Meine sehr geehrten Damen und Herren, Herr Schramm hat das eben kurz schon angerissen.
Ich werde etwas heute erzählen, so intelligent, adaptiven Lernsystemen.
Ich habe etwas provokativ, drunter geschrieben, The Next Generation,
naja, da sei mal dahingestellt, ob es wirklich The Next Generation ist.
Aber ich will Ihnen einleiten, etwas dazu sagen,
warum ich zu diesem Thema intelligent adaptive Lernsysteme etwas sagen möchte.
Nach jetzt zwölf Jahren in dem Bereich von,
ich bleibe mal bei dem Begriff E-Learning, der uns,
glaube ich, alle irgendwie mehr oder weniger zusammenführt,
bin ich so nach zwölf Jahren schon ein Stück weit frustriert,
bezogen auf das,
was an den Hochschulen in den Bildungsinstitutionen faktisch dann halt eben wirklich läuft.
Viele Learning-Management-Systeme werden eingesetzt. Social Media wird eingesetzt.
Und wenn wir uns konkret anschauen, was passiert,
dann sind die LMS-Systeme in der Regel Dokumentenschleudern, auf denen irgendetwas eingestellt wird.
Und wenn ich mir überlege, mit welchen Träumen wir gestartet sind,
dann sind wir weit davon entfernt, eigentlich diese Träume wirklich wahrzumachen.
Andererseits ist es aber auch so, dass unendlich viel Kreativität
in den letzten zehn bis zwölf Jahren entstanden ist,
in diesem Bereich. Und viele der Kollegen,
die ich aus Vorträgen noch als Doktorand und Habilitant gehört habe,
sitzen heute hier im Gremium und es ist mir eine Ehre,
da auch hier heute vortragen zu dürfen
Warum ich mich mit KI-basierten Lernsystemen beschäftige und warum ich hierzu heute beitrage,
einen Beitrag leisten möchte, resultiere aus meiner Vorrede,
aus der durchaus zugegebenermaßen Frustration sich mit Standardprodukten,
mit Open-Source-Produkten zusammen und auseinanderzusetzen, zu versuchen,
die sie in die Hochschulen einzuführen und zu sagen, naja,
wir kriegen was denn eigentlich hin, dass diese Dinge wirklich genutzt werden.
Wir sind mal alle losgegangen im Bereich neue Medien in der Bildung,
wo tolle Projekte entstanden sind, wo Inhaltsleute mit Didaktikern,
mit Technologen zusammengearbeitet haben und als dann die vielen Bundesmittel ausgelaufen sind,
sind die Dinge zurückgefallen in die einzelnen Wissenschaftsdisziplinen jede Wissenschaftsdisziplin,
Klaus Peter Janka hat es eben am Beispiel Series Games gesagt,
hat dann mehr oder weniger vor sich hin gedümpelt und hat seine Sachen gemacht.
Als ich angefangen habe, mich mit den KI-basierten Lernsystemen zu beschäftigen,
habe ich festgestellt, dass der Ansatz,
der uns vor zehn Jahren mal bewegt hat,
dass verschiedene Disziplinen gemeinsam interdisziplinär arbeiten können,
dass wir das in der Tat in diesem Bereich wiederfinden.
Am deutschen Forschungszentrum für Günther Intelligenz arbeiten wir am Sender für E-Learning Technology
genau in der Disziplinär. Es sind Kollegen aus der KI,
es sind Kollegen aus der Technologie,
Kollegen aus dem Bereich von Bildung aus der Lernpsychologie und wir haben natürlich auch,
je nach Projektkolleginnen und Kollegen dabei,
die domainspezifisches Wissen haben
Und das Spannende ist, dass uns an dieser Stelle eben
auch gerade die KI-Technologie die Chance bietet, Dinge zusammenzuführen.
Intelligent tutorielles System, über die ich hier heute rede,
bieten genau diese Chance, diese unterschiedlichen Ansätze zusammenzuführen.
Im Bereich der künstlichen Intelligenz selbst habe ich viele Ansätze wiedergefunden,
die ich an anderer Stelle gesucht habe, in der Hoffnung,
dass man sie hier halt eben dann auch umsetzen kann, sicherlich vieles ist noch in den Kinderschuhen.
Vieles muss noch experimentell getestet werden, entwickelt werden,
aber, dass wir beispielsweise User-Modeling betreiben können,
dass wir intelligent adaptive User Interfaces aufbauen können,
dass Fehlerdiagnose wirklich möglich ist oder auch,
dass wir natürliche Sprache einbinden können in Lernprozesse und dass wir dort auch Fortschreibungen von Lernumgebungen vornehmen können,
die sich intelligent, adaptiv an den Einzelnen anpassen,
Inhalte so präsentieren, wie es der Einzelne benötigt,
wie es für das Lernen sinnhaft ist und nicht,
wie es die Technologie uns vorschreibt,
wie es denn eigentlich sein könnte oder wie es denn eben einfach nur sein möglich ist.
Was in den intelligent todoriguellen Systemen in besonderer Weise an Potenzialen enthalten sind,
sind die, wie wir dazu sagen,
intelligenten Features Wir haben die Möglichkeit, Inhalte ataptiv zu sequenzieren.
Wir haben die Möglichkeit, interaktives Problem lösen, herbeizuführen,
Fehlerdiagnose zu betreiben. Und das ist ganz wichtig für die
Adaptivität. Und die Personalisierung von Content, Lernermodelle aufzubauen.
Wir können ein Verständnis auf KI-Basis erzeugen davon,
welche Präferenzen ein Lerner beispielsweise hat, um daraus abzuleiten,
wie der Content, wie der Inhalt eigentlich anzuzeigen ist.
Wir können bestimmte Dinge aus Übungen ableiten für das Lernermodell,
um herauszufinden, wie denn etwas zu präsentieren ist.
Oder wir können dynamisch entsprechend Empfehlungen generieren
Dinge, die ich mir immer gerne gewünscht hätte in den letzten zehn Jahren, bei bestimmten Inhaltsentwicklungen im Bereich der Lerntechnologien, die Kirchentechnologie ist. Ich will das,
was jetzt hier sehr abstrakt ist, konkret beispielhaft aufzeigen an einem großen EU-Projekt,
dass wir derzeit am deutschen Forschungszentrum an unserem Institut durchführen,
Must Bridge, heißt dieses Projekt,
ist gerade von der EU wieder positiv gereviewt worden und wir haben die Aufgabe Mathebrücke-Kurse,
letztlich europaweit zu bauen und einzuführen, Übergang, Schule,
Hochschule, um ein Problem zu bedienen,
dass viele Denn haben und viele vielleicht von Ihnen noch kennen,
dass das mathematische Wissen der mathematische Kenntnis stand,
wenn die Schüler an die Hochschulen kommen, denn eigentlich nicht besonders gut ist.
Das Problem dabei ist natürlich auch, wir wissen nicht,
ich will das Vorwissen haben, die Schülerinnen und Schüler,
wir wissen nicht, welche Präferenzen haben Sie beim Lernen,
welcher Inhalt, da es europaweit ist,
sollte es möglichst in vielen Sprachen zur Verfügung stehen und sollte gleichzeitig,
und auch das war die Anforderung gewesen, integrationsfähig sein,
in bestehende Systeme, beispielsweise Learning-Management-Systeme etc.,
also Struktursysteme,
die an den Hochschulen denn vorhanden sind
Insofern haben wir drei ganz konkrete Bereiche, die wir in dem Must-Bridge-Projekt
denn durchgeführt haben und derzeit mitten in der Evolution uns befinden.
Wir haben versucht, externale Tools denn einzuführen und anzubinden,
zu integrieren. Wir haben versucht,
adaptiven semantischen Zugang zu ermöglichen und wir haben versucht,
den Inhalt, der da ist, europaweit zur Verfügung zu stellen,
also multikulturell auch lernbar zu machen.
Und das alles am Beispiel des Themas Mathematik
Es gibt erhebliche Vorarbeiten, die diesem Must-Pridge-EU-Projekt zugrunde liegen,
dass im FP7 gefördert wird, dies geht zurück,
Herr Schramm hat es eben gesagt, auf ein System,
das am Deutschen Forschungszentrum entwickelt wurde,
seit knapp zehn Jahren wird es fortgeschrieben,
direkt den schönen Namen Active Muss und wurde,
um Frau Kollegin Privatus, den Dr. Erika Mehles entwickelt,
die zehn Jahre lang sich international mit diesem Thema denn beschäftigt hat und auf deren arbeiten wir heute auch in diesem Projekt aufbauen.
Was haben wir in dem System?
Natürlich Inhalt,
ganz klar
Learning Objects, wie wir dazu sagen, lernen, Objekte,
die in entsprechenden Umfängen knapp zehntausende einzelne Lernobjekte denn vorhanden sind.
Definitionen, Beispiele, Übungen, Beweise, Axiome,
Theorieme, ergänzende Texte, die innerhalb des Systems vorliegen.
Sie werden gleich verstehen, warum ich mit den Learning Objects,
mit diesen kleinsten Bausteinen des Lernsystems anfange. Fakt ist,
dass in der Zwischenzeit die Zahl schon deutlich über 10.000 gegangen ist.
Richtig ist, es umfasst den gesamten mathematischen Content,
den sie dann machen, indem sie in der Oberstufe der
Schulen und zum Einstieg in den Studienbereich brauchen.
Und es ist derzeit das größte mathematische Lernsystem,
das ist europaweit in diesem Bereich gibt
Diese verschiedenen Inhalte gibt es derzeit in Englisch,
in Deutsch, in spanisch, in niederländischen,
französischen Finnisch und in Ungarisch, wie das konkret aussieht,
sehen Sie als Shots hier die unterschiedlichen Inhalte.
Es sind in den verschiedenen Sprachen mit unterschiedlicher Anzahl zweifelsohne,
aber liegen übersetzt vor und werden in den unterschiedlichen Sprachen,
in den verschiedenen Ländern auch genutzt. Das System selbst,
Must Prey, Sie sehen hier einen Shot von der derzeitigen Befinden in der Produktion,
im Betrieb befindlichen Beta-Version, ist zunächst mal aus zwei unterschiedlichen Perspektiven gebaut.
Sie haben einen Bereich, das ist der linke,
Wo sie, wir nutzen dazu die Metapher des Buches,
wo sie vorgefertigte Bücher zu bestimmten mathematischen Inhalten finden,
die von Autoren, von Lehrenden und Dozierenden, von Professoren letztlich geschrieben wurden.
Das ist sozusagen, wenn sie so wollen,
etwas sehr vereinfacht jetzt formuliert, sowie die klassischen Webbest-Trainings.
Und sie haben einen Bereich,
und das ist eigentlich der Interessante und Spannende ist,
wo sie als Lerner sich den gesamten mathematischen Content,
der in dem System verfügbar ist,
selbst auf KI-Basis zusammenstellen können
Im Übrigen natürlich das gesamte System basiert auf KI-Basis,
nicht, dass sie denken, der lehrende Teil wäre jetzt
während der Best Trainings und der andere wäre KI-basiert.
Alles, was sie sehen, ist ein Gesamtsystem,
alles greift auf Learning Objects zurück,
die sie gerade eben in den verschiedenen Sprachen kurz aufgezeigt bekommen haben.
Was ist das Spannende? Wie kriegen Sie ein solches Buch
als Lernender zusammen? Das erste, was wir abfragen,
ist, was wollen Sie eigentlich?
Was für ein Ziel? Haben Sie überhaupt,
was wollen Sie mit dem mathematischen Content überhaupt erreichen?
Und welches Lernszenario könnt ihr für Sie denn eigentlich überhaupt interessant sein?
Sie sehen hier Inhalte wiederholen, Aufgaben üben,
Fähigkeiten trainieren, entsprechende Dinge vertiefen,
Kurse generieren oder Prüfungen simulieren
Ihr seht, dass Herr Schulmeister versucht, es krampfhaft zu lesen.
Ich kann es gerne noch mal vorlesen. Es sind nur Beispiele,
Themen vertiefen, modulbasierte Kurse, Inhalte wiederholen, Aufgaben üben,
Fähigkeiten trainieren, Prüfungen simulieren, Beispiele für Szenarien,
die sie, wenn sie selbst einen solchen Kurs generieren wollen,
die sie auswählen.
Und in Abhängigkeit von der Sprache und dem,
was sie denn eigentlich dort auswählen, erfolgt es dann,
dass sie ein individuelles Buch bekommen.
Wo dann der Lerninhalt so aggregiert wird,
diese einzelnen Learning Objects,
die sie eben in der Zahl zumindest schon mal gesehen haben,
dass es
ihr individuelles Buch auf entsprechender KI-Basis wird
Wiesst ihr das Ganze, wenn Sie im System denn drin sind,
eigentlich aus, multikulturaler Kontext, ich hatte es eben genannt,
ist ein Beispiel, wenn es eine Möglichkeit, die wir darin nutzen.
Wir sehen Sie eine relativ einfache Kurzeinführung in dem Bereich Journalismus,
wo es darum geht, eine bestimmte Steigung zu berechnen,
etwas zu verstehen, am Beispiel einer Bergwanderung,
was wir entwickelt haben, dieses Bild mit dem Text,
was jetzt hier etwas hellgrau herausgehoben ist,
ist in unserem Verständnis ein Learning Object, eins von diesen 10.000,
die in dem System drin sind und Sie sehen auf der linken Seite die Navigation,
Sie sehen das Learning Object und sehen auf der rechten Seite jetzt schon ausgeklappt,
sehen Sie Informationen und was sie bei diesen Mehrinformationen haben,
sind bestimmte Attribute, Metadaten, die sie ergänzen können.
Und sie sehen auch in der Mitte das Feld verfügbare Sprachen.
Was sie jetzt machen können, ist,
dass sie für diese Bereich der Sprache sich nun einen der
sieben verfügbaren Sprachen auswählen können und achten sie darauf,
nur diese Sprachausfall gilt nur für das Lernobjekt, das sie darin haben.
Das heißt, wenn sie da jetzt draufgehen,
bleibt das Frame insgesamt konstant, die Navigatoren bleibt konstant,
alles bleibt konstant,
sie verändern jetzt dieses einzelne Lernobjekt in den Sprachen,
die sie
halt eben gerade ausgewählt haben
Das ist ein, zugegebenermaßen einfaches, aber ein Beispiel,
wie wir dort versuchen, multikulturellen Kontext zu ermöglichen.
Und sie haben auf der rechten Seite noch weiterführende Hinweise,
wo sich Beziehungen zu anderen entsprechenden Kapiteln und Themen denn anbieten.
Das zweite, was wir ebenfalls in diesem multikulären Kontext versuchen abzubilden, sind mathematische Notationen.
Wenn Sie glauben, dass Mathematik international standardisiert ist,
dann täuscht man sich. Was Sie hier sehen, sind Beispiele,
wie in unterschiedlichen Sprachen bestimmte mathematische Symbole und Notationen unterschiedlich dargestellt werden,
obwohl Inhalt, der Gegenstand, die Bedeutung, immer die gleiche ist.
Sie sehen, im oberen Bereich, die entsprechende Englisch-Deutsche und Niederländische schreibt,
was sie sind, bei dem Bionomialen Proeffizienten,
die entsprechend russisch, französisch, Englisch und spanische Schreibweise,
die Bedeutung in den jeweiligen Lernkochtexten ist immer die gleiche.
Die Repräsentation ist jedes Mal geringfügig, aber trotzdem unterschiedlich.
Und nun müssen wir das in der Mathematik,
der Unterschied zwischen Animinus und einem Plus, einen substanziellen Unterschied darstellen kann.
Und natürlich, das ist auch hier so,
dass es substanziell ist, für das Verständnis in den jeweiligen Kulturen.
Was wir forschungsmäßig entwickelt haben in den letzten zehn Jahren und
was auf die Arbeiten im internationalen Kontext zurückgeht, ist,
dass wir, wie es ein typischer KI-Ansatz eben nun mal ist,
wir haben diese Mantik von der Präsentation getrennt
Das heißt, in dem Augenblick, wo sie Dinge auswählen,
wo sie Sprachen auswählen, wo sie den kulturellen Kontext auswählen,
generieren das System, ad hoc in dem Augenblick,
wo sie das On the Click machen,
generiert das System, bezogen auf,
was wollen sie inhaltlich eigentlich machen, die dazu passende Syntax.
Das ist meines Wissens nach, und so sagt es uns
auch die EU und die europäischen Gutachter, einzigartig in ganz Europa,
dass so etwas in dieser Weise verfügbar ist.
Wir basieren das Ganze auf einer Notation-Zensus, auf einem Notation-Zensus,
in dem derzeit aus 57 Ländern eben entsprechend mathematischer Inhalt zusammengeführt
wird und aus dem herauslesen wie der Unterschied in den jeweiligen mathematischen Bereichen, denn eigentlich ist.
Wie das an sich konkret auf den Webseiten abbildet,
sehen wir in diesem einfachen Beispiel,
gleicher Inhalt und on the click haben sie,
das ist, was sie hier rot eingekringelt haben,
haben sie genau bezogen auf diesen einzelnen Bereich,
haben sie unterschiedliche Repräsentationen der gleichen semantischen Darstellung.
Beispiel für intelligente Lösungen, durch die Trennung von Inhalt und Präsentation,
um Möglichkeiten im Bereich der Interkuluralität,
der verschiedenen Sprachen etc. darzustellen und zu erzeugen
Wir haben externale Tools angebunden, selbstverständlich. Heute eigentlich nichts
mehr Außergewöhnliches. Sie haben Learning-Management-Systeme, sie haben irgendwelche Content-Management-Systeme,
die sie nutzen, Viewer-Technologien etc. Das,
was wir tun, ist ja letztlich nichts anderes,
als was wir innerhalb der Systeme bestimmte Fenster öffnen,
wo wir sozusagen auf ein anderes System draufschauen können.
Was mich immer in diesen Lösungen gestört hat, war,
ich habe das eine System,
ich habe ein anderes System, das es irgendwie integriert.
Es gibt aber keinen Austausch zwischen den Systemen.
Nun basieren unsere KI-Systeme darauf, dass wir ein Lernermodell aufbauen
Das heißt, innerhalb von Active Mars, innerhalb des Mars-Predge-Projektes,
bauen wir von Ihnen, von dem Lerner auf,
was welche Präferenzen hat er für Content, für Inhalte etc.,
welche Übung macht er richtig und falsch.
Nun gibt es aber unendlich viele Übungssysteme. Also versuchen wir natürlich,
Übungen aus anderen Systemen zu integrieren. Was hilft es mir aber,
wenn ich die Übungen den anderen Systemen abarbeite, mit den Ergebnissen,
kann ich aber in meinem System das Lernemodell nicht fortschreiben?
Also haben wir auf KI-Basis eine Technologie entwickelt,
die es uns ermöglicht,
unterschiedlichste Arten von externalen Systemen anzubinden und die Ergebnisse beispielsweise von
Übungssystemen in die Fortschreibung unseres eigenen Lernemodells
zu übernehmen
Sie sind das hier an zwei Beispielen. Wir nutzen beispielsweise
MAS Online oder Mathe Online, glaube ich, wie es richtig heißt.
Nutzen das integriert in unser Active Mass System und der Heck dabei ist,
dass sie da in dem System etwas machen und das Ergebnis in dem externalen System integriert wird,
zur Fortschreibung genutzt wird des Lernermodells.
Wir nutzen genauso den Domain Reasoner, wo sie letztlich sogar
noch das User Interface komplett drinnen von der eigentlichen Applikation. Das heißt,
wir lesen aus dem Domain Reasoner nur die Logik heraus,
die in dem System ist,
die Repräsentation der Daten der Characters, die angezeigt werden werden,
aus unserem Active Mass System selbst heraus generiert.
Wir repräsentieren etwas in unserem System,
aber die Logik, die berechnet wird,
liegt in dem Fremdsystem
Damit schaffen wir es, unser Lernermodell als einen zentralen Punkt
von KI-Systemen entsprechend vorzuschreiben. Und wir nutzen beispielsweise auch Stack.
Hier sehen Sie eine andere Lösung. Sie sehen es daran,
dass die Schriftzeichen sich in der Typo unterscheiden von dem Linken,
was das Ursprüngliche Must-Preds-System ist.
Das heißt, dort integrieren wir wirklich ein Fremdsystem komplett
ohne Anpassung von Typographie ohne sonstige Anpassungen.
Und trotzdem übernehmen wir aus dem Fremdsystem komplett die Logik und
die Ergebnisse zur Fortschreibung in unser internes System,
sodass diese Ergebnisse nicht verloren sind,
sondern zur Fortschreibung des Lernfortschrittes und des Usermodells
genutzt werden können
Auf der Basis von Snack nutzen wir auch erhebliche Dinge zum Thema der Adaptivität,
unserer Personalisierung, beispielsweise indem wir Assessments durchführen und Vorwissen abprüfen.
Diese Vorwissensabprüfung stellt darauf ab, wenn Sie zwei unterschiedliche Personen haben,
das kennen Sie aus dem Lehralltag heraus,
hier jetzt auf das Muscresh-Projekt bezogen,
zwei unterschiedliche Schüler in unterschiedlichen Bereichen,
Physik und Mathematik,
bei deinem Gymnasium,
der eine im Leistungskurs,
der anderen im Grundkurs und beide wollen einen bestimmten inhaltlichen Bereich
der Mathematik zur Prüfungsvorbereitung über das Muscredge-System
denn nutzen
Wenn wir diese Assessments durchgeführt haben, so wird sich das
System automatisch inhaltlich anpassen, auf jetzt das Thema Grundkurs.
Also es ist wenig Vorwissen da oder es ist gar kein Vorwissen da,
beginnt das ganze Thema mit der Wiedergabe von Definitionen etc.
Und es geht um die Eigenschaften von Funktionen.
Und sie sehen, am Ende steht Definition Verkettung von Funktionen.
Wenn wir die Assessments durchgeführt haben, das Lernermodell erfährt,
das Vorwissen da ist, sieht genau der gleiche Inhalt,
nämlich Eigenschaften von Funktionen
so aus
Das Vorwissen ist festgestellt, vorhanden, das Lernmodell ist fortgeschrieben,
das Lernmodell sagt mir ein Teil der Repräsentation, muss ich nicht mehr wiedergeben.
Also beziehe ich mich nur noch auf das,
was wirklich neu ist und ich gehe davon aus,
dass das Lernen, dass das entsprechende Vorwissen auch wirklich da ist.
Wir adaptieren auch an den entsprechenden Hintergrund von Studierenden oder von Schülern. Inhalte,
sie haben eben ein Bild gesehen mit dieser Berglandschaft,
Inhalte, versuchen wir an entsprechenden Beispielen zu adaptieren,
an die Frage, woher,
vor welchem Hintergrund kommt denn eigentlich der Student oder der Schüler,
kommt er aus dem Bereich der Mathematik,
sieht eine Übungsaufgabe,
beispielsweise aus
wie diese
Kommt da aus dem Bereich der Biologie.
Es geht um den gleichen Sachverhalt, den gleichen Gegenstand,
der zu lernen ist, wählen wir an die Biologie angepasst.
Ein anderes Beispiel aus. Nochmal, der Inhalt,
der zu vermitteln wird, ist am Ende der gleiche.
Und kommt er dann halt eben aus dem Bereich der Physik.
Sie erinnert wieder anders aus. Das heißt,
sie haben ein mathematisches System, wo klar ist,
was zu lernen ist, aber wir versuchen,
den Hintergrund zu erkennen,
woher kommt ein Schüler,
versuchen die Beispiele,
möglichst nah an seine Intention und an seinen Background
entsprechend anzupassen
Noch drei, vier Beispiele dessen, was wir konkret in dem System weiterhin anbieten.
Am Beispiel Differenzialrechnung, wo es darum geht,
die durchschnittliche Steigung zu lernen, selber ein vergleichbarer Shot zu dem,
den Sie am Anfang gesehen haben. Auch hier nur ein Beispiel für unterschiedliche Landsszenarien. Die Lernobjekte liegen da drin und je nachdem,
was man am Anfang als Lernender aussucht,
wird bezogen auf den Inhalt, der jetzt immer der gleiche ist,
nämlich differenziale Richtung durchschnittliche Steigung, sage ich,
es ist ein Übungsbuch, sieht der Inhalt entsprechend so aus,
sage ich, ich will Begriffe lernen, Inhalt so aus,
sage ich, ich will den Schwerpunkt auf interaktive Übungen haben,
sieht der gleiche Inhalt an der Gleichstelle so aus,
will ich Feedback in Übungen drin haben,
bekomme ich dies an den entsprechenden Stellen oder will ich eben entsprechende Übungen durchführen.
Bei den Übungen haben wir eine Kontextsensitive, Hilfe eingebaut,
die ebenfalls berücksichtigt, wo stehen sie als Lerner,
wie ist ihr Lernermodell,
was wissen wir von ihnen im Umgang mit dem System,
in ihrem mathematischen Wissen und was sie dann machen können, ist,
sie können einen entsprechenden Button aufrufen in der Situation und dieser Button anders als viele Systeme,
die dann standardmäßig an dieser Stelle immer den gleichen Hinweis geben, dieser Button adaptiert
An alle Lernfortschritte an das,
was wir aus dem Lerner-Modell herauslesen, wo stehen Sie,
was haben Sie gelernt bisher und gibt dann entsprechend sozusagen intelligent Ihnen einen Hinweis,
was Sie in dieser Situation für diese Aufgabenlösung,
von dem 100 Ihres individuellen Lernsachstandes, denn nutzen können.
Anwender haben wir derzeit eine ganze Reihe über ganz Europa hinweg in unterschiedlichen Größungen.
Ein Teil davon liegt natürlich auch in Deutschland.
Wir wollen das System gerade aus an den Hochschulen in Brandenburg,
die sich gerade dafür entschieden haben, entsprechend so einzusetzen.
Ansonsten sehen Sie von Russland über Spanien, United Kingdom,
Finnland, Frankreich, Österreich.
Es sind alles Hochschulen und Bildungsinstitutionen bis hin zu Schulen,
die unser System in den letzten Jahren genutzt haben.
Die Tendenz an der Stelle ist deutlich wachsend. Ich wollte
Ihnen einen Einblick geben in das, was wir in den intelligent adaptiven Systemen machen.
Ich hoffe, ich konnte Ihnen einen Eindruck davon geben,
ob es The Next Generation E-Learning ist, sei Ihnen jetzt überlassen, das zu beurteilen.
Wir sind auf jeden Fall zutiefst davon überzeugt,
dass die künstliche Intelligenz uns helfen wird,
an der Stelle den Prozess auf dem wir uns alle befinden,
hin zur Individualisierung des Lernens und der Bildung,
deutlich auf Basis von Lernermodellen und der KI-Technologien an dieser Stelle
unterstützen zu können.
Vielen Dank