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Künstliche Intelligenz Teil 3: Wissenstransfer mit KI

Während Künstliche Intelligenz im Alltag bereits Einzug erhalten hat, steht die KI im Bereich des Wissenstransfers noch relativ am Anfang. Dennoch gibt es schon heute ein paar wenige Stellen, in denen KI den Bildungsbereich beeinflusst.



Künstliche Intelligenz lässt neue Berufsfelder entstehen

Dass die Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz die Arbeitswelt und Unternehmen generell beeinflussen werden, haben wir bereits im zweiten Teil unserer KI-Serie gezeigt. Doch dies benötigt auch Personal, das mit der KI-Technik kompetent umzugehen weiß. Beim IT-Verband Bitkom gibt es dafür bereits einen Weiterbildungslehrgang zum KI-Manager. Dort lernen die Teilnehmer unter anderem, welche Basics und Konzepte man kennen sollte, wie KI die unternehmerische Wertschöpfung unterstützen kann und in welcher Weise KI-Lösungen letztendlich angewandt werden können.

Deutsche Universitäten haben die gewinnende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz ebenfalls erkannt. Die Hochschule Pforzheim bietet seit 2017 den Studiengang „Mechatronische Systementwicklung“ mit den Wahlpflichtmodulen „Künstliche Intelligenz“ und „Robotik“ an. Auch andere Universitäten wie bspw. die TU Chemnitz, TU München oder die Universität Stuttgart haben das Thema KI mittlerweile in einigen Studiengängen integriert. Neu entwickelte Berufe wie AI-Berater und bereits bestehende Berufsbilder wie Projektmanager, Data Engineers und Software Architekten können zudem an neuen KI-Projekten beteiligt werden und das gemeinsame Wissen vereinen.



Chatbots und adaptives Lernen

Im Bereich des dialogorientierten Lernens liegt die Konzentration in erster Linie auf dem Einsatz von Chatbots. Durch Automatic Speech Recoginition (ASR) und Natural Language Processing (NLP) sind diese Bots in der Lage, eine bestimmte Sprache zu erkennen und passende Antworten zu geben.


Der Einsatz von Chatbots im Bereich von Lerntechnologien hilft dabei, größere Wissensbestände für den individuellen Lernbedarf aufzubauen. Wird z. B. ein Erläuterungstext zur Bedienung einer bestimmten Software gesucht, basiert die Antwort des Chatbots auf der Wahrscheinlichkeit, welche Antwort am ehesten zu der gestellten Frage passt. Wird vom Lernenden ein anderer Text als der Vorgeschlagene ausgewählt, lernt die Künstliche Intelligenz daraus. Bei der nächsten Suche wird die Wahrscheinlichkeit verändert und ein anderer Textvorschlag unterbreitet. Auch maßgeschneiderte Lernvorschläge (adaptives Lernen) sind ein Teil von KI im Bildungsbereich. Durch die beim Lernprozess generierten und erfassten Daten lässt sich mithilfe eines Algorithmus ein notwendiger Lernbedarf erkennen und darauf basierend ein individueller Lernpfad erstellen.


Künstliche Intelligenz in der Lehre und im Wissenstransfer

Humanoide Roboter in der Hochschullehre

Wie Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre aussehen könnte, untersucht das Forschungsprojekt H.E.A.R.T. (Humanoid Emotional Assistant Robots in Teaching) der Philipps-Universität in Marburg. Das seit 2016 bestehende Projekt, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird, möchte herausfinden, ob Künstliche Intelligenz in der Lehre überhaupt funktionieren kann. Angefangen hat alles mit Pepper, einem 1,20 m großen humanoiden Roboter. Um die weitere Forschung auf eine breitere Basis zu stellen, sind nach Pepper die Roboter Nao, Yuki und Miki hinzugekommen. Alle vier Roboter agieren über Apps, die das Forschungsteam rund um Leiter Jürgen Handke entwickelt hat. Zusätzlich wird durch paralinguale Kommunikation der Eindruck eines natürlichen Dialogs verstärkt. Hierbei sucht der Roboter bspw. den Blickkontakt zu Menschen oder lässt ein „ähm“ in seine Sprache einfließen. Sie sollen Hochschulprofessoren dabei keineswegs ersetzen, sondern die Studierenden beim Lernen unterstützen. Auch könnten sie als Assistenz für Dozenten eingesetzt werden, um bspw. dem hohen Betreuungsaufwand von Studierenden gerecht zu werden. Der Hauptzweck liegt demnach in der Interaktion mit Menschen. Neben der Fähigkeit, in den Sprachen Deutsch und Englisch einen möglichst natürlichen Dialog zu führen, sind die Roboter auch in der Lage, Emotionen von Menschen zu erkennen und die eigenen zum Ausdruck zu bringen. Mit jedem neuen Dialog wissen Pepper & Co. besser, was sie wie in welcher Situation zu sagen haben.



KI in der Schulbildung

Nicht nur in der Hochschullehre kann Künstliche Intelligenz die Lernenden unterstützen. Bereits in der Schule kann KI bei der Vermittlung von Basiswissen wie rechnen oder lesen eine Unterstützungsfunktion leisten. Ein Beispiel hierfür ist die vom schwedischen Karolinska Institute entwickelte Software Lexplore, welche auf Microsoft Azure und Windows 10 basiert. Das System soll die Lesekompetenz von Schülerinnen und Schülern auswerten. Diese Fähigkeit liegt insbesondere bei Kindern im Grundschulalter in unterschiedlich starker Ausprägung vor. Lehrkräfte müssen zunächst viel Zeit investieren, um zu verstehen, wo genau das Kind ein Problem hat. Die beim Lesen ablaufenden kognitiven Prozesse sind aufgrund der Komplexität jedoch nicht immer ganz nachvollziehbar. Lexplore kann den Vorgang der Problemfindung unterstützen, indem es die Augenbewegungen der Schüler beobachtet und auswertet. Anhand des in der Software integrierten Eyetrackers und eines speziellen KI-Algorithmus kann dann ein Rückschluss auf die Lesekompetenz der Schüler gezogen werden. Durch die daraus gewonnen Erkenntnisse ist es für Lehrkräfte einfacher, Einblicke in den Leseprozess zu gewinnen und entsprechende Maßnahmen bei einer vorhandenen Leseschwäche flexibler zu ergreifen.


Lexplore-AI-Eyetracker

© Lexplore


Fazit

Zwar stehen die Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz in der Weiterbildung, der Lehre und im Bereich des Wissenstransfers noch ganz am Anfang, dennoch kann sie auch hier eine Unterstützungsfunktion für Lehrkräfte und Professoren leisten. Dies zeigt der Einsatz von bereits bestehenden Chatbots, die Software Lexplore oder das Marburger Uniprojekt H.E.A.R.T. Ob der Einsatz von KI im Bereich des Wissenstransfers jedoch tatsächlich rentabel ist, wird die Zukunft zeigen.



Lesen Sie im nächsten Teil, wie Künstliche Intelligenz in der IT-Sicherheit eingesetzt wird.

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