Adaptives Lernen in der Praxis
Adaptives Lernen ist ein wirkungsvolles Mittel zur Verbesserung des Lehrens und Lernens. Voraussetzung dafür sind jedoch leistungsstarke digitale Lernlösungen.
Jeder lernt in seinem eigenen Tempo
Jeder Mensch lernt in seinem eigenen Tempo und nach seinem individuellen Lernprozess. Die Lehrmethoden auf jeden Lernenden abzustimmen, ist daher eine große Herausforderung für Lehrer und Schulungsleiter. Beim eLearning ist diese Personalisierung umso wichtiger, je größer die Zahl der Lernenden ist: Genau darum geht es beim adaptiven Lernen, einem Konzept, von dem alle schwärmen… Aber wie lässt sich dies tatsächlich umsetzen?
Was ist adaptives Lernen?
Adaptives Lernen kann als ein Lehrprozess beschrieben werden, der sich automatisch an jeden einzelnen Lernenden anpasst. Das bedeutet, dass sich die Kurse, die Beurteilungen oder die Lehrmittel an den Fortschritten, den Fähigkeiten und sogar an den Entscheidungen des Einzelnen orientieren. Ziel ist es natürlich, jedem Einzelnen einen effizienten Lernprozess zu ermöglichen und die Lernkurse entsprechend zu optimieren.
Adaptives Lernen basiert auf automatisierten Mechanismen, die nur durch leistungsfähige digitale Lerntools ermöglicht werden können. Beim adaptiven Lernen werden zwei Elemente berücksichtigt: die Diagnose und die Konsequenzen. Die Diagnose liefert die Informationen – „die Daten“ -, auf denen die Konsequenzen und ihre Personalisierung für den Lernenden basieren.
Eine notwendige mehrdimensionale Diagnose
Die Diagnose basiert größtenteils auf Bewertungen, die in mehreren Phasen des eLearning-Prozesses integriert werden müssen. Grundsätzlich sollte eine Bewertung nicht nur eine Punktzahl ergeben, denn eine einzelne Punktzahl liefert zu wenig Informationen, um wirklich personalisierte Analysen und Entscheidungen treffen zu können. Zwar könnte man simple Regeln anwenden, wie z. B.: „Wenn die erreichte Punktzahl unter einem bestimmten Schwellenwert liegt, sollte man den Lernenden auf eine Aktivität hinweisen, die leichter ist“. Das ist zwar auch eine Form der Anpassungsfähigkeit, aber sie ist zu primitiv und nicht darauf ausgerichtet, dem Lernenden dabei zu helfen, sich in dem Bereich zu verbessern, in dem es ihm an Wissen mangelt.
Für komplexere Prozesse muss die Bewertung in der Lage sein, eine Vielzahl von Punkten zu ermitteln, die den verschiedenen Achsen oder Dimensionen des Wissens entsprechen. Zu diesem Zweck ist es notwendig, die Begriffe Domains und Tags zu verwenden. Wir können jede Frage mit einer der Domains verknüpfen, die das Thema strukturieren, so dass das für diese Frage erhaltene Ergebnis eine Punktzahl pro Domain ergibt.
In ähnlicher Weise kann jede Frage mit einer Reihe von Tags assoziiert werden, die das mit der Frage verbundene Wissen kennzeichnen. Die vom Lernenden gegebene Antwort führt somit zu einer ganzen Reihe von Bewertungen pro Tag. Am Ende einer Bewertung haben wir also eine Gesamtbewertung und eine Reihe von Bewertungen nach Domains und Tags, die zusammen ein vollständiges, objektives und präzises Diagnoseelement darstellen, auf dessen Grundlage wir präzise und gezielte Entscheidungen treffen können.
Personalisierte Assessments für adaptives Lernen
Lassen Sie uns einen weiteren Aspekt der Personalisierung im Hinblick auf die Bewertung ansprechen: die dynamische Auswahl der Fragen. Assessments stellen ein wirksames und effizientes Mittel dar, mit dem sich die Schulung und das Lernen verbessern lassen. Es handelt sich dabei um einen Fragebogen, dessen Fragen dynamisch ausgewählt werden, je nach den Antworten, die der Benutzer zuvor gegeben hat, sodass seine Lernkurve optimiert wird.
Wenn ein Begriff einmal gelernt und bestätigt wurde, braucht man nicht mehr darauf zurückzukommen; im Gegenteil, es werden Fragen zu den Begriffen gestellt, die als nicht gelernt identifiziert wurden. Die dynamische Auswahl der Fragen kann innerhalb eines eLearning-Kurses zur Schulung der Lernenden eingesetzt werden, aber auch bei der Verwendung eines Microlearning-Ansatzes, um die Fragen an jeden Einzelnen anzupassen.
Personalisierte Entscheidungen und Aktivitäten
Betrachten wir nun den Aspekt der Personalisierung, d. h. die auf der Diagnose basierende Entscheidung über die Durchführung des Kurses. Wie bereits erwähnt, muss sich das adaptive Lernen auf eine leistungsstarke digitale Lernlösung stützen. Die Plattform muss sich auf ein System verlassen, das dem Lehrenden erlaubt, verschiedene Komplexitätsstufen einzustellen (basierend auf der Analyse), damit er auf verschiedene Anwendungsszenarien reagieren kann.
Zu den möglichen Aktivitäten gehören die Abgabe einer weiteren Bewertung, die Empfehlung eines anderen eLearning-Moduls, der Beitritt des Nutzers in eine Gruppe, die Zuweisung eines Abzeichens an den Nutzer, die Validierung einer Fertigkeit oder Fähigkeit und das Senden einer E-Mail an einen Schulungsleiter oder Mentor. Auf diese Weise können wir die Regeln für die Personalisierung des Kurses festlegen.
Zusammenfassung
Obwohl diese Funktionen sehr komplex erscheinen, sind sie einfach zu implementieren. Der Vorteil von adaptiven Lernen ist für die Lernenden enorm: Er garantiert ein individuelles und optimiertes Lernen, das den Lernfortschritt anpasst, irrelevante Wiederholungen vermeidet und jedem die Zeit gibt, die er benötigt.
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