Was ist ein KI-Agent im eLearning?

Was ist ein KI-Agent im eLearning?

Entdecken Sie, wie ein KI-Agent das eLearning verbessert, indem er den Unterricht personalisiert, die Lernenden unterstützt und die digitale Bildung intelligenter und ansprechender macht.

KI-Agenten verstehen

Die künstliche Intelligenz (KI) ist heutzutage ein Teil unseres Lernens, von personalisierten Kursvorschlägen bis hin zu KI-gestütztem Feedback zu Aufgaben. Vielleicht haben Sie sogar schon mit einem KI-Online-Tutor interagiert, ohne es zu merken. Da die KI immer mehr Raum in unserem Leben einnimmt, taucht ein bestimmter Aspekt davon auch in der Bildung und insbesondere beim eLearning auf: der KI-Agent. Ich meine damit nicht nur Chatbots, sondern intelligente Systeme, die sich anpassen, reagieren und Lernende wie Menschen anleiten können.

Was genau ist also ein KI-Agent? Einfach ausgedrückt, ist ein KI-Agent ein Computersystem, das seine Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen kann, um bestimmte Ziele ohne menschliches Eingreifen zu erreichen. Sie können als virtuelle Tutoren und Coaches fungieren, Empfehlungen aussprechen oder sogar Lernenden dabei helfen, sich auf der Grundlage ihrer Leistungen zu verbessern.

Was einen KI-Agenten besonders auszeichnet, ist sein autonomes Verhalten, d. h. er benötigt keine Aufforderungen, sondern beobachtet, lernt und handelt selbstständig. Außerdem ist er zielgerichtet, da er einen bestimmten Zweck verfolgt, z. B. den Lernenden zu helfen, ein Thema zu verstehen oder ein Modul abzuschließen. Und schließlich ist sie lernfähig, d. h. sie wird intelligenter, indem sie mit den Lernenden interagiert und ihre Antworten und Empfehlungen mit der Zeit anpasst.

Doch worin besteht der Unterschied zu anderen KI-Tools oder -Systemen, wie Chatbots oder virtuellen Assistenten? Die meisten Chatbots antworten einfach mit vorgefertigten Antworten auf Fragen. KI-Agenten hingegen können das Verhalten der Lernenden analysieren, ihre Bedürfnisse verstehen und sie dementsprechend unterstützen. Was virtuelle Assistenten betrifft, so helfen diese bei allgemeinen Aufgaben. KI-Agenten im eLearning werden jedoch mit einer bestimmten Aufgabe entwickelt.

In diesem Artikel erfahren Sie, was KI-Agenten sind, wie sie funktionieren und warum sie beim eLearning wichtig sind. Egal, ob Sie ein Lehrender, ein Instruktionsdesigner oder ein Lernender sind, Sie werden ein besseres Verständnis dafür haben, wie diese digitalen Tutoren in der Zukunft des eLearning eine große Rolle spielen werden.

Arten von KI-Agenten im eLearning

Intelligente Nachhilfesysteme

Ein intelligentes Nachhilfesystem (ITS) fungiert als persönlicher virtueller Tutor für jeden Lernenden. Diese KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie den Einzelunterricht nachahmen, indem sie Lektionen, Erklärungen und Übungen an die individuellen Bedürfnisse und Fortschritte der Lernenden anpassen. Sie bewerten den Lernfortschritt, erkennen Schwächen und passen den Inhalt in Echtzeit entsprechend an.

Fällt einem Lernenden beispielsweise ein Thema leicht, während er sich mit einem anderen schwer tut, kann ein ITS ihm mehr Übungsmaterialien anbieten, Hinweise geben oder den Inhalt vereinfachen. Warum funktioniert das so gut? Herkömmliche Lernplattformen könnten jedem dieselbe Lektion auf dieselbe Weise vermitteln. ITS hingegen können sich an das Tempo und das Verständnis jedes Lernenden anpassen. ITS sind häufiger in Plattformen Schulen, Universitäten und Schulungsprogrammen von Unternehmen zu finden.

Konversationelle KI-Agenten

Konversationelle KI-Agenten nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um mit Lernenden über Text oder Sprache zu interagieren. Im Gegensatz zu Chatbots, die oft vorgefertigte Antworten auf Fragen geben, nutzen diese Agenten eine Datenbank, basierend auf früheren Fragen und Fortschritten der Lernenden, auf deren Grundlage sie Antworten geben, sie durch Aktivitäten führen und sogar Motivation geben. KI-Agenten sind nützlich, weil sie den Lernenden das Gefühl geben, dass sie besser unterstützt werden, wenn sie auf natürliche Weise interagieren können und Hilfe bekommen, wenn sie sie brauchen, ohne sich verurteilt zu fühlen oder darauf zu warten, dass die Lehrender antwortet.

Empfehlungs-Agenten

Beim eLearning schlagen Empfehlungs-Agenten die nächste Lektion, den nächsten Artikel, das nächste Video oder sogar den gesamten Lernpfad auf der Grundlage des bisherigen Verhaltens und der Ziele des Lernenden vor. Diese KI-Agenten analysieren, wie die Lernenden mit den Inhalten interagieren, wie schnell sie Fortschritte machen, womit sie sich schwer getan haben und was sie bereits beherrschen. Anschließend bieten sie intelligente Vorschläge an, die den Lernenden auf dem richtigen Weg halten und ihn motivieren. Aber warum sind Empfehlungen so wichtig? Es ist normal, dass sich Lernende mit zu vielen Auswahlmöglichkeiten überfordert fühlen. Deshalb reduzieren Empfehlungs-Agenten diesen Stress, indem sie relevante Inhalte genau dann anbieten, wenn die Lernenden sie am meisten brauchen.

Bewertungs-Agenten

Bewertungs-Agenten können offene Antworten auswerten, die Entwicklung der Lernenden im Laufe der Zeit verfolgen und sogar Muster in ihren Fehlern analysieren, um ihnen bei der Verbesserung zu helfen. In einem Schreibkurs könnte ein Bewertungs-Agenten beispielsweise Feedback zu Satzstruktur, Grammatik und Tonfall geben. Außerdem kann er auf der Grundlage des Lernniveaus der Benutzer Korrekturen vorschlagen. Einige bieten sogar sofortiges Feedback nach Tests oder Aufgaben, damit die Lernenden genau sehen, wo sie Fehler gemacht haben. Dies ist ein leistungsfähiges Tool, denn rechtzeitiges und individuelles Feedback hält die Lernenden bei der Stange und hilft ihnen zu wachsen. Außerdem haben die Lehrenden dadurch mehr Zeit, da sie nicht mehr stundenlang Bewertungen vornehmen müssen.

Gamification-Agenten

Gamification ist beim eLearning sehr beliebt, aber KI-gesteuerte gamifizierte Agenten können das Erlebnis noch verbessern. Diese Agenten überwachen die Fortschritte der Lernenden und führen Elemente wie Herausforderungen, Belohnungen, Stufen und Abzeichen ein, wobei der Schwierigkeitsgrad in Echtzeit an die Leistung der Lernenden angepasst wird.

Die Sprachlern-App Duolingo macht sich dies zum Beispiel zunutze. Sie setzt KI-Agenten ein, um Muster zu erkennen, wie z. B. das Bestehen von Vokabelquizzen, aber das Nachlassen des Interesses. Dann werden personalisierte Level und Herausforderungen erstellt, um die Lernenden bei der Stange zu halten. Spiele machen das Lernen zu einem Spaß, und sie werden noch besser, wenn KI-Agenten involviert sind, da die Lernenden gerade genug herausgefordert werden, um Fortschritte zu machen, ohne sich dabei überfordert zu fühlen.

Agenten für emotionale und verhaltensbezogene Unterstützung

Diese Art von KI-Agenten befindet sich noch in der Entwicklung, aber sie ist eine der spannendsten. Dank des Affektiven Computings, das Systeme und Geräte erforscht und entwickelt, die menschliche Emotionen erkennen, interpretieren, verarbeiten und simulieren können, können KI-Agenten möglicherweise Emotionen durch Stimme, Gesichtsausdruck, Tippgeschwindigkeit oder Verhalten erkennen und dementsprechend reagieren. Ein uninteressierter Lernender könnte sich zum Beispiel schnell durch die Lektionen klicken, ohne sie zu lesen. Ein KI-Agent könnte dies erkennen, eine Pause anbieten, leichtere Inhalte vorschlagen oder einfach nur nachfragen. Letztendlich kann dies zu niedrigeren Abbrecherquoten und einem besseren Wohlbefinden der Lernenden führen.

Support-Agenten können auch Stress, Ermüdung oder Desinteresse erkennen und rechtzeitig eingreifen. Auch wenn wir dies in eLearning-Plattformen nicht so bald sehen werden, gibt es einige experimentelle Systeme, die emotionale Intelligenz in die KI integrieren wollen.

Wie funktionieren KI-Agenten in eLearning-Plattformen?

Datenerfassung und -analyse

KI-Agenten arbeiten mit Daten. Sie beobachten, wie Lernende mit einem Kurs interagieren, z. B. welche Module ihnen leicht fallen, welche sie erneut besuchen, wie viele Versuche sie benötigen, um eine Frage richtig zu beantworten, zu welcher Tageszeit sie am aktivsten sind und sogar wie lange sie sich auf eine Seite konzentrieren. Diese Verhaltensdaten werden gesammelt und in Erkenntnisse über die Vorlieben, Stärken und Herausforderungen der einzelnen Lernenden umgewandelt. Die KI-Agenten nutzen diese Informationen dann, um ein Profil des Lernenden zu erstellen und maßgeschneiderte Entscheidungen zu treffen.

Entscheidungsfindung

Sobald der KI-Agent genügend Informationen über die Lernenden gesammelt hat, beginnt er, Entscheidungen zu treffen. Und wie? Er wertet schnell mehrere Szenarien aus. Wenn ein Lernender beispielsweise bei drei aufeinanderfolgenden Tests weniger als 70 % erreicht und weniger als fünf Minuten pro Modul verbringt, schlägt der KI-Agent eine Überprüfung vor. Diese Art der Entscheidungsfindung basiert auf Algorithmen und manchmal sogar auf ML-Modellen, die es dem Agenten ermöglichen, sich kontinuierlich zu verbessern.

Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP ist der Bereich der KI, der es Maschinen ermöglicht, die menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und sogar darauf zu reagieren. Anstatt dass Lernende durch Menüs navigieren, können KI-Agenten Fragen beantworten, sie anleiten oder sie sogar durch ein Gespräch abfragen. Moderne KI-Agenten können offene Fragen beantworten, komplexe Themen erklären, Inhalte übersetzen, Emotionen erkennen und weiterführende Materialien vorschlagen.

Machine Learning

Wie bereits erwähnt, nutzen KI-Agenten Machine Learning, d. h. sie können aus dem Verhalten der Lernenden lernen und sich so mit der Zeit verbessern. Wenn der Agent z. B. feststellt, dass ein Lernender bei Videolektionen besser abschneidet, wird er bei zukünftigen Sitzungen Videoinhalten mehr Zeit einräumen. Je mehr Lernende also mit ihnen interagieren, desto besser verstehen die KI-Agenten, wie sie ihnen zum Erfolg verhelfen können.

LMS-Integration

Die meisten KI-Agenten sind in Lernmanagementsysteme (LMS) integriert oder mit ihnen verbunden. Und wie? Zunächst durch personalisierte Dashboards. Der KI-Agent passt an, was die Lernenden sehen, wenn sie sich anmelden, und schlägt ihnen vor, was sie als Nächstes tun sollen, oder benachrichtigt sie über unvollständige Aufgaben. Durch die Verfolgung des Lernfortschritts aktualisieren die KI-Agenten die Fortschritte der Lernenden kontinuierlich auf der Grundlage von Echtzeitdaten. Anschließend kann der KI-Agent in Form von Smart Content-Empfehlungen in ein LMS integriert werden. Schließlich können KI-Agenten die Lehrenden benachrichtigen, wenn ein Lernender in Rückstand gerät oder Schwierigkeiten hat.

Zusammenfassung

Wenn sie überlegt und ethisch korrekt eingesetzt werden, können KI-Agenten das eLearning dynamischer und individueller gestalten. Mit dem richtigen Ansatz kann KI die Lernenden unterstützen, die Lehrenden entlasten und digitale Klassenzimmer ansprechender gestalten. Sind Sie neugierig, wie man das macht? Fangen Sie klein an, experimentieren Sie und finden Sie heraus, welcher der oben genannten Agenten perfekt zu Ihnen und Ihren Lernenden passt.

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