Thomas Gernbauer ist Geschäftsführer und CMO von Acadybot GmbH, einem Startup aus Linz, das KI-basierte Bots für die Weiterbildung entwickelt. Im Interview beschreibt er die Potenziale, die Bots für das Lernen bieten, und die Grenzen, an die sie derzeit noch stoßen.

Herr Gernbauer, welche Arten von Bots kommen heute schon in der Weiterbildung zum Einsatz?

Im Grunde lassen sich zwei Typen von Bots unterscheiden: Recht verbreitet sind heute schon Bots, die ein vorgegebenes Set von vorgegebenen Fragen und Antworten wiedergeben. Einen Schritt weiter gehen Bots, die auf Basis von Maschinenlernen und Natural Language Processing (NLP) Daten analysieren und selbstständig Antworten anbieten.

Könnte ich diese Antworten nicht genauso gut in einem guten Skript finden?

Möglicherweise schon. Aber der Bot kann für Sie zu einer Art Lernbegleiter werden. Er spricht sie ja aktiv an – zum Beispiel, wenn Sie auf eine Website gehen. Da er als Figur dargestellt wird, die einen Namen und bestimmte Züge hat sowie teilweise auch einen eigenen Sprachstil, bauen Sie eine Art Beziehung zu ihm auf. Der Bot motiviert sie, bei der Sache zu bleiben. Er schickt Ihnen beispielsweise Push-Nachrichten auf Ihr Handy, um Sie daran zu erinnern, dass Sie bereits zwei Tage nichts mehr gelernt haben. Dabei entspricht er unserem  Kommunikationsverhalten. Denn immer mehr Menschen chatten über Messenger Apps.

Hinzu kommt: Das Skript mit den Lerninhalten habe ich nicht immer zur Verfügung – schon gar nicht am Handy, wenn ich im Bus sitze. Daher gehen Bots einen Schritt weiter, indem sie eine intelligente Suche anbieten. Sie als Lernende stellen zum Beispiel eine Frage – und der Bot bietet Ihnen dazu drei oder vier Informationshappen an. Dann schauen Sie, welche die beste Antwort für Ihr Problem ist und spiegeln das zurück. Im besten Fall lernt der Bot dann wiederum aus dieser Rückmeldung.

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Können Sie an einem Beispiel beschreiben, wie ein Bot lernt?

Bekannt wurde ja der Bot „Jill Watson“, den Professor Ashok Goel am Georgia Institute of Technology entwickelt hat. Watson betreut Studierende in Online-Foren. Der Bot basiert auf der IBM Watson Plattform für künstliche Intelligenz. Goel hat ihn anhand von 40.000 bisher gestellten Fragen „trainiert“. Das heißt, er hat ihm diese Daten eingespeist. Goel gelang es, dem Bot auch die Fähigkeit zu vermitteln, den Kontext einer Frage zu erkennen, indem er ihn mit den entsprechenden kontextuellen Zusammenhängen „fütterte“. Erst dann beantwortete der Bot die meisten Fragen richtig. Denn der Kontext ist ja entscheidend. Nehmen wir den Begriff „Roadmap“. Dieser bedeutet im Kontext von Innovationsprojekten etwas ganz anderes als beispielsweise im Zusammenhang mit Reisen und Mobilität. Daher ist die Fähigkeit, Fragen kontextuell zuzuordnen, ein sehr großer Schritt in der künstlichen Intelligenz.

Wie individuell können Bots auf Lernende eingehen?

Wir können über Bots etwas über unser persönliches Lernverhalten erfahren. Denn das kann ein Bot tracken: Wie ist mein Lerntempo? Wie oft lerne ich? Was lerne ich? All dies lässt sich im Vergleich zu anderen Lerngruppen auswerten. Ein Bot kann auch herausfinden, was mich interessiert, und könnte mir personalisierte Inhalte vorschlagen, die sich mit ähnlichen Themen beschäftigen. Das ist so, wie uns Facebook oder Amazon Inhalte oder Produkte zeigen, die zu unserem Nutzerverhalten passen. Jetzt kann man natürlich darüber diskutieren, ob das gut ist, wenn wir uns laufend im Umfeld der gewohnten Themen bewegen. Aber das steht auf einem anderen Blatt.

Bots eignen sich sehr gut, um Fachwissen zu trainieren – insbesondere für Mikro-Häppchen von Wissen, die wir uns zwischendurch aneignen können. Das können Grundlagen der Betriebswirtschaft sein oder vergleichbare Inhalte. Den Bot können Sie zum Beispiel drei Monate vor einem Seminar zur Verfügung stellen und zur Vorbereitung anbieten – oder später für Wiederholungen nutzen. So können Unternehmen unter Umständen Zeit und Geld sparen, weil sich Seminarzeiten verkürzen lassen.

Aber es gibt auch ganz andere Anwendungsbereiche, die stärker in die Persönlichkeitsentwicklung gehen. Es gibt heute schon Coachingbots wie Woebot.io oder Therapeutenbots wie Wysa.io, die aufgrund der Kommunikationsinhalte erkennen können, wie es Menschen geht, um dann passende Angebote zu machen. Da kommt eine riesige Automatisierungswelle im Coaching- und Trainingsbereich auf uns zu.

Wo stoßen Bots heute noch an ihre Grenzen?

Bots sind vielfach noch nicht so weit, wie wir uns das wünschen. Denn es ist sehr aufwändig und ressourcenintensiv, eine künstliche Intelligenz zu entwickeln und zu trainieren. Eine große Herausforderung sind daher auch die thematischen Grenzen, in denen sich Bots bewegen. Gerade in der Weiterbildung ist es aber wichtig, weiterführende Fragen der Lernenden beantworten zu können, die über den aktuellen Stoff hinausgehen. Hier stoßen die meisten künstlichen Intelligenzen noch an Grenzen.

Welche Szenarien sind bezogen auf den Einsatz von Bots in der Weiterbildung künftig denkbar?

Die Entwicklungen gehen aus meiner Sicht in Richtung digitaler Lehrer. Es gibt heute schon Bots, die Reaktionen von Menschen analysieren und darauf reagieren können. Dafür setzen sie Kameras ein, die Emotionen von Gesichtern ablesen können. Anschließend wählt der Bot die passende Reaktion, indem er zum Beispiel fragt: „Überrascht dich die Antwort?“ Oder: „War das nicht die richtige Antwort?“

Bots werden darüber hinaus immer stärker an Zielgruppen angepasst werden, zum Beispiel an Rentner oder Schüler. Wir arbeiten beispielsweise mit einem Partner an einem Projekt, das Kindern helfen soll, Legasthenie zu überwinden. Dafür gibt es einen eigenen Coaching-Prozess mit einer bestimmten Fragenstruktur. Es geht darum, herauszufinden, wie das Kind reagiert, um daraufhin die nächste Frage zu formulieren. Das ist alles machbar – nur eine Frage der Ressourcen.

Interview: Bettina Geuenich