Fortschritte im Online-Skill-Lernen mit KI

Online-Lernen ist mega beliebt geworden, um neue Skills und Wissen zu erlangen. Es macht Bildung für viele zugänglich, besonders für Erwachsene, die ihre Fähigkeiten für die Arbeit verbessern wollen. Ein grosses Problem beim Online-Lernen ist jedoch, dass es oft schwierig ist, schnell und genaues Feedback an die Studierenden zu geben. Beim Lernen von Fähigkeiten ist es wichtig, dass die Lernenden die grundlegenden Konzepte hinter den Skills, die sie meistern wollen, verstehen.

Auch wenn Videos oft in Online-Kursen genutzt werden, können sie die Skills, die sie lehren, nicht wirklich verstehen oder den Fortschritt der Studierenden bewerten. Es gibt auch Tools, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen und Antworten in grossen Textmengen finden können. Aber diese Tools haben oft Schwierigkeiten dabei, Konzepte zu erklären oder Hilfe bei komplexen Problemen zu bieten. Das ist ein Bereich, der dringend verbessert werden muss.

#Der Bedarf an besseren Lernwerkzeugen

Menschen lernen Skills durch Übung und Wiederholung, aber einfach nur Videos zu gucken und Tests zu machen, führt zu passivem Lernen. Studien zeigen, dass Lernende mehr profitieren, wenn sie aktiv mit dem Material interagieren. Es gibt zwar viel Forschung darüber, wie Studierende Informationen aufnehmen, aber es gibt wenig Beweise dafür, wie Technologie das wahre Verständnis der gelehrten Skills messen oder auf komplexe Fragen von Lernenden reagieren kann.

In unserem Kontext bedeutet "Verstehen", dass man korrekte Schlussfolgerungen über eine Fähigkeit ziehen kann, ohne Fehler zu machen. Neue Fortschritte in der KI, besonders im Bereich der Generativen KI, haben grosses Potenzial gezeigt, Fragen basierend auf Text zu beantworten. Aber es bleibt unklar, ob diese Systeme die gelehrten Skills wirklich verstehen.

#Vorgeschlagene Lösung: Ein neuer Ansatz, der KI-Techniken kombiniert

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir eine neue Methode vor, die Kognitive KI und Generative KI kombiniert. Das Ziel ist es, die Art und Weise zu verbessern, wie Skills im Online-Lernen dargestellt und erklärt werden. Wir nutzen ein strukturiertes Modell namens Task-Method-Knowledge (TMK), um die in einem Kurs gelehrten Skills zu umreissen.

Das TMK-Modell zerlegt Skills in drei Teile:

1. Aufgabe: Das ist das Ziel der Fähigkeit.
2. Methode: Dies bezieht sich auf das Verfahren oder die Technik, die genutzt wird, um die Aufgabe zu erreichen.
3. Wissen: Das umfasst die notwendigen Informationen und Werkzeuge, die benötigt werden, um die Aufgabe zu erfüllen.

Durch die Kombination dieser KI-Techniken schaffen wir ein intelligentes System, das klare und nachvollziehbare Erklärungen für die Fragen der Lernenden zu Skills liefert.

#Verständnis des Skill-Lernens

Online-Ausbildung, wie massive offene Online-Kurse und Online-Zertifikate, hat es vielen leichter gemacht, auf Lernmöglichkeiten zuzugreifen. Die meisten Erwachsenen lernen heutzutage nach Wegen, um ihre Fähigkeiten zu verbessern. Passive Lernformen – wie nur Videos zu gucken – binden die Studierenden nicht vollständig ein. Um wirklich eine Fähigkeit zu entwickeln, sollten Lernende aktiv am Lernprozess teilnehmen.

Forschung im Bildungsbereich hebt hervor, wie wichtig aktives Lernen ist, um Inhalte zu erfassen und kognitive Beteiligung zu fördern. Das ist ein Bereich, in dem technologische Tools eine bedeutende Rolle spielen können, aber die aktuellen Systeme erfassen nicht ausreichend das vollständige Verständnis der Skills oder reagieren auf komplexe Fragen der Lernenden.

#Kognitive KI und Generative KI: Was sie sind

Kognitive KI konzentriert sich darauf, menschliche Denkprozesse nachzuahmen. Sie zielt darauf ab zu verstehen, wie Wissen so dargestellt wird, dass es sowohl für Menschen als auch für Computer Sinn macht. Im Gegensatz dazu kann Generative KI, besonders grosse Sprachmodelle, Text basierend auf grossen Datensätzen generieren. Auch wenn diese Systeme Antworten erstellen können, fehlt es ihnen oft an echtem Verständnis.

Unsere zentrale Frage ist, ob diese KI-Systeme die in Bildungseinrichtungen gelehrten Skills wirklich verstehen. Um diese Lücke zu füllen, wollen wir kognitive und generative Ansätze zusammenführen, um die Art und Weise zu verbessern, wie Skills in Online-Lernumgebungen dargestellt und erklärt werden.

#Wie das System funktioniert

Wir haben ein System namens Ivy entwickelt, das das TMK-Modell nutzt, um Informationen zu organisieren und zu präsentieren. Das System klassifiziert die Art der Fragen, die Nutzer stellen, und ruft die relevantesten Informationen basierend auf diesen Klassifikationen ab. So funktioniert es:

1. Frageklassifikation: Wenn ein Lernender eine Frage stellt, entscheidet Ivy zuerst, ob sie sich auf Fakten und Konzepte (semantisches Wissen) oder spezifische Erfahrungen (episodisches Wissen) bezieht. Das geschieht mithilfe eines grossen Sprachmodells, das trainiert wurde, um Fragen zu kategorisieren.

2. Wissenserfassung: Sobald die Frage klassifiziert ist, ruft Ivy die relevantesten Informationen aus seiner Datenbank ab, basierend auf einem Punktesystem, das hilft zu bestimmen, wie detailliert die Antwort sein sollte.

3. Antwortgenerierung: Ivy generiert Antworten basierend auf dem, was es aus vorherigen Dokumenten gelernt hat. Bei einfacheren Fragen könnte es eine kurze Antwort geben. Bei komplexeren Anfragen verfeinert es die Antwort, indem es zusätzliche relevante Dokumente nutzt, um eine umfassendere Erklärung zu liefern.

#Beispiel-Szenario: Das Flussüberquerungsproblem

Um zu zeigen, wie Ivy funktioniert, schauen wir uns ein klassisches Problem an, das oft in KI-Kursen verwendet wird – das Flussüberquerungsproblem. Diese Herausforderung besteht darin, drei Missionare und drei Kannibalen über einen Fluss zu bringen, ohne dabei bestimmte Regeln zu brechen.

Wenn ein Nutzer fragt: "Wer ist ein Wächter?", folgt das System diesen Schritten:

1. TMK-Modell erstellen: Ivy richtet eine vereinfachte Darstellung der beteiligten Skills ein – eine Aufgabe (alle Personen transportieren), Methoden (wie man das Boot bewegt) und Wissen (die Rollen jedes Charakters).

2. Frage klassifizieren: Das System erkennt, dass die Frage sich auf das Wissensmodell bezieht und ein Verständnis über die Rollen im Problem erfordert.

3. Relevante Informationen abrufen: Es bewertet die Komplexität der Frage und ruft Dokumente ab, die die Rollen der Wächter und deren Interaktionen erklären.

4. Antwort generieren: Zuerst erstellt Ivy eine grundlegende Antwort basierend auf seinen Erkenntnissen, und dann verbessert es diese, indem es mehr Kontext aus den abgerufenen Dokumenten hinzufügt, um eine umfassende Antwort zu bieten.

#Vorteile des Ansatzes

Durch die Nutzung des TMK-Modells in Kombination mit KI-Technologien kann Ivy relevantere und lehrreichere Antworten generieren. Diese Methode verbessert nicht nur die Genauigkeit der Antworten, sondern erhöht auch die Beteiligung, indem sie Lernenden das Gefühl gibt, enger mit dem Material verbunden zu sein.

#Zukünftige Überlegungen

In Zukunft gibt es mehrere Verbesserungspotenziale:

1. Evaluierungsmechanismus: Wir planen, wie wir die Leistung von Ivy bewerten, zu verfeinern. Die aktuellen Metriken müssen validiert und angepasst werden, um sicherzustellen, dass sie die Qualität der Ausgaben des Systems wirklich widerspiegeln.

2. Automatisierung der Erstellung von TMK-Modellen: Aktuell ist die Erstellung von TMK-Modellen ein manueller Prozess. Eine Automatisierung würde es einfacher machen, neue Inhalte einzuführen und sich an verschiedene Themen anzupassen.

3. Verbesserte KI-Techniken: Wir streben an, die Methoden zur Antwortgenerierung weiterzuentwickeln, insbesondere für komplexere Fragen. Das wird helfen, Ivy zu einem robusteren Lernwerkzeug zu machen.

#Fazit

Die Integration von Kognitiver KI mit Generativer KI hat das Potenzial, das Online-Lernen, besonders im skillbasierten Unterricht, zu revolutionieren. Indem wir klarere, informativere Antworten auf die Fragen der Lernenden geben, können wir den Lernprozess aktiver und ansprechender gestalten. Mit kontinuierlichen Verbesserungen könnten Tools wie Ivy die Lücke zwischen der Inhaltsvermittlung und echtem Verständnis schliessen und Lernende dabei unterstützen, ihre Skills effektiv zu entwickeln.