnlich wie menschliche Lehrer ist. Sie kann schnell auf Fragen reagieren, Feedback geben und den Lernfortschritt verfolgen. Dies führt zu einer Verschiebung von traditionellen E-Learning-Ansätzen hin zu einer Kombination aus behavioristischen und kognitivistischen Ansätzen. Die konstruktivistische Position, die den Schülern eine aktive Rolle bei der Gestaltung ihrer eigenen Lernumgebung zuweist, verliert an Bedeutung, da KI die Interaktion und das Feedback bereitstellt.

Kommentar

Passender als ChatGPT kann ich kaum zusammenfassen, was die Entwicklung der letzten zwei Jahre im E-Learning für eine Bedeutung hat. Durch den Eintritt großer Unternehmen – mit geringer didaktischer Erfahrung bzw. Wertschätzung für Didaktik – hat sich der Fokus von E-Learning noch weiter zu Methoden verschoben, die nicht Lernende und die Entwicklung ihres Könnens in den Mittelpunkt stellen, sondern Lernen vorwiegend als Wissensvermittlung verstehen.

Aber wer kann schon schwimmen, nachdem er oder sie dazu fünf Bücher vorgelesen bekommen hat?

Quelle der Antworten: https://chat.openai.com/chat

Eine kurze Zusammenfassung wesentlicher Lerntheorien gibt es hier.

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Google Socratic – KI-Nachhilfelehrer für Schüler und Studierende?

kopfloser Roboter

Die Google App Socratic verspricht, dass sie mittels künstlicher Intelligenz passendes Material zum Verständnis von Problemen liefern kann.
Alles was Lernende tun müssen, ist der App eine Frage zu stellen oder eine Fragestellung zu fotografieren.

Meine Frage an die App lautete: How does effective e-learning work?

Leider war die Software mit meinem deutsch-australisch-britischen Akzent offensichtlich völlig überfordert. Statt „effective“ verstand die App konsequent, immer wieder „defective“. Außerdem schlug sie mir Texte zu „Infection Prevention“ vor…

Die deutsche Spracherkennung funktionierte einwandfrei. Dafür waren die für die Frage „Wie funktioniert wirksames E-Learning?“ gefundenen Quellen doch recht allgemein bzw. nicht zielführend:

  1. E-Learning im Schulalltag (books. google.com)
  2. E-Learning (wikipedia)
  3. Login zum eLearning Service der University of Florida
  4. Creating Sections (University of Florida)
  5. Adding Participants (University of Florida)
  6. Lern- und Arbeitstechniken für das Studium (books. google.com)
  7. Hellenisten in der Apostelgeschichte (books. google.com)
  8. Website der Hochschule Pforzheim
  9. Salicylsäure ist eine gängige Methode zur Behandlung von Warzen (endwarts.de)

Die (Un-)Nützlichkeit dieser Liste dürfte sich auch dem Laien auf dem Gebiet des E-Learnings leicht erschließen.

Mein Ergebnis für diesen Kurztest lautet daher, dass meine Rolle als Kursdesigner und didaktischer Berater – noch – nicht von kostenlosen Apps übernommen werden kann.

🙂

Bild: Mathew Schwartz auf Unsplash

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Blub – Wieder eine Blase geplatzt?

Kommt der Nürnberger Trichter mal wieder nicht?

Wie verschiedene Medien berichten, hat der Medienkonzern Wiley für sehr kleines Geld (Update 9.2019: Link) das „heiße, neue Ding“ der letzten Jahre – die Firma Knewton – gekauft.

Knewtons Anspruch war, Lernenden zu ihrem Stand passendes Lernmaterial zu präsentieren (auch bekannt als adaptives Lernen) und damit das Feld der elektronischen Lernplattformen vollständig aufzurollen.

Tja…

Adaptives Lernen ist auf den ersten Blick eine brillante Idee. Wenn ich etwas lernen möchte, beobachtet der Computer meine Interaktion mit Inhalten und Aufgaben und schlägt mir optimal zu mir passende weitere Inhalte vor. Wichtige Schlagworte sind hier angebliche Personalisierung des Lernens, künstliche Intelligenz (KI), adaptive Lerntechnologie – da ist eine Reihe beim Buzzword Bingo schon fast voll…

Es hakt bei diesem Ansatz nur (derzeit?) an mindestens vier Stellen.

  1. Wer den Stand der künstlichen Intelligenz beim Vorschlagen sehen möchte, kann das mit einem Konto beim Handelsriesen Amazon tun. Dieser steckt seit vielen Jahren enorme Anstrengungen in seine Vorschläge dessen, was aufgrund der bisherigen Käufe für jemanden auch interessant sein sollte. Aber warum sollte ich die erste Staffel einer Serie kaufen, von der ich die drei folgenden Staffeln schon erworben habe? Warum sollte ich Interesse haben, ein Produkt zu erwerben, das ich gerade gekauft habe?
    Amazon hat im Gegensatz zu einem kleinen Startup die Mittel und vor allem den Willen das Beste auf dem Markt zum Einsatz zu bringen. Wenn das hier nicht klappt, warum sollte es woanders besser klappen?
  2. Lernen hat sehr viel mit Motivation zu tun. Gute Spieledesigner entwerfen z.B. ihre Spiele so, dass Spielende immer in einem Korridor zwischen Unter- und Überforderung gehalten werden. Ziel ist der sogenannte „Flow“. Wer im Flow ist, vergisst die Zeit und widmet sich nur seiner Tätigkeit.
    Spiele haben allerdings im Allgemeinen auch nur ein Spielziel. Beliebige Zahlen von Lernenden haben aber ebenso viele differierende Lernziele. Für so viele Pfade stets alle mit passenden Inhalten und Aktivitäten im Flow zu halten, ist mindestens heute für KI nicht möglich.
  3. Die Systeme konzentrieren sich primär auf Inhalte. Beim Flow im Videospiel geht es aber um das Lösen von Aufgaben. Und so funktionieren die meisten Lernprozesse: Wir lesen oder hören etwas und denken, wir hätten es verstanden. Wenn dann Probleme in der Anwendung auftauchen, müssen wir uns tiefer mit dem Thema auseinandersetzen. Das ist oft der Zeitpunkt, wenn der sprichwörtliche Groschen wirklich fällt. Im Vordergrund müssen also nicht die Inhalte sondern die sinnstiftende Auseinandersetzung mit diesen Inhalten stehen.
  4. Wer E-Learning als reine Mensch-Maschine-Interaktion betrachtet und entwirft, übersieht dabei völlig den sozialen Aspekt des Lernens. Als soziale Wesen werden wir – im Idealfall – durch unsere Mitmenschen beim Lernen motiviert. Das kann das positive Feedback einer Vertrauensperson sein, die Unterstützung unserer Lerngruppe oder auch der Wettbewerb mit anderen Lernenden. Es gibt viele Versuche, diese Interaktionen mit Maschinen zu simulieren. Die Frage für uns ist dann allerdings, ob wir das bis in die letzte Konsequenz wirklich wollen.