Vortrag zu Biosignal basierten adaptiven Lernsystemen im Rahmen der EFFEKTE Reihe in Karlsruhe

In seinem Vortrag ging Prof. Dr. Alexander Mädche von der Region Mitte des Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Usability auf die Potentiale von Biosignal Sensoren, wie Kameras, EKG, EEG, Eye Tracking etc. für eine menschzentrierte Perspektive beim lebenslangen Lernen ein.

Lebenslanges Lernen ist in den letzten Jahren durch den stetig wachsenden Fachkräftemangel in unserem Alltag immer präsenter geworden. Das Ziel des lebenslangen Lernens ist es die eigenen Fähigkeiten zu verbessern, um auf dem Laufenden zu bleiben. Angesichts der sich ständig verändernden Technologielandschaft ist es für den Einzelnen wichtiger denn je, mit den neuesten Fortschritten in seinem Fachgebiet Schritt zu halten. Das Internet und neue Geräte wie Smartphones und Tablets haben den Zugang zu Informationen und das Erlernen neuer Fähigkeiten einfacher als je zuvor gemacht. Über das Internet können Einzelpersonen Online-Kurse belegen, Artikel und Blogbeiträge lesen und Videos zu praktisch jedem Thema ansehen. Darüber hinaus gibt es inzwischen eine Vielzahl von mobilen Apps, die Bildungsinhalte anbieten. Gelernt wird mittlerweile nicht mehr nur in der Schule und der Universität, sondern auch am Arbeitsplatz.

Eine Herausforderung beim Lernen ist es den eigenen Lernstill herauszufinden und darauf zugeschnittene Angebote und Lernstrategien zu identifizieren. Eine Möglichkeit dies herauszufinden, bieten sogenannte Learning Analytics Systeme, die Daten sammeln, analysieren und Auswertungen über den Lernenden und die Umgebung bereitzustellen, um dem Lernenden eine Reflektion und Verbesserung des Lernprozesses zu ermöglichen. Mittels Sensortechnologien, wie Kameras, Mikrofone, EKG, EEG, Eye Tracking etc. können Daten über die Bewegungen, Emotionen, Gesichtsausdruck, Herzrate und auch Gehirnaktivität erfasst werden. Mittels dieser Daten kann dem Lernenden auch ein sogenanntes adaptives Lernsystem bereitgestellt werden. Diese können zum Beispiel erkennen, ob sich der Lernende im Lern-Flow befindet und daraufhin alle eingehenden Nachrichten auf dem Smartphone stumm schalten, um Ablenkungen beim Lernen zu minimieren. Ein weiteres Beispiel ist Emotionsfeedback in Gruppenlernszenarien, das es den Lernenden ermöglicht Emotionen der anderen Gruppenmitglieder zu erkennen und damit sich selbst besser zu regulieren. Der Gruppenzusammenhalt kann dadurch gestärkt werden und potenzielle Konflikte können bereits im Ansatz aus dem Weg geräumt werden. Eye Tracking Technologie kann beim Lernen eingesetzt werden, um Aufmerksamkeitsfeedback bereitzustellen und in Teamszenarien die gemeinsame Aufmerksamkeit zu erhöhen, um so die Produktivität zu steigern.