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Künstliche Intelligenz in der Schule - Schlaue Lern-Apps: Bildungspolitik schläft

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Während um den Digitalpakt für Schulen gestritten wird, sind Lernsysteme mit Künstlicher Intelligenz längst einsatzbereit. Doch die Bildungspolitik verschläft die Entwicklung.

Archiv: Schüler arbeiten in einem Klassenraum einer Grundschule an Computern, aufgenommen am 18.10.2017
Digitalisierung in der Schule (Archivfoto)
Quelle: dpa

Lerncomputer gibt es schon seit 30 Jahren. Einige dieser digitalen Tutoren verwenden auch schon seit den 1980er Jahren neuronale Netze. Nachrichtendienste schulen und trainieren ihre Analysten damit, Militärs ihre Generalstabsoffiziere.

Lern-Apps sind enorm schlau geworden

Diese Systeme waren ziemlich teuer, denn sie liefen nur auf Großrechnern. Inzwischen aber sind Lernprogramme mit Künstlicher Intelligenz (KI) als Apps auf Smartphones verfügbar. Und Informatiker diskutieren mit Pädagogen darüber, wie solche KI-Lern-Apps didaktisch am besten eingesetzt werden können.

"Das ist eine Frage der Bildungsziele", meint die Informatik-Professorin Ute Schmid von der Otto-Friedrich-Universität in Bamberg. Sie hat sich in ihrer Forschung- und Entwicklungsarbeit daran orientiert, wie ein Lernsystem mit Künstlicher Intelligenz als gute Lehrkraft aussehen könnte.

So gut wie ein Lieblingslehrer

"Wenn ich eine Künstliche Intelligenz fürs Lernen schaffen will, dann möchte ich eine KI bauen, die so gut ist wie der Lieblingslehrer, die Lieblingslehrerin, an die wir uns aus unseren Schulzeiten erinnern", sagt Ute Schmid.

Eine solche Lieblingslehrerin zeichnet sich nicht nur durch Fachwissen und pädagogisches Können aus, sondern sie kümmert sich auch intensiv um ihre Schützlinge. "Sie muss die individuellen Wissenslücken ihrer Schüler erkennen und darauf ganz gezielt mit Erklärungen und Beispielen reagieren", so Ute Schmid.

Und genauso muss ein KI-Lernsystem sich auch verhalten. Ute Schmid und ihr Team zeigen das gern mit einem Rechentutor, der mit Grundschülern die vier Grundrechenarten übt. Dieser digitale Tutor bringt den Schülern zum Beispiel bei, dass immer die untere Zahl von der oberen Zahl abgezogen werden muss und nicht die kleinere von der größeren.

"Das ist nämlich ein ganz typischer Fehler, dass Kinder Ziffern so voneinander abziehen, dass sie immer die kleinere von der größeren abziehen, ganz unabhängig davon, ob die oben oder unten steht", berichtet Ute Schmid.

Lernmuster sind wichtig

Gearbeitet wird dabei mit einer Mustererkennung und mit einer Fehlerdiagnose. Das System vergleicht die Lösung einer Rechenaufgabe mit anderen Lösungsmustern und erkennt so, wenn eine Regel verletzt wurde. Für die Fehleranalyse selbst haben Ute Schmid und ihre Team eine automatische Methode für die Suche nach Fehlerursachen in Computerprogrammen genommen, eine sogenannte Debugging-Methode.

Das klappt für die Grundrechenarten genauso gut wie für die Lösung linearer Gleichungen. Bei Bedarf kann solch ein Lernsystem um weitere Methoden Künstlicher Intelligenz erweitert werden. "Für die Klassifikation von Blättern haben wir ein neuronales Netzwerk trainiert", berichtet Ute Schmid.

Lerntutoren mit KI sind also längst nicht auf den Mathematikunterricht beschränkt. Sie können für Biologie-Stunden genauso sinnvoll eingesetzt werden wie für das Erlernen von Sprachen. Allerdings sind derartige Systeme in den Klassenzimmern bisher recht selten anzutreffen.

Da helfen nach Meinung vieler Pädagogen auch keine fünf Milliarden Euro der Bundesregierung für die Digitalisierung der Schulen. Dafür werden klare ausgearbeitete Bildungspläne benötigt. Und die sind in Sachen Digitalisierung eben leider noch Mangelware.

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