• Oktober 05, 2018

KI-Unterstützung für lebenslanges Lernen

Unser Chief Technology Officer Dmitry "Dima" Kudinov, der die Produktentwicklung von Valamis leitet, hat in den letzten sechs Jahren die KI und die besten Anwendungen zur Unterstützung des lebenslangen Lernens erforscht. Dima spricht, nach jahrelanger Karriere in der Forschung, über die Fähigkeit der KI, das Lernen zu personalisieren, die Vorteile des KI-gestützten lebenslangen Lernens und was dies für die Zukunft der Valamis-Produktentwicklung bedeuten wird.

F: Für welche neue KI-Technologie begeisterst du dich am stärksten und warum?

A: Zuerst einmal bin ich sehr gespannt auf die Fortschritte, die im Bereich Natürliches Sprachverständnis gemacht werden. Natürlich ist dieses Thema nichts Neues, aber in letzter Zeit wurden dank der Verfügbarkeit größerer Rechenleistung, vielfältigerer Datensätze für die Ausbildung und der Entwicklung von ausgefeilten Algorithmen erhebliche Fortschritte erzielt. Dieser Fortschritt mit textbasierter Eingabe hat es ermöglicht, eine neue Art der Interaktion zwischen Menschen und Systemen in Form von Chatbots zu entwickeln. Unterstützt von einem noch spannenderen Fortschritt bei der Umwandlung von Sprache in Text und Text in Sprache, haben Chatbots jetzt Persönlichkeiten, und sie können mit Menschen in den Sprachdialog treten.

Die schnelle Annahme von KI ist nicht nur auf den technologischen Fortschritt zurückzuführen. Was sie in der Praxis wirklich nützlich macht, ist die Verfügbarkeit dieser Technologie für Nicht-Wissenschaftler, verpackt in Form von Bibliotheken oder Cloud-Diensten, wobei einige dieser Modelle weitere Feineinstellungen und Anpassungen durch zusätzliches Training zu bestimmten Datensätzen und Themen mit Hilfe von Subject Matter Experts (KMU) ermöglichen.

F: Wie sieht deiner Meinung nach die Zukunft für die Unterstützung von lebenslangem Lernen durch KI aus?

A: Ich sehe den Einsatz von KI in zwei Fällen als besonders vielversprechend:

  • Analyse und Verständnis des vorhandenen Wissens, das in Form von Dokumenten, Berichten, Videos usw. verborgen ist, z. B. die Indizierung von bereits gesammeltem Wissen, die Erstellung eines durchsuchbaren Wissenskatalogs, der aus gesammelten Wissen der Menschheit besteht.
  • Personalisierung oder Kontextualisierung des an eine Person vermittelten Lernens unter Verwendung von Informationen über die bisherigen Erfahrungen und Hintergründe dieser Person und ihrer Ziele. Die KI kann das aktuelle Problem der Person beantworten oder die Person zu einem breiteren Thema aufklären, um ein grundlegenderes Wissen über das Thema aufzubauen.

F: Was hat die Entwicklung der Valamis - Learning Experience Platform (LXP) vorangetrieben?

A: Wir entwickeln unsere Learning Experience Platform in dem Glauben, dass Lernen ein wesentlicher Bestandteil des Lebens der Menschen und das Fundament für Anpassung ist. Die Technologie kann das Lernen unterstützen, und das ist der Grund für die Valamis Learning Experience Platform und ihre kontinuierliche Weiterentwicklung. Aber ein Werkzeug ist nicht die Lösung für ein Problem, es hilft nur bei der Lösung. Es muss ordnungsgemäß verwendet werden.

„Wir entwickeln unsere Learning Experience Platform in dem Glauben, dass Lernen ein wesentlicher Bestandteil des Lebens der Menschen und das Fundament für Anpassung ist.“

F: Was sind deine Zukunftspläne für die Entwicklung der Valamis LXP?

A: Im Hinblick auf die zukünftige Entwicklung unserer Plattform sind die spannendsten Pläne für uns diejenigen, die sich auf die Fortschritte in der KI beziehen, die ich oben erwähnt habe - die Möglichkeit, bestehende Wissensquellen gründlich zu analysieren und dann der richtigen Person im richtigen Moment beizubringen.

F: Wie unterscheidet sich die Personalisierung des lebenslangen Lernens am Arbeitsplatz von der Personalisierung des Lernens im Bildungssystem?

A: In der Schule gibt es, zumindest jetzt, meist vordefinierte und sehr spezifizierte Ziele, die erreicht werden müssen. Ich meine, es gibt einen vordefinierten Satz von Fähigkeiten, die erworben werden müssen, und es gibt Maßnahmen, um das Qualifikationsniveau einer Person zu bewerten. In einem solchen System ist das Ziel (die zu erwerbenden Fähigkeiten) festgelegt und gut definiert, so dass die Personalisierung des Lernens im aktuellen Bildungssystem in der Regel bedeutet, den optimalen Lernweg für den Einzelnen zu finden, um dieses feste Ziel zu erreichen.

Im wirklichen Leben ist das Ziel selbst sehr dynamisch, z. B. die Fähigkeiten, die eine Person in Zukunft benötigen wird, verändern sich ständig. Aus diesem Grund kann man den optimalen Lernweg nie im Voraus definieren. Die Personalisierung des lebenslangen Lernens bedeutet eine ständige Feinjustierung und Anpassung der Lernaktivitäten an die sich ändernden Bedürfnisse der Lernenden. In diesem Zusammenhang gefällt mir die aktuelle Bildungsreform, die derzeit in Finnland stattfindet, da ich sehe, wie sich meine eigenen Kinder besser auf ihre Reise des lebenslangen Lernens vorbereiten, indem sie lernen, wie man lernt. Wenn sich dieses System nicht ändert (auch wenn es nicht sehr optimal ist, und ich sehe in Finnland, dass es sich durch die aktuelle Bildungsreform ändert), dann handelt es sich, wenn man ein festes Ziel hat, nur um Optimierung der Lernwege für den Einzelnen. Für das lebenslange Lernen ist das Ziel selbst dynamisch, so dass man nie die optimale Lösung findet.

F: Was sind einige der größten Vorteile und Herausforderungen, die die KI für das Lernen mit sich bringen wird?

A: In einer zunehmend digitalisierten Welt kann man Lernen der Menschen leichter nachvollziehen. Dadurch wird das Potenzial geschaffen, KI auf reichhaltigere und umfangreiche Datensätze zu trainieren, was zu besseren Ergebnissen der KI bei der Identifizierung von Mustern und der Vorhersage des Verhaltens von Menschen sowie bei der Suche nach dem richtigen „nächsten Schritt“ bei der Empfehlung von Lernaktivitäten führt.
Gleichzeitig gibt es zahlreiche Herausforderungen, die von sozialen Aspekten, wie dem Datenschutz, bis hin zu rein technischen Herausforderungen, wie der Datenreinigung und der Komplexität der Berechnungen reichen.

F: Wird es durch die KI mehr soziale Ungleichheit geben?

A: Meiner Meinung nach ist Lernen ein Weg, um soziale Ungleichheit zu verringern, denn mit dem Lernen werden die Menschen anpassungsfähiger und können mehr Möglichkeiten sehen, ihr Leben zu verbessern; sei es, indem sie einen neuen Job finden, indem sie neue Fähigkeiten erlernen, oder indem sie durch das Lernen von Soft Skills bessere Beziehungen zu ihren Nachbarn haben. Die KI kann den Menschen helfen, besser zu lernen, und ich sehe dies als eine Möglichkeit, die soziale Ungleichheit tatsächlich zu verringern und das Leben derjenigen zu verbessern, die von den Fortschritten der KI und Robotik in vielen Branchen betroffen sind.

„Lernen ist ein Weg, um soziale Ungleichheit zu verringern, denn mit dem Lernen werden die Menschen anpassungsfähiger und können mehr Möglichkeiten sehen, ihr Leben zu verbessern.“

F: Wer wird die KI für das Lernen vorantreiben? Die Wissenschaft oder die Industrie oder beide?

A: Diese Münze hat zwei Seiten, die ohne einander nicht existieren können. Durchbrüche kommen aus Wissenschaft und Forschung, aber die Industrie hat in der Regel die erforderlichen Ressourcen. Gleichzeitig benötigt die Industrie einen Return on Investment (ROI), um ihr Geschäftsmodell aufrechtzuerhalten, während die Wissenschaft nicht an kommerzielle Ergebnisse gebunden ist.

Die KI verspricht Vorteile im Marktwettbewerb, so dass Branchenlösungen für lebenslanges Lernen hauptsächlich auf die Entwicklung der Arbeitskräfte ausgerichtet sind und nicht auf das Lernen im Allgemeinen für alle. Lösungen, die den Bedürfnissen der Öffentlichkeit gerecht werden, könnten jedoch auch der Industrie zu Gute kommen, da sie mehr Daten liefern und die Qualität von Algorithmen und trainierten Modellen verbessern würden. Auch in der Industrie gibt es einen Trend zu einer stärkeren Sozialorientierung der Unternehmen, d. h. nicht alles wird direkt nach ROI bewertet, sondern es wird auch der soziale Aspekt der Verbesserung der Gesellschaft berücksichtigt und bewertet. All diese Faktoren tragen dazu bei, dass führende Unternehmen die akademische Forschung besser finanzieren können, was zwangsläufig zu weiteren Durchbrüchen der Wissenschaft zur Unterstützung des lebenslangen Lernens führen wird.

Erstellt von

Dmitry Kudinov
Chief Technology Officer, Valamis
Als Chief Technology Officer bei Valamis leitet Dmitry Kudinov die Produktentwicklung bei Valamis mit seiner Führungsstärke, seiner Expertise und seinem umfassenden Verständnis der Bedürfnisse von Mitarbeitern und Kunden. Dmitry nutzt seine technische Expertise geschickt zur Erreichung der Geschäftsziele und seine Projekte reichen von der Implementierung von Portalen bis zur Optimierung hochkritischer Geschäftssysteme.
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