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Smarte Empfehlungen für personalisiertes Lernen

Künstliche Intelligenz in der berufsbezogenen Weiterbildung

Die Bundesagentur für Arbeit listet in ihrer Weiterbildungssuche aktuell knapp vier Millionen Bildungsangebote (Stand Dezember 2022). Daher ist es für Interessent*innen nicht immer leicht, ein passgenaues Angebot zu finden und auszuwählen. Auch nach der Auswahl endet die Frage nach der Passgenauigkeit nicht, da Lernende unterschiedliche Voraussetzungen und Bedürfnisse mitbringen. Wie können Bildungsanbieter auf diese Herausforderungen reagieren?

Das Forschungsinstitut Betriebliche Bildung führte 2022 eine Befragung von insgesamt 657 Teilnehmenden unterschiedlicher Bildungsanbieter durch, um die Präferenzen und Bedürfnisse der Teilnehmenden herauszuarbeiten. Die Befragung erfolgte im Projekt „KI-gestützte Personalisierung in der berufsbezogenen Weiterbildung (KIPerWeb)“, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Förderlinie INVITE gefördert wird.

In dieser Befragung gab eine deutliche Mehrheit von fast 80 Prozent der Teilnehmenden an, Interesse an passgenauen Empfehlungen zu haben und dafür auch Daten zur Verfügung zu stellen. Besonders ausgeprägt war die Bereitschaft zur Weitergabe von Daten zu beruflichen Zielen und Abschlüssen (etwa 90% der Befragten), etwas verhaltener fällt diese Bereitschaft im Bereich personenbezogener Daten und Ziele aus (siehe Abbildung).

 

Mit Blick auf die Personalisierung von Weiterbildungsangeboten war es den Teilnehmenden besonders wichtig, dass Kurse an individuellem Vorwissen anknüpfen und auch neue Inhalte präsentieren. Um dies zu verwirklichen und eine passgenaue Auswahl und Gestaltung von Kursen zu unterstützen, werden im Projekt KIPerWeb derzeit innovative KI-basierte Verfahren entwickelt und erprobt, die die Auswahl von passenden Lernangeboten und -materialien unterstützen:  von smarten Filtersequenzen zur Verbesserung der Auswahlmöglichkeiten, über gewichtete Markov-Ketten zur Ermittlung nützlicher Angebote bis hin zur Wissenszuwachsvorhersage. Die entwickelten Verfahren lassen sich von Bildungsanbietern einzeln einsetzen oder auch modular kombinieren.

Die Projekt-Erkenntnisse zur Modularisierung und Personalisierung von Bildungsangeboten werden in Form von Open-Access-Leitfäden veröffentlicht, die Algorithmen werden unter einer freien Lizenz als Open-Source-Software zur Verfügung gestellt. Damit stehen die entwickelten Produkte und die dabei gesammelten Erkenntnisse allen interessierten Bildungsanbietern zur Verfügung.