Adaptives Lernen mit KI: Lernpfade, die sich dem Wissensstand anpassen

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Lernangebote so gestalten, dass Inhalt und Tempo jeder lernenden Person folgen

Das nehmen Sie mit

• Empfehlungssysteme, Kompetenzmodelle und KI-Tutoren können Sie fachlich auseinanderhalten und gezielt einsetzen.
• Eine selbst entworfene Lernpfad-Logik samt Wenn-dann-Regeln liegt als Ausgangspunkt für Ihr eigenes Angebot vor.
• Für die Wirkungsmessung wissen Sie, welche Kennzahlen vor und nach der Umstellung verglichen werden.
• Plattformanbindung, Umgang mit Lernendendaten und Akzeptanz sind in einem Einführungsplan berücksichtigt.

Ablauf

1. Teil 1

   Modul 1 – Grundlagen: Was adaptive Lernsysteme leisten

   • Prinzip: Inhalt, Tempo und Schwierigkeit richten sich nach der einzelnen lernenden Person
   • Datengrundlage: Klickverhalten, Bearbeitungszeiten sowie Quiz- und Testergebnisse
   • Wo Personalisierung Lernzeit spart und wo Datenmenge oder Inhaltsvielfalt sie bremsen
   • Live-Demo: Nach zwei Fehlversuchen verzweigt der Lernpfad in eine Wiederholungseinheit
   • Standortbestimmung: Wie stark unterscheiden sich Ihre Kurse heute nach Vorwissen und Rolle
2. Teil 2

   Modul 2 – Methoden: Empfehlung, Wissensstand und KI-Tutor

   • Empfehlungssysteme schlagen die nächste Lerneinheit anhand vergleichbarer Lernverläufe vor
   • Kompetenzmodelle ordnen Lernziele in Stufen und dienen als Raster, um den Wissensstand zu schätzen
   • KI-Tutoren beantworten Verständnisfragen und erläutern Fehler in eingereichten Antworten
   • Übung: Lernpfad-Logik für einen Einarbeitungskurs entwerfen – Einstieg, Verzweigungen, Abschluss
3. Teil 3

   Modul 3 – Konzeption: Adaptive Bausteine in ein bestehendes Angebot einbauen

   • Vom Frontalkurs zum personalisierten Angebot: welche Kursteile sich zuerst umbauen lassen
   • Adaptive Elemente planen, etwa Einstufungstest, optionale Vertiefung und gezielte Wiederholung
   • Motivation über Relevanz: Beispiele und Aufgaben passend zur Rolle der Lernenden ausspielen
   • Übung: Anpassungsregeln festlegen, etwa „unter 60 Prozent im Vortest → Grundlagenteil“
   • Wirkung messen: Lernerfolg, Abbruchquote und Bearbeitungsdauer vor und nach dem Umbau
4. Teil 4

   Modul 4 – Technik und Datenschutz: Plattform anbinden, Lernendendaten schützen

   • Lernplattformen mit adaptiven Funktionen und ihre Integration in ein vorhandenes LMS
   • Lernendendaten: welche Auswertungen nötig sind, wer Einblick erhält, wie lange gespeichert wird
   • Datenschutzfragen früh mit Datenschutzbeauftragten und Plattformanbieter klären
5. Teil 5

   Modul 5 – Einführung: Akzeptanz gewinnen und den Fahrplan festlegen

   • Fallstudie: Ein Bildungsanbieter führt ein adaptives Lernangebot ein – Etappen und Hürden
   • Akzeptanz bei Lernenden, Lehrenden und Fachbereichen schaffen, etwa über eine Pilotgruppe
   • Eigener Fahrplan: welcher Kurs zuerst personalisiert wird, welche Daten dafür noch fehlen