Einbindung der Taxonomie von Bloom
Die kognitive Taxonomie nach Bloom unterteilt Lernziele in unterschiedliche Stufen des Verständnisses und des Denkprozesses. Angefangen bei der Wissensaufnahme (Erinnern) über das Verstehen, Anwenden, Analysieren und Evaluieren bis hin zum Erschaffen von Neuem. Für die Erstellung von Lehrinhalten ermöglicht es diese Strukturierung, Lern-Transferaufgaben spezifisch nach den geforderten Kompetenzstufen auszurichten.
KI in der Erstellung von Praxisbeispielen
Im Kontext der Erstellung von Praxisbeispielen kann KI die folgenden Aspekte unterstützen:
- Content Curation: Die KI kann dazu genutzt werden, relevante Praxisbeispiele aus einer Vielzahl von verfügbaren Datenquellen zu identifizieren und zu sammeln. Mit Hilfe von Algorithmen kann sie relevante Fälle herausfiltern, die bestimmte Kriterien erfüllen oder spezifische Taxonomiestufen nach Bloom ansprechen.
- Kategorisierung nach Bloom: KI-Systeme können Texte analysieren und entsprechend der Komplexität und des kognitiven Levels, die mit den Taxonomiestufen nach Bloom korrespondieren, kategorisieren. So könnten Praxisbeispiele automatisch zugeordnet werden und Ausbildern helfen, Lernaufgaben für verschiedene Stufen zu formulieren.
- Erzeugung von Fragen und Aufgaben: KI kann nicht nur bei der Auswahl von Praxisbeispielen assistieren, sondern auch bei der Entwicklung von dazugehörigen Fragen und Aufgaben, die zur jeweiligen Taxonomiestufe passen. Beispielsweise könnte ein KI-System, das erkennt, dass ein Praxisbeispiel Analysefähigkeiten erfordert, entsprechende Aufgaben generieren, die die Lernenden dazu anregen, Informationen zu dekonstruieren oder Beziehungen zu identifizieren.
KI im Rahmen des Lerntransfers
- Adaptive Lern-Transferaufgaben: Die KI kann helfen, Aufgaben so zu entwickeln, dass sie den Lernenden dazu bewegen, das erlernte Wissen an realen Szenarien zu testen und anzuwenden. KI-Systeme könnten auf der Basis von Lernerprofilen und -performance adaptive Aufgaben erstellen, die den Anforderungen der höheren Stufen der Bloom'schen Taxonomie entsprechen.
- Feedbacksysteme: Mittels automatisierter Feedbacksysteme können Auszubildende Rückmeldung zu ihren Lösungen von Lern-Transferaufgaben erhalten. Die KI analysiert die Antworten und gibt differenziertes Feedback, welches auf den einzelnen Ebenen der Taxonomie beruht.
- Ableitung des Erwartungshorizonts: KI-Systeme könnten Daten aus vorherigen Lehrveranstaltungen und Prüfungsergebnissen nutzen, um zu verstehen, welche Erwartungen auf den verschiedenen kognitiven Stufen realistisch sind. Auf dieser Basis könnte die KI dann einen entsprechenden Erwartungshorizont für die Praxisbeispiele und Lernaufgaben ableiten.
Fazit
KI-Technologie bietet umfangreiche Möglichkeiten, Praxisanleiter in der Erstellung von Praxisbeispielen und Lern-Transferaufgaben zu unterstützen. Durch die Analyse und Kategorisierung von Lehrinhalten kann KI dazu beitragen, maßgeschneiderte Aufgaben zu kreieren, die sowohl den individuellen Lernstand als auch die geforderten Taxonomiestufen berücksichtigen. So wird es möglich, kompetenzbasierte Lernziele effektiver zu kommunizieren und den Lernprozess entsprechend der Bedürfnisse der Auszubildenden zu gestalten.
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