Angesichts der immer dichter werdenden Informationsflut und der Verdopplung der Wissenszunahme reichen die bisherigen Lehr- und Lernmodelle nicht mehr aus, um Wissen den Anforderungen entsprechend zu vermitteln. Auch die Globalisierung und der verstärkte Einsatz der sogenannten neuen Medien stellen die Schule und vor allem das Lernen vor Probleme. Die Schüler lernen mehr denn je „für das Leben“ – doch was sie in der Schule lernen, lässt sich nur unzureichend auf die Problemlösung außerhalb der Schule übertragen. Die Inhalte werden oft ohne bedeutungsvollen Kontext zum Erfahrungshintergrund vermittelt. Der Lehrer ist ein „didactic leader“, der „fertige Wissenssysteme“ präsentiert. Zudem stellt Selbständigkeit einen immer zentraler werdenden Punkt dar. Die Schule muss deshalb ihre bisherigen Aufgaben neu formulieren – denn die traditionellen Theorien konzentrieren sich vor allem darauf, wie Unterricht geplant, durchgeführt und gesteuert werden muss. So muss sie vor allem folgende Aspekte vermitteln: die Schüler müssen in der Lage sein, Ziele klar formulieren und Fragestellungen und Such-/Informationsstrategien entwickeln zu können. Die Informationen müssen bewertet und die Ergebnisse dokumentiert werden. Dabei stellt die Selbstkontrolle einen wesentlichen Punkt dar. Diese wenigen genannten Aspekte sind mit den traditionellen Modellen aber nicht bzw. kaum umsetzbar. Zudem muss der Unterricht insbesondere in seiner Form neu gestaltet werden: Weg vom lehrerzentrierten, hin zum schülerzentrierten Unterricht. Ein Lösungsansatz für dieses komplexe Problem bietet das Verteilte Lernen, welches diesen Anforderungen gerecht wird. Unterstützt werden kann es dabei von einem entsprechend ausgerichteten Multi-Agenten-System und der Verteilten Künstlichen Intelligenz.
Die Arbeit soll einen Einblick geben, was „Lernen“ überhaupt ist und warum die traditionellen Lehr- und Lernmodelle nicht mehr zeitgemäß sind (auf Grund der Unmenge an didaktischen Modellen soll hier nur auf die drei Hauptströmungen eingegangen werden, die sämtliche Theorien einschließen). Zudem soll erläutert werden, was Verteiltes Lernen bedeutet und worin seine Stärken liegen.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
1. Schwächen der traditionellen Lehr-/Lernmodelle anhand der drei Hauptströmungen:
Behaviorismus
Kognitivismus
Konstruktivismus
Zusammenfassung
2. Was ist „Lernen“?
2.1 Verteiltes Lernen
2.2 Von der Künstlichen Intelligenz zur Verteilten Künstlichen Intelligenz
2.3 Vorteile des Verteilten Lernens
2.4 Soziales Lernen
2.4.1 Banduras „Social Learning Theory“
2.4.2 Kognitive soziale Lerntheorie
Zusammenfassung
3. Wie unterstützt das MAS das Verteilte Lernen?
3.1 Interaktion und Kommunikation
3.2 Albert in der Geographie – Ein Beispiel des Verteilten Lernens im MAS
Zusammenfassung
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die Arbeit untersucht, wie das Konzept des "Verteilten Lernens" in Verbindung mit Multi-Agenten-Systemen (MAS) und der Verteilten Künstlichen Intelligenz als moderner Lösungsansatz dienen kann, um die Defizite traditioneller, lehrerzentrierter Unterrichtsmodelle bei der Vermittlung von Kompetenzen für eine komplexe Informationsgesellschaft zu überwinden.
- Kritische Analyse traditioneller Lehr- und Lernmodelle (Behaviorismus, Kognitivismus, Konstruktivismus).
- Definition von Lernen als aktiver, sozial vermittelter Prozess im Kontext neuer Medien.
- Grundlagen der Verteilten Künstlichen Intelligenz und deren Anwendung für individualisierte Lernprozesse.
- Bedeutung des sozialen Lernens durch Imitation und soziale Erleichterung in MAS.
- Praktische Illustration durch das Beispiel "Albert in der Geographie".
Auszug aus dem Buch
3.1 KOMMUNIKATION UND INTERAKTION
Kommunikation ist der wesentliche Bestandteil des MAS. Sie ist erforderlich, damit die Agenten koordiniert handeln können und das Lernen gefördert werden kann. Die Kommunikation in einem MAS kann zwischen...
Agent ? Agent
Agent ? Schüler
Agent ? Lehrer
Schüler ? Lehrer
Schüler ? Schüler stattfinden.
Eine wesentliche Rolle spielen dabei die Menge, die Dauer und die Art der Kommunikation. Findet diese z.B. zu oft zwischen den Schülern statt (vor allem, wenn es um private Angelegenheiten geht), geht die lernfördernde Wirkung verloren. Kommunikation soll dazu dienen, sich über kontextbezogene Probleme auszutauschen und zu helfen. Diese Hilfe kann erfolgen, in dem sich die Schüler selber einen anderen Schüler suchen, von dem sie meinen, er könne helfen, oder die Agenten stellen den Kontakt her. Beobachtet der Agent an seinem Schüler ein stockendes Vorankommen, kann er mit den anderen Agenten in Kontakt treten, um herauszufinden, welcher Schüler die Aufgabe bisher gut gelöst hat. Er bittet dann seinen Agenten, seinem Schüler mitzuteilen, dem „schlechteren“ zu helfen. Aber auch die Agenten selber können Hilfestellungen leisten.
Die Interaktion zwischen Agent und Mensch stellt hier also eine Zusammenarbeit dar, um das Lernziel zu erreichen. Im folgenden Abschnitt soll ein mögliches Multi-Agenten-System vorgestellt werden. Ich beziehe mich dabei auf eine bereits entworfene Unterrichtsstunde und erkläre zusätzlich, wie die einzelnen Akteure untereinander kommunizieren und welche Aufgaben übernommen werden.
Zusammenfassung der Kapitel
Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Herausforderungen moderner Wissensvermittlung durch die Informationsflut und skizziert das Verteiltes Lernen als schülerzentrierten Lösungsansatz.
1. Schwächen der traditionellen Lehr-/Lernmodelle anhand der drei Hauptströmungen: Dieses Kapitel analysiert die Grenzen von Behaviorismus, Kognitivismus und Konstruktivismus hinsichtlich ihrer Eignung für modernen Unterricht.
2. Was ist „Lernen“?: Hier wird Lernen als aktiver, individuell und sozial geprägter Prozess definiert und die theoretische Basis des Verteilten Lernens sowie der VKI gelegt.
3. Wie unterstützt das MAS das Verteilte Lernen?: Das Kapitel beschreibt die technische und soziale Implementierung durch Multi-Agenten-Systeme und illustriert diese anhand eines Geographie-Beispiels.
Schlüsselwörter
Verteiltes Lernen, Künstliche Intelligenz, Multi-Agenten-System, Sozionik, schülerzentrierter Unterricht, Konstruktivismus, soziale Lerntheorie, Wissenserwerb, Interaktion, Kommunikation, neue Medien, digitale Bildung, Albert.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Möglichkeiten, moderne Technologien, insbesondere Multi-Agenten-Systeme, für ein effizienteres und schülerzentrierteres Lernkonzept zu nutzen.
Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?
Die zentralen Felder sind die Lerntheorien, die Künstliche Intelligenz in der Bildung und die Rolle von sozialem Lernen in digitalen Lernumgebungen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, den Nutzen des "Verteilten Lernens" als Antwort auf die Unzulänglichkeiten traditioneller, lehrerzentrierter Unterrichtsmodelle aufzuzeigen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine theoretische Aufarbeitung didaktischer Konzepte und kombiniert diese mit dem Informatik-Konzept des Multi-Agenten-Systems als methodisches Beispiel.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil analysiert die Schwächen alter Modelle, definiert den Lernbegriff neu, erläutert die Funktionsweise von Multi-Agenten-Systemen und zeigt ein konkretes Unterrichtsbeispiel auf.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die wichtigsten Begriffe sind Verteiltes Lernen, Multi-Agenten-System, Sozionik, Konstruktivismus und schülerzentrierter Unterricht.
Wie unterscheidet sich der Agent "Albert" von klassischer Lernsoftware?
Im Gegensatz zu starren Programmen ist Albert auf die individuellen Kenntnisse, Fähigkeiten und Lerngewohnheiten des jeweiligen Schülers abgestimmt und bietet adaptives Feedback.
Welche Rolle spielt die Kommunikation in einem Multi-Agenten-System?
Kommunikation zwischen Agenten und Akteuren ist essenziell für die Koordination und Hilfeleistung, um den Wissenserwerb zu fördern, statt rein lineare Inhalte zu präsentieren.
- Quote paper
- Sandra Starke (Author), 2002, Verteiltes Lernen - Künstliche Intelligenz in der Schule, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/30568
