Künstliche Intelligenz statt Kreidetafeln

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde und sie soll natürlich auch unseren Schülerinnen und Schülern zu Gute kommen. Heißt, die künstliche Intelligenz soll Einzug in die Schulen halten. Diese Forderung ist gleichzeitig bedrohlich und visionär. Wo kann KI in der Schule zum Einsatz kommen fragen Sie Eltern und Lerkräfte? Die 2021 veröffentlichte Trendstudie „KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz“ , hat sich des Themas angenommen und kommt zu folgendem Entschluss.

Hier kann Künstliche Intelligenz helfen

Drei Hauptbereiche, in denen künstliche Intelligenz in der Schule sinnvoll sein kann.

  1. Die Mikro-Ebene des individuellen Lernens und Übens, also direkt bei jedem Kind.
  1. Die Meso-Ebene des Lehrens, Unterrichtens und Prüfens, also im Handlungsspielraum der Lehrkräfte.
  2. Die Makro-Ebene der Steuerung, Evaluation und Planung von Schulen als Organisation, also in der Bildungsplanung.

Diese Kernfrage muss dabei im Mittelpunkt stehen

Die alles bestimmende Kernfrage dabei sollte immer sein, wie die künstliche Intelligenz Lehrkräfte beim Unterrichten unterstützen kann. Natürlich mit dem Ziel, besseren Unterricht für die Schülerinnen und Schüler anzubieten. Die praktischen Herausforderungen von Schule, anlässlich immer unterschiedlicherer Schülerpersönlichkeiten, könnten durch künstliche Intelligenz möglicherweise besser bewältigt werden. Über clevere Lernprogramme (adaptive Programme oder ITS) könnten die individuellen Lernstand-Niveaus von einzelnen Schülerinnen und Schülern ermittelt werden. Die Lehrkräfte können sich dann daran orientieren und darauf aufbauend passende Lernangebote erstellen. Für jedes Kind genau das richtig Lernangebot. Diese Lernangebote versprechen den größtmöglichen Gewinn für das einzelne Kind.

Was bringt das?

Das bringt Lehrerinnen und Lehrer eine spürbare und deutliche Entlastung, denn adaptive Lernprogramme könnten viel mehr Differenzierungsmöglichkeiten erzeugen als eine einzelne Lehrkraft. Der eine Lehrer oder die eine Lehrerin hat dann wesentlich mehr Zeit, sich um einzelne Schülerinnen und Schüler zu kümmern. Adaptive Lernprogramme helfen aber nicht nur die Lehrerinnen und Lehrern, sondern auch der Schülerschaft. Sie fördern das selbstständige Lernen, da die Kinder durch diese Programme selber erkennen können, auf welchem Leistungsstand sie sich befinden. Sie sehen, welche Fähigkeiten bereits gut aus geprägt sind und wo noch Defizite bestehen. Sie können ganz alleine feststellen, welche Kompetenzen sie stärken sollten. Allerdings wird das niemals ohne die Unterstützung der Lehrkräfte funktionieren.

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LehrerInnen haben Angst vor Mehrbelastung

Sehr viele Lehrkräfte empfinden den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unterricht als zusätzliche Belastung. Die neuen Möglichkeiten machen ihnen Angst, anstatt sie zu entlasten. Solche adaptiven Lernprogramme sollen aber entlastend wirken. Sie helfen Lehrerinnen und Lehrern dabei, Zeit zu gewinnen, um sich intensiv den individuellen Sonderfällen in der Klasse widmen zu können. So gesehen sind sie ein großer Teil der Bewältigung von bereits bestehenden Herausforderungen.

KI als Teil der Ausbildung oder Fortbildung

Künstliche Intelligenz gehört in Schulen noch lange nicht zum Alltag und die wenigsten Lehrkräfte können damit umgehen. Sie müssen an den entsprechenden Programmen geschult werden, um diese sinnvoll einsetzen zu können. D.h., das Thema künstliche Intelligenz gehört sowohl in die Lehrerausbildung als auch die Fortbildung. Erst wenn geschulte PädagogInnen die Künstliche Intelligenz erfolgreich und zum Wohle der SchülerInnen einsetzen können, wird sie sich diurchsetzen.

Was ist KI?

KI steht für künstliche Intelligenz und bedeutet, dass Maschinen Aufgaben übernehmen können, für die eigentlich die menschliche Intelligenz notwendig ist. Für das Gelingen ist eine große Datenbasis notwendig.

Was ist ITS?

Die Abkürzung steht für intelligente Tutorensysteme. Damit sind adaptive Lernprogramme gemeint, die sich den Schülerinnen und Schülern anpassen. Sie berücksichtigen den jeweiligen Lernstand, das Lerntempo und die beste Lernweise.

Was ist Deep Learning?

Unter Deep Learning versteht man ein künstliches System, dass aus Beispielen lernt und diese nach der Lernphase verallgemeinern kann. Aus den gesammelten Daten wird ein statistisches Modell erstellt, dass von Algorithmen aufgebaut wird. In den Lerndaten werden Muster und Gesetzmäßigkeiten erkannt.