Zwischen Mensch und Maschine: Künstliche Intelligenz zur Förderung von Lernprozessen.

Autor/inn/en	Ninaus, Manuel; Sailer, Michael
Titel	Zwischen Mensch und Maschine: Künstliche Intelligenz zur Förderung von Lernprozessen. Gefälligkeitsübersetzung: Between human and machine: Artificial intelligence to facilitate learning processes.
Quelle	In: Lernen und Lernstörungen, 11 (2022) 4, S. 213-224Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	2235-0977; 2235-0985
DOI	10.1024/2235-0977/a000386
Schlagwörter	Künstliche Intelligenz; Lernen; Lernumgebung; Computerunterstützter Unterricht; Algorithmus; Digitaltechnik; E-Learning; Adaptation
Abstract	Hintergrund: Die Rolle und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning im Lernkontext wird seit der Digitalisierungsoffensive stark diskutiert. KI-basierte Werkzeuge bieten vielversprechende Möglichkeiten, um Lernprozesse besser zu verstehen und im weiteren Fortgang zu optimieren. Der Zuwachs an Daten und Metriken, die durch neue Sensoren und digitale Lernumgebungen zur Verfügung gestellt werden, ermöglicht den Einsatz von KI und Machine Learning. Solche Methoden bieten sich insbesondere an, wenn die menschliche Informationsverarbeitung nicht in der Lage ist, die komplexen und multimodalen Daten effizient und zeitnah zu verarbeiten sowie notwendige Schlüsse daraus zu ziehen. Methode: Für den aktuellen Artikel wurde eine selektive Literaturrecherche betrieben, um die unterschiedlichen Schritte bei KI-gestützten Lernsystemen genauer zu beleuchten. Diskussion: Es lassen sich drei zentrale Schritte im Prozess des KI-gestützten Lernens identifizieren: (1) Datenaufzeichnung, (2) Mustererkennung und (3) Adaptivität in digitalen Lernumgebungen. Der Mensch spielt in KI-gestützten Lernsystemen eine entscheidende und nicht durch die "Maschine" zu ersetzende Rolle, die im aktuellen Artikel genauer erläutert wird. Zudem werden weitere wichtige Aspekte für die Umsetzung von KI-gestützten Lernsystemen wie die Notwendigkeit interdisziplinärer Zusammenarbeit, Theoriearbeit und der Schließung von Forschungslücken perspektivisch diskutiert und elaboriert. (ZPID).
Erfasst von	Leibniz-Institut für Psychologie, Trier
Update	2023/1