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Learning Analytics ist die Analyse von Lernerdaten zur Binnendifferenzierung durch KI, um eine größtmögliche Individualität des Lernens zu erreichen. Das ist längst keine Zukunftsmusik mehr, denn bereits im Jahr 2021 wurde das KI-System „Area9 Rhapsode“ an einigen deutschen Schulen erprobt. Im aktuellen Schuljahr 2023/24 gibt es mittlerweile das Angebot des Ministeriums für Bildung und Kultur für Schüler*innen und Lehrer*innen das Programm kostenlos zu nutzen. Für das Fach Mathematik stehen z.B. 36 Module zur Verfügung. Ziel der Lernanalyse durch KI soll ein an die Bedarfe des Lerners angepasstes individualisiertes Lernen und die Entlastung von Lehrkräften sein.
Doch wie soll mit dem Thema Binnendifferenzierung ein Erwartungsmuster durchbrochen werden? Es wurde zwar schon viel diskutiert, kann durch die neuen Möglichkeiten der KI in Zukunft hoffentlich jedoch deutlich weitergedacht werden. Wer den Schullalltag auf Lehrkraftseite bereits miterlebt hat oder sich die Statistiken des aktuellen Lehrkräftebedarfs betrachtet, mag der Aussage zustimmen, dass eine Analyse von Lernerdaten und individuelles Lernen zwar ein großes Thema in der Theorie sind, jedoch durch Zeitmangel oder ähnliche Gründe häufig wenig umgesetzt wird. In der Praxis sollten sich somit viele Gelegenheiten bieten, um mit diesem Thema Erwartungsmuster von Schüler*innen zu durchbrechen. Insbesondere sollten solche Muster zunächst in Zusammenhang mit dem Thema Datenschutz durchbrochen werden, um konservative, technikfeindliche oder der Technik misstrauende Einstellungen zu überwinden und die Hilfe der KI zunächst in den Schulen Einzug gewähren zu lassen. Wobei sich an dieser Stelle ebenso die Frage stellt inwieweit der deutsche Datenschutz die Verwendung der KI zurückhalten oder vermeiden könnte.
Im Folgenden soll das wohl bekannteste KI-Tool, Chat-GPT, als Interviewpartner dienen, um die Leserschaft zunächst über das Thema Learning Analytics mithilfe eines „Experten“ auf dem Gebiet aufzuklären. Dabei wurden dem KI-Chatbot die in kursiv gefassten Fragen „gestellt“. Die Antworten der KI wurden vollständig abgebildet und lediglich der Formatierung angepasst.
Letztlich soll durch dieses Vorhaben ebenso die Auseinandersetzung mit Chat-GPT an sich erprobt und evaluiert werden um die schier endlosen Potentiale für Lehrkräfte wie meine Person, aber auch für den Einsatz in der Schule generell, aus einer persönlichen Perspektive, zu erschließen. Letztlich soll durch dieses Vorhaben die Auseinandersetzung mit Chat-GPT an sich erprobt und evaluiert werden, um Potentiale für Lehrkräfte aber auch für den Einsatz in der Schule generell, aus einer persönlichen Perspektive, zu erschließen.
Learning Analytics (LA) bezieht sich auf die Sammlung, Analyse und Interpretation von Daten über Lernende und ihre Umgebung, um das Lernen und die Lernumgebung zu verbessern. Hierbei werden verschiedene Arten von Daten, wie etwa Lernverhalten, Interaktionen mit Lernmaterialien, Testergebnisse und soziodemografische Informationen, genutzt, um Einblicke in den Lernprozess zu gewinnen. Wenn Learning Analytics mit Künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert wird, eröffnen sich zusätzliche Möglichkeiten und Verbesserungen:
Insgesamt ermöglicht die Integration von KI in Learning Analytics eine tiefere und präzisere Analyse von Lernprozessen, was zu besser informierten Entscheidungen und einer verbesserten Bildungsqualität führen kann. Es ist jedoch wichtig, ethische Fragen im Zusammenhang mit Datenschutz und Transparenz zu berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre der Lernenden geschützt wird.
Künstliche Intelligenz (KI) kann auf verschiedene Weisen dazu beitragen, lernförderliches Feedback für Lernende bereitzustellen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI in diesem Kontext eingesetzt werden kann:
Die Integration von KI in das Bildungsumfeld erfordert sorgfältige Planung, um Datenschutz- und Ethikrichtlinien zu beachten. Der Fokus sollte darauf liegen, die Lernenden zu unterstützen, ihre individuellen Bedürfnisse zu verstehen und ihre Lernerfahrungen zu verbessern.
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Generierung individualisierten Feedbacks ist äußerst vielfältig. Hier sind einige konkrete Wege, wie KI dazu verwendet werden kann, um personalisiertes Feedback für Lernende zu erstellen:
Die Effektivität dieser Anwendungen hängt von der Qualität der Daten, den zugrundeliegenden KI-Algorithmen und der sorgfältigen Integration in Bildungsprozesse ab. Datenschutz und ethische Standards sollten bei der Implementierung von KI im Bildungsbereich stets beachtet werden.
Künstliche Intelligenz (KI)-Modelle können dazu verwendet werden, den zukünftigen Lernerfolg von Studierenden vorherzusagen, indem sie eine Vielzahl von Daten analysieren. Hier sind einige Aspekte, wie dies möglich ist, sowie Faktoren, die diese Vorhersagen beeinflussen:
Wie KI-Modelle verwendet werden können:
Faktoren, die diese Vorhersagen beeinflussen können:
Nutzung zur Verbesserung der Bildungsstrategien:
Es ist wichtig zu betonen, dass die Nutzung von KI zur Vorhersage des Lernerfolgs ethisch und datenschutzrechtlich verantwortungsbewusst erfolgen sollte. Die Transparenz der Algorithmen und der Schutz der Privatsphäre der Studierenden sind dabei entscheidende Aspekte.
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, Bildungseinrichtungen dabei zu unterstützen, den zukünftigen Lernerfolg von Studierenden vorherzusagen und ihre Bildungsstrategien zu verbessern. Durch die Analyse einer Vielzahl von Daten können KI-Modelle Muster und Zusammenhänge identifizieren, die mit dem individuellen Lernverhalten und der akademischen Leistung von Studierenden korrelieren. Diese Vorhersagen können auf mehreren Faktoren basieren, die Einblicke in die Lernreise eines Studierenden bieten.Das Lernverhalten eines Studierenden spielt eine zentrale Rolle. KI kann analysieren, wie aktiv sich ein Studierender am Lernprozess beteiligt, welche Lernmaterialien bevorzugt werden und wie viel Zeit für verschiedene Aktivitäten aufgewendet wird. Die historische Leistung des Studierenden in früheren Kursen stellt ebenfalls einen wichtigen Einflussfaktor dar. Diese Daten können als Indikatoren für die individuellen Stärken und Schwächen eines Studierenden dienen.Die Teilnahme an Online-Kursen oder Lernplattformen ist ein weiterer relevanter Faktor. Die Aktivität und Interaktion eines Studierenden in digitalen Umgebungen geben Aufschluss über sein Engagement und Interesse am Lernprozess. Der sozioökonomische Hintergrund kann ebenfalls eine Rolle spielen, da er den Zugang zu Ressourcen und die Unterstützung außerhalb des Klassenzimmers beeinflusst.Um die Vorhersagen effektiv zu nutzen und die Bildungsstrategien zu verbessern, können Institutionen verschiedene Maßnahmen ergreifen. Frühwarnsysteme, die auf KI basieren, ermöglichen eine frühzeitige Identifikation von Studierenden mit möglichen Schwierigkeiten. Personalisierte Lehrplangestaltung und Lernmaterialien, die auf den Vorhersagen basieren, können dazu beitragen, den individuellen Bedürfnissen der Studierenden besser gerecht zu werden.Die Optimierung von Ressourcen ist ein weiterer Vorteil, da Bildungseinrichtungen durch die Identifizierung von Mustern und Trends in den Daten ihre Mittel effizienter einsetzen können. KI-gestützte Feedbacksysteme und Empfehlungen können Studierende dabei unterstützen, ihre Lernstrategien zu verbessern und auf individuelle Herausforderungen einzugehen. Insgesamt kann die Integration von KI in Bildungsstrategien dazu beitragen, eine personalisierte, effiziente und unterstützende Lernumgebung zu schaffen. Es ist jedoch wichtig sicherzustellen, dass ethische Richtlinien und Datenschutzbestimmungen eingehalten werden, um die Privatsphäre der Studierenden zu schützen und eine verantwortungsbewusste Nutzung von KI zu gewährleisten.
An dieser Stelle entstand eine Antwort, welche erneut eher generelle Aspekte der KI beleuchtete, weswegen diese an dieser Stelle ausgespart wurde. Die Frage soll bestehen bleiben, um zu verdeutlichen, dass Detailinformationen schwieriger generiert werden können. Um die Grenzen der KI weiter zu erproben, soll im Folgenden das Bilden der KI durch Fachtexte erprobt werden. Zunächst wird ohne das Einpflegen von Texten erfragt, um einen Vergleichswert zu haben.
Der Einsatz von Learning Analytics an deutschen Schulen bringt verschiedene Herausforderungen im Bereich Datenschutz mit sich. Hier sind einige der Hauptaspekte:
Der wohl größte bzw. deutlichste Vorteil der Benutzung eines KI Chatbots ist die Zeitersparnis. Dieser eignet sich gut, um sich einen schnellen Überblick über ein Thema zu schaffen. Versucht man an Detailinformationen über ein Thema zu kommen gestaltet sich dies jedoch schwieriger. Ein potentieller Nutzen ist beispielsweise die Recherchemöglichkeit, die sowohl für Schüler*innen, als auch für Lehrkräfte zur Stundenvorbereitung auf ein spezielles Thema hilfreich sein können. Detailinformationen werden dadurch erschwert, dass sich der Bot bei Fragen mit ähnlichen Stichwörtern schnell wiederholt. An dieser Stelle könnte es helfen Fachtexte zu recherchieren und durch die KI verarbeiten zu lassen. Die Antworten auf die gestellten Fragen wurden durch den Chatbot übersichtlich als Stichpunkte mit Überschriften dargestellt, was für den Zweck der Information über Learning Analytics in diesem Dokument durchaus sinnvoll ist. Möchte man einen Fließtext generieren lassen kann man dies als gesonderte Anweisung in der Form: „Schreibe mir einen Fließtext zu der Frage:“ geben. In Frage 4 und 5 wird ein Vergleich über die Unterscheidung der Informationen und Texte gegeben. Die Möglichkeit der unterschiedlichen Aufbereitung der Informationen ist hierbei nur ein Vorteil.
Spezifische Informationen, wie die Auskunft darüber, welche KI-Lizenzen von deutschen Bil-dungseinrichtungen benutzt werden, lassen sich nicht generieren. Falschinformationen werden jedoch ebenso vermieden. Wie eine gute Telefonauskunft ohne brauchbare Antwort verweist Chat- GPT darauf sich gesicherte Informationen bei den Bildungseinrichtungen selbst zu be-schaffen. Was für eine Nutzung durch Schüler*innen zur Förderung der Medienkompetenz mehr als sinnvoll erscheint. Eine bessere Antwort auf diese Frage hätte ich als Lehrkraft so spontan nicht geben können. Dieser Hinweis auf die Beachtung von Datenschutz und ethischen Aspekten erschien bei jeder Frage wo dieser von Relevanz seien könnte. Die KI scheint hier eine Gewichtung der Informationen nach dem öffentlichen Diskurs vorzunehmen. An die-ser Stelle ist gut zu sehen, dass sie bereits aus den Eingaben von Nutzern zum Thema Daten-schutz gelernt hat.
Der Output des Chatbots kann sich nach Änderung eines einzelnen Wortes erheblich ändern, was im Interview mit Chat-GPT besonders auffiel, als nach adaptivem bzw. differenziertem oder auch nach lernförderlichem und differenziertem Feedback durch KI gefragt wurde. Alle Antworten waren ergiebig. Die Frage nach lernförderlichem und zugleich differenziertem Feedback, also die umfassendste und genaueste Fragestellung, konnte letztlich die umfassendsten Ergebnisse liefern. Es wird also angeraten sich die Fragestellungen gut zu überlegen bzw. sich nicht mit der ersten Antwort zufrieden zu geben.
Generell lässt sich also sagen, dass die Chatbot KI für eine sichere Information die frei von Fehlern zu sein scheint zuverlässig nutzbar ist.
Darüber hinaus bieten sich nahezu endlose Potentiale, um Informationen zu generieren, eine wissenschaftliche Literatursuche lässt sich jedoch schwieriger ersetzen, lediglich die Suche nach z.B. relevanten Autoren wäre denkbar, um eine Literatursuche zu vereinfachen. In diesem Kontext könnte durch die KI jedoch eine Art Textgerüst ausgegeben werden, welches durch Überarbeitung und einpflegen von Literatur den wissenschaftlichen Standard erfüllen kann. Im Kontext der Schule wäre die Ausgabe eines Informationstextes, welcher mit den fehlenden Notwendigen Informationen unterfüttert wird, um die Unterrichtsvorbereitung zu erleichtern.
Über diese Auseinandersetzung mit der KI hinaus wäre die Erstellung einer Anleitung zur zweckmäßigen Benutzung sehr sinnvoll. Schon kleine Kniffe wie das Einbetten recherchierter Literatur können dabei helfen detailliere Informationen in den generierten Texten unterzubringen.
Chatbot-KIs bieten also nahezu endlosen Potentiale zur Informationsgewinnung und Texterstellung und konnten damit auch einige sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für Lehrkräfte aufzeigen jedoch besteht noch ein großer Bedarf zur Weiterentwicklung und Benutzerbildung für einen effektiven Umgang, sowie auch die Bildung der Schüler*innen. Das Thema Datenschutz könnte dabei große Barrieren darstellen! Eine Änderung der gesetzlichen Grundlagen wird notwendig sein, wenn der Fortschritt der KI nicht nur in Ländern wie der USA und China beobachtbar, sondern auch benutzbar sein soll.