Adaptives Lernen: Wie Technologie Barrieren in der Bildung abbaut

Senior Vice President und Chief Technology Officer bei Ciena, einem Unternehmen für Netzwerksysteme, -dienste und -software.

Der Ausbruch der Pandemie hat zu adaptivem Lernen geführt, einem Konzept, das das Klassenzimmer umgestaltet und die Bildung verbessert. Adaptives Lernen beinhaltet die Verwendung einer personalisierten, technologiebasierten Lehrmethode. Dieses Modell stellt sicher, dass die Schüler trotz Unterschieden in Lernstil, Tempo und Vorlieben die gleichen Erfolgschancen haben.

Mit adaptiven Lernsystemen können die Leistung und die Reaktionen eines Schülers auf digitale Inhalte in Echtzeit analysiert und der Unterricht basierend auf diesen Daten geändert werden. Wenn ein Schüler beispielsweise weiterhin mit einem bestimmten Fach oder einer bestimmten Lektion zu kämpfen hat, wird das Netzwerk „zur Kenntnis nehmen“ und die Lernerfahrung an die individuellen Bedürfnisse des Schülers anpassen.

Adaptive Lernsysteme kombinieren mehrere Technologien, darunter künstliche Intelligenz (KI), Streaming und archiviertes Video, immersive Mixed Reality und Gamification-Systeme. Die gleichzeitige Nutzung dieser bandbreitenintensiven Anwendungen stellt jedoch eine größere Belastung für das Netzwerk und die Zunahme von Fernlern-, Bildungs- und Heimnetzwerken dar. Bildungseinrichtungen und Heimunterrichtsräume, die auf diese Verkehrsspitzen nicht vorbereitet sind, können ungeplante Netzwerküberlastungen oder sogar Ausfälle erleben — oft im ungünstigsten Moment, wie bei Online-Prüfungen.

Damit adaptives Lernen gedeihen kann, muss das zugrunde liegende Kommunikationsnetzwerk so programmiert werden, dass es sich automatisch an die sich ändernden Bedürfnisse der Endbenutzer anpasst.

Injizierende Programmierbarkeit

Adaptive Lernanwendungen befinden sich normalerweise im Rechenzentrum oder in der öffentlichen Cloud eines Schulbezirks. Sie sind auf ein Netzwerk angewiesen, das schnell, belastbar und zuverlässig ist, sodass die Schüler jederzeit und von überall auf die Anwendungen zugreifen können. Bei Bandbreitenüberlastung, Latenzproblemen oder größeren Ausfällen kann es zu Unterrichtsausfällen kommen, die sich auf ihre Leistung auswirken können. In einer Umfrage des Center for Digital Education gab fast ein Drittel der Befragten im K-12-Distrikt an, dass Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit ihrer Netzwerke sie nachts wach halten.

Mit einer programmierbaren Netzwerkinfrastruktur wird das Netzwerk mit einer Schicht Software-Intelligenz von statisch zu dynamisch transformiert. Diese Schicht überwacht die Telemetrie der Netzwerkinfrastruktur und kann in Echtzeit Entscheidungen treffen, um Unterbrechungen, Ausfälle, Überlastung und Latenz zu verhindern. Eine programmierbare Infrastruktur erfordert eine programmierbare Struktur mit adaptivem Lernen, damit Verbindungen und Kapazität nach Bedarf umgeleitet werden können und Verzögerungen oder Verzögerungen bei der Benutzererfahrung vermieden werden. Es ermöglicht dem Netzwerk, sich mithilfe von Echtzeit-Leistungsdaten anzupassen und bei Bedarf neu zu konfigurieren, um adaptive Lernanwendungen zu unterstützen, die darauf ausgeführt werden. Dies stellt sicher, dass Schüler und Lehrer nicht nur miteinander verbunden sind, sondern auch von einer immersiveren und engagierteren Lernumgebung profitieren.

Big Data = Big Insights

In einer programmierbaren Infrastruktur entsteht eine erhebliche Datenmenge. Diese „Big Data“ können verwendet werden, um Trends in Bezug auf Ressourcenverbrauch, Verkehrsmuster, Schwachstellen, die Verzögerungen oder Verzögerungen bei der Konnektivität verursachen können, und mehr aufzudecken. Mit diesen Informationen kann das Netzwerk automatisch lernen und sich im Laufe der Zeit an sich ändernde Bedürfnisse anpassen. Im Wesentlichen kann das Netzwerk ein hohes Datenvolumen in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die das Netzwerk anweisen, sich bei Bedarf automatisch anzupassen. Das Netzwerk stellt auch kleine Daten zur Verfügung, bei denen es sich um einfachere Momente handelt, z. B. wenn ein Kunde (in diesem Fall eine Bildungseinrichtung) zusätzliche Netzwerkkapazität benötigt, um eine Veranstaltung wie eine kombinierte Gruppenstunde abzudecken. Diese Ereignisse erfordern schnelle Netzwerkantworten, die mit robusten Analysen durchgeführt werden können.

Mit diesen Informationen können Netzbetreiber und Rechenzentrumsbetreiber datengesteuerte Richtlinien ausführen, die in Echtzeit sicher auf die Bedürfnisse der Benutzer reagieren. Sobald die Entscheidungen getroffen sind, kann ein menschlicher Bediener — oder besser noch automatisierte Systeme mit vordefinierten Richtlinien — eingreifen und Dinge genehmigen oder ändern, um das Netzwerk zu optimieren.

Automatisierung für Spitzenleistung

Menschliches Versagen ist die häufigste Ursache für Netzwerkausfälle. Eine Umfrage des Information Technology Intelligence Corps zur Serverzuverlässigkeit aus dem Jahr 2018 ergab, dass menschliches Versagen für 58% der Netzwerkausfallzeiten verantwortlich ist. Netzwerkanalysen, Intelligenz und Automatisierung tragen dazu bei, Fehler zu beseitigen und die Leistung zu verbessern, wenn Aufgaben wie das Laden von Access Controllern, das Bereitstellen von Routern oder das Konfigurieren von verkehrstechnischen Tunneln ausgeführt werden, um den Transport zu optimieren und Staus zu vermeiden.

Die Fähigkeit, über mehrere Netzwerke hinweg mit softwaredefinierter Steuerung zu automatisieren, ist entscheidend für die Gewährleistung einer Spitzenleistung. Wenn Netzwerke mit APIs interagieren und Daten effizient und schnell von Punkt zu Punkt verschieben können, können adaptive Lernanwendungen nahtlos ausgeführt werden. Ein anpassungsfähiges Netzwerk-Framework ermöglicht es Betreibern, das Netzwerkmanagement zu vereinfachen und eine End-to-End-Automatisierung auch über hybride Netzwerke mit mehreren Anbietern oder Domänen hinweg zu erstellen.

Adaptives Lernen in Bewegung

Wenn Studenten und Dozenten Mobilität durch Cloud-basierte Technologien ermöglichen, schaffen die Einschränkungen des physischen Klassenzimmers keine Lernbarrieren mehr. Damit adaptives Lernen greifen kann, müssen die Schüler auch mit den richtigen Geräten ausgestattet sein, einschließlich Tablets, Smartphones und Laptops, die die Flexibilität bieten, von überall und jederzeit zu lernen.

Schulen und andere Bildungseinrichtungen setzen auf adaptives Lernen. Um das Beste aus ihrer Investition herauszuholen, müssen sie mit ihren Dienstanbietern zusammenarbeiten, um Konnektivitätsprobleme im Voraus zu beheben und sicherzustellen, dass ihre Netzwerkinfrastruktur mit Software-Intelligenz und Programmierbarkeit ausgestattet ist, damit sie sich an die sich ändernden Anforderungen des Remote- und digitalen Lernens anpassen kann.

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