KI-gestützte Lernförderung

Beschreibung

Problem: Im Grundlagenfach Wirtschaft und Recht erschweren Zeit- und Stoffdruck eine vertiefte Wiederholung und Anwendung der Inhalte. Hochwertige, individualisierte Übungsmöglichkeiten fehlen, so dass unterschiedliche Lernbedürfnisse oft nicht berücksichtigt werden. Formative Lernzielüberprüfungen basieren meist auf einseitigen Falllösungen, die wenig Raum für die systematische Wiederholung bieten. KI-gestützte Lernassistenten bieten die Realisierung von bisher ungenügend genutztem Potential, indem sie die Lehrpersonen bei der Erstellung und Strukturierung von Unterlagen unterstützen. Die Schüler:innen profitieren auch ausserhalb des Präsenzunterrichts von Übungen mit direktem Feedback. Diese Möglichkeiten erleichtern es ihnen, den Lernfortschritt selbständig zu erkennen und gezielt Schwächen aufzuarbeiten. Neben KI-gestützten Lernassistenten kann die KI-gestützte Erstellung interaktiver Aufgaben in Tools wie Brian, Articulate Rise oder Moodle das Problem der begrenzten Wiederholungsmöglichkeiten adressieren. Diese Plattformen erlauben eine ansprechende und strukturierte Aufbereitung von Übungsmaterialien, die flexibel angepasst werden können.

Die im Projekt verwendeten Lernassistenten nutzen generative KI, um Unterrichtsmaterialien effizient und ansprechend zu gestalten sowie Lernprozesse zu organisieren. Diese Tools erstellen automatisch individualisierte Übungsmaterialien auf Basis bestehender Inhalte. Dadurch werden die Lehrpersonen entlastet, was wiederum Raum für die gezielte pädagogische Begleitung schafft. Durch adaptive Aufgaben, die auf den individuellen Lernstand der Schüler:innen abgestimmt sind und formatives Feedback werden Lernprozesse optimiert. Interaktive Aufgaben in Brian, Articulate Rise oder Moodle bieten die Möglichkeit, praxisnahe Inhalte wie Fallstudien oder dynamische Tests zu erstellen, die durch ansprechende, digitale Formate motivieren. Ein innovativer Aspekt ist die Darstellung von Lernfortschritten auf Individual- und auf Klassenebene. Dies ermöglicht die gezielte Anpassung von Inhalten an den Lernfortschritt der jeweiligen Klassen. Die digitalen Übungen können im und ausserhalb des Unterrichts flexibel auf eigenen Geräten genutzt werden. Sie können anderen Lehrpersonen und Schulen zugänglich gemacht werden. Das Projekt leistet damit einen Beitrag zur digitalen Schule der Zukunft.

Didaktisch-methodisches Konzept

Das vorgesehene Lernsetting kombiniert den Einsatz eines KI-gestützten Lernassistenten im Präsenzunterricht mit flexiblen Übungsmöglichkeiten ausserhalb des Unterrichts. Die Inhalte sind auf die jeweiligen Unterrichtsinhalte abgestimmt und an den Lernstand der Schüler:innen angepasst. Im Präsenzunterricht werden Inhalte und Aufgaben genutzt, um theoretisches Wissen zu vertiefen und auf praktische Fälle anzuwenden. Ausserhalb des Unterrichts können Schüler:innen dieselben Übungen und zusätzliche Wiederholungsaufgaben selbstständig bearbeiten. Der digitale Zugriff ermöglicht die Nutzung auf persönlichen Geräten, was orts- und zeitunabhängiges Lernen fördert. Als möglicher Lernassistent soll insbesondere die gamifizierte Lern-App «Brian» eingesetzt werden. «Brian» ist in der Schweiz entwickelt worden. Die App wird nicht nur an der Universität St. Gallen, sondern auch im Kanton Zürich von der ZHAW School of Management and Law in den Bachelorstudiengängen Betriebsökonomie und Wirtschaftsrecht sehr erfolgreich eingesetzt. Eine Abklärung bei der Datenschützerin des DSC hat im Übrigen ergeben, dass zum aktuellen Zeitpunkt aus datenschutzrechtlicher Sicht keine Bedenken bestehen. Der didaktische Ansatz stützt sich auf die sogenannte «Spaced Retrieval Practice» für nachhaltiges Lernen und adaptive Aufgaben, die sich an den individuellen Lernfortschritt der Schüler:innen anpassen. Auch die interaktiven Aufgabenformate in Articulate Rise oder Moodle werden im Präsenzunterricht zur Einführung und Anwendung genutzt und können ausserhalb des Unterrichts zur selbstständigen Vertiefung dienen.

Die Lehrperson gestaltet den Unterricht in der gewohnten Weise, reichert diesen aber gezielt mit formativen und summativen Lernzielkontrollen an. Diese erstellt sie mit Hilfe von KI-gestützten Lernassistenten auf Grundlage der Unterrichtsunterlagen, überprüft diese, passt sie gegebenenfalls an oder ergänzt sie, und stellt sie den Schüler:innen digital via Plattform zur Verfügung. Die Schüler:innen können auf die Lernpfade mit Übungsaufgaben via persönlichem Gerät (Handy, Tablet, Laptop) zugreifen und die Übungen in ihrem eigenen Tempo erledigen. Sie können auch gezielt mit einem KI-Tutor interagieren, indem sie Fragen zu den Inhalten stellen und diskutieren.

Wirkung

Die Zielgruppe des Projekts sind Schüler:innen des Kurzzeitgymnasiums im Alter von 15 bis 19 Jahren, die das Grundlagenfach Wirtschaft und Recht besuchen. Diese heterogene Zielgruppe mit unterschiedlichen Lernbedürfnissen profitiert besonders von den individualisierten Lernpfaden und den interaktiven Übungen, welche KI-gestützte Lernassistenten bieten.

Das Projekt macht KI-gestützte Lernassistenten für Lehrpersonen durch eine intuitive Bedienung und die Nutzung eigener Materialien attraktiv. Die Arbeit mit den zugänglichen Lernassistenten erfordert nur grundlegende digitale Kompetenzen und geringen Schulungsaufwand. Schüler:innen benötigen keine Vorkenntnisse, sondern lediglich den sicheren Umgang mit digitalen Geräten. Für die langfristige Anwendbarkeit können Inhalte flexibel aktualisiert und erweitert werden, dies ist jedoch keine Voraussetzung. Die Inhalte sollen von Anfang an so gestaltet werden, dass auf eine regelmässige Anpassung verzichtet werden kann. Da KI-gestützte Lernassistenten vornehmlich browserbasiert sind, entfällt die Installation zusätzlicher Software bei den Lehrpersonen. Dieses einfache, skalierbare Konzept gewährleistet eine breite Nutzbarkeit und nachhaltige Integration. Die in Articulate Rise oder Moodle erstellten Materialien sind unabhängig von der Software, die Brian zur Verfügung stellt. So können sie über Jahre hinweg flexibel eingesetzt, aktualisiert und mit geringem Aufwand an andere Klassen oder Schulen weitergegeben werden und es fallen keine (Moodle) bzw. nur geringe Kosten (Articulate Rise während des Erstellungsprozesses) an.

SAMR-Modell
Im SAMR-Prozess kann das vorliegende Projekt u.a. in den Bereich "Redefinition" eingeteilt werden, weil es komplett neue Aufgabenformate ermöglicht, welche vorher so nicht möglich waren.