Adaptive intelligente Systeme passen sich an ihre Lernenden an. Sie analysieren die Antworten der Lernenden, erkennen typische Fehler, geben gezielte Hinweise und wählen passende Übungen aus. Mit den Fortschritten der Sprachtechnologie und generativer KI erweitern sich die Möglichkeiten solcher Systeme derzeit erheblich. Gleichzeitig stellt sich umso dringlicher die Frage, welche Form der Anpassung das Lernen wirklich unterstützt.

Im ersten Teil der Veranstaltung zeigen Dr. Kordula De Kuthy und Prof. Dr. Detmar Meurers (beide Leibniz-Institut für Wissensmedien/IWM) anhand von zwei Projekten, wie intelligente Tutorsysteme in der Schule eingesetzt werden können. Das digitale Englisch-Arbeitsbuch FeedBook gibt Schülerinnen und Schülern im Fremdsprachenunterricht schon während des Übens individuelles Feedback. Groß angelegte Studien im Schulalltag geben Aufschluss darüber, wie wirksam ein solches System ist. Die adaptive Lernplattform ALEE überträgt diesen Ansatz auf die ökonomische Bildung. Hier passen sich Lernangebote und Rückmeldungen an die Voraussetzungen und den Lernverlauf der Jugendlichen an. Der Vergleich der beiden Projekte zeigt, welche Formen von Adaptivität sich in unterschiedlichen Fächern bewähren und was dabei jeweils zu beachten ist.

Im zweiten Teil wechseln Dr. Frank Papenmeier (Universität Tübingen) und Dr. Tjark Müller (IWM) die Perspektive zur Hochschullehre und stellen den von ihnen entwickelten „R-Tutor“ vor. Das KI-basierte Tutor-System unterstützt Studierende bei der selbstständigen Erarbeitung von Programmier-Grundlagen und beugt damit zugleich einer unreflektierten Nutzung von KI vor. Über eine spezielle Chatoberfläche können die Studierenden ihre Lösungsansätze mit dem Bot besprechen und weiterentwickeln. Die Präsenztermine bieten so mehr Raum für vertiefende Übungen und individuelle Rückfragen. Der „R-Tutor“ ist inzwischen fester Bestandteil der R-Programmierausbildung in der Psychologie und wurde soeben mit dem Lehrpreis 2026 der Universität Tübingen ausgezeichnet.