Literaturnachweis - Detailanzeige
Autor/inn/en | Lazarides, Rebecca; Chevalère, Johann |
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Titel | Artificial intelligence and education. Addressing the variability in learners' emotion and motivation with adaptive teaching assistants. |
Quelle | In: Bildung und Erziehung, 74 (2021) 3, S. 264-279Infoseite zur Zeitschrift
PDF als Volltext |
Sprache | englisch |
Dokumenttyp | online; Zeitschriftenaufsatz |
ISSN | 2194-3834 |
DOI | 10.13109/buer.2021.74.3.264 |
Schlagwörter | Empirische Forschung; Emotion; Künstliche Intelligenz; Lehrer; Schüler; Interaktion; Lernerfolg; Feedback; Lernen; Lernprozess; Motivation; Soziales Lernen; Computerunterstützter Unterricht; Mensch-Maschine-Kommunikation; Tutorensystem; Automatisierung; Roboter; Heterogenität; Wirkung |
Abstract | Eine zentrale Herausforderung für Lern- und Bildungsprozesse in modernen Gesellschaften ist es, die Heterogenität von Lernenden in den Blick zu nehmen und effektiv auf ihre individuellen Bedürfnisse bei der Wissensvermittlung einzugehen. Schüler*innen unterscheiden sich in ihren individuellen Lernmerkmalen, beispielsweise in ihrer Leistungsfähigkeit, ihrem Vorwissen, aber auch in ihrer Lernmotivation und ihren lernrelevanten Emotionen. Lehrkräfte haben häufig nur limitierte Ressourcen zur Verfügung, um allen Lernenden optimal auf ihre individuellen Bedarfe zugeschnittene Lerngelegenheiten zu bieten. Der vorliegende Beitrag befasst sich vor diesem Hintergrund mit künstlich intelligenten Lernbegleitern und ihrer Bedeutung für die Entwicklung adaptiver Lerngelegenheiten, die unterschiedliche Voraussetzungen und Bedürfnisse von Lernenden im Bereich Motivation und Emotion berücksichtigen. (DIPF/Orig.). One of the main challenges of education in modern societies is to effectively address the variability of students in academic learning settings. Students vary in terms of their individual learning preconditions, such as achievement and pre-knowledge, but also motivation and emotion. Teachers, in turn, have limited resources to provide each learner with individually tailored instruction. This research overview reviews research on artificially intelligent teaching assistants and their role in providing adaptive learning opportunities in relation to learners' heterogeneous individual learning preconditions in the field of motivation and emotion. (DIPF/Orig.). |
Erfasst von | DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main |
Update | 2022/1 |