Definition: adaptive Lernsysteme
Mit dem Begriff E-Learning verbindet man meist das sogenannte „Computer Based Training“ (CBT) oder „Web Based Training“ (WBT). Dabei handelt es sich um Lernsysteme, die dem Nutzer einen Kurs mit einzelnen Lektionen anbieten, welche in einer festgelegten Reihenfolge und mit einer bestimmten Vorgehensweise durchzuarbeiten sind. Häufig dient ein Test als Lernkontrolle.
Diese traditionellen E-Learning-Formen stellen allen Nutzern das gleiche Lernangebot zur Verfügung. Sie werden also weder den verschiedenen Lerntypen gerecht, noch berücksichtigen sie die Unterschiede hinsichtlich bestehender Vorkenntnisse.
Mehr individuelle Freiheit bieten hingegen Anwendungen, die sich an die Bedürfnisse der Lernenden anpassen. Sie werden als „Adaptive Lernsysteme“, „Tutorielle Assistive Systeme“ oder „Intelligent Tutoring Systems (ITS)“ bezeichnet.
Eigenschaften adaptiver Lernsysteme
- Sie stellen sich schrittweise auf den jeweiligen Nutzer ein, indem sie Informationen über die fachlichen Inhalte und das individuelle Lernverhalten auswerten.
- Sie sind fähig, Lerninhalte in unterschiedlicher Form darzustellen.
- Sie können den Lernfortschritt des Nutzers analysieren und Rückschlüsse auf seine bestehenden und erlangten Kenntnisse ziehen.
Adaptive Lernsysteme besitzen somit Fähigkeiten, die denen menschlicher Tutoren ähneln.
Arbeitsweise adaptiver Lernsysteme
Die Interaktion zwischen Nutzer und Lernsystem erfolgt in mehreren Schritten:
Zunächst bearbeitet der Nutzer die Lernangebote auf die von ihm gewünschte Weise. Dabei verfolgt das Lernsystem automatisch die Vorgehensweise des Lernenden, misst die benötigte Bearbeitungszeit innerhalb der Lektionen und registriert die Zahl richtiger bzw. falscher Antworten.
Zusätzlich wird der Nutzer regelmäßig zu seiner eigenen Einschätzung der Lernanforderungen befragt. Er kann angeben, ob die vermittelten Inhalte seinen Erwartungen entsprachen und ob er die Aufgaben als schwierig empfand. Diese Funktion bezeichnet man auch als „Learning Analytics“.
Der Nutzer stellt die gewünschten Informationen bereit. Das System wertet nun die Antworten und Lernaktivitäten aus und gleicht die Ergebnisse ggf. mit denen anderer Nutzer ab. Es folgt die Zuordnung zu einem bestimmten Lerntyp.
Auf Basis seiner Interpretationen wählt das System nun passende Lerninhalte oder Funktionen aus. Fiel dem Nutzer die erste Lektion leicht, werden z. B. Lektionen übersprungen oder anspruchsvollere Aufgaben ausgesucht. Diese Lernangebote erhält der Nutzer entweder automatisch oder als Angebot, das er annehmen oder ablehnen kann.
Themen und Zielgruppen adaptiver Lernsysteme
Adaptive Learning kann im Bereich Betriebswirtschaftslehre und Management ebenso eingesetzt werden wie für die Vermittlung von IT-Kenntnissen oder Fremdsprachen. Es eignet sich auch für das Trainieren von Soft Skills.
Während Adaptive Learning in den USA vor allem als Chance für die individuelle Betreuung von Schulkindern diskutiert wird, umfassen die Angebote in Deutschland ein breites Spektrum, das verschiedene Zielgruppen anspricht. Dazu zählen Jugendliche und Studierende ebenso wie Berufstätige und Führungskräfte, aber auch Arbeitssuchende.
Anbieter adaptiver Lernsysteme
In seinem MMB-Trendmonitor veröffentlichte das Institut für Medien- und Kompetenzforschung auch die Ergebnisse einer Befragung unter deutschen E-Learning-Experten aus dem Winter 2019/2020. Die anfängliche Begeisterung für das Thema ist demzufolge ein wenig rückläufig, was aber laut der Studie vor allem an Definitionsproblemen liegen kann: „Adaptive Lernanwendungen werden inzwischen häufig in einem Atemzug mit KI-basierten Lernwerkzeugen genannt, die aber wesentlich mehr umfassen als nur die Anpassung an individuelle Lernerbedarfe.“
Dennoch wird dem Trend des Adaptive Learning große Bedeutung beigemessen; diese wird in den nächsten Jahren sogar noch weiter zunehmen.
