KI in der Schule – Teil 6: Alternativen zu traditionellen Lernmaterialien

Du hast dich bereits intensiv mit der Verwendung von Büchern und anderen Lernmaterialien zur Vorbereitung auf Aufstiegsfortbildungen auseinandergesetzt. Du hast verschiedene Aspekte berücksichtigt, wie Aktualität, Relevanz, Ausführlichkeit und das Format von Büchern. Auch die Verwendung von IHK-Hilfsmitteln wie Formelsammlungen, Tabellenbüchern und zugelassenen Taschenrechnern hast du betrachtet.

Falls nicht, findest du am Ende dieses Artikels die Verlinkung zu den entsprechenden Informationen!

Nun stellt sich die Frage, wie kommerzielle Large Language Models (LLMs) wie z. B. ChatGPT, DeepL, you.com oder BARD als Ergänzung oder sogar Alternative zu traditionellen Lernmaterialien eingesetzt werden können. LLMs sind Künstliche Intelligenz (KI), die darauf trainiert wurden, menschenähnliche Texte zu generieren und Fragen zu beantworten.

Am Ende dieses Artikels findest du auch Links zum Thema „KI“ bzw. „Large Language Models (LLMs)“!

1. Aktualität: LLMs basieren auf riesigen Datenmengen und sind immer auf dem neuesten Stand ihres Trainings. Sie können also Informationen auf dem aktuellen Stand ihres letzten Trainings bereitstellen, was in vielen Fällen aktueller ist als viele gedruckte Bücher.
2. Zugänglichkeit: LLMs sind jederzeit und von überall zugänglich, solange du eine Internetverbindung hast. Du musst kein physisches Buch mit dir herumtragen, und du kannst sofort Antworten auf deine Fragen erhalten.
3. Interaktivität: Im Gegensatz zu Büchern können LLMs auf deine spezifischen Fragen eingehen und personalisiertes Feedback geben. Du kannst so tief oder so oberflächlich in ein Thema eintauchen, wie du möchtest, und du erhältst Antworten, die auf deine spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

1. Fehlen von strukturierten Lernpfaden: Bücher und Kurse bieten oft eine strukturierte Herangehensweise an ein Thema, was für das systematische Lernen hilfreich sein kann. LLMs können zwar auf spezifische Fragen antworten, aber sie bieten nicht den gleichen strukturierten Lernpfad, den ein Kurs oder ein Buch bieten kann.
2. Gefahr von Missverständnissen: LLMs versuchen, menschenähnliche Antworten zu geben, aber sie verstehen die zugrunde liegenden Konzepte oder Kontexte nicht wirklich. Daher besteht das Risiko, dass sie Fragen missverstehen oder Antworten geben, die in einem bestimmten Kontext nicht angemessen sind.
3. Verifizierung der Informationen: LLMs generieren Antworten basierend auf ihrem Training, aber sie können nicht immer die Richtigkeit oder Aktualität ihrer Antworten garantieren. Daher ist es immer wichtig, die Antworten von LLMs mit offiziellen Studienmaterialien oder vertrauenswürdigen Quellen zu überprüfen.

In Bezug auf die IHK-Aufstiegsfortbildung und das damit verbundene betriebswirtschaftliche Grundlagenwissen ist Aktualität ein wichtiges Kriterium. Hier geht es allerdings weniger um ständig neue Informationen oder Trends, sondern eher um die korrekte und fehlerfreie Darstellung der fundamentalen Inhalte und um die genaue Übereinstimmung mit den aktuellen Prüfungsanforderungen.

Bei klassischer Literatur, insbesondere Büchern, kann dieses Ziel eine Herausforderung sein. Selbst wenn die grundlegenden betriebswirtschaftlichen Konzepte relativ konstant bleiben, können sich die spezifischen Prüfungsanforderungen und damit die Darstellung dieser Konzepte in der Literatur ändern. Wenn du also klassische Literatur zur Prüfungsvorbereitung verwendest, musst du stets darauf achten, dass die von dir gewählten Materialien diese Anforderungen genau widerspiegeln und frei von Fehlern sind.

Hier können Large Language Models (LLMs) einen bedeutenden Vorteil bieten. Im Gegensatz zur klassischen Literatur folgen LLMs keinen festen Strukturen oder festgelegten Darstellungen. Stattdessen reagieren sie dynamisch auf die jeweiligen Benutzereingaben - die sogenannten "Prompts". Diese Prompts können Fragen oder Themen sein, die du zum Lernen oder zur Prüfungsvorbereitung eingibst.

Durch diesen dynamischen Ansatz kann ein LLM stets auf dem neuesten Stand der aktuellen Prüfungsanforderungen und relevanten Inhalte sein. Statt sich auf die feste Struktur eines Buches zu verlassen, greift das LLM auf eine umfangreiche Datenbasis zurück und generiert eine Antwort, die genau auf deinen Prompt zugeschnitten ist.

Interaktivität ist ein wichtiger Aspekt des Lernprozesses. Sie ermöglicht es Lernenden, tiefer in den Inhalt einzutauchen, Fragen zu stellen, ihre Kenntnisse zu testen und das Gelernte anzuwenden. Bei diesem Aspekt ergeben sich bedeutende Unterschiede zwischen traditionellen Lernmaterialien und Large Language Models (LLMs).

Traditionelle Lernmaterialien, wie Schulbücher, folgen in der Regel einer festgelegten Struktur und einem linearen Lernweg. Sie beginnen mit grundlegenden Konzepten und arbeiten sich schrittweise zu komplexeren Themen vor. Sie enthalten oft Übungen und Beispiele, um das Verständnis des Lesers zu überprüfen und zu vertiefen. Jedoch sind diese Materialien statisch, das heißt, sie passen sich nicht an den individuellen Lernfortschritt oder die spezifischen Fragen des Lernenden an.

LLMs hingegen bieten einen höheren Grad an Interaktivität und Personalisierung. Durch ihre Fähigkeit, auf spezifische Benutzereingaben oder "Prompts" zu reagieren, können sie auf individuelle Fragen eingehen, personalisierte Erklärungen anbieten und Inhalte auf vielfältige Weise darstellen. Du könntest beispielsweise ein LLM bitten, dir ein komplexes Thema in einfachen Worten zu erklären, dir bei der Lösung von Übungsaufgaben zu helfen oder dir alternative Erklärungen für ein bestimmtes Konzept zu geben.

Darüber hinaus kann die Interaktion mit einem LLM dynamisch und flexibel sein. Du bist nicht an eine bestimmte Reihenfolge oder ein bestimmtes Tempo gebunden. Du kannst nach Belieben zwischen Themen wechseln, auf frühere Fragen zurückkommen und das LLM bitten, die Inhalte so oft zu wiederholen, wie du möchtest.

Ein weiterer Vorteil der Interaktivität von LLMs ist ihre Fähigkeit, eine unmittelbare Rückmeldung zu geben. Wenn du eine Frage hast oder auf eine Schwierigkeit stößt, kannst du das LLM sofort um Hilfe bitten und eine sofortige Antwort erhalten. Im Gegensatz dazu kann es bei traditionellen Lernmaterialien länger dauern, bis du eine Antwort auf eine Frage findest oder ein Verständnisproblem lösen kannst.

Ein zentraler Aspekt im Lernprozess ist die Strukturierung und Organisation von Inhalten in einem sinnvollen und progressiven Lernpfad. Ein Lernpfad bietet eine geordnete Abfolge von Lerninhalten, die aufeinander aufbauen und den Lernenden helfen, eine Materie schrittweise zu verstehen und zu beherrschen. Bei traditionellen Lernmaterialien ist dieser Lernpfad meist bereits vorgegeben und folgt einer festen Reihenfolge.

Bei Large Language Models (LLMs) hingegen - obwohl sie sehr flexibel und anpassungsfähig in der Bereitstellung von Informationen sind - fehlt es grundsätzlich an einer solchen vorgegebenen Struktur. Sie können auf spezifische Fragen und Aufforderungen reagieren, aber sie bieten keinen klaren oder kohärenten Weg, ein Thema von Grund auf zu lernen. Da sie auf Anfrage arbeiten, besteht die Gefahr, dass der Lernprozess fragmentiert wird und wichtige Zusammenhänge oder aufeinander aufbauende Inhalte verloren gehen.

Das Fehlen eines strukturierten Lernpfads kann für Lernende problematisch sein, insbesondere wenn es darum geht, ein komplexes Thema zu meistern oder sich auf eine bestimmte Prüfung vorzubereiten. Es kann zu Wissenslücken führen, die Verwirrung stiften und die Effizienz des Lernens beeinträchtigen können. Es besteht auch die Gefahr, dass Lernende vom Weg abkommen und Zeit mit irrelevanten oder überflüssigen Informationen verbringen.

Ein Ansatz zur Bewältigung dieses Problems ist die Ergänzung der LLMs durch ein System adaptiver Lernpfade. Ein adaptiver Lernpfad ist ein individuell gestalteter Lernweg, der sich an die spezifischen Bedürfnisse und das Leistungsniveau des Lernenden anpasst. Er ordnet die Lerninhalte in einer sinnvollen Sequenz an und passt diese Sequenz basierend auf dem Fortschritt und den Antworten des Lernenden an.

Ein solches System könnte dazu dienen, die Leistung von LLMs zu steuern und zu strukturieren, indem es den Lernenden durch einen gut definierten und sinnvoll geordneten Lernprozess führt. Es kann dafür sorgen, dass alle relevanten Themen abgedeckt werden, und es kann dem Lernenden helfen, seine Lernziele effizienter und gezielter zu erreichen.

Es ist wichtig, dass dieses System adaptiver Lernpfade auf dem Rahmenplan des angestrebten Fortbildungsabschlusses basiert. Der Rahmenplan legt die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten fest, die der Lernende erwerben muss, und bietet somit eine Grundlage für die Gestaltung des Lernpfads. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass der Lernpfad relevant und zielführend ist und den Lernenden effektiv auf die Prüfung vorbereitet.