Wie man künstliche Intelligenz in unser Bildungssystem integriert

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die Maschinen die Möglichkeit gibt, mit Menschen zu interagieren, Ereignisse zu verstehen, zu lernen und auf Ereignisse zu reagieren, so wie es Menschen tun.
In den letzten Jahren hat sich der Anwendungsbereich der KI enorm erweitert, von Überwachungskamerasystemen bis hin zum digitalen Daten- und Netzwerkmanagement , aber ihre Präsenz in der Bildung bleibt absurd gering, zumindest im Vergleich zu anderen weniger entgegenkommenden Bereichen wie dem Sport.
Während der Bildungsbereich bekanntermaßen träge ist, wenn es um die Übernahme neuer Erfindungen geht, ist die Einführung künstlicher Intelligenz ein längst überfälliger Schritt, der nicht länger hinausgezögert werden sollte.
Im Folgenden werden Möglichkeiten erörtert, wie KI in unser Bildungssystem integriert werden kann, um die Produktivität der Lehrer-Schüler-Interaktionen zu steigern und den Lernprozess insgesamt zu verbessern.

Benotung

KI kann durch spezielle Computerprogramme wie Automated Grading kalibriert werden, um das Verhalten von Lehrern bei der Bewertung von Aufgaben zu lernen und zu simulieren, um in Zukunft eine automatische Notenzuweisung zu ermöglichen. Im Laufe der Zeit kann das Programm die akademischen Fähigkeiten verschiedener Schüler kennenlernen und basierend auf seinen Erkenntnissen personalisierte Trainingspläne erstellen.
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Schülerfeedback zu Lehrern

Schülerfeedback ist eine der ältesten Methoden, um die Leistung von Lehrern und die Beziehung zwischen Tutoren und Schülern auf verschiedenen Ebenen zu bewerten.
Während die meisten Schulen von Papierfragebögen auf Online-Umfragen umgestiegen sind, was ein gewaltiger Sprung ist, gibt es noch Raum für revolutionäre Verbesserungen mit Hilfe künstlicher Intelligenz.
Chatbots können verwendet werden, um mit Schülern „persönlich“ in Kontakt zu treten und Informationen zu sammeln, ohne dass die Anwesenheit eines Lehrers oder eines anderen Menschen die Offenheit beeinflusst. Chatbots verwenden Antworten aus früheren Fragen, um neue und relevantere Fragen zu formulieren. Sie können auch bei der Analyse des Feedbacks helfen und eine einfache durchschnittliche Bewertung des betreffenden Lehrers erstellen.

Personalisiertes Lernen

Unterschiedliche Schüler haben unterschiedliche Lernfähigkeiten, und einige Schüler erzielen nur deshalb schlechte Ergebnisse, weil sie langsam sind und nicht unbedingt, weil sie schwach sind.
Ein Lehrer, der für eine Klasse mit 30 oder 40 Schülern verantwortlich ist, ist möglicherweise einfach nicht in der Lage, jeden Schüler an seinem Tempo zu messen und den Lehrplan trotzdem rechtzeitig abzuschließen. Sie müssen ein Tempo wählen, das ihrer Meinung nach für die Mehrheit der Klasse geeignet ist – eine enorme Ungerechtigkeit für die langsamen Lerner und eine Unannehmlichkeit für die besten Schüler.
Mithilfe künstlicher Intelligenz kann jeder Schüler einen persönlichen Roboter haben, der als persönlicher Assistent dient. Der Bot zeichnet alle im Unterricht vermittelten Informationen auf, schlüsselt sie bei Bedarf auf und unterrichtet den Schüler zu einem späteren Zeitpunkt.
Im Laufe der Zeit wird der Roboter eine persönlichere Beziehung zum Schüler aufbauen und das Tempo und die Art der Wiedergabe der Informationen anpassen.
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Adaptives Lernen

Adaptives Lernen ist ein KI-basiertes Bildungssystem, das die Präsentation von Materialien als Reaktion auf die akademischen Fähigkeiten des Schülers modifiziert. Alle Lernenden erhalten zu Beginn des Kurses die gleichen Informationen und je nachdem, wie sie auf Fragen antworten, werden sie vom System mit unterschiedlichen Informationen und Fragen versorgt.
Wenn ein Schüler zum Beispiel auf die allererste Frage nicht die richtige Antwort bekommt, würde ihm das System als nächstes eine elementarere Lektion erteilen. Wenn sie außergewöhnlich gut abschneiden, stellt das System ihnen fortgeschrittenere Inhalte und Fragen vor.
Der Unterschied zwischen adaptivem Lernen und personalisiertem Lernen besteht darin, dass beim personalisierten Lernen die Anpassung und Modifikation von Inhalten an die Bedürfnisse eines Schülers nicht auf Adaptivität basiert.
Stattdessen wird das Fachwissen oder der Hintergrund eines Lernenden verwendet, um Fragen und Beispiele zu formulieren. Adaptives Lernen hingegen passt den Inhalt basierend auf dem Fortschritt des Lernenden im Kurs an.

Versuch und Irrtum

Die Trial-and-Error-Methode ist eine der zermürbendsten und zeitaufwändigsten Seiten des traditionellen, von Menschen verwalteten Bildungssystems. Das Weglassen des deduktiven Denkens aus dem Lehren und Lernen kann dazu beitragen, sowohl Lehrern als auch Schülern viel Zeit und Frustration zu ersparen.
Systeme der künstlichen Intelligenz können verwendet werden, um diese komplizierten Probleme im Handumdrehen zu lösen, wodurch die Lehrer und Schüler für andere wichtige Aktivitäten entlastet werden. Das System würde auch die Lösung aufschlüsseln, um Schülern zu helfen, ähnliche Probleme in Zukunft anzugehen.

Ausbildung im mittleren Intervall

Dabei handelt es sich um eine bestehende Computeranwendung, die möglicherweise bereits einen Platz im projizierten Bildungssystem der Zukunft belegt hat. Es ermöglicht den Schülern, Wissen zu wiederholen, wenn sie es vergessen haben.
Die Anwendung verfolgt, was der Schüler lernt und wann er das Wissen nutzt. Wenn sie es zu lange nicht verwenden, erinnert die Anwendung den Schüler daran, dass er etwas vergessen wird, und empfiehlt ihm, es zu überarbeiten.
Nach „genug“ Überarbeitungen schätzt die Anwendung, wann der Schüler das Wissen dauerhaft in seinem Gedächtnis gespeichert hat, und hört auf, ihn daran zu erinnern. Frühere Erfahrungen helfen der Anwendung zu erkennen, wann der richtige Zeitpunkt gekommen ist, um den Schüler nicht mehr an bestimmte Informationen zu erinnern.

Virtuelle Moderatoren

Während KI-basierte Tutoren möglicherweise nie so einfallsreich sind wie menschliche Lehrer, scheint die Aussicht auf virtuelle Moderatoren, die in absehbarer Zukunft in bestimmten Bildungsumgebungen helfen, unvermeidlich. Die Idee ist, humanoide Charaktere zu erschaffen, die wie Menschen handeln, reagieren, interagieren und denken können.
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Es zeigt sich, dass selbst wenn die Technologie heute ihren Höhepunkt erreicht, sowohl Menschen als auch Systeme der künstlichen Intelligenz benötigt werden, um sich um verschiedene Aspekte der sozialen und akademischen Kompetenzen der Schüler zu kümmern. Einmal eingesetzt, wird KI daher als ergänzende Ressource und nicht als Ersatz für den menschlichen Experten in unserem Bildungssystem dienen.