Archives for März 2019

KI und die Folgen für Hochschulen – THE-Microsoft Survey

Vor dem Hintergrund der Entwicklungen im Bereich “Künstliche Intelligenz” haben sich TheTimesHigherEducation und Microsoft zusammengespannt und eine Befragung dazu durchgeführt, wie Hochschulen von diesen Entwicklungen betroffen sind: The THE-Microsoft survey on AI.
Befragt wurden 111 Vertreter von Hochschulen, mehrheitlich Experten im Bereich Informatik (80%) aber auch Hochschulleitungen (14%) und Personen in der Rolle CTO / CIO (6%) – vermutlich vor allem (aber das wird nicht explizit formuliert) aus dem englischsprachigen Raum.
Was sind die Erwartungen der befragten Personen? Zentrale Aussagen des Berichts sind u.a. die folgenden:

Nur ein kleiner Teil der Hochschulen hat bereits eine Strategie für die Herausforderungen durch die Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz formuliert.
Für Hochschulen ist es schwierig, Lehr- und Forschungspersonal im Bereich KI zu rekrutieren und zu binden.
Die Entwicklungen im Bereich KI führen zu einer erhöhten Nachfrage nach Absolventen in diesem Feld
KI Applikationen werden in der Lage sein, Leistungen von Studierenden zu bewerten, Feedback zu geben und Hypothesen zu testen – und zwar mindestens so gut wie Menschen
Dennoch wird dies eher nicht zur Schliessung von Hochschulen führen
Und Hochschulen werden das eigene Personal für Lehre, Forschung und Administration eher nicht zurückfahren.

Die Ergebnisse sind auch in zwei Infografiken zusammengeführt:

TimesHigherEducation (2019): The THE-Microsoft survey on AI. What are university leaders and chief technology officers doing to meet future challenges? 28. März 2019

Personalisiertes Lernen mit Adaptive Courseware – ein Leitfaden

Viele Hochschulen sind damit konfrontiert, dass ihre Studierenden-Populationen heterogener werden – im Hinblick auf Bildungsbiografien, Muttersprache, kultureller Hintergrund, etc. Dies bringt besondere Herausforderungen für die Gestaltung von Lernprozessen mit sich. Schliesslich sollen möglichst alle Studierenden erfolgreich zu einem Studienabschluss gebracht werden.
Vor diesem Hintergrund werden grosse Hoffnungen auf adaptive Lernumgebungen gesetzt, die individualisierte Lernpfade ermöglichen.
Die Association of Public and Land-grant Universities (APLU) ist ein Zusammenschluss von 237 öffentlichen Universitäten in den USA, Canada, Mexico. Zusammen mit der Western Interstate Commission for Higher Education (WICHE) hat die APLU einen Leitfaden zur Umsetzung von adaptiven Lernmedien (“adaptive courseware”) an Hochschulen entwickelt.

EducauseReview, 21.02.2019: Improving Student Outcomes with Adaptive Courseware: The Every Learner Everywhere Network Initiative.
APLU.org (2018): A Guide for Implementing Adaptive Courseware: From Planning Through Scaling.

Global Skills Index 2019 (coursera)

Coursera ist den Angaben von Class Central zufolge der grösste Anbieter von offenen Online-Kursen (MOOCs) weltweit: rund 3000 Kurse sind im Angebot, rund 38 Millionen Lernende sind registriert.
Daraus resultiert eine der grössten Datenbanken zu Kompetenzen und deren Verteilung weltweit. Diese Daten hat coursera jetzt genutzt, um zum ersten Mal einen “Global Skills Index” zu erstellen. Dieser kommt in der Aufmachung eines Atlas daher und zeigt die Verteilung von Kompetenzen in den Bereichen “Business”, “Technology” und “Data Science” für 60 Länder und 10 Branchen sowie eine Rangliste.
Wie kommt diese Rangliste zustande? Der Bericht beinhaltet einen technischen Anhang (S. 46-47), in dem das Vorgehen erläutert wird. Hier einige Kernpunkte:

analysiert werden die Nutzerdaten für
- 60 Länder aus denen die meisten Nutzer der MOOC-Plattform kommen und
- 10 der grössten Wirtschaftsbranchen, die in den letzten Jahren die grössten Veränderungen im Hinblick auf die Kompetenzerfordernisse erlebt haben;
es werden drei Kompetenz-Bereiche unterschieden und Kompetenz-Taxonomien konstruiert, die die Über- / Unterordnung von Kompetenzen abbilden:
Bildquelle: coursera 2019

Bildquelle: coursera 2019
die angebotenen MOOCs werden auf der Grundlage dieser Taxonomie kategorisiert;
die Ergebnisse (Prüfungsleistungen) der MOOC-Teilnehmenden werden verarbeitet und auf die verschiedenen Kompetenzbereiche aufgetragen, wobei Anforderungsunterschiede zwischen Einführungskursen und Kursen für Fortgeschrittene berücksichtigt werden;
die ermittelten “skill-proficiencies” der einzelnen MOOC-Teilnehmenden werden dann für Nationalstaaten bzw. Wirtschaftsbranchen aggregiert;
die sich daraus ergebenden Ranglisten werden schliesslich in farbige Landkarten bzw. Venn-Diagramme (Branchenprofile) transformiert.

Hier einige der zentralen Aussagen aus dem Bericht:

“Europa ist insgesamt führend bei den betrachteten Kompetenzen”
“In den Regionen Asien-Pazifik, Mittlerer Osten, Afrika und Lateinamerika zeigen sich sehr hohe Unterschiede im Kompetenzniveau”
“Die USA bewegen sich im Mittelfeld”
“Die Verarbeitenden Industrien liegen in zwei Kompetenzbereichen ganz vorne”
“Die Telekommunikationsbranche ist durchgängig in der Spitzengruppe”
“Die Technologie-Branche bewegt sich nur im Mittelfeld”
“Der Sektor Finanzdienstleistungen bewegt sich unterhalb des Mittelfelds”

coursera (2019): Global skills index 2019. The world’s top trending skills in Business, Technology, and Data Science benchmarked across 60 countries and 10 industries.

Ein Roboter als Lehrassistent

Jürgen Handke, Professor für Anglistik an der Universität Marburg, erkundet, wie ein Roboter (Pepper, Softbank Robotics) als Lehrassistent eingesetzt werden kann. Ein Filmteam der Deutschen Welle hat ihn dabei beobachtet und auch Studierende zu ihren Eindrücken befragt.
Das Fernziel für Handke ist, gemeinsam mit seinem Roboter Co-Teaching umzusetzen und sich damit den Freiraum für mehr individuelle Betreuung der Studierenden in den Lehrveranstaltungen zu verschaffen.
Das Video dazu ist ca. 12.30 Minuten lang.

via Jochen Robes, weiterbildungsblog.de

15 Herausforderungen für die Hochschullehre 2019 – Educause

Jedes Jahr werden Angehörige US-amerikanischer Hochschulen im Rahmen der EDUCAUSE Learning Initiative danach gefragt, wo sie die zentralen Herausforderungen für Lehre und Lernen auf Hochschulebene sehen. Vor einigen Tagen ist nun die Ausgabe 2019 der “Key Issues in Teaching & Learning” als Infografik publiziert worden:

Auf den ersten Plätzen finden sich folgende Themen:

Faculty Development & Engagement (insbesondere mit Blick auf aktivierende Lernumgebungen)
Online & Blended Learning (insbesondere mit Blick auf Zielgruppen auf dem Campus sowie entfernt vom Campus)
Lerndesign (insbesondere mit Blick auf die Nutzung von Daten, um zu verbesserten Designs zu kommen)
Digital Literacy (insbesondere im Hinblick auf die Fähigkeiten von Studierenden, digitale Informationen zu finden, zu bewerten und zu selbst erstellen.

Zu jedem der 15 Ergebnispunkte finden sich auf der Webseite weiterführende Links und Seiten.

EDUCAUSE: 2019 Key Issues in Teaching and Learning

Auswirkungen von Automatisierung auf Beschäftigung am Beispiel von Hochschullehrenden

In einem Beitrag für MIT Sloan Management Review skizzieren Latham / Humberd vier Profile, wie sich die (KI-)basierte Automatisierung auf Arbeitsplätze und Beschäftigungsfähigkeit auswirkt.
Bei ihrem Modell gehen sie davon aus, dass zwei Dimensionen zentral sind:

das Set der eigenen Kernkompetenzen (“core skills”)
die Art und Weise, wie die eigenen Leistungen geliefert bzw. verfügbar gemacht werden (“value form”).

Ein Beispiel für den zuletzt genannten Aspekt. Die Kernkompetenz einer Lehrperson an einer Hochschule besteht in ihrer fachlichen Expertise (und – leider wird dies häufig weniger betont – auch in ihren didaktischen Fertigkeiten). Traditionell wurde diese Expertise im Hörsaal wirksam (und in Buch- bzw. Zeitschriftenveröffentlichungen). Mit der Entwicklung von leistungsfähigen MOOC-Plattformen und ausgefeilten MOOC-Designs oder auch von adaptiven Lernplattformen kann sich die Weise, wie die Kernkompetenz einer Lehrperson erlebbar wird, verändern: Lehrpersonen können beispielsweise MOOCs durchführen oder adaptive Lernumgebungen für das von ihnen vertretene Fach entwickeln.

Ausgehend von diesen beiden Dimensionen unterscheiden die Autoren vier Pfade:

Ersetzen des Arbeitsplatzes (“Displaced jobs”)
Dort, wo die Kernkompetenz durch (intelligente) Maschinen abgedeckt werden und gleichzeitig auch die Form, in der die Leistung erbracht wird, tiefgreifend verändert werden kann, besteht ein hohes Risiko, dass Arbeitsplätze verloren gehen. Beispiele aus der Vergangenheit sind Telefonvermittlungen oder Setzer in Zeitungsverlagen; ein aktuelles Beispiel ist die Berufsrolle des Apothekers (DocMorris) oder der Bibliothekarin. Für Beschäftigte in diesem Quadranten ist eine grundlegende berufliche Neuorientierung ein Thema.
Veränderte Leistungserbringung (“Deconstructed jobs”)
Dort, wo die Kernkompetenz nicht durch (intelligente) Maschinen bedroht ist, kann gleichwohl die Form, in der Leistungen erbracht werden, einer grundlegenden Veränderung unterliegen. Das Beispiel von Lehrpersonen wurde oben bereits angeführt. Beschäftigte in diesem Quadranten müssen bereit sein, sich an veränderte Kundenerwartungen und Formen der Leistungserbringung anzupassen. Also, beispielsweise, sich für verschiedene Formen der Online-Lehre zu öffnen.
Veränderte Kompetenzprofile (“Disrupted jobs”)
Dort, wo die Arbeitsleistung hoch standardisiert ist, die Kunden aber gleichwohl eine ähnliche Form der Leistungserbringung wünschen, werden sich die Aufgaben und die erforderlichen Kompetenzprofile ändern. Beispiele sind Schnellrestaurants, wo die Aufgaben für die Belegschaft an verschiedenen Stellen über technische Systeme abgewickelt oder von Maschinen übernommen werden (z.B. Bestellen der Gerichte über eine App, Herstellen der Gerichte durch Kochautomaten). Gleichwohl ist zu erwarten, dass das Schnellrestaurant als Ort der Leistungserbringung bestehen bleibt. Ähnliches gilt beispielsweise für Immobilienmakler, deren Aufgaben durch interaktive Chatbots teilweise übernommen werden. Über diese Chatbots können etwa die ersten Formalitäten bei der Suche nach einem Haus und die ersten grundlegenden Fragen abgewickelt werden. Gleichwohl braucht es die Rolle des Maklers in weiteren Prozessschritten. Beschäftigte in diesem Quadranten sollten sich beispielsweise auf die Aufgaben und Teile der Wertkette fokussieren, wo die Interaktion mit und die Beratung durch Personen wichtig ist – und sich hier weiterentwickeln.
Stabile Beschäftigungsprofile (“Durable jobs”)
Dort, wo weder die Kernkompetenz bedroht ist, noch die Form der Leistungserbringung, bleiben die Beschäftigtenprofile vergleichsweise stabil. Dies gilt für viele handwerkliche Berufe (z.B. Installateure) oder etwa auch für Pflegepersonal. Beschäftigte in diesem Quadranten sind für die nächste Zeit in ihren Berufsrollen nicht akut bedroht, sollten aber gleichwohl die Veränderungen im Bereich Technologie und Arbeitsmarkt im Auge behalten.

Latham, Scott; Humberd, Beth (2018): Four ways jobs will respond to automation. In: MIT Sloan Management Review (Fall).