Skip to main content

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

KI in der Weiterbildung der Zukunft

verfasst von : Clemens Jäger, Stefan Tewes

Erschienen in: Arbeitswelt und KI 2030

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Der Bedarf an Weiterbildung wächst in der digitalen Transformation. Neue Konzepte und Technologien sind gefordert, um mit der Schnelligkeit des Entwicklungsbedarfs standhalten zu können. Der Erfolg der Weiterbildung wird in Zukunft durch die Lösung dreier Weiterbildungslücken bestimmt: Motivation, Kompetenz und Übertragung. Einen wichtigen Baustein dazu liefert die künstliche Intelligenz. Durch Learning Analytics, Personalised Learning, Task Automation und Smart Content können die aktuellen Herausforderungen der Weiterbildung bewältigt werden. Wichtige Debatten der künstlichen Intelligenz in der Weiterbildung werden künftig aber auch durch ethische Fragen (z. B. Diskriminierung) sowie Fragen zur Objektivierbarkeit menschlicher Entwicklung bestimmt.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Fußnoten
1
(Tewes & Tewes, 2020).
 
2
(Moldoveanu & Narayandas, 2019).
 
3
(WEF, 2018).
 
4
(Argyris & Schön, 1996; Senge, 2006).
 
5
(Bitkom, 2017, S. 14).
 
7
(McCarthy et al., 1955).
 
8
(Sarvepalli, 2015).
 
9
(PWC, 2017).
 
10
(Bughin et al., 2017).
 
12
„Learning analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimising learning and the environments in which it occurs“, https://​tekri.​athabascau.​ca/​analytics/​.
 
14
(Long & Siemens, 2011, S. 34).
 
15
(Schaumburg, 2021a, S. 137 f.).
 
16
(Schaumburg, 2021b, S. 382–399).
 
17
(Schaumburg, 2021a, S. 137 f.).
 
18
(Kallick & Zmuda, 2017; Schratz & Westfall-Greiter, 2010, S. 18–31; Schaumburg, 2021b, S. 382–399).
 
19
(Adamopoulou & Moussiades, 2020, S. 15; Vittorini et al., 2020).
 
20
(Vittorini et al., 2020).
 
25
(Balkow und Eckardt, 2019, S. 1).
 
26
(Baccala et al., 2018, S. 16).
 
27
(Balkow und Eckardt, 2019, S. 4).
 
28
(Kugel, 2021, S. 67).
 
29
(OECD, 2018).
 
30
(Schmid, 2018).
 
31
(Moldoveanu & Narayandas, 2019).
 
32
vgl. Abb. 3: Dimensionen und Grundauffassungen personalisierten Lernen.
 
Literatur
Zurück zum Zitat Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). Chatbots: History, technology, and applications. Machine Learning with Applications, 2, 1–18.CrossRef Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). Chatbots: History, technology, and applications. Machine Learning with Applications, 2, 1–18.CrossRef
Zurück zum Zitat Argyris, C., & Schön, D. A. (1996). Organizational learning II. Theory, method and practice. Addison-Wesley. Argyris, C., & Schön, D. A. (1996). Organizational learning II. Theory, method and practice. Addison-Wesley.
Zurück zum Zitat Balkow, C., & Eckardt, I. (2019). DENKIMPULS DIGITALE ETHIK: Bias in algorithmischen Systemen – Erläuterungen, Beispiele und Thesen. Initiative D21, Unterarbeitsgruppe Algorithmen-Monitoring, S. 1. Balkow, C., & Eckardt, I. (2019). DENKIMPULS DIGITALE ETHIK: Bias in algorithmischen Systemen – Erläuterungen, Beispiele und Thesen. Initiative D21, Unterarbeitsgruppe Algorithmen-Monitoring, S. 1.
Zurück zum Zitat Bughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., Henke, N., & Trench, M. (2017). Artificial Intelligence – The next digital frontier? Discussion paper. McKinsey Global Institute. Business strategy. PwC – pwc.com/us/AI2018, S. 1–25. Bughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., Henke, N., & Trench, M. (2017). Artificial Intelligence – The next digital frontier? Discussion paper. McKinsey Global Institute. Business strategy. PwC – pwc.com/us/AI2018, S. 1–25.
Zurück zum Zitat Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language models are few-shot learners. Cornell University. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language models are few-shot learners. Cornell University.
Zurück zum Zitat Gašević, D., Dawson, S., Rogers, T., & Gasevic, D. (2016). Learning analytics should not promote one size fits all: The effects of instructional conditions in predicting academic success. The Internet and Higher Education, 28, 68–84.CrossRef Gašević, D., Dawson, S., Rogers, T., & Gasevic, D. (2016). Learning analytics should not promote one size fits all: The effects of instructional conditions in predicting academic success. The Internet and Higher Education, 28, 68–84.CrossRef
Zurück zum Zitat Kallick, B., & Zmuda, A. (2017). Students at the Center: Personalized Learning with Habits of Mind. ASCD. Kallick, B., & Zmuda, A. (2017). Students at the Center: Personalized Learning with Habits of Mind. ASCD.
Zurück zum Zitat Kugel, J. (2021). Der Code der Diskriminierung. Manager Magazin, Nr. 6/ 2001, S. 67. Kugel, J. (2021). Der Code der Diskriminierung. Manager Magazin, Nr. 6/ 2001, S. 67.
Zurück zum Zitat Long, P., & Siemens, G. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. Educause Review, 46(5), 31–40. Long, P., & Siemens, G. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. Educause Review, 46(5), 31–40.
Zurück zum Zitat Moldoveanu, M., & Narayandas, D. (2019). Die Zukunft des Lernens. Harvard Business Manager, S. 30–40. Moldoveanu, M., & Narayandas, D. (2019). Die Zukunft des Lernens. Harvard Business Manager, S. 30–40.
Zurück zum Zitat Organisation for Economic Co-operation and Development. (2018). Future of education and skills 2030: Conceptual learning framework. 8th Informal Working Group (IWG) meeting. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2018). Future of education and skills 2030: Conceptual learning framework. 8th Informal Working Group (IWG) meeting.
Zurück zum Zitat Sarvepalli, S. K. (2015). Deep learning in neural networks: The science behind an Artificial brain. Liverpool Hope University. Sarvepalli, S. K. (2015). Deep learning in neural networks: The science behind an Artificial brain. Liverpool Hope University.
Zurück zum Zitat Schaumburg, H. (2021a). Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien als Herausforderung für die Schulentwicklung – Ein systematischer Forschungsüberblick. MedienPädagogik Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung, 41, 137–138.CrossRef Schaumburg, H. (2021a). Personalisiertes Lernen mit digitalen Medien als Herausforderung für die Schulentwicklung – Ein systematischer Forschungsüberblick. MedienPädagogik Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung, 41, 137–138.CrossRef
Zurück zum Zitat Schaumburg, H. (2021b). Personalisierung mit digitalen Medien. In H. G. Rolff & A. Brägger (Hrsg.), Kompetenzorientiert Unterrichten und Lernen mit digitalen Medien (S. 382–399). Beltz. Schaumburg, H. (2021b). Personalisierung mit digitalen Medien. In H. G. Rolff & A. Brägger (Hrsg.), Kompetenzorientiert Unterrichten und Lernen mit digitalen Medien (S. 382–399). Beltz.
Zurück zum Zitat Schratz, M., & Westfall-Greiter, T. (2010). Das Dilemma der Individualisierungsdidaktik. Plädoyer für personalisiertes Lernen in der Schule. Journal für Schulentwicklung, 1(2010), 18–31. Schratz, M., & Westfall-Greiter, T. (2010). Das Dilemma der Individualisierungsdidaktik. Plädoyer für personalisiertes Lernen in der Schule. Journal für Schulentwicklung, 1(2010), 18–31.
Zurück zum Zitat Senge, P. M. (2006). Die fünfte Disziplin – Kunst und Praxis der lernenden Organisation. Klett-Cotta. Senge, P. M. (2006). Die fünfte Disziplin – Kunst und Praxis der lernenden Organisation. Klett-Cotta.
Zurück zum Zitat Tewes, C., & Tewes, S. (2020). Megatrends und digitaler Einfluss. In S. Tewes, B. Niestroj, & C. Tewes (Hrsg.), Geschäftsmodelle in die Zukunft denken – Erfolgsfaktoren für Branchen, Unternehmen und Veränderer (S. 21–31). Springer Gabler.CrossRef Tewes, C., & Tewes, S. (2020). Megatrends und digitaler Einfluss. In S. Tewes, B. Niestroj, & C. Tewes (Hrsg.), Geschäftsmodelle in die Zukunft denken – Erfolgsfaktoren für Branchen, Unternehmen und Veränderer (S. 21–31). Springer Gabler.CrossRef
Zurück zum Zitat Vittorini, P., Menini, S., & Tonelli, S. (2020). An AI-based system for formative and summative assessment in data science courses. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 31(2), 159.CrossRef Vittorini, P., Menini, S., & Tonelli, S. (2020). An AI-based system for formative and summative assessment in data science courses. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 31(2), 159.CrossRef
Metadaten
Titel
KI in der Weiterbildung der Zukunft
verfasst von
Clemens Jäger
Stefan Tewes
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-35779-5_40

Premium Partner