New York und Los Angeles schränken KI für Schüler ein. Wir haben sie genutzt, um aufzudecken, was die Schule übersehen hat – und zwei Jahre Lücken in sechs Wochen zu schließen. Teil 1 von 3 einer Serie.
Zwischen meinem Mann und mir waren drei unserer Eltern Lehrer an öffentlichen Schulen. Sogar der vierte hatte kurzzeitig im öffentlichen Schulsystem gearbeitet. Wir hatten enormen Respekt vor dem System selbst.
Ich verwende die Vergangenheitsform aus einem bestimmten Grund.
Zwölf Jahre lang waren wir davon ausgegangen: Wir gingen davon aus, dass wir durch den Besuch eines guten Schulbezirks vor dem Niedergang der öffentlichen Bildung sicher wären.
Mein Sohn ("Bobby") war in der Grundschule ein ausgezeichneter Schüler, hatte aber Schwierigkeiten, sich in der Mittelschule zurechtzufinden. Wir beschlossen, uns die örtlichen Privatschulen anzusehen, und waren schockiert, wie weit diese der öffentlichen Schule voraus waren. Die Privatschule verlangte in der dritten Klasse Aufsätze in Schreibschrift, unterrichtete Algebra in der sechsten Klasse und hielt die Schüler tatsächlich von klein auf zur Rechenschaft.
Wir erkannten, dass wir als Eltern unsere Kinder vernachlässigten, und wir hatten einen Notfall. Wir schickten Bobby für etwa sechs Wochen zum Homeschooling zu meinen Eltern, wo er den Rest des Semesters damit verbrachte, Schreibschrift und Satzdiagramme zu lernen. Dann schickten wir ihn zur ganztägigen Sommerschule an der Privatschule und hofften, dass das reichen würde.
Einen Monat vor Schulbeginn machte er einen Aufnahmetest. Er sollte in die siebte Klasse kommen.
Bobby fiel durch den Aufnahmetest.
Er bestand nicht einmal die Einstufung für die sechste Klasse – er war effektiv zwei Jahre zurück.
Das war ein Schlag für die ganze Familie. Bobby weinte und weinte viele Tränen darüber – nach all seiner harten Arbeit und dem Opfer eines ganzen Sommers hatte er es nicht geschafft.
Aber die Geschichte hat ein glückliches Ende. Nach sechs Wochen bestand Bobby den Wiederholungstest zur Einstufung.
Dies ist die Geschichte, wie wir KI nutzten, um zwei Jahre Defizite in Saxon-Mathematik und Grammatik zu beheben.
Wir verwandelten eine Frist in ein technisches Problem
Die Fächer, in denen Bobby durchfiel, waren Mathematik und Grammatik. Die Privatschule hatte einen Saxon-Mathematik-Lehrplan. Wir hatten sechs Wochen Zeit für einen erneuten Versuch. Wir konnten nicht mit einem Lehrplan beginnen und auf Seite eins starten. Wir mussten fehlende Voraussetzungen und Schwächen finden, identifizieren, beheben und ihn in sechs Wochen so weit bringen, dass er den Test besteht.
Ich lud die Saxon-Mathematik-Lehrbücher herunter. Ich ließ die KI einen umfassenden Diagnosetest entwerfen, der die Saxon-Mathematik bis zur sechsten Klasse abdeckte.
Bobby erzielte beim ersten Test 35 von 60 Punkten. Strukturelle Schwächen wurden bei der schriftlichen Division und der Multiplikation von Dezimalzahlen festgestellt. Der Test zeigte auch, dass ihm nie Prozentrechnung, Rechenregeln, Geometrie oder Statistik beigebracht wurden. Einige korrigierbare Gewohnheiten wurden identifiziert: das Nicht-Kürzen von Verhältnissen und das Nicht-Vereinfachen von Endergebnissen.
Bobbys Diagnoseergebnisse.
Grammatik erforderte einen anderen Reparaturplan. Dort war die Lücke viel kritischer: Er wusste nicht, was ein Nomen und was ein Verb ist. (Wie und warum dies an öffentlichen Schulen in Utah passieren konnte, ist Thema von Teil 2). Er hatte gelernt, Satzdiagramme zu zeichnen, hatte also ein intuitives Verständnis der englischen Satzstruktur, aber er musste die richtigen Bezeichnungen dafür lernen.
Bobby hatte nie mit einem Chatbot interagiert
Bobby verbrachte diese sechs Wochen nicht vor einem Computerbildschirm. Die gesamte Arbeit, die er erledigte, bestand aus von der KI generierten Arbeitsblättern, die er mit Stift und Papier bearbeitete.
Der Kreislauf:
- Bobby einen Diagnosetest ohne Hinweise oder Wiederholung geben.
- Den Grund für jede falsche Antwort identifizieren.
- Die KI ein kurzes Arbeitsblatt oder einen Test auf Papier zu genau diesem Problem erstellen lassen.
- Ein Erwachsener in der Familie führt den Test durch, bewertet ihn und teilt die Ergebnisse der KI mit.
- Die KI entscheidet, ob jede falsche Antwort auf ein fehlendes Konzept, eine unsichere Vorgehensweise oder einen einfachen Flüchtigkeitsfehler zurückzuführen ist.
- Das nächste Arbeitsblatt entsprechend anpassen.
- Die Fähigkeit später ohne Hinweise und gemischt mit späterem Stoff testen.
So funktionierte der KI-Lehrplan.
Verschiedene Fehler erforderten unterschiedliche Arbeit. Wenn Bobby nicht wusste, was ein Prozent ist, brauchte er Unterweisung. Wenn Bobby Prozent verstand, aber die Steuer abzog, anstatt sie hinzuzufügen, brauchte er eine Überprüfung der Vorgehensweise. Wenn er Fehler in der Arithmetik selbst machte und nicht im Konzept, wäre das Wiederholen des Konzepts reine Zeitverschwendung.
Dieser von der KI maßgeschneiderte Ansatz zielte genau auf das ab, was Bobby brauchte, um die Saxon-Mathematik zu meistern.
Zum Beispiel konnte Bobby anfangs überhaupt keine Prozentrechnung. Nachdem er das grundlegende Konzept gelernt hatte, wurde er schnell fließend im Umrechnen zwischen Brüchen, Dezimalzahlen und Prozenten. Dann hörten seine Fehler auf, falsche Berechnungen zu sein, und wurden mehr zu Fehlern bei der korrekten Anwendung. Also traf die KI die Entscheidung, seine Arbeitsblätter weiterzuentwickeln, um Textaufgaben und lebensnahe Szenarien zu betonen.
Mitte dieser sechs Wochen erzielte er 22 von 26 Punkten bei einem Zwischentest, was bewies, dass er noch zusätzliches Üben und Training brauchte, bevor er die Materie beherrschte.
Beispiel eines Arbeitsblatts.
Die KI konnte Gewohnheiten identifizieren, die einem Elternteil vielleicht entgangen wären. Bobby erzielte 24 von 29 Punkten bei den Rechenregeln, aber jede falsche Antwort kam von derselben Gewohnheit. Wenn Multiplikation oder Division in einer Zeile mit Addition oder Subtraktion stand, fiel er zurück in die strikte Berechnung von links nach rechts. Ein maßgeschneidertes Arbeitsblatt forderte ihn einfach auf, die richtige Reihenfolge einzukreisen. Er musste keine langwierigen Gleichungen lösen, um die Gewohnheit zu korrigieren.
Personalisierung machte die Arbeit unterhaltsamer
Zwei Jahre Saxon-Mathematik in sechs Wochen zu meistern, ist eine Menge Arbeit für ein Kind. Bobby mag Maschinen, Science-Fiction, Gummienten und Brettspiele, daher wurden die Arbeitsblätter an seine Interessen angepasst.
Der Mathe-Pfad drehte sich um den Terminator. Das Meistern jedes großen Konzepts würde ihn zum nächsten Terminator-Modell befördern.
Gamification der Arbeitsblätter.
Die Anpassung funktionierte auch mit seiner Denkweise. Das Strukturieren von Konzepten als Fließband half ihm zum Beispiel, sie schneller zu meistern. Bobby durfte nur dann "aufsteigen", wenn er eine unbegleitete Konzeptprüfung bestanden hatte.
KI veränderte die Produktionsökonomie
Eine Familie mag wissen, dass ein Kind mehr Übung mit Prozenten braucht. Aber die richtige Übung zu produzieren, die Meisterschaft in kürzester Zeit ermöglicht, ist etwas ganz anderes.
Nur ein System, das Bobby bereits von innen und außen kannte, weiß, dass ein Arbeitsblatt Prozent als "pro hundert" erklären muss und Bobbys vorhandenes Wissen über Brüche nutzen kann, um seine Meisterschaft zu beschleunigen. Und wenn das System erkennt, dass Bobby Rabatte mit Verkaufspreisen verwechselt, muss sich das System anpassen und diesen Fehler schnell über Nacht korrigieren.
KI machte diese Überarbeitung billig genug, um sie über Nacht durchzuführen. Insgesamt produzierten wir in 6 Wochen 60 Arbeitsblätter mit insgesamt 398 Seiten.
Wir konnten eine gesetzte Lektion, einen neuen Lösungsschlüssel und eine neue Bewertung erstellen, sobald sich die Hinweise änderten. Ohne diese Automatisierung wären wir mit ziemlicher Sicherheit bei standardmäßigen Saxon-Übungen stecken geblieben, ohne einen klaren Weg zur Meisterschaft in einem so kurzen Zeitfenster.
Was wir gelernt haben
KI ist in der Lage, eng genug zu diagnostizieren, um zu handeln.
Ein breites Etikett wie "zurück" ist schwer zu beheben. KI hat die Fähigkeit, genaue Schwächen zu identifizieren und Stärken (z. B. Beherrschung von Brüchen) zu nutzen, um den schnellsten Weg zur Gesamtmeisterschaft zu finden.
KI ist in der Lage, die kleinste sinnvolle Lektion zu generieren.
Wiederholte Übungen der Saxon-Mathematik können nützlich sein, wenn man Konzepte über ein ganzes Jahr lernt. Sie sind bei weitem nicht so nützlich, wenn man versucht, in sechs Wochen einen Aufnahmetest zu bestehen. KI war in der Lage, die minimale kognitive Belastung zu diagnostizieren, die zum Erreichen der Meisterschaft erforderlich ist. Wenn eine schlechte Angewohnheit identifiziert wurde, musste Bobby nicht immer wieder langwierige Berechnungen durchführen, um sie zu korrigieren. Stattdessen füllte er Lücken aus oder zeichnete Kreise.
KI nimmt den Menschen nicht aus der Gleichung.
Ein Erwachsener in der Familie konnte erkennen, ob Bobby die Fragen überflog, sich weigerte, Anweisungen zu lesen, und konnte mit etwas Nachhilfe korrigieren. Diese Unterscheidungen waren für die KI bei der Erstellung der nächsten Lektionen oft nützlicher als die tatsächliche Punktzahl.
KI kann genutzt werden, um Fortschritte zu belohnen und Spaß zu schaffen.
Hyper-lokalisierte Bewertungsleitfäden konnten Bobby belohnen (oder bestrafen), wenn er Einheiten übersprang oder vergaß, Anweisungen zu lesen. Die Gamification der Arbeitsblätter nach Bobbys Interessen ermöglichte es Bobby, Spaß daran zu haben, anstatt sie langweilig zu finden.
Menschen waren immer noch die knappe Ressource.
KI senkte die Kosten für die Lehrplanerstellung. KI druckte die Arbeitsblätter nicht, saß nicht bei Bobby, überwachte nicht den Zeitplan, bewertete die Arbeit nicht und überredete kein erschöpftes Kind, es noch einmal zu versuchen. Dies war eine intensive familiäre Intervention.
Das Fazit
Das Ergebnis ähnelte einem kleinen Lehrplan-Engineering-Team, das sich um einen Schüler organisierte. KI schrieb wiederholt Lektionen, Bewertungen, Anreize und Wiederholungen für einen Schüler um.
Bobby arbeitete immer noch auf Papier und sah nie auf einen Bildschirm. Erwachsene behielten ihr Urteilsvermögen. Das Bestehen in sechs Wochen war das Ergebnis der Familie.
Aber es bleibt noch eine Frage: Wie konnte ein leistungsstarker Schüler in einem guten öffentlichen Schulbezirk so viele Lücken in Mathematik und Grammatik haben?
Teil 2 untersucht, warum und wie öffentliche Schulsysteme in diesen Zustand geraten sind.
