Jochen Robes über Bildung, Lernen und Trends

Machine Learning Applications in E-Learning: Bias, Risks and Mitigation

Stella Lee präsentiert eine gute, ausgewogene Darstellung der Vorteile und Herausforderungen, die mit den Entwicklungen in „adaptive e-learning, fueled by the advances of machine learning and artificial intelligence“ auf uns zukommen. Auf der Habenseite stehen die Möglichkeiten: Personalized learning paths, chatbots, performance indicators. Auf der anderen Seite die Herausforderungen: „prediction could be too prescriptive“, „adaptive learning is costly and time consuming to build“, „algorithm black box“, „trust“.

Sie wirft dann noch das Stichwort „explainable AI“ in die Runde: Nutzer sollten das Recht haben zu erfahren, wie zum Beispiel Algorithmen funktionieren und eingesetzt werden. Dazu passt eine Begegnung, die sie schildert: „One adaptive e-learning company I spoke to recently couldn’t tell me how many of their data scientists have a solid grasp of pedagogical principles; yet they are the people who make decisions on what and how we learn.“
Stella Lee, Chief Learning Officer, 12. September 2018

Bildquelle: Markus Spiske (Unsplash)

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