p 2024

Künstliche Inteligenz und Binnendiferenzierung

NÁLEPOVÁ, Jana

Basic information

Original name

Künstliche Inteligenz und Binnendiferenzierung

Name in Czech

Umělá inteligence a vnitřní diferenciace

Name (in English)

Artificial intelligence and internal differentiation

Edition

2024

Other information

Type of outcome

Vyžádané přednášky

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organization unit

Faculty of Philosophy and Science in Opava

Keywords (in Czech)

umělá inteligence, vnitřní diferenciace

Keywords in English

Artificial intelligence, internal differentiation
Změněno: 13/1/2025 12:57, Mgr. Jana Nálepová, Ph.D.

Abstract

V originále

Die individuelle Förderung ihrer Teilnehmenden gehört zu den großen Herausforderungen für Lehrkräfte und erfordert binnendifferenzierende Unterrichtsformen. Was genau versteht man aber eigentlich unter Binnendifferenzierung? Früher sprach man davon, dass die Heterogenität von Lerngruppen hinsichtlich ihrer lernrelevanten Merkmale eine Binnendifferenzierung notwendig macht. Zu diesen Merkmalen gehören zum Beispiel Lernstrategien, die Sprachlernbiografie oder die allgemeine Vorbildung. Mittlerweile spricht man in der Theorie nicht mehr von Heterogenität, sondern von Diversität einer Lerngruppe. Eigentlich sind beide Bergriffe richtig, man sollte es um das Miteinander gehen. Also das, was Lernende miteinander teilen wie gemeinsame Interessen und Erfahrungen. Dabei geht man von einer Multikollektivität aus. Jeder Mensch ist in mehreren Kollektiven unterwegs: Man isst beispielsweise bestimmte Speisen gern, hat verschiedene Hobbies oder übt einen bestimmten Beruf aus, um nur einige zu nennen. Bei der Vielfalt dieser Kollektive gibt es natürlich immer Überschneidungen mit den Kollektiven anderer Menschen, so unterschiedlich sie auch sind und leben. Binnendifferenzierung lässt sich realisieren, indem man möglichst viel Abwechslung in den Unterricht bringt. Das erreicht man, wenn die Lernenden in unterschiedlichen Sozialformen arbeiten und kooperieren. So kann jeder seine Fähigkeiten in der Gruppe einbringen. Auch der Wechsel von Methoden, Aufgabentypen und Themen trägt dazu bei. Denn jeder ist in einem anderen Bereich stark oder kennt sich dort besonders gut aus. Wie man verschiedene Aktivitäten mit Hilfe von der Künstlichen Intelligenz vorbereiten und durchführen kann, erfahren die Teilnehmer in diesem Seminar.

In Czech

Individuální podpora jejich účastníků je jednou z velkých výzev pro učitele a vyžaduje vnitřně diferencované vyučovací metody. Ale co přesně znamená vnitřní diferenciace? Dříve se říkalo, že heterogenita učících se skupin s ohledem na jejich charakteristiky související s učením vyžaduje vnitřní diferenciaci. Mezi tyto charakteristiky patří například strategie učení, historie studia jazyků nebo všeobecné předchozí vzdělání. Teoreticky už nehovoříme o heterogenitě, ale spíše o diverzitě učící se skupiny. Vlastně oba horské pohledy jsou správné, mělo by jít o pospolitost. Tedy to, co studenti mezi sebou sdílejí, jako jsou společné zájmy a zkušenosti. To předpokládá multikolektivitu. Každý člověk působí v několika kolektivech: Například rád jí určitá jídla, má různé koníčky nebo vykonává určitou práci, abychom jmenovali alespoň některé. Vzhledem k rozmanitosti těchto kolektivů samozřejmě vždy dochází k přesahům do kolektivů jiných lidí, bez ohledu na to, jak rozdílné jsou a žijí. Vnitřní diferenciace lze dosáhnout tím, že do třídy vneseme co největší rozmanitost. Toho lze dosáhnout, když studenti pracují a spolupracují v různých sociálních formách. To znamená, že každý může přispět svými dovednostmi do skupiny. Přispívá k tomu i změna metod, typů úkolů a témat. Protože každý je silný v jiné oblasti nebo ji zná zvlášť dobře. Na tomto semináři se účastníci naučí připravovat a provádět různé činnosti s pomocí umělé inteligence.