Einführung

Künstliche Intelligenz verändert aktuell die Art und Weise, wie wir Lerninhalte entwickeln. Während frühere Systeme meist unimodal waren (z.B. reine Sprachmodelle), ermöglichen multimodale Ansätze heute die gleichzeitige Verarbeitung von Sprache, Bild, Audio und Video. Dies eröffnet für Bildung und Training neue Dimensionen von personalisierten und interaktiven Lernens.

Problem

Die Nachfrage nach hochwertigen Lerninhalten steigt kontinuierlich, gleichzeitig stehen Unternehmen und Bildungseinrichtungen unter hohem Kosten- und Zeitdruck. Klassische Content-Erstellung ist arbeitsintensiv und nur schwer skalierbar. Hinzu kommt, dass Lernende zunehmend individualisierte und adaptive Lernangebote erwarten

Unsere Umsetzung

Unser Projekt entwickelt eine multimodale KI-Pipeline, die Texte, Bilder, Videos und interaktive H5P-Übungen automatisiert generiert und zu vollständigen E-Learning-Kursen verknüpft. Dabei berücksichtigen wir zentrale Herausforderungen:

  • Datenqualität: KI-Modelle müssen auf hochwertigen, bildungsrelevanten Datensätzen trainiert werden, um fachliche korrekte Inhalte zu gewährleisten.
  • Kontextverständnis: Sprachmodelle müssen didaktische Feinheiten erfassen, um Lernprozesse sinnvoll zu unterstützen.
  • Ethik & Recht: Fragen von Bias, Urheberecht und Datenschutz sind integraler Bestandteil der Pipeline-Architektur.
  • Technische Integration: Inhalte werden SCORM- und H5P-kompatibel aufbereitet, sodass sie nahtlos in bestehende Lernmanagementsysteme integrierbar sind.
  • Validierung: Mit einer eingebauten Bearbeitungs-Funktion können Lehrende oder Tutoren den generierten Inhalt kontrollieren und ggf. anpassen. Durch diese Funktion wird auch eine direkte Validierung jedes Segments gewährleistet.

Fazit

Multimodale KI-Systeme haben das Potenzial, Content-Erstellung im E-Learning radikal zu beschleunigen, qualitativ zu verbessern und für einzelne Lernende zu personalisieren. Unternehmen, die frühzeitig auf diese Technologien setzen, sichern sich Wettbewerbsvorteile durch effizientere Schulungsprozesse und innovative Lernangebote. Gerne unterstützen wir Sie dabei, Ihre E-Learning-Strategie wissenschaftlich fundiert und technologisch zukunftssicher auszubauen. Hierfür senden Sie gerne eine Mail an: markus.tatzgern@fh-salzburg.ac.at

Referenzen

  • Kalyan, A., & Sangeetha, S. (2023). Multimodal Learning with AI for Education: A Review. IEEE Access.
  • Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. OECD.