Wie Künstliche Intelligenz E-Learning für Lernende 60+ revolutioniert

WiseLearn Plattform/ November 29, 2024

E-Learning hat in den letzten Jahren das traditionelle Lernen auf den Kopf gestellt. Von interaktiven Online-Kursen bis hin zu massgeschneiderten Lernpfaden – die digitale Bildung ist heute flexibler und vielfältiger denn je. Mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz haben sich in jüngster Zeit weitere innovative Möglichkeiten für die Gestaltung von Online-Lernangeboten ergeben, wodurch E-Learning auch in der Forschung wieder ins Rampenlicht gerückt ist. Doch diese Entwicklung bringt nicht nur Vorteile mit sich, sondern stellt uns auch vor neue Herausforderungen.

E-Learning verändert unsere Bildungslandschaft

Umfragedaten aus dem Jahr 2023 in der Schweiz verdeutlichen einerseits die bereits bestehende hohe Qualität der Bildungsangebote, offenbaren jedoch gleichzeitig eine erhebliche Lücke in der Kapazität, die Bildungsbedürfnisse von Menschen ab 65 Jahren zu decken (U3 & VSV, 2023). Ein Vergleich mit Daten aus 2012, die dieselbe Zielgruppe betreffen, zeigt, dass sich die Nachfrage nach individuell zugeschnittenen Bildungsangeboten in den letzten elf Jahren von 25% auf 94% nahezu vervierfacht hat. In diesem Kontext bietet sich E-Learning als eine wirkungsvolle Lösung an, um das Bildungsangebot für Personen ab 65 Jahren in der Schweiz gezielt an Bedürfnisse anzupassen und zu erweitern (U3 & VSV, 2023).

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im E-Learning

Die Forschung zur Künstlichen Intelligenz (KI) und innovativen Einsatzmöglichkeiten im Bildungsbereich hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Obwohl erste Studien positive Effekte von KI auf die Lernleistungen zeigen, steht sie noch am Anfang (Tang et al., 2021). Hier sind einige spezifische Aspekte, wie KI das E-Learning revolutionieren könnte:

• Personalisierte Lernpfade: KI analysiert das Lernverhalten und die Fortschritte der Lernenden, um maßgeschneiderte Lernpfade zu erstellen. Dies ermöglicht es, den Lernstoff genau an die individuellen Bedürfnisse und Fähigkeiten anzupassen, was besonders für ältere Lernende von Vorteil sein könnte, denn durch jahrelange Lernerfahrungen und Biografien entwickeln sich sehr unterschiedliche Vorkenntnisse und Lernstile.
• Adaptive Lernsysteme: Diese Systeme passen den Schwierigkeitsgrad und die Art der Lerninhalte dynamisch an den Fortschritt und die Präferenzen der Lernenden an. Wenn Schwierigkeiten mit einem bestimmten Thema auftreten, kann das System zusätzliche Ressourcen und Übungen bereitstellen, um das Verständnis zu vertiefen.
• Virtuelle Tutor:innen und Assistent:innen: KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistent:innen stehen rund um die Uhr zur Verfügung, um Fragen zu beantworten, Erklärungen zu geben und Lernende durch den Lernprozess zu führen. Diese Unterstützung könnte hilfreich sein, um einfache Fragen zeitnah zu beantworten.
• Automatisierte Bewertung und Feedback: KI kann Aufgaben und Tests automatisch bewerten und sofortiges Feedback geben. Dies ermöglicht, Fehler schnell zu erkennen und zu korrigieren, was den Lernprozess effizienter macht.
• Erstellung von Lernprofilen: Durch die Analyse von Daten über das Lernverhalten kann KI detaillierte Lernprofile erstellen, die Einblicke in die Stärken und Schwächen von Lernenden geben. Diese Profile können genutzt werden, um den Lernprozess weiter zu individualisieren und zu optimieren.

Herausforderungen und Barrieren

Trotz ihrer vielen Vorteile bringt der Einsatz von KI im E-Learning auch spezifische Herausforderungen und Barrieren mit sich:

• Benutzerfreundlichkeit und Design: Viele KI-Systeme sind noch in der Erprobungsphase und nicht bis ins Detail (weiter)entwickelt. Es ist wichtig, dass diese Systeme intuitiv und leicht zugänglich gestaltet werden. Mittlerweile gibt es zwar Richtlinien, wie Homepages und E-Learning übersichtlich und barrierearm gestaltet werden können, die auch für KI-Systeme angewandt werden könnten. Diese werden aber noch lange nicht flächendeckend umgesetzt. So sind technische Schwierigkeiten oft auf ein zu kompliziertes Design und fehlende Benutzerfreundlichkeit der Onlineangebote zurückzuführen (U3 & VSV, 2023).
• Datenschutz und Sicherheit: Eine weitere Hürde stellen Datenschutz und Sicherheit dar. So wird zum Beispiel oft nicht direkt ersichtlich, wie KI-Anwendungen Daten Speichern und Verarbeiten. Transparente Datenschutzrichtlinien und grundsätzlich sichere Systeme sind hier essenziell, um Bedenken hinsichtlich der Sicherheit persönlicher Daten zu überwinden (U3 & VSV, 2023).
• Mentale Barrieren und Akzeptanz: Zwar zeigen Studien, dass das digitale Lernen positive Auswirkungen auf Lebenszufriedenheit, Lebensqualität und persönliche Erfüllung haben kann. Negative Einstellungen gegenüber digitalen Diensten oder Ängste im Umgang mit Technologien können die Teilnahme aber erschweren (Bai et al., 2020).

Entwicklung von E-Learning Kursen

Nicht zuletzt hat sich für uns als Entwickler:innen der Alltag bei der Erstellung von E-Learning Kursen verändert. So hat sich z.B. die Erarbeitung von Inhalten mit Werkzeugen wie ChatGPT verändert. Heute brauchen wir weniger Zeit für die Formulierung von schön klingenden Texten, müssen aber dafür überprüfen, ob das KI-Tool auch alle unsere manuell zusammengetragenen Forschungsergebnisse richtig wiedergegeben hat. Derzeit experimentieren wir ausserdem mit Avataren als Instruktoren in Lernvideos. So schließen wir zum Beispiel gerade eine Studie ab, die untersucht hat, wie Avatare in Lernvideos für ältere Lernende bewertet und wahrgenommen werden, und welche Bedürfnisse oder Vorlieben Lernende haben.

Fazit

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, das E-Learning für Lernende revolutionär zu verbessern. Durch personalisierte Lernpfade, adaptive Systeme und virtuelle Tutor:innen kann das Lernen effizienter und individueller gestaltet werden. Dennoch müssen technologische, benutzerfreundliche und sicherheitsrelevante Herausforderungen adressiert werden, um eine breite Akzeptanz und Nutzung zu gewährleisten.