Zwischen Mensch und Maschine: Künstliche Intelligenz zur Förderung von Lernprozessen

Ninaus, Manuel und Sailer, Michael (2022): Zwischen Mensch und Maschine: Künstliche Intelligenz zur Förderung von Lernprozessen. In: Lernen und Lernstörungen, Bd. 11, Nr. 4

Abstract

Hintergrund: Die Rolle und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning im Lernkontext wird seit der Digitalisierungsoffensive stark diskutiert. KI-basierte Werkzeuge bieten vielversprechende Möglichkeiten, um Lernprozesse besser zu verstehen und im weiteren Fortgang zu optimieren. Der Zuwachs an Daten und Metriken, die durch neue Sensoren und digitale Lernumgebungen zur Verfügung gestellt werden, ermöglicht den Einsatz von KI und Machine Learning. Solche Methoden bieten sich insbesondere an, wenn die menschliche Informationsverarbeitung nicht in der Lage ist, die komplexen und multimodalen Daten effizient und zeitnah zu verarbeiten sowie notwendige Schlüsse daraus zu ziehen. Methode: Für den aktuellen Artikel wurde eine selektive Literaturrecherche betrieben, um die unterschiedlichen Schritte bei KI-gestützten Lernsystemen genauer zu beleuchten. Diskussion: Es lassen sich drei zentrale Schritte im Prozess des KI-gestützten Lernens identifizieren: (i) Datenaufzeichnung, (ii) Mustererkennung und (iii) Adaptivität in digitalen Lernumgebungen. Der Mensch spielt in KI-gestützten Lernsystemen eine entscheidende und nicht durch die „Maschine“ zu ersetzende Rolle, die im aktuellen Artikel genauer erläutert wird. Zudem werden weitere wichtige Aspekte für die Umsetzung von KI-gestützten Lernsystemen wie die Notwendigkeit interdisziplinärer Zusammenarbeit, Theoriearbeit und der Schließung von Forschungslücken perspektivisch diskutiert und elaboriert.

• Dokumententyp: Zeitschriftenartikel
• Fakultät: Psychologie und Pädagogik > Department Psychologie > Empirische Pädagogik und Pädagogische Psychologie
• Themengebiete: 100 Philosophie und Psychologie > 150 Psychologie
• ISSN: 2235-0977
• Sprache: Englisch
• DFG: Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - 491502892