Smart forschen, lernen, entscheiden

Der Whitehead-orientierte Ansatz (S. 63-87)

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Dynamisches Kontrollsystem

Lernen als Regelkreis mit kontinuierlicher Rückkopplung zwischen Zielen, Handlungen und Feedback.

📐

Mathematisches Modell

State-Space-Modell mit Zustandsvektoren für Wissensstand und Steuerimpulsen für Anpassungen.

🎯

Adaptive Komplexität

Berücksichtigung von Variabilität bei Schülern, Lehrern, Zielen und unvorhersehbaren Ereignissen.

⚙️

Mehrschichtige Adaptation

Parametrische, strukturelle, algorithmische und methodische Anpassungsebenen.

🤖

KI-Integration

Machine Learning ermöglicht die komplexe Anpassung, die manuell nicht bewältigbar wäre.

👤

DAPL-Ziel

Dynamically Adaptive Personalized Learning als Endzustand vollständiger Individualisierung.

Adaptationsarten im Detail

Parametrisch

Feineinstellung von Geschwindigkeit, Schwierigkeit, Wiederholungen

Strukturell

Änderung der Lernwege, Module und Sequenzen

Algorithmisch

Anpassung der Lern- und Bewertungsverfahren

Methodisch

Anpassung der Didaktik und Lehrmethoden

DAPL Bildungsmodell Explorer

Der Whitehead-orientierte Ansatz (S. 63-87)

Dynamisches Kontrollsystem

Mathematisches Modell

Adaptive Komplexität

Mehrschichtige Adaptation

KI-Integration

DAPL-Ziel

Adaptationsarten im Detail

Parametrisch

Strukturell

Algorithmisch

Methodisch

Fig. 7: DAPL-Modell (S. 79)

Die 3 Stufen der Individualisierung

🎯 Ausgangslage: Heterogene Schülergruppe

Gemeinsamer Unterricht

Clusterbildung

Vollständige Individualisierung

A Adaptationsbereiche

W Whitehead-Prinzipien