- Hochschulbildung
Die verschiedenen Arten von KI im Lernprozess verstehen
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen – und wie wir lernen . Von Hochschulen bis hin zur beruflichen Weiterbildung bietet die Leistungsfähigkeit der KI Möglichkeiten zur Verbesserung von Abläufen, Lernmodellen und vielem mehr.
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die es Computern und Maschinen ermöglicht, menschliches Lernen, Problemlösen, Entscheiden und Kreativität nachzuahmen. Sie bietet branchenübergreifend zahlreiche Vorteile, wie die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, die schnellere und umfassendere Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten, die Verbesserung der Entscheidungsfindung und die Vermeidung menschlicher Fehler.
Hier ein Überblick darüber, wie drei Arten von KI erfolgreiche Ergebnisse für die Arbeitswelt und die Hochschulbildung ermöglichen.
Generative KI im Lernen
Wie wird generative KI im Lernprozess eingesetzt?
Generative KI ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die neue Inhalte wie Audio, Code, Bilder, Texte und Videos erstellen kann. Sie ermöglicht Lernenden schnellen Zugriff auf große Informationsmengen, unterstützt Lernende mit unterschiedlichen Sprachkenntnissen oder besonderen Bedürfnissen und beschleunigt Erkundung und Kreativität.
Drei Vorteile generativer KI für das Lernen.
Personalisierung
Generative KI-Algorithmen können maßgeschneiderte Lerninhalte wie spezifische Videos oder Artikel generieren, die auf den individuellen Vorlieben oder Bedürfnissen des Lernenden basieren.
Bewertungsautomatisierung
Im Hochschulbereich nutzen beispielsweise einige Dozenten generative KI-Tools, um den Studierenden sofortiges Feedback zu ihren Kursarbeiten zu geben.
Adaptives Lernen
Computeralgorithmen und KI können personalisierte Ressourcen und Lernaktivitäten generieren, die auf die individuellen Bedürfnisse der Lernenden eingehen. Wenn beispielsweise ein neuer Mitarbeiter mit einer Software, die er verwenden soll, nicht vertraut ist, könnte adaptives Training Lernmodule empfehlen, die die Bedienung der Software erklären, bevor tiefergehende Themen behandelt werden.
Bedenken hinsichtlich generativer KI im Lernprozess.
Trotz ihrer Vorteile birgt generative KI auch Herausforderungen. Die Tools generieren neue Inhalte auf Basis der Datensätze, mit denen sie trainiert wurden. Sind diese Datensätze verzerrt, können auch die neuen Inhalte verzerrt sein. Generative KI kann zudem Fehlinformationen verbreiten, beispielsweise indem sie gefälschte wissenschaftliche Studien als Belege für eine bestimmte Ansicht anführt. Vermutlich ist dies der Grund, warum Studierende generativen KI-Tools gegenüber größtenteils skeptisch sind. Eine aktuelle Studie Panopto ergab, dass weniger als die Hälfte der Studierenden generativen KI-Tools vertraut, korrekte Inhalte zu generieren. Eine Studie von Forbes zeigte außerdem, dass 41 % der Studierenden KI-generierte Inhalte immer bearbeiten , während 3 % dies nie tun.
Prädiktive KI im Lernen
Wie wird prädiktive KI im Lernprozess eingesetzt?
Prädiktive KI nutzt maschinelles Lernen, um Muster in vergangenen Ereignissen zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Sie kann die Daten von Lernenden in der Lernumgebung schnell analysieren, um Einblicke in deren Lernmuster und Fortschritte zu gewinnen und vorherzusagen, welche Themen als Nächstes behandelt werden müssen.
Drei Vorteile von prädiktiver KI für das Lernen.
Verbesserte Ergebnisse
Predictive Analytics kann helfen, Lernende mit Förderbedarf zu identifizieren und gezielte Unterstützung anzubieten, wodurch sich ihre Lernergebnisse langfristig verbessern. Beispielsweise benötigen möglicherweise alle Bankangestellten eine Schulung zu einer neuen staatlichen Verordnung, die Finanzinstitute betrifft. Jemand, der Schwierigkeiten hat, bestimmte Fragen zu beantworten, könnte jedoch aufgefordert werden, einen Auffrischungskurs zu bestehenden Bankvorschriften zu belegen, um das notwendige Hintergrundwissen zu erlangen. Ein Student, der sich immer wieder eine bestimmte Mathematikvorlesung ansieht oder automatisierte Fragen zu einem bestimmten mathematischen Konzept stellt, könnte aufgefordert werden, sich eine Lektion zu einem grundlegenden Konzept anzusehen oder diese zu wiederholen, um das neue Konzept besser zu verstehen.
Verbesserte Planung
Ausbilder und Trainer können mithilfe von Predictive Analytics die Stärken und Schwächen eines Trainingsprogramms identifizieren. Mit diesen Erkenntnissen können sie Trainingsprogramme und Lehrmethoden optimieren und so besser auf die Bedürfnisse der Lernenden eingehen.
Verbesserte Ressourcenzuweisung
Mithilfe von prädiktiver KI kann vorhergesagt werden, welche Lernenden und Kohorten mehr Unterstützung benötigen. Dies hilft Organisationen oder Hochschulen, Ressourcen optimal zu planen und zuzuweisen.
Bedenken hinsichtlich prädiktiver KI im Lernprozess.
Da prädiktive Analysen die Erfassung und Speicherung umfangreicher Informationen über Lernende erfordern, können Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit bestehen. Hochschulen und Organisationen, die prädiktive KI in ihren Lernprogrammen einsetzen, müssen die Datenschutzgesetze einhalten und robuste Cybersicherheitsmaßnahmen zum Schutz der verwendeten Daten implementieren. Sie sollten zudem die Lernenden über die Art der erfassten Daten und die zum Schutz ihrer Privatsphäre getroffenen Maßnahmen informieren.
Eine Möglichkeit, Datenschutzbedenken auszuräumen, besteht darin, mit Anbietern zusammenzuarbeiten, die den Datenschutz ernst nehmen. Zum Beispiel: Panopto Die kundenorientierte KI-Datenschutzrichtlinie von [Name des Unternehmens] ermöglicht es Organisationen, sich auf die ethische Nutzung von Daten für KI-Modellierung und Technologieentwicklung zu einigen.
Deskriptive KI im Lernen
Wie wird deskriptive KI im Lernprozess eingesetzt?
Deskriptive KI-Tools werden trainiert, um Metadaten aus unstrukturierten Daten wie aufgezeichneten Vorlesungen oder Geschäftsdokumenten zu generieren. Sie können Datenmuster und -beziehungen aufdecken, diese in verschiedene Komponenten klassifizieren und vergangene Leistungen, Trends oder andere relevante Faktoren zusammenfassen.
Drei Vorteile der deskriptiven KI für das Lernen.
Datenbasierte Erkenntnisse. Deskriptive KI-Tools können Daten zur Interaktion von Lernenden mit Lernmaterialien, zur Bearbeitungszeit, zu Testergebnissen und zur Leistung erfassen und analysieren. Dozenten und Schulungsleiter können diese Daten nutzen, um den Erfolg eines Lernprogramms zu messen und Entscheidungen über zukünftige Programme zu treffen.
Notizen machen
Lernende können von beschreibenden KI-Tools profitieren, die Videos oder Vorlesungen schnell zusammenfassen und beim Notieren wichtiger Punkte helfen. Zum Beispiel: Panopto Die Access AI- Produktpalette von [Name des Unternehmens] bietet mit einem Mausklick automatisierte Transkripte, Zusammenfassungen der wichtigsten Punkte und Beschreibungen von Lernvideos.
Virtuelle Nachhilfe
Virtuelle Tutoren, die auf beschreibender KI basieren, können in der Hochschulbildung Echtzeit-Feedback und Unterstützung bieten und so den traditionellen Unterricht ergänzen.
Bedenken hinsichtlich deskriptiver KI im Lernprozess
Wie bei anderen Formen der KI stellen Datenschutz und Datensicherheit auch für Hochschulen und Unternehmen, die deskriptive KI einsetzen, weiterhin ein wichtiges Anliegen dar. Um die Datensicherheit zu gewährleisten, ist es unerlässlich, strenge Datenschutzrichtlinien und -prüfungen zu entwickeln.
Erfahren Sie mehr über Panopto KI im Lernprozess
Die KI-gestützte Videolernplattform von Panopto ermöglicht barrierefreies Lernen außerhalb des Campus für über 1650 Bildungseinrichtungen weltweit. Mit Transkriptionen und Untertiteln für mehr als 20 Sprachen, KI-gestützter Stichwortsuche, die Lernenden hilft, Inhalte schnell zu finden, und automatisierten Workflows für die Übersetzung von Videoinhalten, Panopto Skaliert Videolernen mit einer einfach zu bedienenden Plattform, die speziell für Bildungszwecke entwickelt wurde.
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