Künstliche Intelligenz? Prowise Learn macht dies schon seit Jahren!

Künstliche Intelligenz (KI), auch bekannt als Künstliche Intelligenz (KI), ist aus dem Bildungswesen nicht mehr wegzudenken. Ein schönes Beispiel ist Prowise Learn mit den bekannten Übungsprogrammen Rekentuin, Taalzee und Words&Birds.

Prowise Learn ist eine leistungsstarke Bildungsplattform, die KI-Technologie verwendet, um personalisierte Lernerfahrungen für Schüler auf allen Ebenen zu bieten. Mit Hilfe von fortschrittlichen Algorithmen und datengesteuerten Analysen kann Prowise Learn sowohl Schülern als auch Lehrern Einblicke in die Stärken und Schwächen der Schüler geben und ihren Fortschritt genau verfolgen. Dies ermöglicht es Lehrern, Lernpläne auf der Grundlage der individuellen Bedürfnisse jedes Schülers zu personalisieren und sicherzustellen, dass sie in ihrem eigenen Tempo lernen. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz mit Bildungsinhalten bietet Prowise Learn eine einzigartige und effektive Möglichkeit, Schüler in ihrem individuellen Lernprozess und der Erreichung ihrer Lernziele zu unterstützen.

Schachmatt in Prowise Learn
Wissenschaftler der Universität von Amsterdam entwickelten vor 14 Jahren eine adaptive Technologie für Prowise Learn, die auf dem Elo-Bewertungssystem aus der Schachwelt basiert. Ein solches Bewertungssystem wird in verschiedenen Sportarten und Online-Spielen verwendet, um Spieler des gleichen Niveaus gegeneinander antreten zu lassen. Es ist schließlich nicht motivierend, ein Spiel gegen einen Gegner zu spielen, der viel besser oder schlechter ist.

Für Prowise Learn haben wir ein wichtiges Element geändert: Statt dass Kinder gegen andere Kinder spielen, spielt der Schüler gegen eine Online-Aufgabe. Wir passen Kinder und Aufgaben aufeinander an, so dass sie nie einen zu guten oder schlechten ‘Gegner’ haben. Der Schüler ist hier am Zug!

Wie funktioniert das genau?
Um sicherzustellen, dass die Aufgaben in Prowise Learn auf das Niveau der Schüler abgestimmt sind, wird das Elo-Bewertungssystem angewendet. Durch die Auswertung von Aufgaben, die ein Schüler erfüllt hat, kann das System eine genaue Einschätzung der Fähigkeiten des Schülers in verschiedenen Fächern und Themen machen. Mit anderen Worten, bei jeder erfüllten Aufgabe gibt das System sowohl dem spielenden Schüler als auch den Aufgaben eine (neue) Bewertung. Die Bewertung für Kinder ist daher eine Indikation für ihre Fähigkeiten und die Bewertung der Aufgabe ist eine Indikation für die Schwierigkeit. Auf der Grundlage dieser Bewertungen kann das System dem einzelnen Schüler die richtigen Lernaktivitäten empfehlen, um die Fähigkeiten und letztendliche Leistungen zu verbessern, und das System wählt ständig Aufgaben aus, die den Fähigkeiten des Kindes entsprechen.

Die adaptive Intelligenz von Prowise Learn
Im Gegensatz zu anderer adaptiver Software passt das System von Prowise Learn die Bewertungen nach jeder erfüllten Aufgabe an. Bei vielen anderen adaptiven Softwares wird das Niveau oft nur einmal nach einer gewissen Zeit auf das Kind abgestimmt. Der Vorteil bei Prowise Learn ist, dass es direkt auf Veränderungen reagiert und somit in Echtzeit, nach jeder erfüllten Aufgabe, die Fähigkeiten und Schwierigkeiten anpasst. Das adaptive System ist somit selbstorganisierend und benötigt wenig Grundinformationen, um die Adaptivität durchzuführen. Das bedeutet, dass Prowise Learn schnell und effektiv Anpassungen vornimmt, um die Lernerfahrung des Schülers kontinuierlich zu optimieren.

Die Adaptivität von Prowise Learn stellt sicher, dass die Schüler immer herausfordernde, aber erreichbare Übungen erhalten und verhindert so, dass sie sich durch Übungen, die zu einfach oder zu schwer sind, langweilen oder frustriert werden.

Erfolg garantiert und methodenunabhängig
Das adaptive System von Learn ist so eingestellt, dass jeder Spieler immer den Großteil der Aufgaben richtig löst, was zu einem hohen Erfolgserlebnis und Motivation führt. Mit dieser Arbeitsweise steht unsere Technologie auf einer Stufe mit der Technologie von renommierten Tests und wir bieten den Benutzern Einblick in das Niveau der Spieler und die Schwierigkeit der Aufgaben. Die automatische Rangfolge der Aufgaben basiert auf den Antworten aller unserer Spieler, nicht wir, sondern alle unsere Spieler zusammen bestimmen die Reihenfolge, in der die Aufgaben angeboten werden.

Dies macht es besser geeignet für die Bedürfnisse der Spieler, als man im Voraus denken kann. Das System ist methodenunabhängig und kann daher neben jeder Unterrichtsmethode verwendet werden.

Außerdem lernen wir auch viel darüber, was Kinder wirklich schwierig oder einfach finden. Noch nie wurden in den Niederlanden die Schwierigkeiten von Mathematik-, Sprach- und Englisch-Aufgaben (60.000) in solch großem Maßstab mit Hilfe der Psychometrie kartiert. Die Privatsphäre dieser Daten ist für Prowise von großer Bedeutung. Die Daten, die Prowise Learn in seinem System sammelt, sind anonymisiert. Dies bedeutet, dass wir die Ergebnisse nur auf der Grundlage von Alterskategorien und Gruppen vergleichen können, aber nicht auf einzelne Schüler zurückverfolgen können. Dies stellt sicher, dass die Privatsphäre der Schüler geschützt ist und ihre Leistungen nicht öffentlich gemacht werden.

Lernen auf dem eigenen Niveau macht mehr Spaß, ist effizienter und herausfordernder!
Das System erleichtert es auch, neue Aufgaben und Spiele hinzuzufügen, ohne im Voraus die Schwierigkeit zu testen. Diese Technologie bildet die Grundlage für kostengünstigere und benutzerfreundlichere adaptive Programme. Und das ist eine schöne Entwicklung für Kinder auf der ganzen Welt. Denn das Lernen auf dem eigenen Niveau ist nicht nur effizienter, sondern auch spaßiger und herausfordernder!

Kurz gesagt, Prowise Learn unterscheidet sich von anderer adaptiver Übungssoftware durch seine genauen und maßgeschneiderten Lernerfahrungen, die auf die individuellen Bedürfnisse und Lernstile jedes Schülers zugeschnitten sind. Die Plattform erfüllt die höchsten Datenschutz- und Sicherheitsstandards und wurde in Zusammenarbeit mit der UvA entwickelt, was die wissenschaftliche Natur und Wirksamkeit der Plattform unterstreicht.

Linkenberg, S., Straatemeier, M., & Van Der Maas, H. (2011). Computer adaptive practice of Maths ability using a new item response model for on the fly ability and difficulty estimation. Computers & education, 57(2), 1813–1824. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.02.003