Wie sich maschinelles Lernen auf die Bildung auswirkt

Krynica Drake, Spezialistin für Bildungstechnologie an den Atlanta Public Schools, glaubt an das Potenzial des maschinellen Lernens in der Bildung, räumt jedoch ein, dass es manchmal beunruhigend sein kann. 

„Es wirkt ein wenig beängstigend, denn es ist fast so: ‚Okay, warum weiß diese Maschine in meinem Gehirn, was als nächstes kommt, wenn ich es brauche?‘“, sagt Drake.

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI (künstliche Intelligenz), bei dem es um Computersysteme geht, die selbstständig lernen und sich anpassen können. Während es Spaß macht, über das schlechte Potenzial der Technologie für Science-Fiction-Filme zu scherzen, kann sie Pädagogen und Schülern ernsthaft helfen. 

„Pädagogen nutzen maschinelles Lernen, um Schüler, die Unterstützung benötigen, früher zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen, um den Erfolg und die Bindung zu verbessern“, schreibt Kim Majerus, Vizepräsidentin für öffentliches Bildungswesen, staatliche und lokale Verwaltung der USA bei Amazon Web Services, in einer E-Mail. „Maschinelles Lernen erweitert auch die Reichweite und Wirkung von Online-Lerninhalten durch Lokalisierung, Transkription, Text-to-Speech und Personalisierung.“ 

Durch maschinelles Lernen gesammelte Daten fließen auch in Bildungsentscheidungen ein, die sich auf betriebliche Effizienz, Studentenbindung und -abschluss sowie Kostensenkung beziehen. 

Wie bei anderen Technologien sind maschinelle Lernanwendungen für den Bildungsbereich darauf ausgelegt, Lehrern und Schülern Zeit zu sparen und nicht die Lehrer-Schüler-Verbindung zu ersetzen. „Es eignet sich am besten zur Ergänzung und Unterstützung von Lehrkräften und hilft ihnen, mehr Zeit mit dem zu verbringen, was sie am besten können – der Interaktion mit ihren Schülern – und weniger Zeit mit anderen, weniger wichtigen, sich wiederholenden Aufgaben zu verbringen“, sagt Majerus. 

Neue Horizonte – und Partnerschaften 

Maschinelles Lernen im Bildungsbereich erhielt kürzlich einen Aufschwung, als Discovery Education ankündigte, dass es seine K-12-Lernplattform mit den maschinellen Lernfunktionen von Amazon Web Services (AWS) durch Amazon Personalize erweitert hat, was es AWS-Kunden ermöglicht, Apps zu erstellen, die maschinelles Lernen nutzen. 

Maschinelles Lernen wird Pädagogen dabei helfen, die Bildungsplattform von Discovery zu nutzen, indem es die verfügbaren Ressourcen durchsucht und personalisierte Inhaltsempfehlungen basierend auf der unterrichteten Klassenstufe, dem Thema und den Ressourcen, an denen der Benutzer zuvor Interesse bekundet hat, bereitstellt. Die Empfehlungen werden sich im Laufe der Zeit verbessern, da sich das Programm an das individuelle Verhalten und die Bedürfnisse jedes Einzelnen anpasst. 

„Discovery Education nutzte Daten, die Benutzerklicks verfolgen – und damit einen Datensatz eines bestimmten Benutzers markieren

interagiert mit einem bestimmten Inhalt sowie einem Ereignistyp, z. B. dem Ansehen,

Herunterladen oder Teilen“, sagt Majerus. „Dies ermöglicht es der Plattform von Discovery Education, Daten darüber, wie jeder Teilnehmer durch Ressourcen navigiert und mit ihnen interagiert, in großem Maßstab zu analysieren und so Verhaltensmuster zu identifizieren.“ 

Während Discovery Lehrkräften schon immer Inhaltsempfehlungen gegeben hat, war der von ihnen verwendete Algorithmus tendenziell programmatischer.

„Wir wissen, dass Sie ein Naturwissenschaftslehrer sind, und deshalb sind hier einige naturwissenschaftliche Inhalte“, sagt Pete Weir, Chief Product Officer bei Discovery Education. „Die Maschine kann daraus schließen, dass ein Naturwissenschaftslehrer möglicherweise auch an Differenzierung interessiert ist. Und so wird die Maschine immer besser darin, solche Nebenthemen an die Oberfläche zu bringen.“ 

Er fügt hinzu: „Wir versuchen, den Lehrern die Möglichkeit zu geben, mehr Zeit mit ihren Schülern zu verbringen und weniger Zeit mit der Suche nach Inhalten zu verbringen.“ 

Die Zukunft des maschinellen Lernens in der Bildung  

Während maschinelles Lernen in Bildungs-Apps weit verbreitet ist, werden Technologie und Einsatzmöglichkeiten immer noch verbessert. 

„Wir haben das Gefühl, dass wir gerade erst am Anfang des Einsatzes von maschinellem Lernen stehen“, sagt Weir. „Letztendlich besteht unser Ziel darin, maschinelles Lernen zu nutzen, um das, was wir über unsere Lehrkräfte und unsere Schüler wissen, und die Art und Weise, wie unsere Plattform genutzt wird, besser abzugleichen und eine bessere, personalisiertere Empfehlung abzugeben.“ ” 

Zusätzlich zur Discovery-Plattform empfiehlt Drake Apps für maschinelles Lernen wie den Immersive Reader von Microsoft Education und Lesefortschritt, ein Tool in Microsoft Teams, mit dem Schüler aufzeichnen können, wie sie eine Passage lesen, und dann beurteilen können, wie gut sie sie gelesen haben oder mit welchen Wörtern sie Schwierigkeiten hatten. 

Letztendlich sind alle diese Tools nicht für die alleinige Nutzung durch Studierende konzipiert. „Du musst immer noch der Lehrer sein“, sagt Drake. 

Quelle: https://www.techlearning.com/news/how-machine-learning-is-having-an-impact-on-education