Martin Lindner
zu
Adaptive Learning

https://plus.google.com/102484891814321353019/posts/F7hKGJv8u9K

mit Verweis auf: http://www.che.de/downloads/Im_Blickpunkt_Thesen_zur_Digitalisierung_der_Hochschullehre.pdf


mein Kommentar:

... wenn sie das dann endlich können, stellt sich die frage wozu dann ein lerner noch gebraucht wird ... also wenn die maschinen messbar besser antizipieren können, welcher bedarf aus einer bevorstehenden handlungssituation sich stellen wird und mit welcher lern-erfahrung individuell die messbar bessere vorbereitung zu erzielen ist, dann sind den algorithmen ziele und vorgehen bereits bekannt - sie brauchen uns nicht mehr .. vielleicht sind wir nur mehr zeitverteib ... (wer hat Miriam Mekels 'next' gelesen?)
... aber ich glaube dass die nächste Adaptive Blase so nervig sein wird wie die vorlauten unterstützungsfunktionen (T9, ...) oder sich verselbständigende autoformatierungen ...
jetzt geht es zunächst darum, der lernphase der algorithmen genügend willige zuzuführen - hinter dem big data break even wird dann die 'seherische' fähigkeit der systeme evidenzbasiert (hard science) dazu legitimiert, ihre interpretation als normativ zu deklarieren ... lehrende wissen ja schon seit jeher, was das beste für ihre schüler ist ...
seltsamerweise steht diesem 'micro-paternalismus' eine zunehmende 'macro-indetermination' der berufsqualifizierenden notwendigkeiten entgegen - das assessment von kompetenzen erscheint heute zumindest nicht geschlossen formalisierbar ... wir werden also mindestens ein Adaptive 2.0 erleben ...