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Archives for Januar 2020

Auf dem Weg zu KI in der Weiterbildung (JD Dillon)

25. Januar 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

JD Dillon warnt Bildungsverantwortliche davor, KI nur durch eine etablierte Brille (Denken in Kurse) zu betrachten und plädiert für eine lernende bzw. explorierende Grundhaltung.


JD Dillon arbeitet als Chief Learning Architect bei Axonify, einem in Kanada beheimateten Anbieter einer Micro-Learning-Plattform. Für das Januar-Heft des TD-Magazins der ATD hat er den Leitartikel geschrieben: “The path to AI”.

In seinem Beitrag stellt er KI in eine Reihe von bahnbrechenden Innovationen:

  • das Aufkommen der Personalcomputer in den 1980er Jahren;
  • die Verbreitung des Internets in den 1990er Jahren;
  • das Smartphone in den 2000er Jahren.

Und er fordert seine Leser dazu auf, darüber zu reflektieren, wie sie selbst diese Innovationen in ihrem eigenen Kontext genutzt haben. Dabei liefert er eine Antwort gleich mit: zu häufig, indem das bisherigen Denken (konkret: das Denken in Kursen) auf die neue Technologie übertragen wurde:

  • Online-Kurse im Format ‘Computer-based Training’ (CBT)
  • Online-Kurse im Format ‘Web-based Training’ (WBT)
  • Online-Kurse für Smartphones ( (frühes) mobile learning)

Dillon warnt davor, dieses Denken jetzt auch im Hinblick auf KI fortzuschreiben (beispielsweise mit einem Fokus auf ‘adaptive courseware’ oder personalisierte Lernpfade in LX-Plattformen). KI ist nicht lediglich ein weiteres Werkzeug im “digital workplace”; vielmehr wird KI die Art und Weise, wie wir arbeiten, fundamental verändern. Das Bild, das er dafür verwendet, bezieht sich auf den Strassenverkehr. Nutzen wir KI um die Verkehrsampeln “smarter” zu machen, so dass diese nach dem aktuellen Verkehrsaufkommen geschaltet bzw. der Verkehrsfluss in der Stadt gesteuert werden kann? Oder nutzen wir KI für “smarte” Autos, die gar keine Ampeln zur Koordination untereinander benötigen und die datenbasiert über den jeweils besten Weg zum Ziel entscheiden?

Was bedeutet das nun für L&D bzw. für Bildungsverantwortliche? Dillon stellt die folgenden Punkte bzw. Aufgaben heraus:

  • die Zukunft der Arbeit verstehen; die grundlegenen Veränderungen von Organisationen und Arbeit markieren den Ausgangspunkt für die Entwicklung einer zukunftsorientierten Strategie für L&D;
  • KI verstehen; das heisst nicht, dass Learning Professionals jetzt alle Experten für Big Data und Algorithmen werden müssen; aber sie sollten die Grundlagen verstehen;
  • klären, wie KI bereits eingesetzt wird – im eigenen Unternehmen bzw. in der eigenen Organisation;
  • eine Vision dazu entwickeln, wie L&D KI nutzen kann, um veränderte Bildungsbedarfe bzw. Bildungsbedürfnisse zu bedienen;
  • die eigenen Fähigkeiten für datenbasiertes Arbeiten verbessern (vgl. z.B. hier); gegebenenfalls hierzu das eigene Partnernetzwerk (intern und extern) erweitern;
  • Erfolgskriterien und Evaluationsroutinen auch für KI-basierte Lösungen im Bereich L&D entwickeln bzw. anwenden – am besten über Pilotierungen und schnelle Iterationen.

Und er verweist auf verschiedene Anwendungsszenarien für KI im Kontext von betrieblicher Weiterbildung:

  • Personalisierung von Bildungs- / Entwicklungsangeboten bzw. Lernpfaden;
  • Unterstützung bei der Entwicklung von Lerninhalten, beispielsweise automatisch erstellte Kurzartikel zu (neu verfügbaren) Lernressourcen;
  • Automatisierte Erinnerungen und Kurz-Feedbacks im Kontext von Lern- und Coaching-Aktivitäten;
  • Übersetzung von Lerninhalten in andere Sprachen;
  • Auf Prozessdaten gestützte Wirkungsanalysen.

AI represents a unique and exciting challenge for TD. (…) Although the TD function must take the right steps to determine how it can use AI, it must also reflect on how the technology will fundamentally change TD professionals’ roles. Just like the employees you support, you must be open to change and let go of some familiar tasks to focus on the truly human parts of your job. (…) TD has the opportunity to reimagine how we support people within this new reality by leveraging the same technology that is transforming how work is done.

JD Dillon, td magazine, January 2020

Filed Under: Fundstücke Tagged With: AI / KI, Bildungsmanagement

Weblogs als Lernumgebung – Blogposts von S. Rosenthal Tolisano

25. Januar 2020 by Christoph Meier Leave a Comment

Anlässlich einer Reihe von Posts zu Weblogs als Lernumgebungen stellt Jochen Robes die Frage, ob Weblogs hierfür noch zeitgemäss sind. Ich denke schon.


Silvia Rosenthal Tolisano (langwitches.org) befasst sich mit verschiedenen Formen medienunterstützen Lernens und hat u.a. ein Buch zu “Digital Storytelling Tools for Educators” publiziert. In einer Serie von sieben Blogbeiträgen befasst sie sich mit der Nutzungs von Weblogs als Lernumgebung:

  1. Reading Blog
  2. Writing Blogs
  3. Commenting on Blogs
  4. Connecting Blogs
  5. The Reciprocation Factor
  6. The Consistency Factor
  7. The Quality Factor

Jochen Robes ist auf diese Reihe gestossen und hat sich gefragt, ob Weblogs heute noch ein relevantes Medium im Kontext der Lehre sind – angesichts von Plattformen wie Linkedin, Instagram, TikTok und anderen.

Ich denke schon. Ich hatte im Rahmen einer Lehrveranstaltung an der Universität St.Gallen vor einigen Jahren selbst Weblogs als zentrale Lernumgebung genutzt: alle Studierenden mussten ein eigenes Weblog aufsetzen, ihre Ausarbeitungen dort verfügbar machen und die Beiträge ihrer KollegInnen auf deren Blogs kommentieren. Weblogs bieten – im Unterschied zu den oben von Jochen Robes angeführten Plattformen – mehr Kontrolle über die eigenen Inhalte, deren Design sowie auch den Kontext, in dem diese gesehen werden. Und sie können problemlos in Richtung eines E-Portfolios erweitert werden.

Hier noch eine aus meiner Sicht hilfreiche Übersicht zu Möglichkeiten der Nutzung von Weblogs in der Lehre:

Einsatzbereiche für Weblogs in der Lehre;
Bildquelle: Arnold et al. 2018, S. 236

Arnold, Patricia; Kilian, Lars; Thillosen, Anne Maria; Zimmer, Gerhard M. (2018): Handbuch E-Learning. Lehren und Lernen mit digitalen Medien. 5. Auflage. Bielefeld: W. Bertelsmann Verlag.

Filed Under: Fundstücke Tagged With: E-Learning / TEL, Social Media

Gute Praktiken in den Berufsfachschulen des Kantons St.Gallen

24. Januar 2020 by Sabine Seufert Leave a Comment

Im Auftrag des Amtes für Berufsbildung im Kanton St.Gallen haben wir eine “Good Practice Studie” durchgeführt. Mit dieser Studie konnte eine erste Ausgangs­situation und Grundlage dafür geschaffen werden, welche «Guten Praktiken» sich an den Schulen bereits entwickelt haben. Das Ergebnis ist durchaus beeindruckend. Die Projekte konnten wir in 8 Bereiche clustern – die Vielfalt zeigt, wieviel bereits in Bewegung ist!

2019-Seufert-Tarantini-Good-Pracitice-Berufsbildung-SG

Und hier noch Impressionen aus den Interviews zur Studie:

Filed Under: Aufträge, Projekte & Studien, Beiträge Tagged With: Berufsbildung, Digitalisierung

AI in education: Promises and implications for teaching and learning

12. Januar 2020 by Christoph Meier 1 Comment

Das aktuelle Buch des CCR geht zwei Themen nach: 1) Konsequenzen von KI für die Curricula an (Hoch-)Schulen; 2) Potenziale und Herausforderungen von KI für die Gestaltung von Lehren und Lernen.


Das “Center for Curriculum Redesign” ist eine in Boston ansässige, not-for-profit-Organisation, deren Forschungs- und Entwicklungsarbeiten um die Frage kreisen: “Was sollen Schülerinnen und Schüler bzw. Studierende mit Blick auf die Anforderungen des 21. Jahrhunderts wissen bzw. können?”. Im Mittelpunkt stehen also Fragen nach zukunftsorientierten Curricula für Sekundarschulen und Hochschulen.

Das Buch ist in zwei Teile gegliedert, die den Folgen der aktuellen technischen Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz für Bildung nachgehen:

  • Was sind die Konsequenzen von KI für die Curricula von (Hoch-)Schulen? Was sollen Schülerinnen und Schüler bzw. Studierende im Zeitalter von KI lernen
  • Was sind die Potenziale und Herausforderungen von KI für die Gestaltung von Lehren und Lernen?

Was soll gelernt werden? Auswirkungen von KI auf das Curriculum

Ausgangspunkt der Darstellungen in diesem Teil des Buches sind die folgenden Feststellungen bzw. Fragen:

  • Vieles von dem, was Schülerinnen und Schüler bzw. Studierende lernen, ist entweder für ihren weiteren Entwicklungsweg nicht relevant oder aber bereits vergessen, wenn es dann relevant wird;
  • Wir verfügen über mächtige Werkzeuge (Taschenrechner, Übersetzungshilfen, Suchmaschinen, Online-Enzyklopädien, etc.), die wir auf mobilen Endgeräten immer bei uns haben;
  • Smart Machines können zunehmend auch motorisch, kognitiv und affektiv anspruchsvolle Aufgaben übernehmen.
  • Was also müssen wir wirklich noch lernen bzw. im Kopf haben?

Die Antwort der Autoren umfasst verschiedene Aspekte. Bildungsinstitutionen müssen

  • eine breite Ausbildung in verschiedenen Disziplinen bieten (in Zukunft braucht es eher ein “M”-Profil als ein “T”-Profil);
  • die Anpassungsfähigkeit und Problemlösefähigkeit entwickeln;
  • das von ihnen vermittelte Curriculum auf den Kopf stellen und weniger fachliche Inhalte vermitteln als vielmehr den Transfer von Schlüsselkonzepten auf neue Problemstellungen trainieren.
“Umgedrehtes” Curriculum: fachliches Wissen vs. Transferfähigkeit; Bildquelle: CCR

“There should be no content that does not serve concepts. Most content will exemplify a specific concept that has a high potential for being leveraged to understand many aspects of the world. It [the content, CM] should also serve as a good instantiation or application of concepts that are exemplified elsewhere. (…) the goal is to rid the curriculum of obsolete, irrelevant information (…)”

Holmes et al. 2019, S. 75

Die Autoren vom CCR plädieren also für eine Bildung, die auf das Beherrschen und flexible Anwenden von Schlüsselkonzepten (core concepts) aus verschiedenen Fächern setzt. Darin müssen auch übergreifende Entwicklungstrends und -themen abgebildet sein, beispielsweise aktuelle technologische Entwicklungen, Globalisierung, Klimawandel oder gesellschaftliche Entwicklungen. Darüber hinaus verweisen sie auf das in einer anderen Buchpublikation des CCR entwickelte 4-D-Kompetenz-Modell für das 21. Jahrhundert:

Das 4-Dimensionen-Modell; Bildquelle: CCR

Wie soll gelernt werden? Potenziale von KI für Lernumgebungen

Im zweiten Teil des Buchs geht es dann um die Frage, “wie” gelernt werden soll bzw. wie KI im Kontext von Bildung genutzt werden kann.

Nach einer einleitenden Klärung von ausgewählter Begrifflichkeiten (Algorithmen, Maschinelles Lernen, etc.) und einem kurzen historischen Abriss (“Instruktionsmaschinen”, adaptives Lernen, Computer Aided Instruction) behandeln die Autoren verschiedene Typen von KI-basierten Werkzeugen für Lehren und Lernen. Im Mittelpunkt stehen vier Klassen von Systemen, für die jeweils verschiedene Beispiele und deren zentrale Funktionsmechanismen vorgestellt werden:

  • Intelligente Tutorielle Systeme (ITS)
    (z.B. Mathia, Assistments, Knewton alta, area9lyceum),
  • Dialog-basierte Tutorielle Systeme (DBTS)
    (z.B. Watson Tutor),
  • Exploratory Learning Environments (ELE)
    (z.B. Fractions Lab, Betty’s Brain),
  • Unterstützungssysteme für Lehrpersonen (ITS+)
    (z.B. Lumilo).

Ergänzend und kürzer werden weitere KI-unterstützte Lern-, Informations- und Vernetzungsumgebungen behandelt: Sprachlernen (z.B. Babbel, Duolingo), Chatbots (z.B. Ada), Learning Network Orchestrators sowie auch Entwicklungen im Bereich AR / VR.

Übersicht zu den Typen der behandelten Technologien / Lösungen; Bildquelle: CCR

Herausforderungen

Im letzten Abschnitt des Buches ändert sich für mein Empfinden die Tonlage der Autoren – sie klingen deutlich zurückhaltender und kritischer als zuvor.

[We] are excited by what AI has to offer teaching and learning … but we are also very cautious. We have seen an extraordinary range of AIED approaches (…) and some amazing future AIED possibilities (…) However, we have also identified a range of critical issues that need to be addressed before AI becomes an acceptable integral part of everyday learning.”

Holmes et al. 2019, S. 179

Sie verweisen dabei auf folgende Punkte:

  • KI-unterstützte Lernumgebungen (ITS, DBTS, ELE, AWE, etc.) werden bisher erst vereinzelt genutzt;
  • Studien zur Wirksamkeit dieser Umgebungen in der Breite stehen noch aus;
  • es gibt ungeklärte Fragen bezüglich möglicher Verzerrungen (Bias) bzw. vernachlässigter sozialer Kontexte in den zugrundeliegenden Algorithmen;
  • es gibt ungeklärte Fragen des Datenschutzes (z.B. wem gehören die von den Nutzern generierten Daten, wer kann / darf auf diese zugreifen, diese analysieren und interpretieren?);
  • es fehlen breit akzeptierte Kriterien für den ethischen Einsatz von KI-basierten Lösungen in der Bildung;
  • manche Typen von KI-basierten Lösungen (insbesondere ITS) reduzieren die Autonomie bzw. Freiheitsgrade der Lernenden und vernachlässigen die Potenziale von kollaborativem Lernen, von geführtem Entdecken sowie von Lernen durch Fehler.

“Whether we welcome it or not, AI is increasingly being used widely across education and learning contexts. We can either leave it to others—the computer scientists, AI engineers and big tech companies—to decide how artificial intelligence in education unfolds, or we can (…) adopt a critical stance, to help ensure that the introduction of AI into education reaches its potential and has positive outcomes for all.”

Holmes et al. 2019, S. 180

Die in diesem Buch behandelten Themen werden in verschiedenen Modulen der scil academy vertieft. Dies gilt insbesondere für die folgenden Module:

  • “Bots & Robots als Lernpartner“,
  • “KI-basierte, adaptive Lernumgebungen“,
  • “Datenbasiertes Bildungsmanagement & Learning Analytics” sowie
  • “Immersive Lernumgebungen“.

Holmes, Wayne; Bialik, Maya; Fadel, Charles (2019): Artificial intelligence in education. Promises and implications for teaching and learning. Boston, MA: Center for Curriculum Redesign.

Filed Under: Beiträge Tagged With: adaptive Lernumgebungen, AI / KI, Bildungsmanagement

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