Wer baut Lernen jetzt? KI und die Demokratisierung der Bildung

KI hat es ermöglicht, dass fast jeder etwas erschaffen kann, das wie Lernen aussieht.

Ein Lerner kann ein Dokument hochladen und um eine Zusammenfassung bitten. Ein Manager kann aus einer PDF ein Quiz erstellen. Ein Fachexperte kann um einen Kursrahmen, Lernziele und eine Bewertung bitten, und all dies in nur wenigen Minuten.

Das ist ein echter Wandel. Ich denke, wir sollten die Bedeutung dessen nicht herunterspielen. Zum ersten Mal können Menschen nützliche Lernmaterialien erstellen, ohne immer eine Plattform, ein Produktionsteam oder einen Instructional-Designer zu benötigen.

Aber wir müssen vorsichtig sein, was wir mit Lernen meinen.

Es gibt einen Unterschied zwischen der Entdeckung der Antwort auf eine Frage und dem Aufbau von Wissen. Und es gibt einen Unterschied zwischen einem nützlichen Lernepisoden und einer ernsthaften Lernreise.

KI ist bereits sehr gut im ersten Teil. Wenn Sie ein kleines Problem lösen, einem einfachen Rezept folgen oder mit einem sehr spezifischen Kontext umgehen möchten, kann KI eine großartige Arbeit leisten. Sie kann Ihnen eine schnelle Antwort geben, ein Konzept erklären, ein Quiz erstellen, ein Dokument zusammenfassen oder jemandem helfen, etwas im Moment zu verstehen.

Ein einfaches Beispiel. Ich kann zwei Kapitel aus einem Geschichtsbuch hochladen und ein Fragebogen für meine Tochter erstellen. Ich brauche nichts anderes. Ich kann etwas Ähnliches in einem Moment erstellen, und wir können herausfinden, was sie weiß und was nicht.

Das ist nützlich, und in einigen Fällen reicht es aus.

Aber meiner Tochter dabei zu helfen, Geschichte zu lernen, indem sie direkt mit KI interagiert, ist etwas ganz anderes.

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil viel von der Konversation über KI und Lernen diese beiden Dinge als gleich behandelt, was sie nicht sind. Eine Lernepisoden kann instant, nützlich und personalisiert sein. Eine Lernreise ist etwas ganz anderes. Sie hat Struktur und Richtung. Sie fordert den Lerner auf, von Nichtwissen zu Wissen, von Wissen zu Anwendung, von Anwendung zu Reflexion und schließlich zu einer Veränderung der Art und Weise, wie er denkt oder handelt. Das ist viel schwieriger.

Zugang zur Erstellung ist nicht dasselbe wie Meisterschaft im Design

Wenn Menschen über KI sprechen, die Bildung demokratisiert, denke ich, dass dies der interessante Teil des Arguments ist. KI hat absolut den Zugang zur Erstellung demokratisiert. Mehr Menschen können jetzt Lernmaterialien erstellen. Mehr Fachexperten können ihr Wissen in etwas Strukturiertes umwandeln, und mehr Lerner können Hilfe erhalten, genau im Moment, wenn sie sie benötigen.

Aber Zugang zur Lernerstellung ist nicht dasselbe wie Meisterschaft im Lerndesign.

Wenn jemand etwas Einfaches lernen möchte, kann KI ausreichen. Aber wenn jemand etwas wie Kernphysik, Führung, klinisches Urteilsvermögen oder eine andere ernsthafte Fähigkeit lernen möchte, muss der Lerner viel mehr tun, als nur einen Kurs zu besuchen. Er muss die Kontrolle über die Lernreise übernehmen. Er muss verstehen, ob der Inhalt gut ist, ob der nächste Schritt Sinn ergibt und ob er das Wissen wirklich aufnimmt.

Dafür muss er all seine metakognitiven Fähigkeiten nutzen, um das Lernen zu steuern. In Wirklichkeit wollen die meisten Menschen diese Last nicht tragen. Sie wollen nicht ihre Energie damit verbringen, ständig zu entscheiden, ob der Lernprozess korrekt ist. Sie wollen einfach lernen.

Dies ist die erste große Einschränkung von Lernen mit Prompting. Es sieht nach einer Ermächtigung aus, aber es fordert viel von der Individualität. Sie müssen die richtige Eingabe wählen, die richtige Frage stellen, die Qualität der Antwort beurteilen, das System umleiten, wenn es falsch läuft, und all dies, während sie sich selbst motivieren.

KI-gestütztes Lernen ist ein Kontinuum

Ich denke, die Zukunft ist nicht einfach “KI erstellt den Kurs”. Der Weg, über KI-gestütztes Lernen nachzudenken, ist als Kontinuum zu betrachten. An einem Ende gibt es die Erstellung mit Prompting. Ein Benutzer bittet KI, einen Einführungskurs zu einem Thema zu erstellen. Es ist schnell und nützlich als Ausgangspunkt. Aber es ist auch begrenzt. Es klingt vielleicht kohärent und poliert, aber das bedeutet nicht, dass es eine starke Pädagogik oder eine starke Ausrichtung auf das Lernziel hat.

Dann gibt es die Erstellung mit Ressourcen. Hier arbeitet KI mit realen Quellenmaterialien wie Videos, Handbüchern, Vorlesungen, Artikeln. Das ist stärker, weil das System in etwas Faktenbasiertem verwurzelt ist.

Als Nächstes kommt die Erstellung mit Zielen. Der Ausgangspunkt ist nicht nur Inhalt, sondern ein Ergebnis. Welche Fähigkeit möchten wir aufbauen? Was sollte jemand nachher können? Wie werden wir wissen, dass sie es können?

Ein weiterer Weg ist die Erstellung mit Reisezielen. Hier formt der Pädagoge oder Instructional-Designer die Erfahrung. Wo beginnt der Lerner? Wo sollte er Schwierigkeiten haben? Wann sollte er reflektieren? Wann sollte er üben? Wann sollte er bewertet werden?

Schließlich gibt es die Erstellung mit menschlicher Kuratierung, bei der der Experte eng in die Struktur, Sequenzierung, Bewertung und Bedeutung der Lernerfahrung involviert ist. KI ist immer noch da, aber es ist nicht der Regisseur. Es ist der Assistent.

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil Lernen nicht eine Sache ist. Es hängt davon ab, wie man Lernen definiert und was für eine Art von Lernen man zu erstellen versucht.

Wenn wir über kritisches Denken, tiefes Lernen, lange Reisen, große Ziele und wichtige Entscheidungen sprechen, benötigen wir menschlich-gesteuertes Lernen.

Dasselbe gilt für die Assets, die wir KI geben. Es gibt einen großen Unterschied zwischen der Aufforderung an KI, etwas aus einem leeren Prompt zu erstellen, und der Bereitstellung eines reichen Satzes von Lernressourcen wie Quellenmaterialien, Aktivitäten, Lernpfaden, Bewertungen und vollständigen Programmen. Je ernsthafter das Lernziel, desto wichtiger ist die Qualität dieser Eingaben.

Das Problem war nie nur Inhalt

Dies ist der Punkt, an dem ich denke, dass viele Organisationen Fehler machen werden. Sie werden sehen, dass KI mehr Inhalt produzieren kann, und sie werden annehmen, das Problem sei gelöst.

Tatsächlich vereinfachen wir jedes Mal, wenn es eine technologische Revolution gibt, das Lernen. Als das Radio kam, sagten die Leute, es gebe keinen Grund, zur Schule zu gehen, weil Schüler zuhören könnten. Als der Film kam, fragten die Leute, warum wir noch Bücher benötigen. Jetzt ist KI da, und wir riskieren, dasselbe noch einmal zu tun. Wir riskieren anzunehmen, dass weil ein neues Medium Informationen präsentieren kann, es das tiefergehende Lernen ersetzen kann.

Das größte Problem ist die Vereinfachung dessen, was Lernen ist

Lernen ist nicht nur Informationsübertragung. Es ist nicht nur kognitiv. Es ist sozial. Es ist emotional. Es ist kulturell. Es trägt Werte. Lernen kommt mit Werten und Lernen kommt mit Visionen der Zukunft.

Das ist der Unterschied zwischen funktionalen Lernen und transformatorischem Lernen. Funktionalen Lernen könnte jemanden zeigen, wie man einen Kaffee nach einem Rezept zubereitet. Verwenden Sie diese Menge Wasser, diese Menge Kaffee, diese Methode, diese Zeit. Transformatorisches Lernen hilft ihnen, zu verstehen, wie man wirklich guten Kaffee macht. Wie die Körnchengröße den Geschmack beeinflusst, wie die Wassertemperatur die Extraktion beeinflusst, wie der Geschmack sich entwickelt, wie man anpasst, wenn etwas falsch ist, und schließlich, wie man etwas Eigenes erschafft. Das klingt nach einer kleinen Unterscheidung, aber es ist nicht. Es ändert, was wir denken, dass Lernen ist.

Es gibt eine nützliche Art, darüber nachzudenken. Lernen hat eine Politik und eine Kunst.

Das bedeutet nicht Politik im engen Sinne einer politischen Partei. Es bedeutet, dass Lernen nie neutral ist. Wir machen immer Entscheidungen darüber, was wichtig ist, was herausgefordert werden sollte und in welche Richtung wir uns bewegen. Lernen ist immer politisch in diesem weiteren Sinne, weil Sie eine Entscheidung über den Weg treffen, den Sie einschlagen. Wir setzen immer Emotionen, Werte und Perspektiven hinein.

Und Lernen ist auch Kunst, weil es darum geht, wie Menschen die Welt wahrnehmen, verstehen und interpretieren, während die Welt um sie herum sich ändert. KI kann dabei helfen, aber es kann es nicht besitzen.

Dies ist der Punkt, an dem der Pädagoge und der Instructional-Designer wichtiger werden, nicht weniger. Wenn KI mehr von der eigentlichen Produktionsarbeit übernimmt, verschiebt sich ihr Wert in Richtung der Gestaltung des Zwecks, der Struktur und der Richtung der Lernerfahrung.

In der Vergangenheit wurde viel Zeit für die Erstellung der Lerninhalte aufgewendet. Bei LearnWorlds sehen wir diese Verschiebung direkt: Instructional-Designer müssen nicht mehr so viel Zeit mit der Erstellung von Inhalten, Bildern, Videos oder Assets verbringen. Sie können viel mehr Zeit auf die Details und Feinheiten der Lernreise verwenden.

Das ist die wichtige Verschiebung. Der Pädagoge geht upstream. Er wird weniger zu einem Content-Produzenten und mehr zu einem Regisseur.

Nehmen Sie jeden großen Roman, der mehr als einmal adaptiert wurde. Das Quellenmaterial mag dasselbe sein, aber zwei Regisseure werden nicht denselben Film machen. Der Ton, das Tempo, die Atmosphäre, was betont wird und was die Geschichte zu bedeuten scheint, all dies kommt von der Person, die es regiert, weil sie ihre eigene persönliche Interpretation und Perspektive einbringt.

Lernen funktioniert ähnlich. Lernen ist eine Erzähl-Erfahrung, fast eine kinematographische Erfahrung. Dasselbe Quellenmaterial kann zu vielen verschiedenen Lernerfahrungen werden. Lernen ist nicht eine Geschichte aus demselben Buch. Es gibt viele verschiedene Geschichten.

Diese Vielfalt ist wichtig. Sie ist nicht eine Ineffizienz, die entfernt werden sollte. Sie ist Teil dessen, was Lernen menschlich macht und was uns unterschiedliche Perspektiven, Denkweisen und Kultur gibt.

Dies ist der Punkt, an dem ich denke, KI aufregend wird, anstatt bedrohlich. Sie gibt Pädagogen einen größeren Design-Raum. Deshalb sprechen wir über Regisseure und Designer. Pädagogen können jetzt den Design-Raum öffnen, Prototypen einer Lernreise erstellen, verschiedene Möglichkeiten erkunden und tiefer in das Design eintauchen, als sie es vorher konnten.

KI kann helfen, Material zu generieren, aber der Mensch entscheidet, was die Erfahrung zu erreichen versucht. Das ist der wesentliche Unterschied zwischen Inhaltsgenerierung und Lern-Design.

Richtung verwandelt Material in Lernen

Ohne diese Richtung gibt es die Gefahr, dass Organisationen eine KI-Interaktion als Lernen behandeln. KI gibt Ihnen eine Perspektive darauf, was existiert. Es ist nur eine Perspektive. Manchmal ist es eine sehr gute Perspektive. Manchmal ist es überraschend und nützlich. Aber ein einzigartiges Gespräch oder ein paar Interaktionen sollten nicht so behandelt werden, als ob das Lernen abgeschlossen wäre.

Es gibt ein weiteres Risiko. Wenn ein Lerner allein mit KI ist, kann etwas Soziales verloren gehen. Lernen ist sozial. Historisch haben Ideen, Disziplinen und Bewegungen sich durch Menschen, Gemeinschaften, Meinungsverschiedenheiten und geteilte Standards entwickelt. Wenn es nur der Lerner und KI ist, verlieren wir einiges davon. Private Dialoge mit KI können einige der sozialen Komponenten entfernen, die Menschen und Gesellschaften helfen, Ideen zu testen und voranzutreiben.

KI kann den Prozess in außergewöhnlichem Maße personalisieren, aber Millionen von getrennten Gesprächen zwischen Individuen und Maschinen sind nicht dasselbe wie eine geteilte intellektuelle Kultur. Wenn Lernen zu isoliert wird, riskieren wir, einige der Meinungsverschiedenheiten, Verhandlungen und kollektiven Sinnsfindung zu verlieren, durch die Wissen voranschreitet.

Die Frage ist nicht nur, ob ein Individuum effektiv mit KI lernen kann. Es ist, was passiert, wenn so viel Lernen in Privat stattfindet.

Das bedeutet nicht, dass wir KI ablehnen sollten. Ganz im Gegenteil. Ich bin der erste und größte Botschafter dieses Teils der Technologie. KI kann uns just-in-time-Unterstützung geben. Sie kann Kontext verstehen. Sie kann mit Dokumenten arbeiten. Sie kann nützliche Antworten sehr schnell erstellen.

Aber wir müssen verstehen, was für eine Art von Lernen wir von ihr unterstützen lassen.

Für Organisationen wird dies zu einer praktischen Frage. Wo reicht KI aus? Wo benötigen wir gerichtete Lernerfahrungen? Wo benötigen wir Bewertung, Feedback, Validierung und eine menschliche Perspektive? Wo benötigen wir, dass Menschen besser mit KI selbst umgehen?

Denn wenn wir von Menschen erwarten, mit sehr intelligenten Co-Piloten zu arbeiten, müssen sie auch besser werden. Wenn Sie mit einem sehr intelligenten System arbeiten, müssen Sie Ihr Spiel erhöhen. Sie müssen verstehen, warum es das sagt, was es sagt.

Ja, KI hat geändert, wer Lernen bauen kann. Sie hat die Erstellung für mehr Menschen geöffnet. Sie hat viele Arten von Lernen schneller, einfacher und zugänglicher gemacht.

Aber je mehr KI die Erstellung demokratisiert, desto mehr müssen wir Richtung verstehen. Die Politik und die Kunst hinter dem Lernen.

Die Zukunft wird nicht gebaut, indem man so tut, als ob KI alles alleine tun kann. Sie wird gebaut von Menschen, die verstehen, wann KI generieren, wann es assistieren, wann es anpassen und wann ein Mensch die Erfahrung noch immer steuern muss.

Prompting kann Material erstellen, aber Richtung ist es, was das Material in Lernen verwandelt.