• Skip to primary navigation
  • Skip to main content
  • Skip to primary sidebar
SCIL

SCIL

swiss competence center for innovations in learning

  • Aktuelles: SCIL Blog
  • Kompetenzzentrum SCIL
  • SCIL Module
  • Mein Konto
    • Search
    • Social Media, Newsletter
HomeBeiträgeKI-basierte Lernplattformen als "Zukunft" des Lernens? (2/3)

KI-basierte Lernplattformen als "Zukunft" des Lernens? (2/3)

6. Juli 2018

Wie leistungsfähig sind adaptive Lernplattformen?

In einem längeren Beitrag hatte ich letzte Woche aufgezeigt, was unter der Haube von KI-basierten Lernplattformen vorgeht bzw. wie diese Lernprozesse unterstützen. Jetzt steht die Frage im Raum: Wie leistungsfähig sind diese Systeme denn nun?
Eine verbreitete Auffassung ist, dass menschliche Tutoren leistungsfähiger sind als technisch-basierte tutorielle Lösungen. Diese Erwartung lässt sich vereinfacht so darstellen:
 

Lernerfolg mit Unterstützung durch menschliche Tutoren > Lernerfolg mit Unterstützung durch intelligente tutorielle Systeme (KI-basiert) > Lernerfolg mit Unterstützung durch Computer-unterstützte Instruktion (WBT / CBT)

 
Dahinter liegt die Annahme, dass menschliche Tutoren Lernen besser unterstützen können, weil sie

  • Lernende besser kennen bzw. Wissens- / Leistungsstand besser einschätzen können;
  • Aufgabenstellungen besser auf einzelne Lernende zuschneiden können;
  • über leistungsfähigere Lehrstrategien verfügen (z.B. Bewertung zurückhalten und nach Begründungen fragen);
  • Dialoge mit Lernenden ermöglichen können (z.B. Gegenfragen stellen);
  • über ein breiteres & tieferes Domänenwissen verfügen als tutorielle Systeme;
  • Lernende besser motivieren können;
  • punktgenau Feedback zu (irrigen) Argumentationen oder Ergebnissen liefern können;
  • variables ‘scaffolding’ leisten können (VanLEHN 2011, S 198-200).

Adaptive und intelligente Lernsysteme sind in der Vergangenheit Gegenstand zahlreicher Studien und Untersuchungen gewesen. Metastudien verdichten diese zahlreichen Einzelergebnisse. Relevante Metastudien sind insbesondere die Studie von VanLehn aus dem Jahr 2011 und die Studie von Kulik und Fletcher aus dem Jahr 2016.
Ein zentrales Ergebnis der Studie von VanLehn (2011) besteht darin, dass die oben angeführten Annahmen so nicht haltbar sind.
Die Meta-Analyse von VanLehn zeigt, dass tutorielle Systeme mit sehr granularer Unterstützung bzw. sehr fein gegliedertem Feedback für die Lernenden zu Effektgrössen führen, die annähernd denen der Lernunterstützung durch menschliche Tutoren entsprechen (vgl. Abbildung 1):
 

Abbildung 1: Effektgrössen verschiedener Typen tutorieller Unterstützung beim Lernen (Quelle: vanLEHN 2011, S. 209)

 
Abbildung 1 zeigt unter anderem, dass die Effektstärke von «Step-based» tutoriellen Systemen im Vergleich mit «keine tutorielle Unterstützung» bei 0.76 liegt. Also fast gleichauf mit der Effektstärke für «Human tutoring» verglichen mit «keine tutorielle Unterstützung», die bei 0.79 liegt.
Eine weitere und neuere Meta-Studie, bei der 50 Einzelstudien ausgewertet wurden (Kulik und Fletcher 2016), bestätigt die Ergebnisse von vanLehn:

Students who received intelligent tutoring outperformed students from conventional classes in 46 (or 92%) of the 50 controlled evaluations, and the improvement in performance was great enough to be considered of substantive importance in 39 (or 78%) of the 50 studies. (…)
The evaluations show that ITSs typically raise student performance well beyond the level of conventional classes and even beyond the level achieved by students who receive instruction from other forms of computer tutoring or from human tutors.
(Kulik und Fletcher 2016, S. 67, 70)

Diese Ergebnisse sind also sehr positiv – auch wenn sich aus den Metastudien kaum herauslesen lässt, genau welche Systeme zum Einsatz kamen. Ergänzend kann noch ein Evaluationsbericht aus dem Hochschulkontext angeführt werden:
Johnson (Johnson 2016) berichtet in der Zeitschrift EDUCAUSreview über die Einführung der adaptiven Lernplattform Intellipath an der Technischen Hochschule Colorado. Der Prozess der Einführung dieser Plattform begann im Jahr 2012. Bis zum Jahr 2015 wurden etwa 800 Lehrpersonen (ca. 80% aller Lehrpersonen) für die Nutzung des Systems geschult und die Plattform für 107 Kurse mit mehr als 30’000 Studierenden eingesetzt. Dabei wurden u.a. folgende Ergebnisse beobachtet:

In a recent review of pass rate, final grade, and retention data, we identified Accounting I as the course with the highest pass rate increase since its launch on intellipath in October 2013. We compared pre-intellipath data from October 2012 through September 2013 to post-intellipath launch data from October 2013 through December 2015. The pass rate went up to an 81 percent average — a 27 percent increase. The course retention rate rose about 9 percent to 95 percent, while the final grade average increased by 10 percent, to 79 percent.
(Johnson 2016, Hervorhebung im Original)

Einzelne Evaluationsberichte finden sich auch für den Kontext Corporate Learning. Beispielsweise von area9learning. Eine Fallstudie von area9learning mit Hitachi Data Systems zeigt, dass ein weiteres Nutzenpotzenzial adaptiver Lernumgebungen besteht darin, Lernzeiten zu minimieren – beispielsweise beim Produktraining. Insbesondere für Unternehmen und Organisationen, in denen Lernzeiten immer auch Opportunitätskosten verursachen, ist dies ein wichtiger Aspekt. Durch die granulare Aufbereitung der Inhalte und das kontinuierliche Überprüfen von kleinsten Wissenselementen sowie durch das Zuweisen von passenden nächsten Inhalten / Aufgaben kann der Zeitaufwand – so das Ergebnis dieser einzelnen Fallstudie – um annähernd 50% reduziert werden (Abbildung 2):
 

Abbildung 2: Zeit- und Kostenreduktion durch adaptives Lernen (Quelle: area9learning 2017, S. 6)

 
Als Fazit aus den angeführten Meta-Studien und Evaluationen lässt sich also festhalten, dass der Einsatz von adaptiven Lernplattformen häufig zu deutlichen Verbesserungen im Hinblick auf den Lernerfolg, zu einer Reduktion von Abbrecher-Quoten und zu einer Reduktion von Lernzeiten beitragen kann.

Fortsetzung

Dieser Beitrag steht in einer Reihe mit den folgenden Beiträgen:

  • Wie funktionieren adaptiven Lernplattformen? (Teil 1)
  • Was sind Besonderheiten von E-Learning mit adaptiven Lernplattformen? (Teil 3)

 


Referenzen:
area9learning (2017): adaptive learning. Eliminating corporate e-learning fatique. area9learning. area9learning.com. Online verfügbar unter https://offers.area9learning.com/adaptive-learning-whitepaper.
Johnson, Constance (2016): Adaptive Learning Platforms: Creating a Path for Success. In: Educause Review. Online verfügbar unter https://er.educause.edu/articles/2016/3/adaptive-learning-platforms-creating-a-path-for-success.
Kulik, James A.; Fletcher, J. D. (2016): Effectiveness of Intelligent Tutoring Systems. In: Review of Educational Research 86 (1), S. 42–78.
VanLEHN, KURT (2011): The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. In: Educational Psychologist 46 (4), S. 197–221. DOI: 10.1080/00461520.2011.611369.
 


Am 25.09. + 02.10 + 16.10. 2018 findet das Online-Modul “Adaptive und KI-basierte Lernsysteme” im Rahmen unseres Zertifikatsprogramms “Digitale Bildung” statt. Dieser Beitrag ist ein kurzer Auszug aus dem Skript zu diesem Weiterbildungsmodul.

christoph-meier

Geschrieben von
Christoph Meier

Veröffentlicht in
Beiträge

Verschlagwortet
adaptive Lernumgebungen, AI / KI, E-Learning / TEL, Evidenz-to-go

Reader Interactions

Trackbacks

  1. KI-basierte Lernplattformen als "Zukunft" des Lernens? (1/3) - scil sagt:
    4. August 2018 um 15:18 Uhr

    […] Wie leistungsfähig sind adaptive Lernplattformen? (Teil 2) […]

    Antworten

Schreiben Sie einen Kommentar Antworten abbrechen

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert


Primary Sidebar

Lizenz Blogbeiträge

Creative Commons Lizenzvertrag
Unsere Blogbeiträge sind lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International Lizenz.

Tag Cloud

70:20:10 adaptive Lernumgebungen AI / KI Analytics (Teaching~ / Learning~) Augmentation Berufsbildung Bildungsmanagement Blended Learning Change Management Coaching Digitale Arbeitswelt Digitale Bildung Digitale Kompetenzen Digitale Transformation Digitalisierung E-Learning / TEL Entwicklungsförderliche Führung Evaluation Führungskräfteentwicklung Hochschulbildung Hochschullehre Informelle Lernformen Kompetenz- & Skills-Management Kompetenzmodell Kuratieren Learning Design Learning Professionals Lern- / Trainingsmethoden Lernende Organisation Lernen in / mit VR, AR, XR Lernkultur Lernmedien Lernplattform Lernräume mobile learning MOOC Professionelle Kompetenzentwicklung Ro/Bots for learning Social Media Strategieentwicklung und Portfolio-Management Trends Trendstudie Video-basiertes Lernen Wertbeitrag / Learning Value Management Zukunftsorientierte Kompetenzentwicklung

Neueste Beiträge

  • SCIL-Blog ist umgezogen
  • Studie “GenKI in L&D / PE” – Ergebnisse und Handlungsfelder
  • AI in L&D – Arbeitsberichte Taylor & Vinauskaite
  • Generative KI in der Bildung – Beitrag für BeLEARN / dip
  • Selbstorganisiertes Lernen mit CustomGPTs fördern, Teil 2

Neueste Kommentare

  • Christoph Meier bei Selbstorganisiertes Lernen mit CustomGPTs fördern, Teil 1
  • Michael Wechner bei Selbstorganisiertes Lernen mit CustomGPTs fördern, Teil 1
  • Sven Hallwirth bei Selbstorganisiertes Lernen mit CustomGPTs fördern, Teil 1
  • KI-Tools 3.0: NotebookLM® – MatthiasHeil.de bei Vom Blogpost zum ‘Talk radio’ mit NotebookLM
  • GenKI und Produktivität von Lehrpersonen | digithek blog bei GenKI und Produktivität von Bildungsverantwortlichen / Lehrpersonen

Archive

  • 2025
    • Dezember 2025
    • November 2025
    • Oktober 2025
    • September 2025
    • August 2025
    • Juli 2025
    • Juni 2025
    • Mai 2025
    • März 2025
    • April 2025
    • Februar 2025
    • Januar 2025
  • 2024
    • Dezember 2024
    • November 2024
    • Oktober 2024
    • September 2024
    • August 2024
    • Juli 2024
    • Juni 2024
    • Mai 2024
    • März 2024
    • April 2024
    • Februar 2024
    • Januar 2024
  • 2023
    • Dezember 2023
    • November 2023
    • Oktober 2023
    • September 2023
    • August 2023
    • Juli 2023
    • Juni 2023
    • Mai 2023
    • März 2023
    • April 2023
    • Februar 2023
    • Januar 2023
  • 2022
    • Dezember 2022
    • November 2022
    • Oktober 2022
    • September 2022
    • August 2022
    • Juli 2022
    • Juni 2022
    • Mai 2022
    • März 2022
    • April 2022
    • Februar 2022
    • Januar 2022
  • 2021
    • Dezember 2021
    • November 2021
    • Oktober 2021
    • September 2021
    • August 2021
    • Juli 2021
    • Juni 2021
    • Mai 2021
    • März 2021
    • April 2021
    • Februar 2021
    • Januar 2021
  • 2020
    • Dezember 2020
    • November 2020
    • Oktober 2020
    • September 2020
    • August 2020
    • Juli 2020
    • Juni 2020
    • Mai 2020
    • März 2020
    • April 2020
    • Februar 2020
    • Januar 2020
  • 2019
    • Dezember 2019
    • November 2019
    • Oktober 2019
    • September 2019
    • August 2019
    • Juli 2019
    • Juni 2019
    • Mai 2019
    • März 2019
    • April 2019
    • Februar 2019
    • Januar 2019
  • 2018
    • Dezember 2018
    • November 2018
    • Oktober 2018
    • September 2018
    • August 2018
    • Juli 2018
    • Juni 2018
    • Mai 2018
    • März 2018
    • April 2018
    • Februar 2018
    • Januar 2018
  • 2017
    • Dezember 2017
    • November 2017
    • Oktober 2017
    • September 2017
    • August 2017
    • Juli 2017
    • Juni 2017
    • Mai 2017
    • März 2017
    • April 2017
    • Februar 2017
    • Januar 2017
  • 2016
    • Dezember 2016
    • November 2016
    • Oktober 2016
    • September 2016
    • August 2016
    • Juli 2016
    • Juni 2016
    • Mai 2016
    • März 2016
    • April 2016
    • Februar 2016
    • Januar 2016
  • 2015
    • Dezember 2015
    • November 2015
    • Oktober 2015
    • September 2015
    • August 2015
    • Juli 2015
    • Juni 2015
    • Mai 2015
    • März 2015
    • April 2015
    • Februar 2015
    • Januar 2015
  • 2014
    • Dezember 2014
    • November 2014
    • Oktober 2014
    • September 2014
    • August 2014
    • Juli 2014
    • Juni 2014
    • Mai 2014
    • März 2014
    • April 2014
    • Februar 2014
    • Januar 2014
  • 2013
    • Dezember 2013
    • November 2013
    • Oktober 2013
    • September 2013
    • August 2013
    • Juli 2013
    • Juni 2013
    • Mai 2013
    • März 2013
    • April 2013
    • Februar 2013
    • Januar 2013
  • 2012
    • Dezember 2012
    • November 2012
    • Oktober 2012
    • September 2012
    • August 2012
    • Juli 2012
    • Juni 2012
    • Mai 2012
    • März 2012
    • April 2012
    • Februar 2012
    • Januar 2012

Kategorien

  • Allgemein
  • Aufträge, Projekte & Studien
  • Beiträge
  • Fundstücke
  • Publications
  • Stichworte
  • Vertiefung
  • Vorträge & Workshops

Meta

  • Anmelden
  • Feed der Einträge
  • Kommentar-Feed
  • WordPress.org
Suche

 

Social Media

SCIL

Universität St.Gallen

Gehe direkt zu

IBB-HSG
SCIL Newsletter
Login

Kontakt

swiss competence centre for innovations in learning (SCIL)
Universität St.Gallen (HSG)
St. Jakob-Strasse 21
9000 St. Gallen

+41712243155

scil-info@unisg.ch

Location

 

From insight to impact.

 

Akkreditierung


Mitglied von


Copyright © 2025 Universität St.Gallen, Schweiz

  • Kontakt
  • Datenschutz
  • Cookie-Richtlinie (EU)
Cookie-Zustimmung verwalten
Um Ihnen ein optimales Erlebnis zu bieten, verwenden wir Technologien wie Cookies, um Geräteinformationen zu speichern bzw. darauf zuzugreifen. Wenn Sie diesen Technologien zustimmen, können wir Daten wie das Surfverhalten oder eindeutige IDs auf dieser Website verarbeiten. Wenn Sie Ihre Zustimmung nicht erteilen oder zurückziehen, können bestimmte Merkmale und Funktionen beeinträchtigt werden.
Funktional Immer aktiv
Der Zugriff oder die technische Speicherung ist unbedingt für den rechtmäßigen Zweck erforderlich, um die Nutzung eines bestimmten Dienstes zu ermöglichen, der vom Abonnenten oder Nutzer ausdrücklich angefordert wurde, oder für den alleinigen Zweck der Übertragung einer Nachricht über ein elektronisches Kommunikationsnetz.
Vorlieben
Die technische Speicherung oder der Zugriff ist für den rechtmäßigen Zweck der Speicherung von Voreinstellungen erforderlich, die nicht vom Abonnenten oder Nutzer beantragt wurden.
Statistiken
Die technische Speicherung oder der Zugriff, der ausschließlich zu statistischen Zwecken erfolgt. Die technische Speicherung oder der Zugriff, der ausschließlich zu anonymen statistischen Zwecken verwendet wird. Ohne eine Aufforderung, die freiwillige Zustimmung Ihres Internetdienstanbieters oder zusätzliche Aufzeichnungen von Dritten können die zu diesem Zweck gespeicherten oder abgerufenen Informationen allein in der Regel nicht zu Ihrer Identifizierung verwendet werden.
Marketing
Die technische Speicherung oder der Zugriff ist erforderlich, um Nutzerprofile zu erstellen, um Werbung zu versenden oder um den Nutzer auf einer Website oder über mehrere Websites hinweg zu ähnlichen Marketingzwecken zu verfolgen.
Optionen verwalten Dienste verwalten Verwalten Sie {vendor_count} Lieferanten Lesen Sie mehr über diese Zwecke
Voreinstellungen anzeigen
{title} {title} {title}