Mögliche Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in der Bildung

Potenzielle Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in der Bildung verändern bereits das Gesicht der Bildung und können genutzt werden, um Schülern beim Lernen zu helfen und Chancen zu eröffnen. Es kann für jeden Lernenden geändert werden. Da die KI-Technologie im täglichen Leben immer wichtiger wird, verändert sie die Bildung.

Potenzielle Anwendungsfälle von KI in der Bildung:

Differenzierter Unterricht: KI-Systeme können überwachen, wie Schüler Aufgaben erledigen, wie lange es dauert und ob sie erfolgreich sind. Wenn der Lernende Schwierigkeiten hat, kann das System helfen; wenn der Schüler Erfolg hat, kann das System schwierigere Fragen stellen, um die Aktivität interessant zu halten. Diese Art von Echtzeit-Feedback ist oft schwer für einzelne Studierende zu geben, geschweige denn für eine ganze Klasse oder Universität. Adaptive Lernsysteme mit künstlicher Intelligenz passen Lernumgebungen, Informationen und Herausforderungen nachweislich schnell und dynamisch an und helfen den Lernenden, mehr zu lernen und schneller Fortschritte zu machen. Das System kann mathematische Regeln verstehen und seinen Ansatz auf der Grundlage der Anweisungen seines menschlichen Vorgesetzten an beispiellose Herausforderungen anpassen.

Intelligente Lehrbücher: Forscher der Stanford University haben einen Prototyp eines intelligenten Lehrbuchs namens „Inquire“ gebaut und getestet. Hierbei handelt es sich um eine iPad-Software, die die Aufmerksamkeit der Schüler beim Lesen verfolgt, indem sie beobachtet, wie sie mit Apps interagieren. Interaktiver Text bietet Erklärungen zu Grundbegriffen, auf die Schüler per Berührung oder Maus zugreifen und die sie beim Lesen markieren und kommentieren können. Lehrbücher können jedem Schüler auch Fragen zum Thema und Anregungen für weitere Forschung bieten. Sie können den Text an das Leseniveau anpassen und zusätzliche Fotos, Videos und Ressourcen hinzufügen, um den Schülern zu helfen, das Gelernte zu meistern.

Bewertung verbessern: Bei der pädagogischen Bewertung geht es darum, wie Lehrer feststellen, ob Schüler lernen, was gelehrt wird. Die traditionellen Beurteilungsaufsätze, Multiple-Choice-Fragen und Kurzantwortfragen haben sich in hundert Jahren kaum verändert. Künstliche Intelligenz kann dies ändern, indem sie Lernmuster entdeckt, die für einzelne Lehrer oder Administratoren möglicherweise nicht sichtbar sind. Reach Every Reader, eine weitere Evaluierungsinitiative unter der Leitung der Harvard Graduate School of Education, des MIT und der Florida State University, entwickelt Lernspiele, mit denen Eltern interagieren und ihren Kindern das Lesen beibringen können. In einigen Spielen spielen Erwachsene und Kinder reale Charaktere.

Personalisiertes Lernen: Wenn die Interessen und Ziele eines Schülers das Lernen bestimmen, spricht man von personalisiertem Lernen. Lehrer fungieren als Moderatoren, während Schüler entscheiden, was, warum und wie sie lernen. Der Unterricht kann mithilfe von KI-Systemen auf der Grundlage der spezifischen Interessen jedes Schülers personalisiert werden. Adaptive Lernsysteme mit künstlicher Intelligenz können erkennen, wenn Lernende versagen, und dann zusätzliche oder alternative Unterstützung bieten, um zum Erfolg beizutragen. Wenn Schüler zeigen, dass sie ein Thema oder eine Fertigkeit beherrschen, weisen KI-Tools immer schwierigere Aktivitäten und Ressourcen zu, um die Lernenden weiter voranzutreiben.

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