Ausblick

Abschließend wollen wir noch einen Ausblick geben, wie die zukünftigen Entwicklungen von Lehr- und Lernsystemen aussehen könnten. Insbesondere scheinen zwei davon sehr interessant zu sein:

1. KI: Künstliche Intelligenz wie beispielweise ChatGPT oder Gemini bringen viele Möglichkeiten, um das Lernen noch personalisierter und aktivierender zu machen. Individuelles und sofortiges Feedback könnte hiermit realisiert werden. Allerdings kommen mit dem Einsatz von KI auch ethische Fragen hinzu, wie die Sicherheit der Daten, oder die Richtigkeit und Vollständigkeit (Alshahrani & Qureshi, 2024). Es ist vorstellbar, dass KI einen großen Einfluss auf allen hier vorgestellten Systeme haben wird.
2. Empfehlungsalgorithmen: Angesichts der rasch wachsenden Informationen, Dienste und Ressourcen im Web wird es für Lernende immer schwieriger, die passenden erwünschten Informationen zu einem bestimmten Thema zu finden. Es liegt nahe, dass Systeme die passenden Informationen und Ressourcen vorschlagen sollten. Empfehlungssysteme werden in vielen Bereichen, unter anderem in Lehr- und Lernsystemen, als Lösung dieser Probleme gesehen. Wie ein Empfehlungsalgorithmus aufgebaut ist, hängt stark von den Systemanforderungen ab. Im ‚content based filtering‘-Verfahren versucht man, den Lernenden Ressourcen zu empfehlen, welche den bereits verwendeten ähnlich sind. Zieht man ähnliche Lernende, nämlich die mit ähnlichen Lernzielen, in einem geschlossenen System in Betracht, spricht man vom ‚collaborative filtering‘-Verfahren, wobei das System Ressourcen vorschlägt, welche die ähnlichen Lernenden intensiv verwendeten. Um die Ziele eines Empfehlungssystems zu optimieren, werden oft verschiedene Algorithmen und Technologien, wie semantische und künstliche Intelligenz, miteinander kombiniert. Diese sogenannten Hybridsysteme versuchen, den Lernenden bestmöglich Lernressourcen zu empfehlen (Taraghi et al., 2013).

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