June 5, 2024, 12:15 pm – 12:45 pm

Die Herrschaft von HAL 9000 – ein Gegenentwurf zum Lernen der Zukunft

In Stanley Kubricks Klassiker 2001: A Space Odyssey dient die künstliche Intelligenz HAL 9000 als autonome Schaltzentrale, zur Unterstützung einer menschlichen Mission. Doch der Helfer entwickelt sich aufgrund seiner angenommenen Unfehlbarkeit zu einer Gefahr.
Hochschulen scheinen einer ähnlichen Technikgläubigkeit verfallen zu sein. Digitale Technologien haben die Bildung in den letzten Jahrzehnten massiv verändert. Lernen ist zeitlich und örtlich flexibel geworden. Die heutigen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz lassen bereits erahnen, dass sie die Bildung weitreichend verändern werden. Die Flexibilität könnte weiter, in Richtung personalisierter Lernwege und -inhalte gehen. Die "perfekte" KI könnte den Lernprozess jedes Lernenden individuell perfekt betreuen.
Während digitale Technologien und KI enorme Möglichkeiten für personalisiertes Lernen bieten, geht jedoch das Verständnis von Hochschulen als Ort des sozialen Miteinanders unter. Das darin liegende Potenzial kooperativen Lernens bleibt (weiterhin) unerschlossen. Weiterentwicklungen in der Bildung sind zu einseitig auf die technischen Systeme des Bildungsprozesses ausgerichtet. Die Pandemie hat eindringlich vor Augen geführt, wie eine einseitige Digitalisierung Studierende isoliert, Lernerfolge schmälert und zu einer erhöhten Studienabbruchquote führt.  
In unserem Beitrag nehmen wir die soziale Seite des Lernens in den Fokus. Mit den Gamification-Grundlagen von EMPAMOS (Empirische Analyse motivierender Spielelemente) arbeiten wir den motivierenden Kern kooperativen Lernens heraus. Er könnte als Blaupause dienen, die bei der Entwicklung von Lerngelegenheiten mit digitalen Technologien genutzt werden kann, um eine motivierende Hochschulbildung unter Berücksichtigung der technischen und sozialen Seite dieses Systems zu entwickeln.

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Literacy: Voit, T., Schneider, A., & Kriegbaum, M. (2020). Towards an Empirically Based Gamification Pattern Language using Machine Learning Techniques. In 2020 IEEE 32nd Conference on Software Engineering Education and Training (CSEE&T) (S. 1–4). Munich: IEEE. Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2009). Promoting self-determined school engagement: Motivation, learning, and well-being. In K. R. Wentzel & A. Wigfield (Hrsg.), Handbook of Motivation at School (S. 171-195). New York: Routledge. Johnson, D., & Johnson, R. (2002). Learning together and alone: Overview and meta-analysis. Asia Pacific Journal of Education, 22, 95-105. Johnson, David & Johnson, Roger. (1999). Making cooperative learning work. Theory Into Practice - THEORY PRACT. 38. 67-73.

Speaker
  • Ann Marie Wester, TH Nürnberg, Forschungs- & Innovationslabor Digitale Lehre (FIDL)Ann Marie Wester
    TH Nürnberg, Forschungs- & Innovationslabor Digitale Lehre (FIDL)
  • Thomas Bröker, Forschungs- und Innovationslabor Digitale Lehre, Technische Hochschule NürnbergThomas Bröker
    Forschungs- und Innovationslabor Digitale Lehre, Technische Hochschule Nürnberg
Track

Teaching & Learning

Room

Shifting-Stage Nürnberg

Language

DE

Format

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