Lernmodellierung

Lernmodellierung bezeichnet die systematische Darstellung, Erklärung und Vorhersage von Lernprozessen. Sie umfasst die Modellierung von Lernenden, Lernumgebungen und Lernpfaden, mit dem Ziel, Lernverhalten zu verstehen, Lernprozesse zu optimieren und Lernumgebungen effizient zu gestalten. Der Begriff wird in Bildungswissenschaften, Kognitionswissenschaften und der Informatik verwendet, wo auch maschinelles Lernen und KI-basierte Lernsysteme eine Rolle spielen.

Theoretische Grundlagen stammen aus der Lernpsychologie, Kognitionswissenschaft, Didaktik. Modelle unterscheiden sich im Abstraktionsgrad: Prozessmodelle der Informationsverarbeitung, dynamische Modelle von Lernpfaden, oder Wissensstrukturen. Sie beschreiben, wie Wissen aufgebaut, gespeichert und abgerufen wird, sowie Einflussfaktoren wie Motivation, Aufmerksamkeit und Lernumgebung.

Methoden umfassen quantitative Ansätze wie Regressions- und Strukturgleichungsmodelle, Hidden-Markov-Modelle, Bayesianische Modelle, sowie simulationsbasierte oder neuronale Modelle. Datenquellen sind Tests, Beobachtungen, Logdaten aus Lernplattformen. Adaptive Lernsysteme nutzen Lernmodellierung, um Inhalte, Hilfen und Feedback an den Lernstand anzupassen.

Anwendungen finden sich in Bildungseinrichtungen, der Curriculum- und Lernpfadgestaltung, Diagnostik, personalisierten Lernwegen und der Evaluation von Lehrmethoden. In der Informatik dient Lernmodellierung der Entwicklung von Lernalgorithmen, Lernparametern und adaptiven Systemen.

Kritisch betrachtet gilt es, Validität, Repräsentativität und Interpretierbarkeit der Modelle zu beachten sowie Datenschutz und ethische Aspekte. Modelle sind Hilfsmittel zur Beschreibung von Lernprozessen, nicht deren vollständige Abbildung oder Vorhersage.