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iit-Themenband – Künstliche Intelligenz 153
ven zum Einsatz von Learning Analytics mit KI-Bezug skizziert werden: (1) Personali-
siertes Lernen, (2) automatisiertes Feedback und Beratung sowie (3) humanoide
Roboter als Assistenten in der Hochschullehre.
1. Personalisiertes Lernen. Schon jetzt liegen zahlreiche elektronische Lernendenda-
ten vor, die durch das verstärkte online Lernen und online Lehren sowie durch die
Digitalisierung von Lehr- und Lernumgebungen (z.
B. MOOCs, LMS) noch zunehmen
werden. Mit Learning Analytics werden diese Daten verarbeitet, analysiert und visu-
alisiert, um Lehrende eine datengestützte Grundlage zur Einschätzung von Lernen-
den und Ableitung von Unterstützungsmaßnahmen zu bieten. Zudem ermöglicht
Learning Analytics Einblicke in Lernverhalten und Lernfortschritte, wodurch Lern-
und Lehrumgebungen optimiert und Lernen personalisiert werden könnte.
Die Personalisierung von Lerninhalten ist Ziel des Projekts „HyperMind – Das antizi-
pierende Physikschulbuch“48 der Technischen Universität Kaiserslautern in Zusam-
menarbeit mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI),
gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung. Entwickelt werden soll
ein intelligentes Physikschulbuch, das adaptiv-dynamisch Inhalte und Aktivitäten ent-
sprechend der individuellen Kompetenzen und Bedürfnisse der Lernenden zur Verfü-
gung stellt. Grundlage für die Aktivitätserkennung ist ein Eye-Tracker, der unter dem
Display des Schulbuchs (Tablet oder Computerbildschirm) angebracht ist und die
Blickposition der Lernenden erfasst. Somit wird die Verweildauer des Blicks auf den
unterschiedlichen Abschnitten – z.
B. Einleitung, Definitionen, Anwendungsbeispiele
– während der verschiedenen Testphasen – z.
B. Textlesen, Aufgabenlösen – gemes-
sen. Diese Daten werden mit KI-Algorithmen analysiert, um Unter- und Überforde-
rung, Lernverhalten und -fortschritte sowie Präferenzen und Lernniveaus vom
Anfänger über Fortgeschrittene bis zu Expertinnen und Experten zu untersuchen.
Zukünftig vorstellbar wäre eine verstärkte Verknüpfung von Learning Analytics mit
diversen Sensordaten wie Eye-Tracking für Blickposition oder Smartwatches für Puls-
messung, um vertiefte Einblicke in Lernendenverhalten zu erhalten, automatisiert
adaptiv-dynamische Lerninhalte zu generieren und somit personalisiertes Lernen zu
ermöglichen. Perspektivisch wäre dieses Szenario zur automatisierten Unterstützung
personalisierten Lernens in verschiedenen Bildungskontexten – z. B. Schule, Hoch-
schule und Weiterbildung – denkbar.
2. Automatisiertes Feedback und Beratung. Persönliches Feedback zum Lernprozess
ist für Lernende sehr wichtig – im Hochschulkontext insbesondere im ersten Studien-
jahr, der sogenannten Studieneingangsphase, in dem die meisten Studienabbrüche
48 https://www.physik.uni-kl.de/en/kuhn/forschungsprojekte/aktuelle-projekte/uedu/
hypermind/, zuletzt geprüft am 22.06.2018
Künstliche Intelligenz
Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Titel
- Künstliche Intelligenz
- Untertitel
- Technologie | Anwendung | Gesellschaft
- Herausgeber
- Volker Wittpahl
- Verlag
- Springer Vieweg
- Datum
- 2019
- Sprache
- deutsch
- Lizenz
- CC BY 4.0
- ISBN
- 978-3-662-58042-4
- Abmessungen
- 16.8 x 24.0 cm
- Seiten
- 286
- Schlagwörter
- Elektrische Antriebssysteme, Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement, Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Deep Learning, artificial intelligence, data mining, machine learning, deep learning
- Kategorie
- Technik
Inhaltsverzeichnis
- Vorwort 7
- Inhaltsverzeichnis 15
- A Technologie 18
- B Anwendung 92
- Einleitung: KI ohne Grenzen? 95
- 5. Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI 99
- 6. E-Governance: Digitalisierung und KI in der öffentlichen Verwaltung 122
- 7. Learning Analytics an Hochschulen 142
- 8. Perspektiven der KI in der Medizin 161
- 9. Die Rolle der KI beim automatisierten Fahren 176
- 10. Maschinelle Übersetzung 194
- C Gesellschaft 212
- Ausblick 273
- Anhang 277
- Autorinnen und Autoren 277
- Abkürzungsverzeichnis 286