China hat ein großes Experiment in der KI-Ausbildung gestartet. Es könnte die Art und Weise, wie die Welt lernt, verändern.

China hat ein großes Experiment in der KI-Ausbildung gestartet. Es könnte die Art und Weise, wie die Welt lernt, verändern.

7. August 2019 0 Von Horst Buchwald

China hat ein großes Experiment in der KI-Ausbildung gestartet. Es könnte die Art und Weise, wie die Welt lernt, verändern.

8.8.2019

Folge 1

Zhou Yi war sehr schlecht in Mathe. Er hätte wohl kaum aufs College gehen können. Dann kam eine Firma namens Squirrel AI an seine Mittelschule in Hangzhou und versprach eine persönliche Betreuung. Er hatte schon früher Nachhilfeunterricht ausprobiert, aber dieser war anders: Statt eines menschlichen Lehrers würde ihm ein KI-Algorithmus die Lektionen vermitteln. Der 13-Jährige beschloss, es zu versuchen. Bis zum Ende des Semesters stiegen seine Testergebnisse von 50% auf 62,5%. Zwei Jahre später erreichte er bei seiner letzten Mittelstufenprüfung 85 %.

“Ich dachte immer, Mathe sei schrecklich”, sagt er. “Aber durch Nachhilfe wurde mir klar, dass es wirklich nicht so schwer ist. Es half mir, den ersten Schritt auf einen anderen Weg zu machen.”

Experten sind sich einig, dass KI im Bildungswesen des 21. Jahrhunderts wichtig sein wird – aber wie? Während Akademiker sich über Best Practices geärgert haben, hat China nicht gewartet. In den letzten Jahren sind die Investitionen des Landes in kI-gestütztes Lehren und Lernen explodiert. Technologieriesen, Start-ups und etablierte Bildungseinrichtungen sind eingestiegen. Zehn Millionen Schüler nutzen heute eine Form der KI, um zu lernen – ob durch außerschulische Tutorenprogramme wie Squirrel’s, durch digitale Lernplattformen wie 17ZuoYe oder sogar in ihren Hauptschulen. Es ist das weltweit größte Experiment zur KI im Bildungsbereich, und niemand kann das Ergebnis vorhersagen.

Auch das Silicon Valley ist sehr interessiert. In einem Bericht vom März identifizierten die Chan-Zuckerberg Initiative und die Bill and Melinda Gates Foundation die KI als ein investitionswürdiges Bildungsinstrument. In seinem Buch Rewiring Education aus dem Jahr 2018 lobte John Couch, Apples Vizepräsident für Bildung, die Squirrel KI. Squirrel eröffnete in diesem Jahr auch ein gemeinsames Forschungslabor mit der Carnegie Mellon University mit der Absicht später weltweit zu expandieren.

Aber Experten sorgen sich um die Richtung, die dieser Ansturm auf die KI in der Bildung nimmt. Bestenfalls, so sagen sie, kann die KI Lehrer dabei unterstützen, die Interessen und Stärken ihrer Schüler zu fördern. Im schlimmsten Fall könnte sie einen globalen Trend zu standardisiertem Lernen und Testen weiter festigen und somit dazu beitragen, das die nächste Generation für die sich schnell verändernde Arbeitswelt nicht mehr angepasst werden kann.

Als eines der größten KI-Bildungsunternehmen in China unterstreicht Squirrel diese Spannung. Und als eines der am besten geeigneten Unternehmen für die Verbreitung in Übersee bietet es ein Fenster, wie Chinas Experimente den Rest der Welt prägen könnten.

Das Lernzentrum, das Zhou besucht, eines der ersten, befindet sich im zweiten Stock eines unscheinbaren Gebäudes an einer belebten Geschäftsstraße in Hangzhou. Company Awards zeichnen die Wände im Treppenhaus. Darüber hinaus werden große Fotos von mindestens einem Dutzend Männern gezeigt: Die Hälfte von ihnen sind Führungskräfte des Unternehmens , die anderen sind Meisterlehrer, ein Titel, der den besten Lehrern in China verliehen wird, die zur Entwicklung des Lehrplans des Unternehmens beitragen.

Die Innenausstattung der Schule ist bescheiden. Das Foyer ist klein und bunt mit limettengrünen Akzenten. Fotos von lächelnden Schülern hängen entlang des Korridors zwischen sechs oder mehr Klassenzimmern. Im Inneren beleben verblasste Aufkleber von Bäumen und einfache Mottos wie “Sei bescheiden” die Wände. Es gibt keine Whiteboards, Projektoren oder andere Geräte – nur einen Tisch pro Raum, der für sechs bis acht Personen gedacht ist.

Das Unterrichtsvehikel ist der Laptop. Schüler und Lehrer schauen aufmerksam auf die Bildschirme. In einem Raum tragen zwei Schüler Kopfhörer, die sich in eine englische Nachhilfestunde vertiefen. In einem anderen, drei Studenten, einschließlich Zhou, nehmen drei verschiedene Mathematikstunden. Sie erarbeiten Übungsprobleme auf Papier, bevor sie ihre Antworten online einreichen. In jedem Raum überwacht ein Lehrer die Schüler über ein Echtzeit-Dashboard.

An verschiedenen Stellen bemerken beide Lehrer etwas auf ihrem Bildschirm, das sie dazu veranlasst, hinüberzugehen und am Stuhl eines Schülers zu knien. Sie sprechen in leisen Tönen, vermutlich um eine Frage zu beantworten, die das Tutorsystem nicht lösen kann.

Drei Dinge haben den chinesischen KI-Bildungsboom angeheizt. Die erste sind Steuererleichterungen und andere Anreize für KI-Vorhaben, die alles vom Lernen der Schüler über die Lehrerausbildung bis hin zum Schulmanagement verbessern. Für VCs bedeutet dies, dass solche Unternehmungen gute Wetten sind. Einer Schätzung zufolge war China im vergangenen Jahr mit über 1 Milliarde Dollar, die weltweit in die KI-Ausbildung investiert wurden, führend.

Zweitens ist der akademische Wettbewerb in China hart. Zehn Millionen Schüler pro Jahr machen die Aufnahmeprüfung, den Gaokao. Ihre Punktzahl bestimmt, ob und wo Sie für einen Abschluss studieren können, und sie wird als die größte Determinante des Erfolgs für den Rest Ihres Lebens angesehen. Eltern zahlen bereitwillig für Nachhilfe oder alles andere, was ihren Kindern hilft, voranzukommen.

Schließlich verfügen chinesische Unternehmer über eine Vielzahl von Daten, um ihre Algorithmen zu trainieren und zu verfeinern. Die Bevölkerung ist riesig, die Ansichten der Menschen zum Datenschutz sind viel laxer als im Westen (vor allem, wenn sie begehrte Vorteile wie akademische Leistungen im Gegenzug erhalten können), und Eltern glauben fest an das Potenzial der Technologie, nachdem sie gesehen haben, wie sehr sie das Land in nur wenigen Jahrzehnten verändert hat.

Die Strategie hat das Wachstum in die Höhe getrieben. In den fünf Jahren seit seiner Gründung hat das Unternehmen 2.000 Lernzentren in 200 Städten eröffnet und über eine Million Schüler registriert – gleichbedeutend mit dem gesamten öffentlichen Schulsystem von New York City. Es ist geplant, innerhalb eines Jahres auf 2.000 weitere Zentren im Inland auszuweiten. Bis heute hat das Unternehmen auch über 180 Millionen Dollar an Finanzmitteln eingeworben. Ende letzten Jahres erhielt sie den Status eines Einhorns und überschritt damit die 1 Milliarde Dollar an Wert.

Für jeden Kurs, den Squirrel anbietet, arbeitet sein Ingenieurteam mit einer Gruppe von Meisterlehrern zusammen, um das Fach in möglichst kleine konzeptionelle Stücke zu unterteilen. Die Mathematik der Mittelstufe wird zum Beispiel in über 10.000 atomare Elemente oder “Wissenspunkte” wie rationale Zahlen, die Eigenschaften eines Dreiecks und den Satz des Pythagoras unterteilt. Ziel ist es, die Verständnislücken eines Studenten so genau wie möglich zu diagnostizieren. Im Vergleich dazu könnte ein Lehrbuch dasselbe Thema in 3.000 Punkte unterteilen; ALEKS, eine adaptive Lernplattform, die von der US-amerikanischen Firma McGraw-Hill entwickelt wurde und die Squirrel’s inspirierte, teilt es in etwa 1.000.

Sobald die Wissenspunkte festgelegt sind, werden sie mit Videovorträgen, Notizen, Arbeitsbeispielen und Übungsproblemen gepaart. Ihre Beziehungen, wie sie aufeinander aufbauen und sich überschneiden, werden in einem “Wissensgraphen” kodiert, der ebenfalls auf der Erfahrung der Meisterlehrer basiert.

Eine Studentin beginnt ein Studium mit einem kurzen diagnostischen Test, um festzustellen, wie gut sie die Schlüsselbegriffe versteht. Wenn sie eine früh gestellte Frage richtig beantwortet, geht das System davon aus, dass sie verwandte Konzepte kennt und springt vorwärts. Innerhalb von 10 Fragen hat das System eine grobe Skizze dessen, woran sie arbeiten muss, und verwendet sie zum Aufbau eines Curriculums. Während des Studiums aktualisiert das System sein Modell ihres Verständnisses und passt den Lehrplan entsprechend an. Da immer mehr Schüler das System nutzen, entdeckt es bisher nicht realisierte Verbindungen zwischen Konzepten. Die Algorithmen des maschinellen Lernens aktualisieren dann die Beziehungen im Wissensgraphen, um diese neuen Verbindungen zu berücksichtigen.

forts. folgt

 

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