Generative KI: Bildung in ein personalisiertes und süchtig machendes Lernerlebnis verwandeln

Es ist keine Überraschung, dass Pädagogen ein unsicheres Verhältnis zur generativen KI haben. Sie fürchten die Auswirkungen von Plagiaten, maschinell erstellten Aufsätzen und „Halluzinationen“ (bei denen das System selbstbewusst behauptet, etwas sei wahr, anstatt einfach zu sagen, es wüsste es nicht besser) durch Tools wie ChatGPT und Bard. Die Sorge, dass generative KI zu einem wird, ist spürbar Ersatz für authentisches Lernen: etwas, das einer Person hilft, eine Prüfung zu bestehen, ohne den Stoff aufnehmen und verinnerlichen zu müssen.

Während es keinen Zweifel daran gibt, dass KI zur Umgehung des Lernprozesses eingesetzt wurde, hat ChatGPT bereits die Rolle eines persönlichen Ad-hoc-Nachhilfelehrers für Millionen von Menschen übernommen und dabei Lernkonsummuster verändert besser werden unsere Beziehung zur Bildung. Die Möglichkeit, einen KI-gestützten Lehrassistenten zu haben – einen, der die Schüler in einer Eins-zu-Eins-Beziehung durch das Material führt, ermutigt und führt – ist in greifbarer Nähe. Und die Skalierbarkeit der KI bedeutet das alguien Sie können davon profitieren.

KI kann das Lernen süchtig machender machen, und für viele ist dies bereits der Fall. Die Gründe haben wenig mit den neuesten Fortschritten in der künstlichen Intelligenz und der Informatik zu tun, sondern vielmehr mit den Grundlagen dessen, was einen Schüler engagiert, motiviert und enthusiastisch macht.

Was meinen wir mit süchtig machend?

Zu sagen, dass KI das Lernen süchtig macht, bezieht sich auf ein Gefühl der Aufregung, das beim Lernenden einen unersättlichen Appetit auf Selbstverbesserung und Wachstum weckt. Aber was noch wichtiger ist: Es geht noch lange weiter, nachdem Sie das erreicht haben, was Ihre Reise begonnen hat. Im Grunde kommt es dabei auf eine nachhaltige und langfristige Motivation an. Die meisten Pädagogen stehen vor der Herausforderung, selbstmotivierte Lernende zu fördern, und eine Fülle pädagogischer Forschung befasst sich mit diesem Thema.

Man kann die Bedeutung der Motivation kaum genug betonen. Unabhängig davon, ob Sie lernen, eine neue Sprache zu sprechen oder die ersten Schritte in Richtung einer Karriere als Programmierer zu machen, ist das Lernen von Natur aus iterativ, wobei der Lernende im Laufe der Zeit nach und nach Selbstvertrauen und Sprachkompetenz entwickelt. Der produktive Programmierpädagoge Zed Shaw habe diesen Punkt einmal beschrieben wie „einen Berg der Unwissenheit erklimmen“. Die ersten Monate, wann Sie haben kein Selbstvertrauen und sie verstehen das Thema nicht, sie sind die Schwierigsten und es ist sehr leicht aufzugeben. Und deshalb ist eine äußere Kraft erforderlich, die den Schüler ermutigt, voranzukommen. Selbstvertrauen, Können und vielleicht sogar Größe stehen vor der Tür.

Ein Beispiel hierfür ist Judit Polgár, die weithin als die größte Schachspielerin aller Zeiten und jüngste Schachgroßmeisterin der Welt gilt. Judits Vater, László, glaubte, dass Genies nicht geboren, sondern gemacht werden und dass sie nur von klein auf einer nachhaltigen Bildung und Ausbildung bedürfen. László brach mit den gesellschaftlichen Erwartungen im Ungarn der kommunistischen Ära und beschloss, Judit und ihre beiden Schwestern zu Hause zu unterrichten, wobei er sich intensiv auf Schach konzentrierte.

Und es hat funktioniert. Noch bevor sie ein Teenager war, wurde Judit als potenzielles Wunderkind beschrieben, ähnlich wie Garry Kasparov und Bobby Fischer. Im Alter von 15 Jahren brach er einen zuvor von Fischer aufgestellten Rekord und besiegte zwei Jahre später Boris Spassky, einen weiteren Schach-Schwergewichtler, in einem Schaukampf.

Während die Rolle der Natur und der Erziehung heftig diskutiert wird, insbesondere bei analytischen Spielen wie Schach, ist es klar, dass Lászlós Ansatz funktioniert hat. Durch die Kombination von intensivem Training mit dem inhärenten Motivationsfaktor, der mit individuellem Training einhergeht, wurde Judit schon vor Erreichen des Erwachsenenalters zu einer festen Größe in der Schachwelt. Auch ihre Schwestern Zsuzsa und Zsófia wurden großartige Lehrerinnen.

Eine Interview nach seiner Pensionierung mit Chess.comJudit führte den Erfolg der Lehrmethode ihres Vaters auf das Selbstvertrauen zurück, das sie ihr vermittelte: „Ich denke, dass Kinder durch den Privatunterricht in jedem Bereich viel schneller Fortschritte machen, und dadurch gewinnen sie viel mehr Selbstvertrauen, was seine Geschwindigkeit erhöht.“ sein Appetit, sich zu verbessern. Ich denke, das ist eines der wichtigsten Dinge für jedes Kind, egal ob es zur Schule geht oder nicht. Wenn man ihre Neugier aufrechterhält, können sie sich extrem schnell verbessern.“

Generative KI kann den motivierenden Aspekt des Lernens (Anreiz, Relevanz und Spezifität) bewältigen und gleichzeitig die unvermeidlichen Fehler vermeiden, die sich aus einem einheitlichen, einheitlichen Bildungssystem ergeben. Aber wie?

Die Suche nach Relevanz

Die wissenschaftliche Forschung zu den Auswirkungen generativer KI als Lernwerkzeug ist noch nicht abgeschlossen. Ein Großteil der vorhandenen wissenschaftlichen Literatur ist von Natur aus spekulativ oder anekdotisch und befasst sich eher mit dem, was passieren könnte, als mit dem, was sie beobachtet haben. Dies ist eine unvermeidliche Folge der Neuheit der generativen KI. ChatGPT ist sehr neu und die Recherche braucht Zeit. Da immer mehr Forscher Tools wie ChatGPT untersuchen, wird es interessant sein zu sehen, wie ihre Ergebnisse ausfallen.

Wie bereits erwähnt, ist Motivation für den Erfolg der Studierenden von entscheidender Bedeutung und Relevanz spielt dabei eine sehr wichtige Rolle. Es ist einer der grundlegenden Faktoren von John Kellers ARCS-Motivationsmodell (Attention, Relevance, Confidence, and Satisfaction)., ein in der pädagogischen Theorie etabliertes Konzept.

Innerhalb des ARCS-Modells identifizierte Keller mehrere wichtige relevante Komponenten, von denen zwei für das Thema generative KI besonders relevant zu sein scheinen: Bedarfsanpassung, bei der der Lehrer Inhalte an die Bedürfnisse des Schülers anpasst, und Modellierung, die den Schülern zeigt, wie sie das Lernen anwenden können einen praktischen Sinn.

Generative KI ist gut positioniert, um diese Komponenten zu erreichen. Wie jeder, der ein GPT-4-basiertes Produkt verwendet hat, bestätigen kann, können Sie zu fast jedem Thema eine hyperpersonalisierte, hochspezifische Lektion erstellen. ChatGPT kann Ihnen in Sekundenschnelle sagen, wie Trigonometrie in der realen Welt eingesetzt werden kann oder wie sich ein bestimmter Teil eines Informatikunterrichts auf einen breiteren Kontext bezieht, auch wenn er abstrakt und verwirrend erscheinen mag. Diese Beispiele können spontan erstellt werden, oft aufgrund der individuellen Anforderungen und Wünsche des Studenten. Dieser Prozess funktioniert auch für Pädagogen.

In der Bildung ging es schon immer um die menschliche Berührung, und es ist schwer, sich eine Welt vorzustellen, in der Maschinen diese ersetzen können. Menschen verfügen über eine unbeschreibliche emotionale Intelligenz, die nicht allein in Code ausgedrückt werden kann. Generative KI erweitert die Fähigkeiten oft überlasteter Lehrkräfte. Ein Beispiel dafür, wie dies funktionieren könnte, ist die Änderung, Verbesserung und Anpassung des Lernmaterials.

Normalerweise benötigt ein Lehrer mehr Zeit und Energie, um Arbeitsblätter zu erstellen, die auf die Fähigkeiten, Interessen oder den Lernstil jedes einzelnen Schülers zugeschnitten sind. Sie sind überarbeitet und die Unterrichtsmaterialien sind teuer und werden oft vom Lehrer selbst bezahlt. Aber jetzt können sie personalisierte Lernmaterialien in großem Maßstab und nach Bedarf erstellen, und das mit vernachlässigbaren Kosten für die Schule oder den Lehrer. Mit einem Tool wie ChatGPT kann ein Lehrer einen Unterrichtsplan einfügen und mit einfachen schriftlichen Anweisungen das Format oder die Präsentation für einen einzelnen Schüler erheblich ändern, während das Kernmaterial erhalten bleibt.

Dieser Vorgang dauert nur wenige Sekunden und ist daher selbst für den vielbeschäftigtsten Lehrer eine praktische Option. Ich stelle mir vor, dass viele Lehrer diesen Anwendungsfall zusammen mit anderen generativen KI-Funktionen übernehmen werden, um Ideen zu entwickeln, zu korrigieren und Vorschläge zu machen.

Es ist leicht zu erkennen, wie das Potenzial generativer KI zur Inhaltsanpassung mit anderen bewährten Lernmethoden wie Gamification kombiniert werden könnte.

Videospiele wecken das Interesse der Menschen, indem sie kreativ sind Dopaminschleifen. Diese Schleifen funktionieren nur, wenn ein gewisser Fortschritt erkennbar ist. Damit sich das Spielerlebnis lohnt, muss sich der Spielcharakter weiterentwickeln und verbessern. Mit jeder Herausforderung erwirbt der Charakter neue Fähigkeiten und Ausrüstung, die ihm helfen werden, anspruchsvollere zukünftige Herausforderungen zu meistern. Diese Mechanik ist an sich repetitiv, sodass sich die „Schleife“ mit dem Spieler bewegt und ihn zu neuen Orten und Handlungssträngen führt, um ein Element der Neuheit beizubehalten.

Generative KI ermöglicht die Implementierung dieser Mechanismen in einer Bildungsumgebung. Mit endlosen Variationen von Inhalten, die auf die Situation und Fähigkeiten des Schülers zugeschnitten sind, können Schüler die Wiederholungen und Verstärkung erhalten, die sie für langfristigen Erfolg benötigen, ohne dass sich die Inhalte ermüdend oder langweilig anfühlen. Dieser Zyklus kann fortgesetzt werden, während der Schüler das Thema durcharbeitet und dabei komplexere und fortgeschrittenere Materialien behandelt.

Personenzentriertes Lernen

Die inhaltliche Ausrichtung ist entscheidend für den langfristigen Erfolg. Dazu gehört sowohl der Lehrplan, der den Interessen der Studierenden entsprechen muss, als auch die Menschen selbst. Menschen haben unterschiedliche anfängliche Anreize und Fähigkeiten, die von Anfang an berücksichtigt werden müssen.

Ein Artikel, veröffentlicht in der Zeitschrift IEEE Signal Processing, bietet einen Überblick über die möglichen Auswirkungen von KI auf menschenzentriertes Lernen und studentisches Engagement. Wie andere pädagogische Forscher beobachtet haben, reagieren Schüler und Menschen im Allgemeinen beim Lernen auf unterschiedliche Anreize.

Der Autor schreibt: „Manche Schüler zeigen hyperbolische Präferenzen und überschätzen die Gegenwart so sehr, dass zukünftige Belohnungen weitgehend ignoriert werden.“ Einige Schüler reagieren sogar auf nicht-monetäre Belohnungen stark. Einige Schüler zeigen referenzabhängige Präferenzen, was bedeutet, dass der Nutzen weitgehend von ihrer Entfernung zu einem Referenzpunkt, beispielsweise einem vordefinierten Ziel oder einer durchschnittlichen Leistung, bestimmt wird.“

Kurz gesagt: Manche Menschen wollen ein Gefühl der Unmittelbarkeit, andere wollen eine Art nicht greifbare Belohnung (eine Note, ein Zertifikat oder eine andere Form der Anerkennung) und wieder andere legen mehr Wert darauf, wie der Inhalt sie zu einem vorher festgelegten Ziel führt. Dies sind Faktoren, die bei der Entwicklung von Lernmaterialien berücksichtigt werden müssen.

Gleichzeitig ist es wichtig zu erkennen, dass die Fähigkeiten unterschiedlich sind. Inhalte müssen auf unterschiedliche Weise artikuliert werden, um effektiv zu sein. Während sich manche mit einer dichten, akademisch verfassten Erläuterung eines Themas und fachspezifischem Jargon wohlfühlen, der für Außenstehende unverständlich ist, bevorzugen andere möglicherweise etwas Zugänglicheres. Aus diesem Grund ist ein einheitlicher Ansatz für einige erfolgreich, für viele andere jedoch erfolglos.

Und es gibt auch die Beziehung zwischen Lehrer und Schüler, die ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Motivation der Schüler spielt. Robert Gower und Jon Saphier, zwei angesehene Bildungsautoren, heben drei Kernbotschaften der Ermutigung hervor, die funktionieren: „Das ist wichtig“, „Sie können es schaffen“ und „Ich werde Sie nicht aufgeben.“ Es bleibt abzuwarten, ob diese Gefühle ihre Wirkung behalten, wenn sie durch einen KI-Chatbot vermittelt werden. Aber es ist etwas, wofür ein System mit geringem Aufwand programmiert werden könnte.

Während viele der genannten Komponenten noch nicht in einem gängigen generativen KI-Tool enthalten sind (insbesondere Anreize), sind andere durchaus in Reichweite. ChatGPT kann beispielsweise Themenerklärungen auf hoher und niedriger Ebene bereitstellen. Sie können auf Aufforderungen reagieren, um die Darstellung zu vereinfachen oder mehr Details oder Komplexität bereitzustellen. Viele der erforderlichen Funktionen sind bereits vorhanden, wenn auch auf Ad-hoc-Basis, und es ist an der Zeit, dass generative KI eine größere Rolle spielt, nicht nur im Klassenzimmer, sondern auch in der breiteren Art und Weise, wie Menschen an der Bildung teilnehmen.

Trainieren Sie ständig Lernende

KI, insbesondere große Sprachmodelle, hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Schüler lernen, zu revolutionieren. Diese Änderung wird von grundlegendem Nutzen sein, insbesondere im Hinblick auf die Art und Weise, wie Einzelpersonen mit Lernen umgehen und wie sich dadurch ihr Konsumverhalten verändert.

Ein Großteil des Fokus lag auf der Fähigkeit der KI, personalisierte Bildung zu skalieren oder Bildung über die Hallen teurer Universitätsgelände hinaus zu demokratisieren. Obwohl ich mit diesen Einschätzungen nicht einverstanden bin, ist es wichtig, die psychologischen und soziologischen Auswirkungen dieser Veränderungen zu erkennen. Die Vorstellung, dass KI das Lernen nicht nur „spaßig“, sondern auch zutiefst fesselnd machen könnte, scheint realistisch und unmittelbar bevorstehend. Dadurch wird eine neue Generation überaus fähiger und überaus leidenschaftlicher Menschen entstehen, die sich leicht an Veränderungen anpassen und ihre Fähigkeiten ständig aktualisieren und verbessern können.

Das kommt dem Einzelnen, der Wirtschaft und letztendlich der Gesellschaft zugute.