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Warum die meisten Online-Kurse scheitern – und wie KI den Erfolg neu gestalten kann

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Jedes Jahr geben Millionen von Menschen Tausende von Dollar für Online-Kurse aus, in der Hoffnung, neue Fähigkeiten zu erwerben, ihre Karriere zu ändern oder einfach ihr tägliches Leben zu verbessern. Allerdings absolvieren nur 12,6% dieser Menschen den Kurs und erhalten 100% des Wertes, den sie bezahlt haben.

Ich bin fest davon überzeugt, dass die Menschen nicht das Problem sind: der Erfolg ist immer ein Ergebnis der Gestaltung. Wenn Menschen einen Online-Kurs nicht beenden können, dann liegt das Problem beim Kurs und nicht bei den Schülern. In diesem Artikel werden wir die häufigsten Mängel in der Gestaltung von Online-Kursen untersuchen und wie KI diese Mängel beheben kann.

Eine Größe passt nicht für alle

Menschen lernen unterschiedlich. Einige benötigen viel Unabhängigkeit und Ressourcen, um alleine zu studieren, während andere mit dem Professor kommunizieren möchten. Um die Produktion eines Online-Kurses so günstig wie möglich zu gestalten, wird der Inhalt vereinheitlicht und nicht an verschiedene Zielgruppen angepasst.

Lernende kommen mit unterschiedlichen Hintergründen, persönlichen Vorlieben und Zielen.

Anfänger können sich von Fachbegriffen und fortgeschrittenem Wissen überfordert fühlen, während fortgeschrittenere Schüler sich langweilen können. Ohne Anpassung werden viele beschließen, dass der Kurs einfach nicht für sie geeignet ist, und stillschweigend alle Bemühungen aufgeben, ihn abzuschließen.

Motivation ist immer vorübergehend

Während der Wunsch zu lernen in der heutigen schnelllebigen Welt entscheidend ist, sind die meisten Menschen nicht bereit für intensive Kurse, die viel Konzentration und Unabhängigkeit erfordern. Es gibt immer Motivationsschübe und Produktivitätsspitzen, aber es ist sehr schwer, diese für die gesamte Dauer des Kurses aufrechtzuerhalten, was dazu führt, dass die Schüler die Fähigkeit und Konzentration verlieren, den Kurs abzuschließen. Der anfängliche Antrieb ist sehr fragil und muss für eine längere Zeit aufrechterhalten werden.

Das Leben kommt immer dazwischen – KPIs bei der Arbeit, Familienpflichten oder einfache Erschöpfung – viele Online-Kurs-Plattformen berücksichtigen nicht, dass ihre Schüler Erwachsene mit vielen Verantwortungen sind. Dies führt dazu, dass viele Online-Schulen von den Lernenden erwarten, dass sie lange Video- oder Textsequenzen mit wenig Feedback oder Bestätigung durchlaufen.

Psychologen haben lange argumentiert, dass Willenskraft nicht eine zuverlässige langfristige Strategie ist. Systeme, die von aufrechterhaltener intrinsischer Motivation abhängen, werden letztendlich immer scheitern.

Soziale Isolation

Erinnern Sie sich, wie großartig die Universität war und wie produktiv Sie waren? Das liegt nicht daran, dass Universitätsprofessoren Magier sind oder dass Ihre neuronale Leistungsfähigkeit abgenommen hat. Schule, Universität, sogar Firmen-Webinare – all diese bieten den Schülern ein Gefühl der Gemeinschaft, das in der Bildung unersetzlich ist. Schüler müssen miteinander interagieren, sich gegenseitig bei Wissenslücken helfen und sich gegenseitig motivieren, härter zu studieren und länger durchzuhalten. Online-Kurse liefern in der Regel nicht das gleiche Maß an sozialer Beteiligung, was dazu führt, dass die Schüler sich isoliert und allein fühlen. Warum sollten Sie härter studieren, um eine A+ zu bekommen, wenn niemand Ihre Bemühungen bemerkt und sich freut?

Im Gegensatz dazu berichten Programme, die minimale soziale Elemente wie Kohorten, Diskussionsanregungen, gemeinsame Meilensteine einführen, konsequent über höhere Abschlussquoten. Bootcamps und kohortenbasierte Kurse sehen Abschlussquoten, die mehrmals höher sind als die offenen MOOCs, obwohl sie anspruchsvoller sind. Menschen sind soziale Lerner. Wenn niemand bemerkt, ob Sie auftauchen oder nicht, wird es einfacher, aufzuhören, überhaupt aufzutauchen.

Neurodivergenz

Ein oft übersehener Teil des Abschlussproblems ist, dass viele Lernende nicht von dem gleichen neurologischen Ausgangspunkt starten. Neurodivergente Merkmale wie ADHS oder Angstzustände beeinflussen nicht nur die Aufmerksamkeitsspanne oder Stresslevel – sie beeinflussen direkt die Motivation, das Gedächtnis und die Fähigkeit, über einen längeren Zeitraum hinweg Anstrengungen zu unternehmen, insbesondere in selbstgesteuerten Online-Umgebungen. Für diese Lernenden ist das Aufhören selten eine plötzliche Entscheidung; es ist eine allmähliche Ansammlung von Reibung, Überforderung oder Vermeidung.

Hier kann KI eine bedeutende Rolle spielen, indem sie Verhaltenssignale mit akademischen Daten kombiniert, um frühzeitige Muster zu erkennen, die darauf hindeuten, dass ein Lernender vom Engagement abrücken könnte. Wesentlich ist, dass die effektivsten Modelle nicht allein auf Algorithmen setzen. Durch die Einbeziehung von Menschen, qualifizierten Coaches, die sowohl Lernpsychologie als auch individuelle Blindstellen verstehen, kann die Unterstützung persönlich und nicht generisch werden. Wenn KI das Risiko erkennt und Menschen die Reaktion formen, wird die Unterstützung anpassungsfähig, empathisch und weit eher in der Lage, Lernenden zu helfen, den Kurs zu beenden.

Was nun?

Der Online-Bildungsboom hat stillschweigend das Scheitern normalisiert. Lernende melden sich mit guten Absichten an, fallen zurück und geben dann sich selbst die Schuld, wenn sie sich entfernen, oft ohne zu bemerken, dass Millionen andere das Gleiche tun. Plattformen verweisen auf die Anmeldezahlen, Universitäten preisen ihre Reichweite und die Kluft zwischen Versprechen und Realität wird größer.

Die Kosten sind nicht nur unvollendete Videos oder ungenutzte Zertifikate; es ist die langsame Erosion des Vertrauens in das Online-Lernen als ernsthaften Weg zum Wachstum. Bis Kurs-Designer das Abbrechen als ein Design-Problem und nicht als ein persönliches Problem betrachten, wird die Online-Bildung weiterhin von außen erfolgreich erscheinen, aber wo es am meisten zählt, versagen.

Sind Online-Schulen tot?

Nein, aber sie verändern sich offensichtlich. Eine der größten Herausforderungen, denen die Online-Bildung heute gegenübersteht, ist der Mangel an persönlicher Aufmerksamkeit und sinnvoller Rückmeldung. Viele Lernende bewegen sich durch Kurse, ohne das Gefühl zu haben, dass jemand bemerkt, wie sie vorankommen, und frühe Anzeichen von Desinteresse werden oft übersehen.

Es gibt Lösungen, die entwickelt wurden, um auf dieses Problem zu reagieren. Mit Hilfe von KI, die Muster in der Art und Weise analysiert, wie Lernende mit Material interagieren und wie sie über ihren Fortschritt denken, wird es viel einfacher. Und die Analyse von Sprachantworten und Fragen während Live-Unterrichtsstunden gibt ein besseres Verständnis, ob der Schüler Schwierigkeiten hat. Das Ziel ist nicht, Lehrer zu ersetzen, sondern den Pädagogen einen weiteren Blickwinkel darauf zu geben, was die Schüler benötigen und wann Unterstützung am wichtigsten ist.

Im Mittelpunkt dieses Ansatzes steht eine einfache Idee: Online-Lernen profitiert, wenn die Teilnehmer sich gesehen fühlen. In Umgebungen, in denen Isolation häufig ist, können sogar kleine Signale der Aufmerksamkeit und Anpassung einen Unterschied machen.

Eine solche Lösung wurde von dem Team bei Mathshub entwickelt, einer Online-Schule für Data Science und Machine Learning. Mit dieser Lösung konnten 80% der Schüler erfolgreich von einjährigen Programmen abschließen.

Zusammenfassung

Bildung kann nicht inklusiv sein, wenn die Mehrheit der Menschen nicht 100% des Wertes erhält, den sie bezahlt haben. Wenn Plattformen beginnen, genauer zu betrachten, wie, wann und warum Menschen sich zurückziehen, kann die Definition von Erfolg im Online-Lernen endlich von der Anzahl der Anmeldungen zur Anzahl der tatsächlich unterstützten Menschen umgestellt werden.

Diana Safina ist eine serielle Unternehmerin mit Erfahrung in der Gründung von drei Start-ups. Sie ist Mitgründerin von Algebras.AI und fungiert als CEO von Mathshub AI, wo sie sich auf den Bau von AI-getriebenen Retention-Lösungen für den EdTech-Sektor konzentriert. Ihre Vergangenheit umfasst Arbeit mit großen internationalen Plattformen wie TikTok und Meta Partner. Diana hält einen Master-Abschluss in Mathematik und bringt eine starke analytische Grundlage in ihre Arbeit im Bereich angewandter KI und Bildungstechnologie.