Adaptive Learning, Machine Learning : Was ist der Unterschied ?

Adaptive Learning und Machine Learning: zwei verschiedene Begriffe, die aber sehr nahe zusammengehören. In diesem Artikel erklärt Ihnen Rise Up, wie diese Technologien, die eng mit der künstlichen Intelligenz zusammenhängen, funktionieren. 

Was ist Machine Learning? 

Anders als die weit verbreitete Meinung ist Machine Learning keine Neuheit in der Welt der Technologie. Dieser Begriff existiert schon seit Jahrzehnten und hat sich in den 1990er Jahren entscheidend weiterentwickelt. 

Machine Learning: Definition

Was ist nun das Machine Learning genau? Es handelt sich um eine Technologie der künstlichen Intelligenz. Seine Aufgabe: die automatische Analyse und Verarbeitung der Daten und davon ausgehend Voraussagen in Echtzeit. 

Das Machine Learning geht Hand in Hand mit Big Data, denn es generiert zutreffende Ergebnisse ausgehend von großen verschiedenartigen Datenmassen mit einem ultraschnellen Fluss. 

Daten sind so in einem weiten Sinne zu verstehen. Für das Machine Learning ist jede mögliche Informationsquelle eine Angabe, die zu untersuchen ist. Dazu gehören natürlich Wörter, ebenso wie Bilder oder auch Statistiken. Alles was zahlenmäßig gespeichert ist, wird demnach als Quelle benutzt. 

Datenanalyse und automatisierte Voraussagen

Konkret gesagt, macht das Machine Learning den Computer intelligent. Der Mensch muss ihm nicht mehr manuell Anweisungen geben, wie es bei einem traditionellen Informatikprogramm der Fall ist. Das System führt Aufgaben aus, ohne vorher Anweisungen dafür bekommen zu haben. Das Machine Learning funktioniert also unabhängig und „errät“ ohne jegliche äußere Hilfe, was es an Informationen zurückzusenden hat. 

Diese Automatisierung setzt voraus, dass das System von sich aus lernt. Wie funktioniert das? Das Machine Learning arbeitet und verbessert sich, indem es sich auf die Erfahrung stützt, die sich im Lauf der Zeit gebildet hat. Diese Erfahrung erwirbt es dadurch, dass eine immer größere Masse an Daten verarbeitet wird. Je mehr verschiedenartige, entwicklungsfähige Informationen es erhält, desto besser wird seine Leistung. 

Dafür benutzt das Machine Learning Algorithmen. Mit ihnen können automatisch Modelle geschaffen und Voraussagen auf der Grundlage der analysierten Daten gegeben werden. 

Adaptive Learning : Definition

Eine Methode des personalisierten Lernens

Adaptive Lehre, adaptives Lernen, adaptative learning: drei Begriffe, die in Wahrheit genau dasselbe bezeichnen. Worum geht es? Ganz einfach um eine Methode des Lernens, die sich automatisch entsprechend den Erwartungen der Lernenden entwickelt. Dafür stützt sich das adaptive Lernen auf die Daten, die der Benutzer auf dem LMS oder der LXP eingegeben hat.

Die Lernumgebung wird automatisch auf der Plattform aufgebaut, entsprechend dem Profil und der Entwicklung der Bedürfnisse des Lernenden. Eine sehr feine Personalisierung der Schulung: das ist die große Stärke der Wege in adaptivem Lernen.  

Der Mitarbeiter im Zentrum der Wege adaptiven Lernens

Das adaptive Lernen im Unternehmen ersetzt also den Mitarbeiter im Zentrum des Schulungsprozesses. Ziele: Beschleunigung des Lernens, schnellere Kompetenzsteigerung Gewinn an Flexibilität in einer Zeit, in der sich die Arbeits- und Berufswelt grundlegend verändern. Vorbei sind die vereinheitlichten Schulungen, die unabhängig von Kenntnisniveau und Fähigkeiten der Beschäftigten geplant werden! 

Das adaptive Lernen ermöglicht es dem LMS oder der LXP, nicht nur die Ergebnisse sondern allgemein das Verhalten des Benutzers zu analysieren. Die Plattform zieht daraus Lehren und bereichert automatisch das Angebot für jeden Lernenden. Das bietet zum Beispiel Rise Up. 

Ein immer subtileres System

Das immer subtilere System arbeitet mit drei Elementen der Schulung: 

- der Form des Lernens, dem „Behälter”: Design und Typ des Lernmaterials (Videos, Texte, Computergrafiken…);

- dem Aufbau eines logischen Vorangehens, mit dem automatischen Übergang von einer Lernphase zur nächsten in einer Reihenfolge und einem Rhythmus, die dem Lernenden entsprechen;

- der Anpassung der Inhalte, die den Erfolg der Schulung für den Mitarbeiter sicherstellt: zum Beispiel das passende Schwierigkeitsniveau. 

Das adaptive Lernen funktioniert vor allem in den großen Unternehmen gut, denn das zu verarbeitende Datenvolumen ist groß. Dieser Fluss führt dazu, dass der Algorithmus viele Problematiken verarbeitet. Ergebnis: seine Arbeit und seine Leistungen verfeinern sich mit der Zeit.

Wie man sieht, die Definition des adaptiven Lernens zeigt Gemeinsamkeiten mit der des Machine Learning, denn in beiden Fällen bezieht sie sich auf eine Automatisierung der Aufgaben, die durch die Datenanalyse ermöglicht wird. 

Das maschinelle Lernen: Eine Säule des adaptiven Lernens

Der Beginn des adaptiven Machine Learning

Gehen wir ein bisschen zurück in die Vergangenheit... 

Am Anfang konnte das Machine Learning nur einfache Aufgaben lösen. Der Prozess erwies sich als langwierig und die Datenanalyse war ungenau. Im Übrigen handelte es sich um ein wenig flexibles System, dessen Zuverlässigkeit nicht gewährleistet war. 

Trotz seiner Schwächen ist das was die Angelsachsen als das traditionelle Machine Learning bezeichnen die Grundlage des modernen Machine Learning, des adaptiven Machine Learning. 

Wodurch zeichnet sich das adaptive Machine Learning aus? Es liegt alles in seinem Attribut: adaptiv. Dank der Fortschritte der künstlichen Intelligenz kann sich die Technologie seitdem in Echtzeit an die neuen Informationen, die sie erhält, anpassen. Die immer wendigeren Algorithmen reagieren sofort und zuverlässig auf die Problematiken des Benutzers. 

Das adaptive Lernen, eine Anwendung des Machine Learning, die wesentlich für die Unternehmen wird

Auf dem Gebiet der beruflichen Fortbildung bildet das Machine Learning so die Grundlage für die Entwicklung des adaptiven Lernens. Es ist sein technologischer Pfeiler. Die Algorithmen arbeiten dauernd auf dem LMS oder der LXP. Das System extrahiert Daten und gleicht sie ab, um die Art und Weise zu analysieren, in der jeder der Lernenden die Plattform benutzt. Daraus folgen personalisierte Empfehlungen, die sich während des gesamten Weges des Mitarbeiters verändern oder verfeinern. 

Die Schulungseinrichtungen werden data-driven („datengesteuert“) und voraussagend. 

Am Ende der Kette bleibt der Mensch allerdings präsent, denn die Ausbilder und Verantwortlichen für die Schulung müssen die Ergebnisse der Schulungen interpretieren, verstehen, warum diese Sitzung funktioniert hat und die andere nicht, die Profile erkennen, die Erfolg hatten und diejenigen, die weniger „geleistet“ haben usw.. Darüber hinaus muss man allen Informationen, die die Plattform geliefert hat, einen Sinn geben. 

Wir wissen nun, dass Machine Learning und adaptives Lernen keine Gegensätze sind sondern gemeinsam funktionieren. Dank des Machine Learning kann man Strecken adaptiven Lernens schaffen.