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Adaptives Lernen in der Bildung: Die nächste Generation von eContent im Bildungswesen

Adaptives Lernen in der Bildung: Die nächste Generation von eContent im Bildungswesen

“Adaptives Lernen” ist seit vielen Jahren ein häufig verwendeter Begriff im Bildungswesen, aber heute, mit dem Aufkommen der allgegenwärtigen Technologie in den Schulen, legen die Bildungssysteme mehr Wert auf die Vorteile des Einsatzes adaptiver Techniken sowohl im Rahmen von Beurteilungen als auch von Unterrichtsprogrammen.

Adaptives Lernen in der Bildung: Die nächste Generation von eContent im Bildungswesen

Die Rolle des adaptiven Lernens in der Bildung

Adaptives Lernen wird heute im Bereich des computergestützten Unterrichts als ein ziemlich allgemeiner Begriff verwendet und kann eine breite Palette von Funktionen beschreiben, die von ziemlich einfach bis hochkomplex reichen. Die Grundidee der Adaptivität beim Lernen ist die Fähigkeit, die Präsentation von Material als Redaktion auf die Leistung eines Schülers zu modifizieren.

In den 1970er bis 1980er Jahren wurden “integrierte Lernsysteme” entwickelt, bei denen komplexe und verborgene Algorithmen eingesetzt wurden, um den Weg eines einzelnen Schülers durch eine gegebene Menge von Materialien zu bestimmen. Diese Art der komplexen Anpassungsfähigkeit findet sich heute in forschungsbasierten, spezialisierten Programmen wie DreamBox (Mathematik) oder Carnegie Math, wo das Programm die Abfolge und das präsentierte Material auf der Grundlage einer Analyse des Lernstils von speziellen und einer tiefen, komplexen und iterativen Analyse des Verständnisses eines Schülers für ein mathematisches Konzept anpasst.

Komplexe Anpassungsfähigkeit zeigt sich auch bei Programmen wie Knewton, dass die Präsentation des Materials auf der Grundlage der kumulativen Erfahrung seines Systems mit den Antworten und Fehlern der Schüler anpasst und personalisiert. Abgesehen von diesen fachspezifischen Entwicklungen besteht die Herausforderung für jeden Entwickler von Lehrinhalten heute darin, ob und wie er ein gewisses Maß an Adaptivität in seine Programme oder Kurse einbauen kann, um den Unterricht besser “personalisieren” oder auf die Bedürfnisse des Studenten zuschneiden zu können.

Auf ihrer einfachsten Ebene wird diese Anpassungsfähigkeit oft als Verzweigungstechnologie bezeichnet, bei der die Aktionen und Reaktionen eines Studenten bei einer Aufgabe kalibriert werden können, um das Niveau und den Umfang der nächsten Aktivität zu bestimmen. In diesem Artikel möchte ich einige der Probleme skizzieren, die bei der Erstellung dieser einfachen Art von Adaptivität auftreten.

Adaptives Lernen in der Bildung: Die nächste Generation von eContent im Bildungswesen

Inhaltliche Struktur

Lernmaterialien oder Lehrgänge zur Vermittlung neuer Konzepte haben in der Regel eine hierarchische Struktur, und Anpassungsfähigkeit kann auf verschiedenen Ebenen dieser Hierarchie eingeführt werden. Lassen Sie mich zuerst mit einer Definition dieser Ebenen beginnen, und dann werde ich auf die Anpassungsfähigkeit auf jeder dieser Ebenen eingehen. Die vorgeschlagenen Ebenen entsprechen vielleicht nicht genau jeder Art von Lerninhalten, aber meiner Meinung nach sollten sie die meisten Arten von Lehrmitteln, Kursen oder Programmen weitgehend abdecken.

Der Grundbaustein der Hierarchie ist in der Regel ein Lernobjekt, dass traditionell durch einen einzigen Bildschirm (manchmal mit Pop-ups und Bildlaufleisten) dargestellt wird und in der Regel Text, verschiedene Multimedia-Ressourcen und interaktive Aktivitäten enthält. Lernobjekte werden in der Regel zu einer Sequenz gruppiert, die in der Praxis der einzelnen Lernsitzung eines Benutzers entspricht. Sie können sich eine Sequenz als eine Lektion oder ein Kapitel vorstellen. Die nächste Ebene dieser Organisation wäre der “Kurs”, der aus einer Reihe von Sequenzen besteht, die durch ein hierarchisches Inhaltsverzeichnis organisiert sind. Es kann auch eine höhere Organisationsebene geben, die einer Reihe von Kursen entspricht.

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Inhalts-oder Lernmanagement-System

In den meisten Fällen können wir davon ausgehen, dass alle Funktionen und Navigationsfunktionen vollständig innerhalb des Lernobjekts und der Sequenz ausgeführt werden. Mit anderen Worten, alle Inhaltsmerkmale eines Lernobjekts und einer Sequenz sind nicht von einem Learning Management System (LMS) abhängig.

Dies bedeutet auch, dass alle adaptiven Lernfunktionen, die innerhalb des Lernobjekts oder der Lernsequenz auf dieser Ebene eingeführt werden, auf jedem Learning Management System funktionieren sollten. Auf der höheren Ebene von Kurs und Kurssatz müssen wir davon ausgehen, dass diese Strukturen in der Regel durch das Learning Management System verwaltet werden.

Dies bedeutet auch, dass das Learning Management System für die Navigation zwischen den Sequenzen im selben Kurs sowie zwischen verschiedenen Kursen und ihren Sequenzen verantwortlich ist. Die obigen Annahmen sind entscheidend für unsere Diskussion.

Mit einem einfachen Autorentool können wir adaptive Lernfunktionen auf der Ebene von Lernobjekten und Sequenzen bereitstellen, und diese Funktionen funktionieren in jedem einzelnen Learning Management System, während sich alle Adaptivität, die mehr als eine Sequenz betrifft, auf die Funktionalität des Learning Management Systems beziehen muss, da das Learning Management System für die Navigation zwischen den Sequenzen und die Zuordnung von Lernen zu Sequenzen oder Kursen verantwortlich ist.

Dies bedeutet, dass die Entwicklung der Adaptivität auf der Ebene des Kurses und des Kurssatzes komplexer ist und bisher aufgrund des Fehlens von Industriestandards für die Interoperabilität schwieriger war.

Adaptives Lernen in der Bildung: Die nächste Generation von eContent im Bildungswesen

Lernmaterial: Wie man die Leistung der Schülerinnen und Schüller misst

Aus diesem Grund ist es für Inhaltsentwickler einfacher, sich auf die zwei Anpassungsebenen von einer zu konzentrieren: das Lernobjekt und die Sequenz. Die Konzentration auf die Ebene des Lernobjekts und der Sequenz mag auf den ersten Blick sehr begrenzt erscheinen, aber in Wirklichkeit sollte dies ausreichend sein, um die Qualität der Lernerfahrung für viele Fächer und Themen zu verbessern.

Traditionell haben wir zu Beurteilungszwecken interaktive Aktivitäten und manchmal auch adaptive Wege benutzt, um das Wissen und die Fähigkeiten der Studierenden zu bewerten und zu messen. Interaktive Aktivitäten, und insbesondere solche mit eingebauter Adaptivität, sind bei den Lerninhalten noch nicht so weit verbreitet.

Die Forschung zeigt, dass der Einsatz interaktiver Aktivitäten das Wissen der Schülerinnen und Schüler abrufen, die Ergebnisse verbessern und den Lernprozess viel effizienter und engagierter gestalten kann. Das Lehrbuchmodell einfach zu digitalisieren und große Teile des Unterrichts mit anschließenden Fragen bereitzustellen, ist nicht die effektive Art, Unterichtsmaterial zu präsentieren. Ein subtilerer Ansatz besteht darin, interaktive Aktivitäten mit Lernmaterial zu verknüpfen, dass auch Metakognition enthält – das entscheidende Element der Retrieval-Praxis, dass den Studenten sofortige Rückmeldung darüber gibt, was sie wissen und was sie nicht wissen.

Die zusätzliche Herausforderung bei der Erstellung von Lehrinhalten besteht heute darin, neben der Interaktivität, die Engagement bietet, auch die Anpassungsfähigkeit hinzuzufügen, um das Lernen zu personalisieren.

Zunächst ist es wichtig, den Studierenden in die Lage zu versetzen, Feedback zu ihren Interaktionen zu erhalten, und dann mehr Inhalte anzubieten, die ihren Antworten entsprechen.

Mit dem richtigen Autorentool ist es möglich, Lernobjekte und -sequenzen zu erstellen, die beides leisten.

Mit den in diesem Tool erstellten Interaktivitäten beantwortet ein Student alle Fragen (die in mehreren interaktiven Formaten wie Auswählen, Drag & Drop, Bearbeiten, vollständiges Diagramm usw. vorliegen können) und wählt dann das in jedem Lernobjekt verfügbare Symbol “Prüfen” aus. Alle richtigen und falschen Antworten werden entsprechend markiert. Je nachdem, wie der Lernpfad aufgebaut ist, kann der Studierende zum nächsten Satz von Inhalten übergehen oder den gesamten Prozess wiederholen, bis alle Antworten richtig sind und das Gesamtergebnis 100% beträgt.

Während dieses Prozesses summiert das Lernobjekt nach jeder Auswahl des Symbols Prüfen eine kumulative Anzahl falscher Antworten auf. Ohne zusätzliche Programmierung der Lernobjekte wird das Tool die Anzahl der Versuche un der ausgewählten falschen Antworten zusammenfassen und für Schüler und Lehrer sichtbar machen und einen umfassenden Bericht über die Interaktionen des Schülers erstellen.

Wichtiger für die heutige Diskussion über die Anpassungsfähigkeit ist, dass das Werkzeug dann diese Antworten verwenden kann, um auszuwählen, welches Lernobjekt oder welche Sequenz von Lernobjekten dem Schüler als nächstes präsentiert wird, basierend auf der Anzahl und Art von Fehlern in früheren Interaktivitäten.

Mit dem richtigen Autorenwerkzeug können Inhaltsautoren auf beiden Ebenen eine Adaptivitätslogik aufbauen: Das Lernobjekt und die Lernobjekfolge. Die Art und Anzahl der Fehler, die zur Erstellung der Algorithmen in in jeder Aktivität verwendet werden, hängen von der Art des zu erstellenden Lehrmaterials und seinem Schwierigkeitsgrad ab und sollten von den Inhaltsautoren in jedem Fall selbst festgelegt werden.

Adaptives Lernen in der Bildung: Die nächste Generation von eContent im Bildungswesen

Zusammenfassung

Es ist klar, dass die adaptive Vorbereitung von Lerninhalten mehr Aufwand erfordert als herkömmliche einspurige Inhalte; es müssen mehr Inhalte entwickelt werden, um jeder Spur abzudecken, aber nur ein Teil davon wird von einem einzelnen Studenten genutzt. Leider gibt es keinen mystischen Algorithmus, der diese Anforderung beseitigt!

Die Wahl des richtigen Autorenwerkzeugs ist von entscheidender Bedeutung, da seine Fähigkeit, Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit darüber entscheiden, ob adaptive Lerninhalte von Autoren erstellt werden können oder ob der Entwicklungsprozess an Software-Programmierer ausgelagert werden muss.



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