Ja, vielen Dank, Christoph, für die Einführung.
Vielen Dank auch für die Einladung. Ist für mich das erste Mal,
dass ich hier bei der Campus Innovation bin. Ja,
und das Thema künstliche Intelligenz und Bildung,
das ist in der Tat auch das Thema,
über das ich ein etwas historisch orientierten Überblick geben will,
nicht künstliche Intelligenz im Allgemeinen natürlich,
sondern Anwendung der künstlichen Intelligenz in der Bildung.
In der Unterstützung von Lehr- und Lernprozessen.
Ja, das liegt mir natürlich sehr am Herzen.
Ich bin wohl auch der Älteste hier in unserer Runde.
Das geht mir jetzt immer häufiger so und es wird doch irgendwie nicht besser.
Also insofern Ich sehe da auch, dass das,
da gibt es, glaube ich, kein Vertun.
Insofern ist es, glaube ich, ganz gut,
dass ich jetzt mal diesen Part der Geschichtsschreibung übernehme.
Das Thema künstliche Intelligenz und Bildung ist ein sehr aktuelles Thema.
Das ist inzwischen auch verschiedentlich an mich herangetragen worden,
immer unter der Maßgabe über diese neuen Dinge da zu berichten.
Und da muss ich mal sagen, Vorsicht, Vorsicht,
die sind nicht alle so neu. Es gibt da schon
eine lange Tradition und das ist eigentlich der Punkt,
den ich zumindest im ersten Teil meines Vortrags erstmal machen möchte
und den ich ihnen hoffentlich auch nahe bringen kann
Ja, ich komme von der Universität Duisburg-Essen,
wenn Sie mehr über unsere Arbeiten erfahren wollen,
dann können Sie unsere Kollate-Seite besuchen.
Vielleicht so viel noch zum Kontext. Wir sind Teil einer Abteilung für Informatik und angewandte Koorgnitionswissenschaft.
Wir haben also eine Abteilung aus Psychologie und Informatik,
das sehen Sie jetzt hier nicht,
aber wenn Sie da mal im Umfeld weiter gucken, werden Sie das auch feststellen.
Also wir arbeiten in dieser Abteilung, in einem interdisziplinären Kontext,
jetzt auch in einem granulierten Kollegen zur User Center Social Media, eben mit Psychologie und Informatik. Ja,
der Plan für diesen Vortrag ist einmal eben Blick zurück,
zunächst auf die sogenannten intelligenten, tutoriellen Systeme,
dann möchte ich etwas den Übergang beleuchten von diesen,
ja, im Wesentlichen KI-basierten Systemen zu Systemen des kooperativen Lernens,
also das kooperative Lernen unterstützen, unter dem Etikett Computer Supported Collaborative Learning,
dann auch entdeckendes Lernen oder Inquary Learning, speziell in den Naturwissenschaften,
und dann noch einige aktuelle Themen, die wiederum mit der Verbindung kooperativen und entdeckenden Lernens zu tun haben.
Und falls wir dazu kommen, noch mit einer Anwendung im Bereich der Analyse videobasierten Lernens, ja, intelligente, tutorielle Systeme Die Grundidee besteht darin,
nicht nur einfach Computer-Based-Training, auch so ein alter Begriff bereitzustellen,
sondern im Rahmen von Computer-Based-Training, sich an Wissensstand,
Lernbedürfnisse der Lernenden zu adaptieren, personalisiertes, individualisiertes Lernen zu ermöglichen,
die Idee des Privatlehrers, der Privatlehrerin für jeden Einzelnen,
jeder Einzelnen, die Funktionen eines solchen Computerprogramms sind,
also Bereitstellung der Materialien, stellen von Aufgaben,
anbieten von Interaktionsmöglichkeiten,
intern gibt es dann solche Funktionen wie die Modellierung der Lernenden
Und auch seitens des Systems aktiv das Verfolgen von sogenannten tuttoriellen Strategien.
Die arbeiten in diesem Bereich, gehen zurück bis circa 1970.
Damals wurde von Heime Carbonel ein System namens Collar vorgestellt.
Da geht es um die Geografie Südamerikas. Also das hat
zum Beispiel solche Dialoge geführt, dieses System.
Das ist jetzt nicht sehr tiefgründig. Man sieht,
das ist eher oberflächliches Wissen, aber das wird jedenfalls so kollportiert.
Ein Originalausausschnitt aus diesem Scollar-System von 1970. Wenn Sie den Namen Heime Carbonel kennen,
Das ist ein ganz berühmter Kollege an der Carnegie-Mellen-Universität im Bereich des maschinellen Lernens.
Also auch der aktuellen KI-Forschung, der ist,
das weiß ich, 1933 geboren. Der war seinerzeit,
als ich in Darmstadt tätig war, in den 90er Jahren,
war der International Advisor an unserem Institut.
Und da habe ich mich immer gefragt, bevor ich ihn
dann wirklich persönlich kennenlernte, wie kann das sein?
53 geboren, 1970 hat er dieses Scroller-System entwickelt.
Das war sein Vater. Also das ist Heimo Carbonel Senior.
Nicht etwa der Kheime Carbonel, der jetzt an der CMU ist.
Ein Name, der immerhin in dem Kontext der KI
heute ja durchaus von bedeutet
Ist. Wir kommen auf diese dialogorientierten Systeme nochmal zurück.
Es gibt bereits 1987 so eine rückblickende Zusammenfassung der Arbeiten im Bereich
dieser intelligenten, tutoriellen Systeme mit KI-Unterstützung von Etienne Wenger.
Etienne Wenger auch eine Person, die im Bereich des,
ja, im weitesten Sinne Computer, Medien gestützten,
technologiegestützten Lernens eine wichtige Rolle spielt, auch heute noch.
Allerdings nicht im Bereich der KI-basierten Systeme heute,
sondern heute ist er einer der wichtigen Figuren im Bereich des
kooperativen sozialen Lernens,
würde ich sagen
Damals hat er dieses zusammenfassende Buch über Artificial Intelligence und Futuring Systems geschrieben.
Da ging es um sowas wie allgemeine Systemarchitekturen für solche ITS-Systeme.
Also man hat eine Interaktionsumgebung, aus der werden Daten übertragen,
an ein Backend, in diesem Backend findet Interpretation, Analyse, Diagnose statt.
Dazu verwendet man Wissensmodelle über das Fachgebiet, dieses Domain-Models.
Sie werden Lernermodelle aufgebaut, es werden Rückmeldungen generiert,
das sind so die typischen Komponenten. Ein System,
das jetzt schon etwas modelliert, also etwas weniger zurückreicht,
aber eines doch einer der Klassiker inzwischen der Intelligenten tut der geilen Systeme,
ist das System Autotutor.
Das versteht die intelligente Lernunterstützung als Austausch in einem Dialog zwischen einem,
ja, einem Agenten, einem pädagogischen, konversationalen Agenten,
der mit dem Lernten ein Gespräch führt.
Es gibt auch diese Idee von so kratischen Dialogen,
das ist da alles mit eingeflossen.
Dieses System beruht im Wesentlichen auf linguistischen, computerlinguistischen Technologien,
was das Wissen angeht, was man in solchen Systemen gut abbilden kann,
dann sind das begriffliche Zusammenhänge.
Es hat aber Anwendung gefunden in verschiedensten Bereichen,
zum Beispiel auch hier in der Physik.
Es ist also ein dialogorientiertes System mit einem konversationalen Agenten.
Wir werden auf dieses System nochmal aus einem ganz aktuellen Anlass zurückkommen, Orthodutor.
Das ist jetzt ein ganz anders gestaltetes System namens Andys,
also wie die Anten, die Bergkette in Südamerika, von Kurt Van Lane.
Das ist ein aufgabenorientierter, interaktiver Tutor,
der ist nicht dialogorientiert, im Sinne Computer als Dialogpartner,
sondern da ist der Computer eindeutig Werkzeug.
Interaktives Werkzeug. Und dieses System hat halt einen Arbeitsbereich,
einen grundlegenden Arbeitsbereich. Es hat Eingabebereiche für die Lernen,
die Lernenden können Initiative ergreifen,
konstruktiv Probleme zu lösen und die hier mit dieser Schnittstelle dann
zu bearbeiten und in strukturierter Form einzubringen.
Es gibt auch sowas wie Notizen, die man sich machen kann.
Also hier ist die Initiative sehr stark beim Lernenden selbst
und das System unterstützt funktionsorientiert,
aufgabenorientiert,
auch im Bereich der Physik übrigens
Das sind so zwei Klassiker, die auch so ein bisschen
unterschiedliche Ansätze der Mensch-Computer-Interaktion im Bereich solcher intelligenter tutorieller Systeme zeigen.
Also auf der einen Seite diese Dialogpartner-Metapher, auf der anderen Seite die Werkzeugmetapher.
Sehen wir auch in anderen Bereichen. Ja, wenn wir
jetzt etwas weitergehen, wie haben sich die Dinge entwickelt?
Ich will da drei Beispiele geben. Bisher unter den Klassikern
nicht erwähnt, hatte ich die sogenannten kognitiven Tutoren,
die ja auch an der Carnegie-Mellen-Universität entwickelt wurden in Bitsburg
Ursprünglich von John Anderson, dann übernommen jetzt, die Gruppe wurde übernommen von Ken Ködinger.
Und diese Systeme sind Systeme, die umfangreiche Wissensbasen haben,
die auch prozedurales Wissen, Skills, Know-how abbilden können,
im Bereich etwa ersten Anwendungen waren, im Bereich der Mathematik,
Geometrie, Algebra, auch Computerprogrammierung, in Liz,
die ersten Systeme waren auch selbst in Liz geschrieben.
Und irgendwann war diese Gruppe so weit, dass sie gesagt haben,
wir müssen jetzt aus den Labors raus,
wir müssen in die Schulen gehen.
Aus der Zeit stammt dieser Artikel von 1997,
Intelligent Cutering, Ghost to the School in the Big City
Kann man das hier sehen, ja. Das war damals programmatisch gemeint und das passte insofern auch,
weil die Forschungsförderer in den USA mehr und mehr in dem Bereich dazu übergegangen sind,
empirische Validierung im Großen zu fordern.
Also den Nachweis der Wirksamkeit dieser Systeme auch auf großen Zahlen. Sie sehen hier,
das ist dieses Sheet, was ich hier eingeblendet habe,
das ist von Juli 2009,
das ist so ein Profil-Sheet, das zeigt,
wie diese kognitiven Tutoren hier im Bereich der Algebra evaluiert worden sind,
geben Auskunft, gibt Auskunft über die Dimension dieser Evaluierung und die Maße der bezüglich der Wirksamkeit dieser Systeme.
Also hier sind Systeme wirklich in, sagen wir mal,
ein größer skalierenden Anwendungsbereich überführt worden.
Das ist immer eine wichtige Frage. Sowas hat bei uns
hier in Deutschland nicht stattgefunden, kann man sagen,
aber in den USA hat das stattgefunden.
Jetzt vom ganz anderen Ende, das ist ein System,
das bisher nicht auf großer Skala in die Praxis gekommen ist.
Das ist der Ansatz der sogenannten Open-Learner-Models von JudyK und Susan Bull,
JudyK in Australien,
Susan Bull
in Großbritannien
Das ist eine, sagen wir mal,
sehr softe Interpretation der Verwendung von intelligenten Techniken in solchen Tutor-Systemen.
Die Tutor-Systeme bauen ja ein Lerner-Modell auf. Und das ist
immer die Frage, was passiert mit diesen Lerner-Modellen?
Da werden ja, ja, Annahmen über Kompetenz,
da werden Assessments im Grunde kodiert. Und die lernen,
sehen die gar nicht, was passiert da mit dir,
ist der Ansatz strikt, diese Modelle sind offen.
Die lernten, können diese Modelle selbst inspizieren.
Und in diesem Beispiel können sie sogar mit dem System
selbst über die Assessments verhandeln. Wir können sagen,
das stimmt überhaupt nicht,
das Assessment
Fordere das heraus und ich überschreibe das. Also hier,
das ist im Bereich der Programmierung von Arrays.
Da kann man sein Thema auswählen und kann sagen, okay,
im Moment werde ich so eingeschätzt, ich möchte aber so eingeschätzt werden.
Und dann kann das natürlich zur entsprechenden Folge Aktivitäten führen,
der Erprobung, die durchaus konstruktiv sein können.
Also hier wirklich KI nicht mehr als Geheimnis, sondern KI
wird offengelegt. Das Lernermodell wird offengelegt, wird verhandelbar.
Wie gesagt, hat bisher nicht skaliert in der Anwendung,
finde ich aber einen sehr interessanten Ansatz.
Dann PISA-Test für Collaborative Problem-Solving. Ja, wer die Tagespresse
verfolgt, der müsste da jetzt up to date sein.
Das ist ja gerade hier durch die Tagespresse und auch durch
die Nachrichten gegangen. Der ursprüngliche Titel ist wirklich CPS-Collaborative Program-Solving.
Der Test haben wir jetzt auch gelernt, hat 2015 stattgefunden.
Ich habe damals 2013 auf unserer Tagung über Computersupported Collaborative Learning in Madison
in den USA zum ersten Mal mehr darüber erfahren,
selbst nicht involviert gewesen, aber einige Kollegen waren es,
als es um die Vorbereitung dieses PISA-Tests,
dieses neuen PISA-Tests ging
Federführend war übrigens Art Gresser. Und das Vorbild war
der Autotutor, den wir gerade gesehen haben.
Also dieser Konversationale Agent. Und die Idee war ja,
wir wollen kooperative Fähigkeiten im PISA-Stil erheben.
Das PISA-Gremium hat die Forderung gestellt, das muss individuell erhoben werden.
Könnte ja auch immer Dreier-Teams bilden aus verschiedenen Ländern oder Vierer-Teams
und die dann vergleichen. Nein, aber im Sinne von
PISA muss das auf die individuelle Ebene runtergebrochen werden.
Wie kann man das machen
Sehr schwer in Teams, so individuelle Zuordnungen zu treffen.
Ja, sie wissen wahrscheinlich, wenn sie die Presse
aufmerksam gelesen haben, wie das abgebildet worden ist.
Es gibt immer nur einen menschlichen Akteur, die anderen sind Bots.
Und zwar 1 bis 3 Bots interagieren mit dem menschlichen
Prüfling oder dem menschlichen Kandidatenkandidatin. Vorbild war Otto Cuter,
es wurden ja komplexe Annahmen über das,
was man abbilden wollte, auch in den Aufgaben damals gemacht.
Ich kann in Anbetracht der Zeit jetzt hier nicht weiter
ins Detail gehen, aber es gibt dazu natürlich umfangreiche Reports
Und ich komme da auch zum Schluss,
weil ich denke, das ist ein interessanter Ansatz,
vielleicht auch für die Diskussion nochmal drauf zurück.
Sie sehen jedenfalls, woher stammt das Ganze? Wie ist
es verwurzelt sozusagen, auch in der Geschichte der ITS?
Also jetzt noch zwei Erweiterungen. Einmal die Erweiterung in Richtung
Computersupported Collaborative Learning und dann in Richtung des entdeckenden Lernens,
also des Computers, Computersupports for Scientific Inquiry Learning.
Ja, CSCL. Wenn wir Gruppen lernen,
unterstützen wollen, Es gab es ja eben schon gesagt,
am Beispiel dieser PISA-Aufgaben, dieser Collaborative Problem Solving Aufsack, Aufgaben.
Es ist sehr schwer in Gruppensituationen, so was wie individuelle Lernermodellierung zu betreiben.
Also es ist zu komplex, die Abhängigkeiten sind zu unklar.
Auch die Informationskanäle, die wir kontrollieren können, sind viel zu stark beschränkt.
Die Frage ist auch, wollen wir alle Informationspanäle kontrollieren?
Also im Grunde hat uns das CSCL-Paradigma dazu geführt, auch Kontrolle abzugeben.
Zu sagen, das System kann in solchen Situationen nicht mehr
alles kontrollieren. Wir müssen uns darauf beschränken,
den Gruppenfortschritt insgesamt zu betrachten, eventuell noch die individuelle Historie,
also zum Beispiel das Vorwissen der Lernen zu betrachten.
Aber wir werden in einer solchen Situation nicht mehr jeden einzelnen Schritt kontrollieren können.
Also es ist eine offene Situation. Anderer Ansatz jetzt des Forschens Entdeckenden Lernens,
der sicher dem konstruktivistischen Ansatz in der Pädagogik verbunden ist,
im Einzelnen, im Speziellen geht es um die Orientierung am wissenschaftlichen Arbeiten.
Die lernten sollen also gerade im Bereich der Naturwissenschaften eigene Erkenntnisse so gewinnen,
wie sonst die Wissenschaftler auch ihre Erkenntnisse gewinnen.
Werkzeuge hier sind etwa Investierungssimulationsenvironments, Hypothesen, Formulierungstools,
Concept-Mapping-Tools und als intelligente Unterstützung eben systemseitige Rückmeldungen,
Trumps oder auch Unterstützende, konstruktive Hinweise im Sinne sogenanntes Kephones.
Wir haben beides zusammen in einem kürzlich abgeschlossenen Projekt,
versucht zu integrieren. Das Projekt heißt GoLab. Es geht
um ein vereinheitlichen Zugriff zu sogenannten Remote-Levertories
Bereich der Naturwissenschaften. Es gibt viele solcher Remote-Lebratories.
Es gibt virtuelle und es gibt auch physische Reale.
Das beste Beispiel für die Realen sind zum Beispiel Teleskope.
Viele Teleskope werden heute nur noch entfernt zugegriffen. Sie müssen nicht mehr
unbedingt nach Chile fahren. So interessant das vielleicht auch ist,
wenn sie da den Blick durch so ein Teleskop werfen wollen.
Es gibt auch Teleskope, durchaus guter Qualität,
die gerade für Lernzwecke weltweit zur Verfügung gestellt werden.
Oder es gibt eben virtuelle Umgebungen. Die Grundidee des Goalie-Projekts war jetzt nicht neue solcher Laboratorien bereitzustellen,
sondern den Zugang dazu so zu vereinheitlichen, dass Lehrende dazu Courseware formulieren können,
sozusagen ihre eigenen Kurse definieren können, ihre eigenen Lernstrukturen definieren können,
um dann einen vereinheitlichen Zugang zu diesen Remote-Levery-Pories zu geben.
Also einmal gibt es einen Baukasten, dazu gehören die Labs,
dazu gehören bestimmte unterstützende Apps, zum Beispiel Concept-Mapping,
Hypothesenformulierung und so weiter. Daraus werden kursstrukturierte Kurse,
sogenannte Inquery-Learning-Spaces gestaltet, von den Lehrenden selbst,
also gab es viele Workshops mit vielen Lehrerinnen und Lehrern europaweit dann wird aus einem solchen autorierten Kurs,
wird einfach ein Zugriff, ein webbasierter Zugriff generiert,
den dann die lernenden auch typischerweise im Klassenraum,
also weniger online, sondern typischerweise im Klassenraum benutzen können.
Und damit wird also so ein Inquary-Learning-Prozess abgebildet.
Das ist so ein typischer Zyklus des Inquary-Learning.
Man würde mit Orientierung beginnen. Also hier würde man einsteigen,
dann geht man zur Hypothesenbildung über zur Konzeptualisierung und dann eben
das eigentliche Experimentieren, das Auswerten und das Diskutieren gehören dazu.
Und dafür stehen halt jeweils bereit, die von den Lehrerinnen
und Lehrern als Autorinnen und Autoren dann entsprechend zusammengestellt werden.
Wir sehen beim Concept-Mapper einen Hypothesenbildungstool, Hypebasis ist Scratchpad und ja,
damit können wir also diesen Lernprozess unterstützen.
Das ist jetzt hier ein Beispiel, das wir verwendet haben,
das ist in der Tat auch ein Beispiel, das wir bei uns entwickelt hatten.
Das ist das Modell eines Osmose-Kraftwerks und mit diesem Modell eines Osmose-Kraftwerks haben wir mehrere Klassenraumstudien durchgeführt und ein wichtiger Punkt dabei ist immer,
dass wir die Lernleistungen der involvierten Schülerinnen und Schüler,
auch anhand ihrer, einmal anhand ihrer Aktivitäten,
aber auch anhand der Artefakte, die sie generieren,
typisch für moderne, konstruktivistische, pädagogische Szenarien,
ist ja auch, dass die lernenden Selbstprodukte erstellen.
Und wir wollen aus diesen Produkten auch etwas,
auch etwas erfahren über die Qualität des Lernprozesses.
Also hier geht es um Wiki-Beiträge, Texte,
Konzeptmaps, die Hypothesen, die generiert worden sind.
Wir haben dann in Gruppenphasen auf diese Informationen zugegriffen und konnten so
die Gruppen in bestimmter Art und Weise zusammenstellen und haben dann auch Unterstützungswerkzeuge bereitgestellt,
die selbst wieder die Produkte, nämlich auch individuelle Concept-Maps,
benutzt haben, um die Gruppenphase besser zu informieren.
Es gibt dazu einen reichhaltigen Forschungskontext. Es gibt Hinweise,
dass zum Beispiel heterogene Gruppen Vorteile haben,
bezüglich gerade der Unterstützung schwächerer, Schülerinnen und Schüler.
Ich will jetzt hier nicht in jedes Detail gehen,
was bei uns inzwischen stattgefunden hat,
ist so etwas eine Umdefinition dieses klassischen Themas heterogen versus homogen,
heterogene versus homogene Lerngruppen, indem wir sagen,
das Interessante ist eigentlich Diversitätsmanagement.
Also sie wollen häufig Gruppen haben, in denen nicht alle
gleich sind. Das muss nicht so sein,
dass die einen besser und die anderen schlechter sind,
sondern man möchte eigentlich Gruppen, in denen zum Beispiel das Wissen heterogen verteilt ist.
Es gibt auch klassische pädagogische Muster, wie etwa dieses Jigsaw-Muster,
indem man das sozusagen von außen induziert.
Aber hier können wir das auch etwa durch Lernermodellierung aus der
bisherigen Lernhistorie herausziehen. Und wir haben auch gesehen,
dass diese Wissensdiversität die Performanz von Lerngruppen positiv beeinflussen kann
Das haben wir jetzt abgebildet auf das Go-Labrahmen-System.
Auch hier kann ich nicht auf die Details eingehen.
Und wir haben als eine spezielle, ein spezielles Feature,
was diesen Gruppenprozess unterstützt, die Überlagerung von Concept-Maps verwendet.
Also wir haben individuelle Concept-Maps aus individuellen Lernphasen.
Und wenn die in die Gruppe gehen, die lernten,
in die Gruppe gehen, dann können wir diese Concept-Maps überlagern,
sodass der gemeinsame Wissensvorrat auch erkennbar wird.
Man kann sich dann orientieren an dem,
was auch die anderen wissen, was die Gruppe weiß.
Das trifft sich mit mit Überlegungen und Theoriebildungen meines Kollegen Daniel Bodemar,
bei uns in der Abteilung, zum Thema Cognitive Group Awareness.
Das sind also semantische Technologien, die das hier unterstützen.
Ja, wir hatten dann eben ein solches Landsszenario,
zunächst individuelle Arbeit, dann Gruppenarbeit und haben,
also sah das etwa aus, im üblichen Klassenraum.
Und die empirischen Ergebnisse, das war jetzt natürlich nur ein kleines Sample,
im Grunde jetzt bei unseren Klassenraumstudien kaum anders herzustellen.
Wir haben heterogene, drei homogen zusammengestellte Gruppen gehabt. Wir konnten den Wissenszuwachs einschätzen,
auch durch die Analyse der Artefakte und auch durch Pre-Post-Tests und durch Expertenbeobachtung.
Es gab in der Gruppenaktivität zunächst mal keine wesentlichen Unterschiede.
Wir sahen, dass die heterogenen Gruppen einen höheren,
durchschnittlichen Lernzuwachs hatten und auch eine höhere Produktqualität.
Das ist hier jenseits schließender Statistik, ist das relativ eindeutig,
nehmen Sie es einfach als heuristische Ergebnisse,
also als Ergebnisse, die natürlich weiter bestätigt werden müssen.
Und was wir auch gesehen haben, qualitativ war,
dass die Rollenverteilung in diesen heterogenen Gruppen flexibler war.
Dass nicht einer sozusagen immer nur geschrieben hat, der andere hat,
die anderen haben gedacht und die Ideen etwa eingegeben.
Wir verfolgen das zurzeit weiter, auch im Verbund mit der
Gruppe von Daniel Bodemar. Also es ist Sven Manske bei mir,
Melanie Erkens, bei Daniel Bodemar,
indem wir diese Szenarien jetzt weiter in Richtung Diversität interpretieren und versuchen,
diesen Aspekt der Cognitive Group Awareness noch technisch durch spezifische Dinge besser zu unterstützen.
Ich muss mal nach der Zeit fragen, Eine Minute,
dann springe ich jetzt mal, das war schon erwartbar,
dass sich dieses zweite Beispiel nicht mehr würde zeigen können.
Es überrascht mich insofern nicht. Das ging um dieses videobasierte Lernen.
Aktuelle Bezüge möchte ich noch herstellen. Also einmal hatte ich schon erwähnt,
die PISA-Studie, sie sehen jetzt, worauf die eigentlich beruht.
Also wenn sie jetzt irgendwas für den Alltag mit nach Hause nehmen können,
dann vielleicht ein besseres Verständnis dieser PISA-Studie zum Collaborative Problem Solving.
Wir haben jetzt zum Beispiel gesehen,
so wurde es auch in der Presse kolportiert,
dass etwa bei diesen Studien anders als bei den fachorientierten Studien
wohl Mädchen durchgängig in allen Ländern durchgängig bessere Ergebnisse erreichen.
Ich habe auch so eine Aussage gehört zu gemischten Gruppen versus
nicht gemischten, geschlechtergemischten Gruppen versus nicht geschlechtergemischten Gruppen.
Wenn Sie jetzt gehört haben, wie das eigentlich funktioniert,
ist das eigentlich relativ unsinnig. Weil wir haben ja immer
nur eine menschliche Versuchsperson, einen menschlichen Prüfkandidaten.
Ob das jetzt ein Mädchen oder ein Junge ist,
wird man fallweise sehen. Und die anderen sind ja sowieso Bots.
Und ob man die Bots jetzt als männlich oder weiblich definiert,
macht einen Unterschied
Also man könnte dann fragen, wie wirkt sozusagen das Suggerieren
der Zusammenarbeit mit weiblichen Bots gegenüber dem Suggerieren der Zusammenarbeit mit männlichen Bots?
Also wenn sie jetzt da so interessante Schlussfolgerungen lesen in der Presse zu diesen Studien,
dann seien sie vorsichtig und sie sind ja jetzt immerhin etwas
besser darüber informiert, hoffe ich.
Dann noch ein Ausblick. Einmal könnte ich sagen,
eine Ankündigung einer Konferenz. Das ist eben diese Konferenz Artificial
Intelligence in Education, die es seit Beginn der 90er Jahre
schon gibt
Die jetzt 2018 in London stattfindet,
in Verbindung mit zwei anderen Konferenzen in dem Bereich.
Und wir haben diese Konferenz unter das Thema gestellt.
Ich bin selbst einer der Program-Chairs, also der Programmverantwortlichen,
Deep Learning in Humans and Machines. Das zeigt auch so
ein Thema. Wir haben in dem Vortrag heute Morgen,
in dem sehr interessanten Vortrag, ja,
über Ansätze des Deep Learning im Sinne der modernen KI gehört.
Das ist eine Metapher, die inzwischen auch von einigen Pädagogen
aufgegriffen wird, als tief aber völlig anders interpretiert.
Das eine hat mit dem anderen nichts zu tun,
aber wir haben das trotzdem hier mal zusammengebracht.
Natürlich wohlwissend, dass das zwei völlig verschiedene Dinge sind.
Und wir wollen eben auch den Bereich der KI in der Bildung versuchen,
neu aufzustellen im Sinne der Offenheit für verschiedene Entwicklungen.
Auch da könnte ich wieder an den Vortrag von heute Morgen
anknüpfen. Sensorik, Effective Computing, also das Einschließen von
nicht nur kognitiven, sondern auch emotionalen Aspekten.
Also das ist etwas, womit wir uns hoffentlich dann im
nächsten Jahr auf dieser Konferenz beschäftigen werden.
Danke für Ihre Aufmerksamkeit.
Vielen Dank, Professor Hoppe