NMC Horizon Report > 2017 Higher Education Edition (German)
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Adaptive Lerntechnologien

Zeithorizont: ein Jahr oder weniger

Zusammenfassung

Einführung

Schlüsseltrends, die den Einsatz von Technologien im Hochschulbereich befördern

Langfristige Trends: Antriebsfaktoren für die Technologieeinführung im Zeithorizont fünf oder mehr Jahre

 > Beförderung von Innovationskulturen
 > Deeper-Learning-Methoden

Mittelfristige Trends: Antriebsfaktoren für die Technologieeinführung im Zeithorizont drei bis fünf Jahre

 > Zunehmender Fokus auf der Messung von Lernprozessen
 > Neugestaltung von Lernräumen

Kurzfristige Trends: Antriebsfaktoren für die Technologieeinführung im Zeithorizont ein bis zwei Jahre

 > Blended-Learning-Designs
 > Kollaboratives Lernen

Besondere Herausforderungen, die den Einsatz von Technologien im Hochschulbereich behindern

Bezwingbare Herausforderungen: begreifbar und lösbar

 > Zusammenführung von formellem und informellem Lernen
 > Verbesserung der Digital- und Medienkompetenz

Schwierige Herausforderungen: begreifbar, aber schwer lösbar

 > Die Leistungskluft
 > Förderung der digitalen Gleichberechtigung

Komplexe Herausforderungen: schwer definierbar und umso schwerer lösbar

 > Neue Rolle(n) der Lehrenden
 > Der richtige Umgang mit Wissensverschleiß

Wichtige lehr-/lerntechnologische Entwicklungen für den Hochschulbereich

Zeithorizont: ein Jahr oder weniger

 > Adaptive Lerntechnologien
 > Mobiles Lernen

Zeithorizont: zwei bis drei Jahre

 > Internet der Dinge (IoT)
 > Next-Generation-LMS

Zeithorizont: vier bis fünf Jahre

 > Künstliche Intelligenz
 > Natürliche Benutzerschnittstellen

Methodologie

Expert/innenbeirat der Hochschulausgabe 2017

Adaptives Lernen ist Teil des Trends zum personalisierten Lernen und hängt eng mit Learning Analytics zusammen. Es bezieht sich auf die Technologien, die studentische Lernfortschritte überwachen und anhand der gewonnenen Daten den Unterricht jederzeit modifizieren können.[i] Adaptive Lerntechnologien können sich laut EDUCAUSE “basierend auf den Fähigkeiten oder Lernfortschritten einer Person dynamisch an den Level oder Typ des Kursinhalts anpassen, so dass die Leistungsfähigkeit des Lernenden sowohl durch automatisierte Interventionen als auch durch Anleitung der Lehrperson gesteigert wird”.[ii] Durch maschinelles Lernen können diese Technologien sich in Echtzeit auf eine Person einstellen und Lehrende sowie Lernende mit handlungsrelevanten Daten versorgen. Adaptive Lerntechnologien zielen darauf ab, Studierende präzise und logisch durch einen Lernpfad zu lotsen, aktives Lernen zu ermöglichen, leistungsschwache Studierende zu unterstützen und Faktoren zu identifizieren, die sich auf den Verbleib im Kurs und den Studienerfolg auswirken. Befürworter des adaptiven Lernens glauben, dass es eine Lösung für das “eiserne Dreieck” der Herausforderungen an die Hochschulbildung ist: Kosten, Zugang und Qualität.[iii]

Überblick

Adaptives Lernen, das im NMC Horizon Report > 2016 Higher Education Edition in einem gemeinsamen Kapitel mit Learning Analytics behandelt wurde, gehört auch 2017 zu den potenziellen Wachstumstechnologien. Gartner benannte es 2016 als die wichtigste strategische Technologie für Hochschul-IT-Entscheider, aufgrund seines Potenzials für die Skalierung von personalisiertem Lernen.[iv] Tyton Partners beobachten die Entwicklung des adaptiven Lernens im Hochschulbereich seit 2012; in ihrer neuesten Analyse identifizieren sie mehrere Schlüsselaspekte, die auf das Wachstum im Bereich adaptives Lernen hinweisen.[v] Die größte Veränderung seit Beginn der Studie bis heute liegt in der Reaktion von Anbietern auf die institutionelle Nachfrage nach neuen Funktionalitäten. Dies zeigt, dass die Entwickler heute besser darauf eingestellt sind, was die einzelnen Sektoren brauchen. An zweiter Stelle folgt der Nutzen von adaptivem Lernen für das kompetenzbasierte Lernen, wodurch sich die Stärke der Technologie in hybriden und Online-Lernumgebungen zeigt.[vi]

Trotz der wenig erforschten empirischen Auswirkungen dieser didaktischen Methode sind die ersten Erfolge vielversprechend. Das auf adaptives Lernen spezialisierte Unternehmen CogBooks und die Arizona State University haben die Auswirkungen von modernen adaptiven Unterrichtsmaterialien in einem Biologie-Einführungskurs nach Flipped-Classroom-Prinzip sowie in zwei Online-Geschichtskursen untersucht. Nach dem Einsatz von CogBooks über ein Semester stieg die Lernerfolgsquote von 76% auf 94%, und die Abbruchquote sank von 15% auf 1,5%.[vii] Eine Dreijahresstudie des Forschungszentrums SRI über die Initiative “Adaptive Learning Market Acceleration” (ALMAP), eine institutionenübergreifende Maßnahme zum Einsatz von adaptivem Lernen für die Verbesserung der Zugangs- und Abschlusszahlen, zeigte bescheidenere Erfolge: einige der Pilotkurse führten zu einer leichten Verbesserung der Durchschnittsnoten. Aussagekräftiger war, wie die adaptiven Kursauslieferungen von Fall zu Fall variierten: Die Lernerfolge wurden sowohl dann positiv beeinflusst, wenn von der Vorlesung zu adaptivem Blended Learning gewechselt wurde, als auch beim Wechsel von nicht-adaptiven zu adaptiven Lernumgebungen in reinen Online-Kursen.

Die Unterstützung von adaptivem Lernen auf Leitungsebene beschleunigt seine Einführung. 2016 stimmten bei einer jährlichen Befragung durch das Campus Computing Project 96% der Hochschul-CIOs zu, dass adaptive Lerntechnologien großes Potenzial für die Verbesserung des Lernerfolgs aufweisen.[viii] In den USA gibt es eine Vielzahl an Projekten. Acht Universitäten, darunter die Oregon State University und Portland State University, erhielten Fördergelder von der APLU (Association of Public and Land-grant Universities) für die Initiative “Accelerating Adoption of Adaptive Courseware”.[ix] Wenngleich die Bestrebungen nicht so schnell voranschreiten wie in den USA, so sieht doch auch die britische Hochschulkommission ein großes Potenzial in Learning Analytics — der treibenden Kraft hinter adaptiven Lernsystemen. Die Kommission will adaptive Tools in Abstimmung mit Studierenden entwickeln, wobei ethische Aspekte und die Bedürfnisse der Institution im Vordergrund stehen sollen.[x] Auch ein Vorschlag für eine hochschulische IKT-Strategie an das Bildungsministerium in Norwegen hebt adaptives Lernen als zentralen Entwicklungsbereich hervor.[xi]

Relevanz für Lehre, Lernen oder kreative Forschung

Adaptives Lernen ist eine wesentliche Komponente der langfristigen Studiengangsplanung an der Colorado Technical University. Beinahe 82% bzw. 800 der Lehrenden nutzen Intellipath, die adaptive Lernplattform der Universität. Die Längsschnittforschung zeigt, dass Studierende eine bessere Kontrolle über ihren Lernprozess haben, indem sie bekannte Inhalte schneller durchlaufen; dass sie sich stärker einbringen und “mehr Spaß” am Unterricht haben, sowie ein größeres Selbstvertrauen in die Bewältigung schwieriger Themen zeigen. Beispielsweise kann eine Studentin in einem Algebra-Kurs stärker im allgemeinen Bruchrechnen und schwächer im Lösen von linearen Gleichungen mit Brüchen sein. Intellipath misst die Stärken der einzelnen Studierenden und liefert den Kurs dementsprechend unterschiedlich aus, so dass mehr Zeit auf die Bearbeitung von Problembereichen verwendet wird.[xii] Während MINT-Fächer beim Einsatz adaptiver Lerntechnologien bisher im Mittelpunkt standen, entwickelt die University of Georgia Tools für Schreibkurse. Mit adaptiven Tools werden die Studierenden durch grundlegende Konzepte wie Peer-Review-Strategien, Argumentationsaufbau und multimodales Textdesign geführt. Dabei wird sichergestellt, dass sie diese Konzepte vollständig verstanden haben, bevor auf komplexere Methoden eingegangen wird.[xiii]

In Europa hat Jisc die Vorzüge von Learning Analytics und adaptivem Lernen anhand von 11 Fallstudien im Bericht Learning Analytics in Higher Education: A Review of UK and International Practice analysiert.[xiv] Die Autor/innen glauben, dass adaptive Lernsysteme einen individuelleren und selbstgesteuerten Zugang zum Lernen fördern und sich vor allem für die Vermittlung grundlegender Kenntnisse eignen. Eine Fallstudie hebt das Projekt Personalized Adaptive Study Success (PASS) der Open University Australia (OUA) hervor, das Studierenden dabei helfen soll, Lernpfade für sich zu identifizieren. PASS ist in die Online-Lernumgebung und Supportsysteme der OUA eingebettet und analysiert Daten aus CRM-Systemen, LMS und Studiengangsprofilen, um über ein personalisierbares Dashboard Empfehlungen auszugeben. Zusätzlich zum Tracking der studentischen Leistungen schlägt das Dashboard auch Aktivitäten vor, berechnet voraus, wie die Studierenden im Kurs abschneiden werden und gibt dynamische Empfehlungen von Lerninhalten.[xv]

Das Potenzial dieser Technologie für Lehre und Lernen nimmt stetig zu. Der aktuelle Report Clicks and Mortarboards von Nesta, einer britischen Innovationsstiftung, untersucht Entwicklungen hinsichtlich des Einsatzes digitaler Technologien an Hochschulen. Während ein Großteil der Literatur über adaptive Lerntechnologien auf ihre Relevanz für das individuelle Lernen fokussiert, zeigen neue Entwicklungen ihr Potenzial für die Zusammenarbeit. In Online-Lernumgebungen können neue Tools beispielsweise die Nutzer/innen automatisch in Gruppen mit gemeinsamen Interessen sortieren und ihnen Informationsquellen basierend auf Interessen und Surfverhalten empfehlen. Der Report beleuchtet auch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im kollaborativen Lernen. Bei der adaptiven Gruppenbildung wird KI genutzt, um Studierendengruppen zusammenzustellen, die am besten geeignet sind eine bestimmte Aufgabe zu lösen. KI könnte vorschlagen, die Lernenden aufgrund gleicher kognitiver Fähigkeiten oder Interessen zusammenzubringen oder sie nach komplementären Kenntnissen und Kompentenzen sortieren.[xvi]

Adaptive Lerntechnologien in der Praxis

Die folgenden Links liefern Beispiele für adaptive Lerntechnologien, die unmittelbare Implikationen für den akademischen Bildungsbereich haben:

2016 DLIAward Recipient: Tougaloo College

go.nmc.org/tougaloo

Das Tougaloo College in Mississippi hat für die Implementierung der Online-Plattform Junction Education in seine Online-Biologiekurse einen Digital Learning Innovation Award (DLIAward) vom Online Learning Consortium (OLC) erhalten. Das adaptive Lerntool, das in das College-LMS integriert ist, stellt basierend auf den Lernpräferenzen der Studierenden unterschiedliche Lernmaterialien wie z.B. Videoeinführungen, Online-Lehrbücher und Spiele bereit.

Cellular Transport Virtual Lab

go.nmc.org/central

Ein Dozent der Central Queensland University hat gemeinsam mit dem EdTech-Start-up Smart Sparrow ein interaktives virtuelles Labor für wissenschaftliche Experimente im Zelltransport gebaut. Abhängig von der Leistung der Studierenden leiten adaptives Feedback und entsprechende Lernpfade sie durch ihre personalisierten Laborerfahrungen.

PERFORM

go.nmc.org/perform

PERFORM, ein gemeinsames Projekt der Beijing Normal University und der Universidad Internacional de la Rioja, zielt darauf ab, Software zu entwickeln, die auf Basis von Lernendendaten personalisierte Empfehlungen gibt. Die Initiative will nicht nur Lernergebnisse verbessern, sondern ermöglicht Wissenschaftlern auch, die Lernmuster von Studierenden verschiedener Kulturen zu beobachten.

Literaturempfehlungen

Denjenigen, die mehr über adaptive Lerntechnologien erfahren möchten, empfehlen wir die folgenden Artikel und Quellen:

Clearing the Hurdles to Adaptive Learning

go.nmc.org/clear

(Barb Freda, University Business, 26. August 2016.) Die Integration adaptiver Lerntechnologien in die Hochschullehre kann eine mühsame Aufgabe sein, die Zeit, Fachwissen und Geld erfordert. Die Autorin diskutiert sechs Herausforderungen bei der Implementierung und wie frühe Anwender sie überwunden haben – unter anderem durch Weitermachen ohne belastbare Ergebnisse, Auswahl des richtigen Providers und Bewältigung großer Datenmengen.

Designing Values in an Adaptive Learning Platform

go.nmc.org/deval

(Josine Verhagen et al., LACE Project, aufgerufen am 9. Januar 2016.) Dieser Aufsatz beschreibt die ethischen Abwägungen, die Hochschulen bei der Entwicklung adaptiver Lerntechnologien vornehmen müssen. Die Autor/innen meinen, dass eine Zusammenarbeit zwischen Ethikbeauftragten und Entwicklern im frühen Projektstadium dazu beitragen kann, einige Hürden, wie z.B. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, zu überwinden. 

How Personalized Learning Unlocks Student Success

go.nmc.org/unlock

(Nazeema Alli et al., EDUCAUSE Review, 7. März 2016.) In diesem Beitrag demonstrieren die Autor/innen, wie Technologie das Lernen individualisieren, leistungsschwachen Studierenden helfen und Erfolgspfade aufbauen kann. Adaptive digitale Unterrichtsmaterialien können beispielsweise nicht nur die Lernergebnisse der Studierenden verbessern, sondern auch Kosten für die Lehre reduzieren, indem sie schneller zum Kursabschluss führen.

[i] https://campustechnology.com/articles/2016/12/20/the-blurry-definitions-of-adaptive-vs-personalized-learning.aspx

[ii] http://er.educause.edu/articles/2016/10/adaptive-learning-systems-surviving-the-storm

[iii] http://www.educationdive.com/news/adaptive-learning-holds-promise-for-the-future-of-higher-education/421228/

[iv] http://www.gartner.com/newsroom/id/3225717

[v] http://tytonpartners.com/library/learning-to-adapt-2-0-the-evolution-of-adaptive-learning-in-higher-education/

[vi] https://campustechnology.com/articles/2016/04/21/research-5-ways-adaptive-learning-has-changed.aspx?admgarea=news

[vii] https://www.cogbooks.com/2016/02/04/improve-student-success-and-retention-with-adaptive-courseware/

[viii] http://www.campuscomputing.net/cc2016

[ix] http://www.aplu.org/projects-and-initiatives/personalized-learning-consortium/plc-projects/Accelerating-Adoption-of-Adaptive-Courseware.html

[x]http://www.policyconnect.org.uk/hec/sites/site_hec/files/report/419/fieldreportdownload/frombrickstoclicks-hecreportforweb.pdf (PDF)

[xi] https://www.ecampus.no/2016/10/26/adaptive-learning-lone-learner-or-community-effort/

[xii] http://er.educause.edu/articles/2016/3/adaptive-learning-platforms-creating-a-path-for-success

[xiii] https://ovpi.uga.edu/news/english-composition-incorporates-adaptive-learning-into-classroom

[xiv] https://www.jisc.ac.uk/sites/default/files/learning-analytics-in-he-v3.pdf (PDF)

[xv] https://analytics.jiscinvolve.org/wp/files/2016/04/CASE-STUDY-K-Open-Universities-Australia.pdf (PDF)

[xvi]http://www.nesta.org.uk/sites/default/files/higher_education_and_technology_nov16_.pdf (PDF)