Learning Companions – intelligente Lernassistenz in der Erwachsenenbildung

Learning Companions als intelligente persönliche Begleiter

Ein Learning Companion ist eine KI-gestützte Lernanwendung, die auf Technologien wie Machine Learning, Educational Data Mining oder Learning Analytics basiert, sagt die Trendstudie KI@Bildung. Sie baut auf Vorwissen und Kompetenzen der Lerner*innen auf und hilft, individuell gesetzte Lernziele zu erreichen.

Zurzeit werden Learning Companions intensiv in Forschungsprojekten in Österreich und Deutschland entwickelt. Es entstehen verschiedene Formate, die für das schulische Lernen oder die berufliche Weiterbildung erprobt werden.

Learning Companions können recht unterschiedlich aussehen, betont Lutz Goertz, Leiter der Bildungsforschung am Essener mmb Institut. Als persönliche Begleiter für die Wissensarbeit können Sie die Gestalt eines Chats annehmen oder durch einen Avatar mit Gesicht und Stimme repräsentiert werden. Der Companion kann in eine Handy-App integriert sein. Michael Toepel, Geschäftsführer des mmb Institut, sieht ihn eher auf einem Tablet bereitstehen. Wichtig sei, dass er die persönlichen Lernziele „kennt“, regelmäßig auf sich aufmerksam macht und bei Lernprozessen unterstützt.

Wie Organisationen und Lernende profitieren können

KI-gestützte, lernförderliche Technologien bieten erhebliches Potenzial für alle Bereiche der Bildung, so die Trendstudie KI@Bildung: Auf der Makro-Ebene der Organisation können mittels Data-Mining und Analytics z.B. Evaluations- und Planungsprozesse optimiert werden. Auf der Meso-Ebene (Lehrgeschehen) werden neue Formen des Assessments, Tutorings und Classroom-Managements möglich.

Vor allem jedoch eröffnen „intelligente“ Lernanwendungen auf der Mikro-Ebene – also für den Lernprozess selbst – vielfältige neue Möglichkeiten, indem stärker individualisierte Lernformen und Assistenzsysteme sowie automatisierte Leistungsbewertungen, Lernempfehlungen und Prognosen realisiert werden können. Durch die Unterstützung mit Learning Companions sollen die Lernenden im Mittelpunkt stehen. Persönliche künstliche Lernassistenzen sind in der Lage, adaptiv zu lehren: sie stellen sich auf das Vorwissen und die Kompetenzen der Lernenden ein, sie bilden Lernkonzepte aus deren mentalen Lernmodellen.

Mehr als Adaptives Lernen: das Ideal des Companion

Vieles vom bereits Geschilderten kennen wir von Anwendungen des Adaptiven Lernens, die bei vorgegebenen Curricula (Modulen, Kursen oder Lehrwerken) ausgezeichnete Dienste leisten und das Lernen personalisieren.

Ein Learning Companion hat jedoch den Anspruch, über das regelbasierte Lernen hinauszugehen. Er könnte Lernende auch über Kurse, Curricula und temporäre Lernziele hinweg zur Verfügung stehen. Im Idealfall würde der Learning Companion ein emanzipatorisches, konstruktivistisches Potenzial befördern, das von Vorgaben befreit und selbstgewählte Wissenszuwächse unterstützt. In dieser Form existiert ein Learning Companion noch nicht, wenngleich mit ChatGPT ein großer Zwischenschritt hin zu seiner Realisierung erreicht scheint.

Study Buddy: der Learning Companion für die Weiterbildung

Für die berufliche Weiterbildung wird in Deutschland gerade ein KI-basierter, virtueller Learning Companion entwickelt, der StudyBuddy. Dieses Verbundprojekt mehrerer deutscher Hochschulen mit Förderung des Bundesinstituts für Berufsbildung (BIBB) läuft bis 2024.

Entwickelt wird ein virtueller Lernbegleiter, der frühzeitig Wissens- und Verständnislücken erkennt und behebt, und der die Wissensvermittlung individuell auf die Lerner*innen zuschneidet. Der StudyBuddy wird mit drei zentralen Fähigkeiten ausgestattet: Künstliche Intelligenz, Adaption im Sinne von Anpassung an individuelle Bedürfnisse wie Lernstile und -präferenzen, und Kollaboration als „Lernfreund“, der mit den Lernenden nicht nur kommuniziert, sondern konkret zusammenarbeitet. Der so gestaltete Lernbegleiter soll Lerner*innen in der beruflichen Weiterbildung motivieren und durch den Lerntag begleiten.

Herausforderungen der intelligenten Begleitung

Um seine Arbeit gut zu machen, muss ein Learning Companion die Person, die er unterstützt, gut kennen – ihre Ziele und Gewohnheiten, Fortschritte und Erfolge. Mit anderen Worten: er sammelt und speichert viele persönliche Daten. Das ist so lange unproblematisch, als diese Daten ausschließlich bei den User*innen verbleiben. Edge Computing und Federated Learning aus der Software-Entwicklung geben Modelle dafür vor, wie es funktionieren kann, dass ein Companion-Wissen auf den Devices verbleibt und die Daten nicht auf Plattformen transferiert werden.

Bedenken gibt es auch in Bezug auf eine mögliche Bevormundung durch den Companion. Sind zu weitreichende Eingriffe in den individuellen Lernprozess zu befürchten? Wird die KI irgendwann zu bestimmend? Technisch ist es bereits möglich, dass eine KI aus Chats schlussfolgert, wieviel Unterstützung Lernende brauchen und wo besser Zurückhaltung angesagt ist.

Wie so oft bei digitalen Innovationen gilt auch hier: finale Ausgestaltung und Qualität sind nicht durch die Technik festgelegt – sie sind vielmehr das, was Menschen daraus machen.