Technik allein reicht nicht. Die Lernforschung zeigt, dass Menschen vor allem engagiert lernen, wenn sie soziale Prรคsenz erleben: das Gefรผhl, gesehen zu werden, Zugehรถrigkeit zur Gruppe und Austausch oder gefรผhlte Betreuung. Ohne erlebte Unterstรผtzung, auf die man sich verlassen kann, sinkt der Lernerfolg. Kleine, stabile Gruppen steigern die Motivation und Selbstregulation. Der Austausch mit Kolleginnen ist deshalb ein starker Treiber fรผr Motivation und Lernen (1).
Die Debatte um KI Feedback bestรคtigt diese Erkenntnisse: In einer aktuellen Studie erhielten alle Teilnehmenden identisches, hochwertiges Feedback; nur diejenigen, die glaubten, es stamme von einem Menschen, arbeiteten intensiver und blieben lรคnger dran. Rein automatisiertes Feedback wird als hilfreich empfunden, wirkt aber weniger, wenn keine reale Person erkennbar ist. โEntmenschlichtesโ Feedback verliert also an pรคdagogischer Wirkung (2).
Damit stellt sich bei der Integration der KI in die Lernprozesse die Frage nach dem Lernarrangement. Damit die Menschen lernen, mit KI-Lernpartnern motiviert und effektiv zu lernen, empfehlen wir Social Blended Learning, weil es digitale Effizienz mit menschlicher Interaktion verknรผpft. Die KI empfiehlt auf Basis der Skills-Diagnostik individuelle Lernziele und personalisierte Lernpfade im Arbeitsprozess, im Lernprozess liefert sie im Dialog mit den Lernenden passgenau das notwendige Wissen, vertieft es bei Bedarf und gibt Feedback zu den รberlegungen der Lernenden.
Dabei sind die Lernenden nicht auf sich alleine gestellt. Sie reflektieren mit ihren Lernpartner*innen, die sie selbst gewรคhlt haben, รผber die Rรผckmeldungen der KI, vertiefen bei Bedarf den Dialog mit ihr, unterstรผtzt durch die Lernpartner*innen. Ergรคnzend sorgen Lerngruppen, Coaching des Lernbegleitenden und regelmรครige Workshops fรผr echten Kontakt als auch verbindliches Handeln.
Diese Mischung aus Autonomie, sozialer Unterstรผtzung und Feedback ermรถglicht und fรถrdert selbstorganisiertes Lernen mit KI.
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Technik allein reicht nicht. Die Lernforschung zeigt, dass Menschen vor allem engagiert lernen, wenn sie soziale Prรคsenz erleben: das Gefรผhl, gesehen zu werden, Zugehรถrigkeit zur Gruppe und Austausch oder gefรผhlte Betreuung. Ohne erlebte Unterstรผtzung, auf die man sich verlassen kann, sinkt der Lernerfolg. Kleine, stabile Gruppen steigern die Motivation und Selbstregulation. Der Austausch mit Kolleginnen ist deshalb ein starker Treiber fรผr Motivation und Lernen (1).
Die Debatte um KI Feedback bestรคtigt diese Erkenntnisse: In einer aktuellen Studie erhielten alle Teilnehmenden identisches, hochwertiges Feedback; nur diejenigen, die glaubten, es stamme von einem Menschen, arbeiteten intensiver und blieben lรคnger dran. Rein automatisiertes Feedback wird als hilfreich empfunden, wirkt aber weniger, wenn keine reale Person erkennbar ist. โEntmenschlichtesโ Feedback verliert also an pรคdagogischer Wirkung (2).
Damit stellt sich bei der Integration der KI in die Lernprozesse die Frage nach dem Lernarrangement. Damit die Menschen lernen, mit KI-Lernpartnern motiviert und effektiv zu lernen, empfehlen wir Social Blended Learning, weil es digitale Effizienz mit menschlicher Interaktion verknรผpft. Die KI empfiehlt auf Basis der Skills-Diagnostik individuelle Lernziele und personalisierte Lernpfade im Arbeitsprozess, im Lernprozess liefert sie im Dialog mit den Lernenden passgenau das notwendige Wissen, vertieft es bei Bedarf und gibt Feedback zu den รberlegungen der Lernenden.
Dabei sind die Lernenden nicht auf sich alleine gestellt. Sie reflektieren mit ihren Lernpartner*innen, die sie selbst gewรคhlt haben, รผber die Rรผckmeldungen der KI, vertiefen bei Bedarf den Dialog mit ihr, unterstรผtzt durch die Lernpartner*innen. Ergรคnzend sorgen Lerngruppen, Coaching des Lernbegleitenden und regelmรครige Workshops fรผr echten Kontakt als auch verbindliches Handeln.
Diese Mischung aus Autonomie, sozialer Unterstรผtzung und Feedback ermรถglicht und fรถrdert selbstorganisiertes Lernen mit KI.
(1) vgl. https://lnkd.in/ez9kTepV
(2) drphilippahardman@substack.com: The hidden cost of AI-generated Feedback