Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in E-Learning-Systeme hat die Art und Weise, wie wir lernen, bereits verändert. Sie kann dabei helfen, personalisierte Lernpfade zu erstellen, die auf den individuellen Bedürfnissen und Fähigkeiten der Lernenden basieren – und in 2024 kann sie noch viel mehr. Werfen wir einen Blick auf Anwendungsgebiete und Prognosen.
Dr. Alex Young stimmt zu: AI hat die Bildungswelt für immer verändert. Er stellt in seinem Video die zehn derzeit besten Tools zur Verwendung in E-Learnings vor.
Revolution im E-Learning: KI macht’s möglich.
In den vergangenen fünf Jahren hat die Künstliche Intelligenz (KI) in E-Learnings eine enorme Entwicklung durchgemacht. Sie wurde insbesondere zur Unterstützung der Content-Erstellung eingesetzt, um abwechslungsreiche, relevante und ansprechende Onlinekursinhalte zu erstellen.
KI-Tools wie ChatGPT wurden genutzt, um Texte, Bilder, Videos und Audioformate für E-Learnings zu generieren. Darüber hinaus fand Artificial Intelligence zur Personalisierung von Lernpfaden Anwendung, basierend auf den individuellen Bedürfnissen und Fähigkeiten der Lernenden.
Review: Allein 2023 vollführte die Welt der Künstlichen Intelligenz derartige Quantensprünge, dass man durchaus den Überblick verlieren kann. Matt Wolfe schafft Abhilfe und rekapituliert alle Entwicklungen des vergangenen Jahres, inklusive derer von OpenAI, Midjourney und Llama.
Die Trendstudie „mmb Learning Delphi 2022/2023“ zeigte im vergangenen Jahr, dass das Vertrauen in KI-Anwendungen in der Weiterbildung stark gewachsen ist. Vorbei die Zeiten, in denen sich die Angst breit machte, die Maschinen könnten die Weltherrschaft an sich reißen – die Vorteile von AI wurden mit einem Male schlicht so groß, dass sie niemand mehr missen wollte.
Im E-Learning fand dies primär beim adaptiven Lernen statt, bei dem KI zur Anpassung des Lernprozesses an den individuellen Lernenden verwendet wird. 83 Prozent der Befragten der Studie bestätigten die künftige Relevanz des adaptiven Lernens im digitalen Klassenzimmer.
E-Learnings der Zukunft.
Die Studie prognostiziert aber auch, dass KI in den kommenden Jahren eine noch größere Rolle in der Weiterbildung spielen wird. Insbesondere die direkte Integration von KI in geschlossene E-Learning-Systeme wird als ein wichtiger Trend für die Zukunft gesehen. Wir befinden uns jedoch bereits mitten in dieser Entwicklung und dürfen deswegen 2024 mit weiteren großen Sprüngen im Bereich AI in E-Learnings rechnen.
Keine Angst – wir wissen zwar nicht zu 100 Prozent, wo die AI-Reise hingeht, aber die Profis von TED-Ed helfen, zwischen Fakt und Fiktion zu unterscheiden. Die Sorge, dass Künstliche Intelligenz beispielsweise alle Jobs obsolet machen wird, ist (noch) unbegründet.
Die Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im E-Learning 2024.
Doch schauen wir uns die aktuellen Bereiche des E-Learnings an, in denen AI bereits wahre Wunder vollbringt. Und wagen wir eine Prognose, wohin die Reise in Zukunft führen wird.
#1 KI zur Erstellung und Verarbeitung von Texten.
Seit einiger Zeit wird Künstliche Intelligenz (KI) im E-Learning auf vielfältige Weise zur Erstellung und Verarbeitung von Texten genutzt. KI-Tools wie Neuroflash, Jasper und ChatGPT wurden eingesetzt, um Wortinhalte für E-Learnings zu generieren. Diese Tools können qualitativ hochwertige Antworten auf bekannte Themen liefern und Lehrpersonen bei der Erstellung von Texten unterstützen.
Von allein funktionieren KI-Tools noch nicht – die Eingabe von präzisen Aufforderungen bedingt daher die Qualität der Ergebnisse. Tim Harris von Tim Harris Video AI gibt Tipps und klärt auf, die Sie zum Beispiel ChatGPT Prompts liefern, die Ihnen die bestmöglichen Antworten garantieren.
Darüber hinaus können KI-Systeme das Verhalten und die Vorlieben der Lernenden analysieren, um individualisierte Textaufgaben zu erstellen. Das führt langfristig zu effektiveren und ansprechenderen Lernmaterialien und kann Motivation und Ergebnisse von Lernenden massiv positiv beeinflussen.
Diese Anwendungen haben jedoch auch und vor allem dazu beigetragen, die Effizienz und Qualität der Content-Erstellung im E-Learning zu verbessern, indem sie Autor:innen bei der Erstellung von relevanten und ansprechenden Onlinekursinhalten unterstützen.
#2 KI zur Konvertierung in andere Medienformate.
KI wird auch verwendet, um Texte in andere Medienformate wie Bilder, Audio oder Video zu konvertieren. Sogenannte Textprompts werden dabei von der Maschine ausgewertet und mithilfe des erlernten Materials zu neuen Medien geformt. Dies hat die Erstellung von multimedialen Lerninhalten erleichtert: Aus dem Satz „In der Compliance geht es häufig um komplexe Zusammenhänge, die für Mitarbeitende zum Haareraufen sein können“ wird der Prompt-Vorschlag „professionals analyzing complex legal and financial documents“ und so im Handumdrehen das folgende Bild:
Nicht perfekt, aber auf einem guten Weg: Dieses Bild erstellte die AI Craiyon innerhalb einer Minute. Mit ein wenig Finetuning oder einer Bezahlversion lassen sich so passende Medien für Ihr E-Learning erstellen. Tools wie Midjourney liegen hier qualitativ vorn.
Interessant ist für Erstellende auch die Konvertierung in Präsentationen, Datenvisualisierungen, Videos oder sogar Podcast-ähnliche Audioformate. Lerneinheiten lassen sich so optimal rekapitulieren oder zusammenfassen, was den Lernerfolg verbessern kann. Die Einbindung einer Vielzahl von Medien regt außerdem das Interesse der Lernenden an.
#3 KI und Predictive Analytics.
Korrekte Vorhersagen können in einer digitalen Welt den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen. Deswegen werden KI-Technologien mittlerweile eingesetzt, um Lernprozesse durch die Analyse von Daten zu verbessern. Diese Technologien können Muster in den Lerngewohnheiten der Benutzenden erkennen und Vorhersagen über zukünftige Lernbedürfnisse treffen.
Generative versus Predictive – zwei Aspekte von AI, die unterschiedliches leisten. DataStax erklären, wie sich das äußert: Während Generative KI neue Texte oder Bilder aus altem Material erschafft, wertet Predictive KI aus, was anhand alter Daten wahrscheinlich ist.
Wo die Datenauswertung mitunter über Excel- oder Numbers-Tabellen geschah, könnte sie heute durch Artificial Intelligence stattfinden. KI verspricht hierbei wirkliche Objektivität und könnte Potenziale erkennen, an die bei händischer Auswertung schlicht nicht gedacht wird.
Das geschieht durch Querbezüge, die KIs wie ChatGPT mehr und mehr trainieren. So können Sie dank Ihrer E-Learnings in nicht allzu ferner Zukunft sinnstiftende Empfehlungen zur Karriere Ihrer Mitarbeitenden aussprechen, deren Engagement erhöhen und Chancen und Risiken bei der Themenwahl Ihrer nächsten Lerneinheit abwägen.
#3 KI und E-Learning-Chatbots.
Über Chats suggerierten und automatisierten Kund:innenservice kennen wir heute von vielen Websites. AI ist mittlerweile allerdings so weit, dass sie in Form von Chatbots im Rahmen Ihrer E-Learnings Fragen beantworten sowie Tipps und Feedback geben kann.
Erinnern Sie sich noch an Karl Klammer? Im englischen Original hieß die Comic-Büroklammer Clippy und stellte eine frühe Version eines Chatbots dar. Zwar war das Büroinventar mit Augen weit davon entfernt, als KI durchzugehen, der Sinn und Zweck war aber ähnlich dem von modernen Iterationen von Chatbots. Origin Learning Inc (A Division of ELB Learning) fasst zusammen, was dahintersteckt.
Direktes Feedback hat immerhin einen signifikanten Einfluss auf den Lernprozess und -erfolg. Positives Feedback, das spezifisch, konstruktiv und zeitnah stattfindet, kann das Lernen und die Leistung der Lernenden verbessern.
Es trägt zur Entwicklung von Selbstregulierung und Fehlererkennungsfähigkeiten bei und kann die Lernenden dabei unterstützen, sich positiv an das Gelernte zu erinnern. Zudem kann es ihre individuellen Bedürfnisse berücksichtigen und sie dabei unterstützen, effektiver und widerstandsfähiger zu lernen.
#4 KI und persönliches Lerncoaching.
Die nächste Stufe in der Chatbot-Unterstützung ist die Integration von persönlichem Lerncoaching. Hier wird KI verwendet, um neben dem Feedback auch individuelle Lernpfade bereitzustellen und das Feedback noch persönlicher und ausgefeilter zu gestalten. Es ist entscheidend, dass Lehrende ein ausgewogenes Verhältnis von positivem und konstruktivem Feedback bereitstellen, um den Lernprozess und -erfolg zu fördern; dies kann beim Einbinden des KI-Tools berücksichtigt werden. Auch kann der Bot lernen, im entscheidenden Moment an einen „echten Menschen“ zu übergeben, sodass eine Art Blended-Learning-Modell entsteht.
#5 KI und Intelligente Tutoren Systeme (ITS).
Die Königsklasse dieser KI-unterstützen Blended-Learning-Experience stellen Intelligente Tutoren Systeme (ITS) dar. Sie nutzen AI-Techniken, um Einzelbetreuung zu simulieren und können so den Lernprozess an die individuellen Bedürfnisse und Fähigkeiten der Lernenden anpassen.
Ein digitaler Avatar eines tatsächlich Lehrenden? Tim Verdouw bewertet verschiedene Varianten eines solchen Chatbots. Inwiefern sich diese Programme auch für E-Learnings eignen, bleibt abzuwarten. Intelligente Tutoren Systeme (ITS) weisen jedoch einen deutlich Weg dorthin.
Sie können die lernenden Personen bei der Aneignung von Lerninhalten intelligent unterstützen, indem sie beispielsweise Wissensdiagnosen durchführen und individualisiertes Feedback umsetzen. ITS basieren auf dem Constraint-Based-Approach, der es ihnen ermöglicht, verschiedene Arten von für den Unterricht erforderlichem Wissen zu modellieren, wie beispielsweise Fachwissen und Wissen über die Lernenden selbst.
#6 KI und Massive Open Online Courses (MOOCs).
Massive Open Online Courses (MOOCs) sind meist kostenlose Online-Kurse, für die sich jede:r einschreiben kann. Sie bieten eine flexible Möglichkeit, neue Fähigkeiten zu erlernen, und sind auf eine unbegrenzte Teilnehmerzahl sowie einen offenen Zugang über das Internet ausgerichtet.
Neben traditionellen Kursmaterialien wie aufgezeichneten Vorlesungen, Texten und Übungsaufgaben bieten viele MOOCs interaktive Kurse mit Nutzer:innenforen oder Diskussionen in sozialen Medien, um Professor:innen und Lehrassistent:innen zu unterstützen, sowie sofortiges Feedback zu schnellen Quizfragen und Aufgaben zu ermöglichen.
Definitionen, Quellen und Anwendungsarten von Massive Open Online Courses (MOOCs) liefert der Kanal American English. Vor dem Hintergrund Künstlicher Intelligenz dürfte sich das Genre noch einmal weiterentwickeln und gerade im Bereich betrieblicher E-Learnings an Bedeutung gewinnen.
KI kann in MOOCs eingesetzt werden, um adaptive Lernpfade zu erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Lernenden zugeschnitten sind. Darüber hinaus kann KI in MOOCs zur automatisierten Bewertung von Aufgaben und zur Bereitstellung von individuellem Feedback eingesetzt werden, was zu einer effektiveren Wissensvermittlung führt. Die Kombination von MOOCs und KI trägt somit vor allem dazu bei, die Skalierbarkeit von personalisierten Lernerfahrungen zu verbessern. In diesem Zusammenhang sind die vor allem für globale Unternehmen mit einer großen und diversen Mitarbeiterschaft von Bedeutung.
Dass wir mit KI noch nicht ganz dort sind, wo wir vielleicht hinwollen, zeigt dieses Videos des Kanals Lernfabrik. Er zeigt auf, welche Tools derzeit was leisten können – die besten Ergebnisse erzielen Sie aber auch 2024 dann, wenn Menschen nachbessern.
Fazit: KI sind aus E-Learnings nicht mehr wegzudenken.
Ob in der Erstellung von Inhalten, Auswertung von Daten oder Unterstützungen der Lernenden: Künstliche Intelligenzen werden uns mehr und mehr dabei helfen, aus E-Learnings das Maximum herauszuholen und dabei Ressourcen und Budget einzusparen.
Sie wollen KI in Ihre E-Learnings integrieren, wissen jedoch nicht, wo Sie anfangen sollen und welche Modelle sich eignen?
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