The AI Education Revolution is Coming – or is it? | Dr. Philippa Hardman | TEDxSantaBarbaraSalon

Summary

Dieses Video-Skript präsentiert einen Einblick in die Welt der Bildungstechnologie (EdTech) und reflektiert über die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) im Bildungssektor. Der Sprecher, Phil, ein Affiliated Scholar an der Universität Cambridge und EdTech-Gründer, diskutiert die historischen Bemühungen um das Finden der optimalen Lernbedingungen, wie sie von Benjamin Bloom 1984 beschrieben wurden, und kritisiert, dass EdTech häufig dazu dient, bestehende, ineffiziente Lehrmethoden zu verstärken, statt sie zu innovieren. Er betont die Notwendigkeit, KI nicht nur als Werkzeug zur Automatisierung, sondern als Katalysator für pädagogische Veränderung zu nutzen, um jedem Lernenden die gleichen Chancen zu bieten. Er ermutigt zu einer aktiven Akzeptanz von AI in der Bildung und zur Schaffung von Lernumgebungen, die individuell, interaktiv und von KI unterstützt sind.

Takeaways

• 🎓 Der Sprecher ist Phil, ein Affiliated Scholar an der Universität Cambridge, mit einem Hauptinteresse an EdTech und als Learning Scientist tätig.
• 🔍 Learning Science ist eine weitgehend unbekannte Disziplin, die über 30 Jahre Forschung über das menschliche Lernen umfasst, die jedoch oft nicht in die Praxis umgesetzt wird.
• 🏛️ Forschungsergebnisse in der Bildung bleiben oft hinter Paywalls und Ivory Towers eingeschlossen, was eine Diskrepanz zwischen Theorie und Praxis im Lerndesign verursacht.
• 🔑 Phils Arbeit zielt darauf ab, Technologien zu entwickeln, die diese Barrieren überwinden und jedem das Design von Lernereignissen ermöglichen, wie es ein Weltprofessor oder Learning Scientist tun würde.
• 📚 Die Geschichte von Benjamin Bloom aus dem Jahr 1984 zeigt, dass das optimale Lernumfeld für Menschen durch Aktivität, Projekte und individuellen Coaching stark verbessert werden kann.
• 👨‍🏫 Blooms Forschung betonte die Bedeutung von Problemorientiertem, aktivem Lernen und individueller Unterstützung für alle Lernenden, insbesondere für unterrepräsentierte Gruppen.
• 🛠️ Obwohl EdTech bereits seit 30-40 Jahren existiert, wurde sie bisher hauptsächlich verwendet, um das bestehende, ineffiziente Wissentransfersystem zu stärken, anstatt es zu innovieren.
• 🤖 Die Anwendung von KI in der Bildung hat in den letzten 60 Jahren und besonders in den letzten sechs Monaten dazu geführt, dass der Wissensträger-Prozess beschleunigt und automatisiert wird, anstatt pädagogische Innovationen zu fördern.
• 🚧 Der größte Risiko der KI in der Bildung ist, dass sie uns ineffiziente Praktiken effizienter macht, was von einigen Experten als Problematik erkannt wurde.
• 📚 Phil diskutiert, dass Technologien wie die Druckpresse ursprünglich verwendet wurden, um bestehende Systeme und Machtstrukturen zu stärken, anstatt sie zu innovieren.
• 🚀 Phil ist motiviert, darüber nachzudenken, wie wir Technologie besser nutzen können, um das Lernen zu optimieren und jedem Lernenden die gleichen Chancen zu geben, unabhängig von ihrem sozialen Status.
• 🤝 Die Diskussion um die Verwendung von AI in der Bildung ist aufgeladen, und Phil fragt, ob wir die Technologie nutzen werden, um die Vision von Bloom zu erfüllen und echte Veränderungen im Lernen zu bewirken.

Q & A

Was ist der Hauptantrieb hinter Phils Arbeit in der EdTech-Branche?

Phils Hauptantrieb ist die Überwindung der Lücke zwischen der Theorie des menschlichen Lernens und der Praxis der Gestaltung von Lernerlebnissen. Er möchte Technologien schaffen, die dabei helfen, diese Lücke zu überbrücken.

Was ist die Bedeutung von Benjamin Blooms Forschung aus dem Jahr 1984 für Phils Arbeit?

Benjamin Blooms Forschung über die optimalen Lernbedingungen für Menschen hat Phil beeinflusst und inspiriert, da sie zeigte, dass ein aktives, problemorientiertes und individuells Lernen bessere Lernergebnisse erzielt als das traditionelle 'Sage auf der Bühne' Modell.

Wie bezeichnet Phil die Gruppe von Menschen, die versuchen, Generative AI in der Bildung zu vermeiden?

Phil bezeichnet diese Gruppe als 'Team Avoid', die aus Angst vor der Nutzung von AI in der Bildung auf traditionelle Lernmethoden zurückgreifen.

Was ist das Ziel von 'Team Bennett' in Bezug auf Generative AI?

Das Ziel von 'Team Bennett' ist es, die Verwendung von Generative AI in der Bildung zu erkennen und als Plagiat zu bekämpfen, indem sie Tools verwenden, um solche Verstöße zu erkennen.

Welche Rolle spielt die persönliche Unterstützung in Blooms Forschung?

In Blooms Forschung spielt die persönliche Unterstützung, wie z.B. ein-zu-eins Koaching, eine wichtige Rolle, da sie die Lernleistung aller, insbesondere aber von benachteiligten Gruppen, verbessert.

Wie beurteilt Phil die Verwendung von AI in der Bildung der letzten 60 Jahre?

Phil sieht, dass AI in der Bildung der letzten 60 Jahre hauptsächlich dazu verwendet wurde, den alten, ineffizienten Wissenstransfer-Prozess zu beschleunigen und zu automatisieren, anstatt pädagogische Innovationen zu fördern.

Was ist Phils Meinung über die Verwendung von AI in der Bildung der Zukunft?

Phil ist der Meinung, dass AI vollkommen in der Lage ist, die Bildung zu revolutionieren und die Vision von Bloom zu erfüllen, aber die entscheidende Frage ist, ob wir es zulassen werden.

Welche Rolle spielt die Khan Academy in der Integration von AI in den Lernprozess?

Die Khan Academy hat AI in den Lernprozess integriert, um interaktive, auf Fragen basierende und personalisierte Lernerlebnisse für Schüler zu bieten, was Phil als Beispiel für positive AI-Nutzung in der Bildung ansieht.

Was ist Phils Meinung über die Diskussion zwischen Bildungstechnologie und Bildungspraxis?

Phil glaubt, dass es notwendig ist, die Diskussion zwischen Bildungstechnologie und Bildungspraxis zu verstärken, um Technologien besser für pädagogische Innovationen einzusetzen.

Wie bezeichnet Phil die Gruppe, die Generative AI in der Bildung akzeptiert und nutzt?

Phil bezeichnet diese Gruppe als 'Team Embrace', die die Verwendung von Generative AI in der Bildung anerkennt und in den Unterricht integriert, um Lehrer und Schüler zu unterstützen.

Welche Bedeutung hat die Erkenntnis, dass perfekte AI-Erkennung unmöglich ist, für 'Team Bennett'?

Die Erkenntnis, dass perfekte AI-Erkennung unmöglich ist, zeigt 'Team Bennett', dass das Jagen nach Plagiat durch AI nicht nachhaltig ist und dass es notwendig ist, andere Ansätze zu suchen, um mit AI umzugehen.