Adaptives Lernen

Adaptives Lernen: Individualisierung als Booster für den E-Learning Erfolg

Magda Lehnert E-Learning Grundlagen, E-Learning Trends

Lesedauer: 7 Minuten
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.

Möglichkeiten der Adaption

Optimale Nutzung der Arbeitszeit mit kleinteiligen Inhalten |
Adaption durch Selbstorganisation

Im Optimalfall werden Inhalte als kleine, in sich abgeschlossene Lerneinheiten (Nuggets) entwickelt. Die Nuggets können den Lernenden – abhängig vom Vorwissen, den Lernzielen und der zur Verfügung stehenden Zeit – sowohl einzeln als auch in Kombination bereitgestellt werden. Die wesentlichen Informationen eines Nuggets erschließen sich den Lernenden auf den ersten Blick. Je nach Interesse, Vorwissen und Lernziel können die Lernenden mithilfe verschiedener Interaktionen tiefergehende Informationen entdecken. Sie können die Tiefe und den Umfang ihres Lernprozesses damit selbst steuern.
Adaptive Learning durch Learning Nuggets

Mit Pretests Vorwissen berücksichtigen |
Adaption durch Wissenstests

Eine Möglichkeit der Adaption ist der Einstieg in einen neuen Kurs mittels eines Pretests. Werden die Fragen bereits im Pretest richtig beantwortet, werden die zugehörigen Lernziele als bestanden gekennzeichnet und müssen nicht mehr bearbeitet werden. So wird die Wiederholung von bereits vorhandenem Wissen vermieden, sodass keine Langeweile und damit einhergehende Demotivation entstehen. Dieses Vorgehen steigert bei den Lernenden die Freude am Wissenserwerb, schont ihre kognitive Ressourcen, verkürzt die benötigte Lernzeit und ermöglicht im Fall von Wissenslücken die Selbstreflexion.

Segmentierung und Zielgruppen |
Adaption durch Selbstorganisation und Individualisierung

Ein einzelner Kurs kann auf verschiedene Zielgruppen ausgerichtet werden, z. B. unterschiedliche Rollen, die an einem Prozess beteiligt sind, verschiedene Fachabteilungen, aufbauende Schwierigkeitsgrade/Vorwissen oder Lerntypen. Damit wird ein Teil der Inhalte verpflichtend, andere Inhalte werden hingegen optional behandelt. Im Fall der Segmentierung nach Lerntypen, werden die Inhalte mittels unterschiedlicher Medien vermittelt – als Grafik (visueller Lerntyp), Text und Lückentexten (lesend-schreibender Lerntyp), als Audiodateien (auditiver Lerntyp) oder als Video (visueller und auditiver Lerntyp).

Reflexion durch Fragen und Feedback |
Adaption durch Selbstorganisation

Lehrende können mit gezielten Fragen die Lernenden zur Selbstreflexion über bereits erworbenes Wissen animieren und bei Bedarf zusätzliche Navigationsmöglichkeiten anbieten. So erhält der Lernende zusätzliche Lernpfade, aus denen er selbst wählen kann.

Adaptives Lernen durch Selbstreflexion

Ein Inhalt – viele Sprachen |
Adaption durch Internationalisierung

Kann ein Inhalt in mehrere Sprachen gleichzeitig exportiert werden (Multisprachenexport), haben die Lernenden die Möglichkeit, den Inhalt in einer ihm verständlichen Sprache zu bearbeiten. Die Lernenden sollten dabei durch eine automatische Sprachwahl unterstützt werden. Ist dies nicht erfolgreich, kann die Sprache manuell gewählt werden.

Adaptives Lernen mit dem Autorentool Knowledgeworker Create

Knowledgeworker bietet mit dem Autorentool Knowledgeworker Create, dem Learning Management System Knowledgeworker Share und den Gamification Tools Quiz, Coach und Cards eine vollumfängliche E-Learning Suite. Sowohl das LCMS Knowledgeworker Create als auch das LMS Knowledgeworker Share besitzen spezielle Features, mit denen sich Lernprozesse im Sinne des Adaptive Learnings einfach individualisieren lassen. Im Folgenden finden Sie einen Auszug aus den Features von Knowledgeworker Create, mit denen sich Adaptives Lernen schnell und einfach in neue oder bestehende E-Learning Prozesse integrieren lässt:

Orientierung durch Kapitelübersichten

Die Kapitelübersicht wird optional direkt nach der Kurs-Startseite eingebunden und ermöglicht den Lernenden einen ersten Überblick über die im Kurs enthaltenen Kapitel – inklusive Informationen zur Lernzeiten, den Kriterien zum Bestehen des Kurses und den aktuellen Bearbeitungsstand der Kapitel. Die Ansicht bietet den Lernenden so eine erste Orientierung und mehr Freiheit, bei der individuellen Gestaltung Ihrer Lernprozesse.

Adpatives Lernen mit Kapiteln

Klare Struktur durch Interaktionsrestriktionen

Um zu vermeiden, dass Lernende in unterschiedlichen Kapiteln hin und her springen und sich selbst damit auf einen chaotischen Lernweg bringen, ermöglicht Knowledgeworker Create, Kursinhalte Stück für Stück nach didaktischen Vorgaben zu absolvieren. Erst wenn alle relevanten Inhalte in einem Kapitel bzw. auf der aktuellen Seite bearbeitet wurden, wird der nächste Bereich freigeschaltet. So kann in der optimalen Reihenfolge gelernt werden und es werden keine Informationen übersehen. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass Ihre Lernenden alle wichtigen Inhalte wahrnehmen und sich voll und ganz auf das Kursmaterial konzentrieren können.

Relevanz durch Zielgruppenfunktion

Die Zielgruppenfunktion in Knowledgeworker Create ermöglicht Ihnen, mehrere Gruppen von Lernenden (z.B. verschiedene Abteilungen, Expertiselevel oder Standorte) mit nur einem einzigen Onlinekurs zu schulen. Durch die Zuweisung der Zielgruppen zu einzelnen Kapiteln regulieren Sie, welche Inhalte für welche Zielgruppen verpflichtend absolviert werden müssen und welche optional sind. Ihre Lernenden wählen zu Kursbeginn ihre Zielgruppe aus, sodass sich die Kapitel automatisch entsprechend Ihrer Voreinstellung Zielgruppen-individuell anordnen. So sparen Sie Ressourcen bei der Kurserstellung und ermöglichen Ihren Lernenden ein relevantes, adaptives Lernererlebnis. 

Anknüpfen an Vorwissen durch Pretests

Wenn Sie Lernende mit variierenden Expertise-Leveln schulen, empfiehlt sich das individuell vorhandene Vorwissen zu prüfen, um jeweils am vorhandenen Wissensstand anknüpfen zu können. Mit der Pretest-Funktion in Knowledgeworker Create können Sie dies ganz einfach realisieren: fragen Sie Wissen zu einzelnen Kapiteln einfach zu Kursbeginn ab. Insofern Ihre Lernenden dabei bereits ausreichendes Wissen nachweisen können, überspringen sie die entsprechenden Kapitel automatisch. Auf diese Weise sparen Sie Ihren Lernenden wertvolle Lernzeit und die unnötige Wiederholung redundanten Wissens, während Sie gleichzeitig deren kognitive Ressourcen für das Lernen neuen Wissens schonen. 

Image

Bedingte Anzeige für noch mehr Flexibilität

Die bedingte Anzeige erlaubt es Ihnen, Onlinekurse speziell auf das Verhalten Ihrer Lernenden zuzuschneiden. So können sich einzelne Kursabschnitte, basierend auf verschiedenen Variablen, unterscheiden: Desktop oder Smartphone, online oder offline, Lernerfolg oder Misserfolg – und vieles mehr! Auf diese Weise geben Sie bestimmte Inhalte oder Zusammenfassungen zum Beispiel erst frei, wenn ein gewisser Kursfortschritt erreicht wurde. Oder Sie stellen sicher, dass sowohl Nutzern von Desktop- als auch mobilen Geräten in einer Softwareschulung zu ihren Geräten passende Screenshots angezeigt werden.

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

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.

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.

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