Extended-Reality-Anwendungen, die mit Aspekten des Adaptiven Lernens kombiniert werden, können sich individuell an Vorwissen, Verhalten und Gewohnheiten der Lernenden anpassen und Komplexität sowie Unterstützung in Abhängigkeit zum Lernverhalten variieren. Dies kann zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz und einer nachhaltigen Kompetenzentwicklung führen.
Aus-, Fort- und Weiterbildungsprozesse haben sich in den letzten Jahren stark verändert. Zwei der Hauptgründe dafür sind Veränderungen der Arbeitswelt und die zunehmende Digitalisierung. Die heutige Arbeitswelt ist schnelllebiger geworden. Daher ist es wichtig, im Zuge des sogenannten „Lebenslangen Lernens“ neue Fähigkeiten zu erlernen, bestehende Kompetenzen kontinuierlich weiterzuentwickeln und auch ganz neue Kompetenzen zu entwickeln, um mit den neuesten Veränderungen Schritt zu halten. Zudem kann diese Weiterentwicklung relativ kurzfristig erforderlich sein und es fehlt oftmals die Zeit, längere Lernangebote wahrzunehmen. Das heißt, dass Lernen zunehmend in kleineren Einheiten stattfinden (Mikrolernen), über niedrige Einstiegshürden verfügen sowie an bereits bestehende Fähigkeiten anknüpfen muss, um Handlungskompetenzen möglichst zielgerichtet und effizient hervorzubringen.
Die Digitalisierung befördert die Schnelllebigkeit der Arbeitswelt. So haben in den letzten zehn Jahren eine Vielzahl von Technologien Einzug erhalten, deren sinnvolle Nutzung einen enormen Mehrwert bietet, aber eben auch erst erlernt werden muss. In Bezug auf Bildungsprozesse hat die Digitalisierung hingegen dazu geführt, dass immer mehr Inhalte online verfügbar sind. Der Einsatz von Lernplattformen, E-Learning-Kursen, virtuellen Klassenräumen und Online-Bi-bliotheken bieten Lernenden zudem eine flexible und ortsunabhängige Möglichkeit, ihr Wissen zu erweitern.
Adaptives Lernen mit Künstlicher Intelligenz
Eine der neuesten Entwicklungen im Bereich des digitalen Lernens ist das Adaptive Lernen. Hierunter versteht man die Fähigkeit eines digitalen Lernsystems, den Lernprozess an die individuellen Bedürfnisse jedes/jeder Lernenden anzupassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen alle denselben Lehrplan durchlaufen, berücksichtigt das Adaptive Lernen das Verhalten jeder einzelnen Person und passt den Lehrplan entsprechend an. Es basiert demnach auf der Tatsache, dass Lernende über unterschiedliche Interessen sowie Lernstile verfügen und bereits vorhandene Kompetenzen und Erfahrungen individuell ausgeprägt sind.
Adaptives Lernen erfolgt über die Analyse von Daten, die während des Lernprozesses gesammelt werden. Hierbei kann Künstliche Intelligenz (KI) zukünftig eine zentrale Schlüsselfunktion einnehmen. In jüngster Zeit haben besonders Phänomene wie Midjourney oder ChatGPT aufgezeigt, wie schnell die Entwicklung in diesem Bereich voranschreitet. Denkbar sind Lernplattformen, welche Daten über das Lernverhalten jedes Einzelnen sammeln, einschließlich Bearbeitungszeit, Aufgabenlösung, Antworten auf Quizfragen usw. Die gesammelten Daten werden dann mithilfe einer KI analysiert. Diese bewertet das Lernverhalten und passt Lehrplan, Methoden und Inhalte individuell an. Haben Lernende beispielsweise Schwierigkeiten mit bestimmten Sachverhalten, werden ihnen hierzu mehr Inhalte bzw. Angebote zur Verfügung gestellt. Erzielen Lernende hingegen schnelle Fortschritte, erhalten sie entsprechend anspruchsvollere Inhalte und Aufgaben. Eine KI könnte zudem Muster im Lernverhalten erkennen und Vorhersagen darüber treffen, welche Inhalte für die Lernenden schwierig sein könnten und mehr Bearbeitungszeit benötigen. KI kann weiterhin dazu genutzt werden, um den Lernprozess interaktiver zu gestalten. Chatbots und virtuelle Assistenten können individualisiertes Feedback geben, was zu einem verbesserten Verständnis und einer höheren Motivation führt. Eine weitere Möglichkeit beim Einsatz von KI ist, dass diese den Lernfortschritt individuell bewerten und begleiten, z. B. durch die automatische Generierung von Aufgaben.
Adaptives Lernen und Extended Reality (XR)
Mit Extended Reality (XR), also der Erweiterung der Realität mittels digitaler Technologien wie Simulationen, Virtual, Augmented und Mixed Reality können Lernsituationen kompetenzorientiert gestaltet werden, indem erlerntes Wissen in Handlungen angewendet wird. Virtual Reality (VR), also Computersimulationen, die z. B. über eine Virtual-Reality-Brille dargestellt werden, ermöglichen das „Eintauchen“ in eine virtuelle Welt (man spricht auch von „Immersion“). Die eigenen Handlungen in der virtuellen Realität werden als sehr realistisch empfunden. Dadurch können erlernte Handlungsschritte mit geringer Transferleistung auch in der Realität umgesetzt werden. Mit Augmented Reality (AR; deutsch: erweiterte Realität) kann die tatsächliche Welt digital erweitert werden. Mittels Anzeigegeräten wie Augmented-Reality-Brillen und Smartphones kann die wahrgenommene Wirklichkeit durch Einblenden zusätzlicher Informationen wie Texten, Bildern, Sprachausgaben oder virtuellen Objekte sinnvoll ergänzt werden. Mixed Reality (MR) stellt eine Mischform dar. Wenngleich der Begriff nicht trennscharf definiert ist, bezeichnet MR im Allgemeinen alle Systeme, bei denen eine komplett reale und eine komplett virtuelle Umgebung miteinander kombiniert werden.
Die Kombination von Adaptivem Lernen mit dem Einsatz von KI und XR kann eines der leistungsfähigsten Instrumente für das zukünftige Lernen darstellen. Trainingssysteme, die eine erweiterte Realität nutzen, können mithilfe von adaptiven Ansätzen individuell angepasst werden. Je nach Fähigkeiten und Wissensstand können Lernende automatisiert mehr oder weniger Hilfestellung bzw. einfachere oder komplexere Szenarien erhalten. Auch Aufgabenstellung und Feedback können automatisch und individuell erfolgen. Wenn XR-Anwendungen anpassungsfähig sind, können erhebliche Steigerungen der Trainingseffizienz erzielt werden.
Mögliche Einsatzszenarien, bei denen XR mit adaptiven Lernansätzen und unterstützenden Techniken der KI kombiniert werden können, sind denkbar für VR-/AR-Anwendungen zur Bedienung und Wartung von Maschinen oder Geräten. Hierbei können der Grad der Hilfestellung individuell angepasst oder unterschiedlich komplexe Fehlfunktionen simuliert werden. Weiterhin sind Anwendungen zur Steuerung von Fahrzeugen denkbar, bei denen sich Strecken- bzw. Geländekomplexität, Umgebungseigenschaften oder Verkehrssituationen individuell an das Verhalten der Lernenden anpassen. Nicht zuletzt können in der Medizin adaptive XR-Systeme mit künstlicher Intelligenz entscheidende Vorteile bieten. Patienten können virtuell simuliert werden und unterschiedlich auf Verhalten bzw. Behandlungsschritte der Lernenden reagieren.
Bisher existieren noch keine vollumfänglichen Systeme, die Adaptives Lernen und XR miteinander vereinen. Aufgrund der bislang erzielten Fortschritte ist aber damit zu rechnen, dass die Kombination zukünftig Einzug in die Bildungswelt findet und das Lernen, wie wir es kennen, nachhaltig verändert.
Bei diesem Artikel handelt es sich um einen bezahlten Beitrag der GP SZENARIS GmbH.
Stichpunkte:
Zielgruppe
Unternehmen und Institutionen mit Bedarf an computerbasierten Trainings- und Simulations-lösungen.
Portfolio
Beratung, Visualisierung, Trainingssoftware‚ Teamtraining, Mobile Learning, Virtual-Reality-Simulation, Mixed-Reality-Simulation, Augmented-Reality, Forschung.
Referenzkunden
Airbus Group, Albert Ziegler GmbH, ATLAS ELEKTRONIK GmbH, BCD Travel, Boskalis Hirdes, Bruker Daltonik GmbH, CLAAS Academy, Deutsche Bahn AG, dpa, ENERCON GmbH, Eppendorf AG, ESG Elektroniksystem- und Logistik-GmbH, General Dynamics European Land Systems– Bridge Systems GmbH, GRIMME Landmaschinenfabrik GmbH & Co. KG, Hahn Air, HANSA-FLEX AG, Konica Minolta Business Solutions Deutschland GmbH, LEMKEN GmbH & Co. KG, Siemens AG, telerob GmbH, thyssenkrupp Marine Systems GmbH, VIYEMA Business Consulting GmbH, THIELMANN WEW GmbH u. v. m.
Die Autoren:
Malte Rathjen
Malte Rathjen ist Senior Content Developer und wissenschaftlicher Mitarbeiter der SZENARIS GmbH. Seine Expertise im Bereich des kompetenzorientierten Einsatzes digitaler Lernformen sowie bei der Entwicklung von Lernprogrammen und Simulationen unterstützt die Produkte und Entwicklungen von SZENARIS.
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