Künstliche Intelligenz trainiert Leseverständnis und Gesundheitswissen von Schülern

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Im Forschungsprojekt Heli-D (Health Literacy & Diversity) wurde eine webbasierte App entwickelt, die Gesundheitskompetenzen bei Schülerinnen und Schülern fördert und gleichzeitig sinnhaftes Lesen und Verstehen mittels Künstlicher Intelligenz (KI) trainiert. Das Projekt wurde von der Karl-Franzens-Universität Graz in Zusammenarbeit mit der MedUni Graz sowie dem Know-Center umgesetzt.

 

Schülerinnen und Schülern fällt es gerade zu Beginn ihrer schulischen Laufbahn oft schwer, einen Text gleichzeitig zu lesen und zu verstehen, da sie überwiegend mit dem Lesen beschäftigt sind. Erst in höheren Schulstufen entwickelt sich das Leseverständnis weiter.

Intelligentes Programm trainiert Leseverständnis individuell

„Wir haben eine E-Learning-Umgebung geschaffen, die angepasst an die jeweiligen Lesefähigkeiten des Schülers oder der Schülerin Inhalte im Bereich Gesundheitskompetenz vermittelt. So wird es möglich, dass alle Schülerinnen und Schüler einer Klasse an ein und demselben Thema arbeiten können, was die Inklusion aller Gruppen fördert“, sagt Prof. Viktoria Pammer-Schindler, Area Head Data-Driven Business am Know-Center.

Das Trainingsprogramm der App umfasst insgesamt fünf Module, die unterschiedliche Gesundheitsthemen wie z.B. Verletzungen abdecken. Im Zuge des Trainings lösen die Schülerinnen und Schüler unterschiedliche Aufgaben und Rätsel. Pro Modul stehen Texte in vier Schwierigkeitsstufen zur Verfügung. Diese unterscheiden sich z.B. in der Anzahl der Wörter und der sprachlichen Komplexität.

KI ermittelt Kompetenzlevel

„Bevor die Schülerinnen und Schüler mit dem Trainingsprogramm starten, wird mithilfe eines Tests ermittelt, wie gut sie beim Lesen und Verstehen von Texten abschneiden. Dafür haben wir einen Algorithmus entwickelt, der die Schülerinnen und Schüler unterschiedlichen Leistungsstufen zuteilt. Das Besondere an diesem Algorithmus ist, dass es ein adaptiver Algorithmus ist, das bedeutet, dass sich die Leistungsstufen basierend auf dem Lernfortschritt während des gesamten Trainingsprogramm ändern können“ erklärt Dr. Dominik Kowald, Research Area Head Social Computing am Know-Center.

Jugend interessiert sich für Immunsysteme und Krebserkrankungen

Die Inhalte der App wurden von der Karl-Franzens-Universität Graz im Rahmen von Workshops mit Schülerinnen und Schülern aus der Steiermark festgelegt und anschließend von klinischen Psychologen, Pädagogen und Medizinstudenten ausgearbeitet. Überraschenderweise begeisterten sich die 12- bis 13-Jährigen eher für Themen wie Immunsysteme, Krebserkrankungen, Verletzungen oder Antibiotikaresistenzen und nicht für Bereiche wie Sport und Ernährung, die im Allgemeinen auf größeres Interesse stoßen.

Praxistest mit 800 Schülern

800 Schülerinnen und Schüler der Sekundarstufe I (2. und 3. Klasse AHS und NMS) haben die App praktisch getestet. Die Forschenden werteten die anonymisierten Daten, die dabei gesammelt wurden, im Hinblick auf unterschiedliche Aspekte aus: Waren die Aufgaben zu schwer oder zu leicht? Sollte zum Beispiel die Schülerin oder der Schüler einem höheren Level zugeordnet werden?

Die Zuordnung zu einem höheren Leistungslevel bedeutete nicht automatisch eine bessere Leistung. Die Ergebnisse zeigten vielmehr, dass die Schülerinnen und Schüler über alle Level hinweg gute Leistungen erzielten, wenn sie mehr Zeit in das Lösen der Aufgaben investierten.

Nach Abschluss des Forschungsprojektes plant die Karl-Franzens-Universität Graz, die App österreichweit allen Schulen zur Verfügung zu stellen.

 

Weitere Informationen:
Artikel des Know-Centers und der Karl-Franzens-Universität Graz: “Slow is Good: The Effect of Diligence on Student Performance in the Case of an Adaptive Learning System for Health Literacy”.

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