Denken

Wird KI das Lernen intelligenter machen?

KI im Bildungswesen

Der Tod der menschlichen Intelligenz oder das Aufkommen von Superintelligenzen - das Aufkommen der KI hat nichts weniger als Vorhersagen des Schreckens in Bezug auf ihre Risiken oder der Ehrfurcht in Bezug auf ihre Macht hervorgerufen. Neue Entwicklungen führen zu neuen Fragen: Wie lehrt man Schreiben und Rechnen in Zeiten der KI - und bedeutet es, dass ganze Bereiche des menschlichen Wissens nicht mehr gelehrt werden? Was muss in diesem Zeitalter gelernt - und verlernt - werden? Was sind die Risiken - und was die Chancen?

Hier sind vier Prognosen für die Auswirkungen der KI auf die Bildung:

- Der Tod der Einheitsgröße - Hyperpersonalisierung und die nächste Stufe der Anpassungsfähigkeit

Es gibt in der Tat eine Art von Bildung, die durch KI irrelevant werden könnte - es ist die Art von Bildung, die für alle passt und bei der alle auf der Bühne stehen. Andreessen Horowitz sagte voraus, dass jedes Kind einen personalisierten KI-Tutor haben wird. Diese Technologie gibt es bereits - es ist das adaptive Lernen. Die nächste Stufe des adaptiven, KI-gestützten Lernens wird mehr als nur kognitive Fähigkeiten betreffen. Gen AI kann die Personalisierung von Kursen auf die nächste Stufe heben. Die Lernenden werden in der Lage sein, einem personalisierten Kurs zu folgen, der sie dort abholt, wo sie stehen.

KI macht es möglich, individualisierte Bildung in großem Umfang anzubieten. Dies kann eine riesige Welle der Demokratisierung der Bildung auslösen, indem sie vielen Menschen zu viel geringeren Kosten zugänglich gemacht wird. Dies wird einen radikalen Wandel in Richtung Nutzerzentrierung bewirken - die eigentlichen Lernenden.

- Eine Lernerfahrung, die lernt - datengestützte Lerneffekte

Die Schüler werden begeistert sein, wenn sie hören, dass Tests mit hohem Einsatz ihr Ende finden könnten. Die kontinuierliche Nachverfolgung, die durch KI-basierte Datenaggregation möglich ist, ist viel effizienter als sporadische Tests und kann in den Lernprozess integriert werden. Die auf diese Weise gesammelten Tracking-Daten können Erkenntnisse darüber liefern, was funktioniert und was nicht - und jede Interaktion im Laufe der Zeit verbessern.

- Von "lean-back" zu "lean-forward" - praktisches Lernen

Die künstliche Trennung von Lernen und Anwendung, von akademischer Welt und realem Leben, wird zunehmend in Frage gestellt werden. Lernen kann praktische Erfahrungen bereichern und durch Gen-KI ein tieferes Eintauchen in bestimmte Themen ermöglichen, mit kontinuierlichen Lernschleifen während des Lernens.

- Fähigkeiten des 22. Jahrhunderts

Wir befinden uns noch nicht einmal ein Vierteljahrhundert im 21. Jahrhundert, und doch scheint die KI die Diskussion über die Fähigkeiten des 21. Jahrhunderts altmodisch gemacht zu haben. Die ursprüngliche Annahme - die inzwischen widerlegt wurde - war, dass auswendig gelerntes Wissen automatisiert werden kann, während die Fähigkeiten des 21. Jahrhunderts - Metafähigkeiten wie Führung, Zusammenarbeit, Kreativität und Problemlösung - der menschlichen Intelligenz vorbehalten sind. Mit der Gen AI trifft diese Unterscheidung nicht mehr zu. Was kommt als Nächstes - was ist es wert, gelehrt zu werden, damit es auch im 22. Einstein schien einen Einblick in die KI gehabt zu haben, als er sagte, dass er bei der Lösung eines Problems, wenn sein Leben davon abhinge, die meiste Energie darauf verwenden würde, die richtigen Fragen zu stellen. Mit der KI verlassen wir die Zeit der Antworten - die Zeit der Aufklärung und des wissenschaftlichen Fortschritts - und treten in die Zeit der Fragen ein.

Bei der KI geht es nicht darum, die menschliche Intelligenz zu ersetzen - es geht darum, sie zu verbessern. KI kann von der Bildung genutzt werden, anstatt von ihr gefürchtet zu werden - sie ermöglicht es den Lernenden, vom Objekt des Lehrens zum Akteur des Lernens zu werden.

Der nächste Schritt wird sein, über die Bereitstellung von Informationen durch Gen-KI hinauszugehen - KI wird zunehmend komplexere Vorgänge als die Informationsbeschaffung ermöglichen. Zum Beispiel:

- Matching-Mechanismen können dabei helfen, Gemeinschaften zu schaffen und Menschen in die richtigen Gespräche zu ziehen, während ihnen diejenigen erspart bleiben, die Zeit verschwenden.
- KI kann viel mehr sein als eine personalisierte Kursquelle oder ein individueller Tutor - sie kann ein Community-Manager oder ein Ökosystem-Erzeuger sein.
- Sie kann auch die Mitgestaltung durch ihre Nutzer ermöglichen, wie dies bereits bei Spielen der Fall ist. So können Lernende von Objekten des Unterrichts zu Akteuren des Lernens werden, indem sie ihre Fähigkeiten teilen und zu Lerngemeinschaften beitragen.

 

Wir sollten uns nicht darauf konzentrieren, wo KI den Menschen ersetzen kann - wenn sich der Markt erst einmal eingespielt hat, werden sich die Produktivitätseinsparungen auf die gesamte Bevölkerung verteilen. Viel interessanter ist die Frage, welche Aufgaben oder Probleme durch KI bewältigt werden können, die bisher ungelöst waren? Das ist die eigentliche Frage.