Eine Pilotstudie über den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Erkennung der Bedürfnisse von Schülern im Fernunterricht hat ergeben, dass die erhaltenen Daten von Lehrern verwendet werden können, um den Schülern, die sie am dringendsten benötigen, Hilfe anzubieten. Die in Zusammenarbeit mit der Universitat Oberta de Catalunya (UOC), dem Eurecat-Technologiezentrum und der Universidad Autónoma de Madrid durchgeführte Forschung wird dazu beitragen, eines der größten Probleme der externen Bildung zu lösen, das sich im Laufe des Jahres immer mehr verbreitet hat Pandemie: wie man Informationen über den Lernfortschritt von Studierenden erhält, um ihnen die notwendige Unterstützung zukommen zu lassen, bevor es zu spät ist.
Laia Subirats, Kursleiterin an der Fakultät für Informatik, Multimedia und Telekommunikation der UOC und Forscherin bei Eurecat, sagte: „Wir konnten in den Jahren vor der Pandemie, dann während des Lockdowns und später in der zweiten Welle eine kontinuierliche Bewertung durchführen der Pandemie.“ Sie fügte hinzu: „Unser Ziel ist es, eine Methode zur Verbesserung des Fernunterrichts zu entwickeln, die es Lehrern ermöglicht, Schüler zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, dass sie scheitern, damit sie und die Schüler selbst ihren Lernprozess verstärken können.“
Die Studie, veröffentlicht im wissenschaftlichen Open-Access-Journal Angewandte Wissenschaften, stützte sich auf Informationen, die von 396 Universitätsstudenten zwischen den Studienjahren 2016/2017 und 2020/2021 gesammelt wurden. Vor der Abschlussprüfung hatten die Schüler die Möglichkeit, Tests mit verschiedenen Fragen zu absolvieren, die an ihr individuelles Niveau angepasst waren. Aus ihren Daten wurden die Schüler als ausgezeichnet, auf dem richtigen Weg oder gefährdet eingestuft.
„Eine der Herausforderungen bestand darin, leistungsschwache Schüler in Fällen zu erkennen, in denen sie in letzter Minute paukten, weil das System dies nicht früh genug vorhersagen konnte“, sagte Subirats, der auch mit dem Applied Data Science Lab (ADaS) zusammenarbeitet. „Aber es ist leicht, Studenten zu erkennen, die in die Kategorie „exzellent“ fallen, da diejenigen, die kontinuierlich studieren, bessere Ergebnisse erzielen.“
Technologie zur Verbesserung der Bewertung
Der Bedarf an innovativer Technologie im Lernprozess und insbesondere bei der Leistungsbeurteilung ist eine der größten Herausforderungen des Fernunterrichts. Die COVID-19-Pandemie, die Schulen zwang, den Präsenzunterricht auszusetzen, hat diese Tatsache nur noch unterstrichen. Allerdings bieten digitale Tools wie Online-Assessment-Plattformen hier neue Möglichkeiten.
„Diese Art von Tools dient auch dazu, viele Barrieren abzubauen und kann helfen, Wissen zu demokratisieren“, sagte Subirats und fügte hinzu: „Die Tatsache, dass Sie überall und zu der Zeit lernen können, die Ihnen am besten passt, begünstigt diejenigen, die nicht mehr folgen können konventionelle Art des Lernens.“
Darüber hinaus können künstliche Intelligenz und ihre Vorhersagen auch dabei helfen, möglichen Betrug oder Plagiate aufzudecken. „Wenn ein Student eine viel bessere Note bekommt als von unserem System vorhergesagt, könnte das ein Grund zum Verdacht sein“, sagte der Forscher.
Diese Forschung unterstützt das Ziel für nachhaltige Entwicklung (SDG)4, hochwertige Bildung.
Laia Subirats et al, Artificial Intelligence to Counterweight the Effect of COVID-19 on Learning in a Sustainable Environment, Angewandte Wissenschaften (2021). DOI: 10.3390/app11219923
Bereitgestellt von der Universitat Oberta de Catalunya