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E-Learnings schneller erstellen dank KI

OpenGraph: KAI – Künstliche Intelligenz in Knowledgeworker Create

Ab sofort unterstützt Sie die optionale Knowledgeworker Artificial Intelligence – kurz KI-KAI – bei der Erstellung hochwertiger Lerninhalte im Learning Content Management System Knowledgeworker Create. 

  • Erwecken Sie neue, bisher nicht realisierbare E‑Learning Projekte zum Leben.
  • Überlassen Sie zeitaufwändige und repetitive Aufgaben der KI.
  • Setzen Sie auf herausragende visuelle Inhalte.
  • Schaffen Sie eine ungeahnte globale Reichweite.
 

Adaptives Lernen

Individualisierung als Booster für den E‑Learning Erfolg

 
Adaptives Lernen

Vergleichen wir frühere Seminare mit dem heutigen E‑Learning, besteht die größte Herausforderung nach wie vor im vermeintlich fehlenden Bezug zu den Lernenden. Kennen SeminarleiterInnen ihre Teilnehmenden und können auf ihre individuellen Voraussetzungen eingehen, fehlen im E‑Learning oft die Vorstellungen von deren Bedürfnissen und Lernbedingungen. Die Lösung: Individualisierung. Wie aus anderen digitalen Bereichen längst bekannt, lassen sich auch digitale Lerninhalte auf Basis von Nutzerdaten und Nutzerverhalten automatisiert oder manuell an jeden einzelnen Nutzer anpassen und damit ein individuelles Lernerlebnis generieren. In diesem Fall spricht man von sogenanntem Adaptiven Lernen. Die Konsequenz: Mehr Effektivität, mehr Motivation und damit ein garantierter Lernerfolg!

 

Was ist Adaptives Lernen?

Überall erleben wir den Megatrend der Individualisierung: Sei es bei Entertainment-Angeboten, Online-Werbung, Dienstleistungen oder Produkten, die nach unseren persönlichen Vorlieben und Bedürfnissen ausgerichtet sind. Ebenso ist es möglich und auch dringend notwendig, das digitale Lernen zu individualisieren. Denn neben allen Vorteilen, die das E‑Learning mit sich bringt, steht man bei der Digitalisierung von Lerninhalten vor der Herausforderungen, einen persönlichen Zugang zu den Lernenden zu wahren. Die Lösung: Adaptive Learning.

Adaptives Lernen bezeichnet die Differenzierung der Lehre, d.h. die unterschiedliche Ausgestaltung des Lehrens anhand der Bedürfnisse der einzelnen Lernenden. Diese Herangehensweise trägt signifikant zum Erfolg des Lernens bei, da schließlich jede Person Wissen auf unterschiedliche Weise und in eigener Geschwindigkeit erwirbt.

 

Adaptives Lernen

Erlernen von individuell benötigtem Wissen zum individuell richtigen Zeitpunkt in individueller Geschwindigkeit.

 

Waren die Lernenden, ihre Lernumgebungen, die Lerngeschwindigkeiten und die Lernzeiten bisher unbekannt und blieben unberücksichtigt, ermöglicht die Adaption die kontinuierliche Anpassung des E‑Learning Angebots auf die aktuelle Lernsituation. Basis bilden dabei die Nutzerdaten und das Nutzerverhalten (Stichwort: Learning Analytics). Neben demographischen und anderen statischen Daten zur Lernumgebung, werden sowohl die verbalen als auch die nonverbalen Rückmeldungen der Lernenden berücksichtigt.

Dazu zählen unter anderem Indikatoren wie

  • Interaktionen
  • Beantwortung von Fragen
  • Digitale Abwesenheit (Schließen, Fokus)
  • Umgebung (Gerät, Ort, Lärm etc.)
  • Peers/Lernergruppen

 

die entweder automatisiert oder manuell interpretiert werden. Infolgedessen können Inhalte, Methoden, Strukturen und die Bereitstellung der E‑Learning Inhalte an die Bedürfnisse jedes einzelnen Lernenden angepasst werden.

 

Vorteile von Adaptive Learning

Adaptive Learning bietet neben den allgemeinen Vorteilen, die das E‑Learning mit sich bringt (Zeit- und Ortsunabhängigkeit, Kostenersparnis, standardisierte Qualität, Interaktivität uvm.), auch eine Vielzahl spezifischer Vorteile:

 

Relevanz

Statt stupide Wissen anzuhäufen, das man entweder nie oder erst sehr viel später benötigt, erhalten die Lernenden nur die Inhalte, die sie wirklich gerade lernen müssen. Die Inhalte haben Bezug zur aktuellen Lebensrealität bzw. der Arbeitswelt der Lernenden und sind dadurch motivierend und eingängig.

Zeitersparnis für die Lernenden

Die Lernzeit ist ein kostbares Gut, das durch passgenaue Inhalte nur für das Wissen investiert wird, das die Lernenden wirklich benötigen.

Zeitersparnis für die Lehrenden

Adaptives Lernen basiert neben der automatisierten Individualisierung auf selbstkorrigierenden Aktivitäten wie bspw. freiwilligen Zwischentests oder zusätzlich gewählten Übungen, sodass auch die Lehrenden Entlastung finden.

Selbstbestimmung

Adaptives Lernen lehrt die Teilnehmenden darüber hinaus das eigenverantwortliche Lernen, indem sie selbst und aktiv über das Fortschreiten des Lernprozesses entscheiden.

Motivation

Durch die individuelle Abstimmung von Methodik und Schwierigkeit wird selbstgesteuertes Lernen erleichtert. Die Lernumgebung wird zum maßgeschneiderten Lernerlebnis und kann sich für Lernenden motivationsfördernd auswirken.

Reflexion

Kontinuierliche Beobachtung und regelmäßiges Feedback ermöglichen Selbsteinschätzung und vermitteln Kontrolle über den Wissenserwerb.

 

Whitepaper

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Adaptives Lernen

Individualisierung als Booster für den E‑Learning Erfolg

Treffen Sie die Bedürfnisse Ihrer Lernenden und führen Sie sie zum Lernerfolg. Mit unseren 6 Möglichkeiten der Adaption schaffen Sie individuelle Lernerlebnisse mit wenig Aufwand – bessere Ergebnisse und kürzere Lernzeiten garantiert.

 

Adaptives Lernen mit dem Learning Management System Knowledgeworker Share

Knowledgeworker Share ist ein übersichtliches Learning Management System zur zielgruppenspezifischen Verteilung der zuvor im Autorentool erstellten Online-Kurse. Darüber hinaus hilft Ihnen die Plattform dabei, die Herausforderungen Ihres Lernmanagements, Ihrer Unterweisungspflicht oder Ihrer betrieblichen Kommunikation sicher und professionell zu meistern.

 

Individuelle Lernpfade durch das Curriculum

Visualisierung Lernpfade

In Knowledgeworker Share definieren Sie dabei auch die sogenannten Lernpfade. Diese geben an, in welcher Reihenfolge Kurse oder Kursabschnitte absolviert werden sollen. Zwischendurch lassen sich Tests einsetzen, die die Lernenden je nach Ergebnis wiederum an einen neuen Punkt auf dem Lernpfad springen lassen. Schließt eine Person den Test also bspw. mit voller Punktzahl ab, wird der nächste Kurs freigeschaltet oder bestimmte Kursabschnitte vielleicht sogar übersprungen. Ist das Ergebnis unzureichend, kann nötiges Wissen wiederholt werden. Diese Grundstruktur wird übersichtlich visualisiert und gibt Lehrenden und Lernenden einen Überblick über den bevorstehenden Lernprozess.

 

Try it

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Knowledgeworker Share

Einzigartige Lernerfahrung garantiert

Sparen Sie wertvolle Ressourcen, minimieren Sie Ihren Zeitinvest und maximieren Sie Lernerfolge. Managen Sie alles zentral auf der Online-Lernplattform: Mitarbeitende, Trainings, Dokumente, Videokonferenzen, Abschlusszertifikate, Lernerfolge und Reportings.

 

Fazit.

Adaptives Lernen ist der nächste logische und konsequente Schritt im Zeitalter der Individualisierung digitaler Inhalte, um die letzten Defizite des E‑Learnings gegenüber analoger Seminare auszugleichen. Bestand bisher kein persönlicher Zugang zu den Lernenden, können Inhalte nun mittels Adaption an deren individuellen Bedürfnisse angepasst werden. Die Individualisierung erfolgt dabei auf der Basis vorhandener Informationen über die Lernenden oder durch deren Selbstorganisation des Lernpfades. Auf diese Weise wird der Lernprozess für die Lernenden motivierender, schont die kostbare Lernzeit, vermeidet Langeweile und steigert damit unweigerlich den Lernerfolg.

 
Magda Lehnert | Bloggerin
Magda Lehnert
Texterin
 
 

Bildquelle: Flamingo Images/shutterstock.com