Interview mit amerikanischem Zukunftsforscher Elliott Masie

Rheinstetten, (PresseBox) - Herr Masie – wie lernen wir im Jahr 2030? Werden wir alle mit 3D-Brillen herumsitzen und uns in komplett virtuellen Lernumgebungen bewegen?
Zuallererst möchte ich betonen, dass sich Technologien so schnell verändern, dass eine verbindliche Aussage über die nächsten zwei Jahre hinaus nicht möglich ist. Was ich aber mit Gewissheit sagen kann: Lernen wird spannend sein und sich stark von heutigen Konzepten unterscheiden.

Könnten Sie das näher erläutern?
Wir werden Wissen zunehmend aus der Cloud beziehen. Die Art und Weise, wie wir Wissen erwerben und teilen, wird sich grundlegend verändern. Es wird überall zugänglich sein. Wenn beispielsweise eine Problemstellung auftritt, die im Kollegenkreis nicht gelöst werden kann, kann der Mitarbeiter auf digitaler Ebene direkt eine Frage stellen und erhält sofort eine maßgeschneiderte Antwort.

Ist das die „Personalisierung des Lernens“, die Sie in Ihrer Keynote thematisieren werden?
Ja, schauen wir uns als Beispiel eine Weiterbildung für Marketing-Manager an. Einsteiger werden viel mehr Grundlagenwissen benötigen als Marketing-Experten, die den Job seit 30 Jahren ausüben oder über entsprechende Hochschulabschlüsse verfügen. Das ist bekannt. Der neue Aspekt betrifft die Wissensquellen: Anstatt nur zwei oder drei Artikel zu einem Thema haben die Teilnehmer Zugriff auf Zehntausende von Artikeln und Grafiken. Künstliche Intelligenz wird Ihnen und mir ganz unterschiedliche Antworten bereitstellen, denn wir unterscheiden uns stark darin, welche Inhalte wir benötigen, wie wir lernen und wo unsere Wissenslücken sind. Wir müssen nicht mehr stundenlang nach der richtigen Antwort suchen. Die Maschine wählt auf Basis dessen, was sie über uns weiß, die richtigen Informationen für uns aus. Damit erhält jeder einen individuellen Zugang zum benötigten Wissen.

Das hört sich sehr zeitaufwändig und teuer an.
Ganz im Gegenteil. Mit Hilfe von Simulationen kann das Lernmaterial sogar deutlich reduziert werden. Im Moment probieren wir Dinge aus, bevor wir sie anwenden. Ich gebe Ihnen ein Beispiel: Sie fahren ein teures Elektroauto, beispielsweise einen Tesla. Sie stellen fest, dass zwei Reifen zu wenig Luft haben. Sie fahren zur Werkstatt, nehmen den Druckluftautomaten vom Haken, öffnen ein Ventil – aber dann müssen Sie herausfinden, wieviel Luft Sie auffüllen müssen. Sollten Sie die Reifen etwas mehr aufpumpen als im Handbuch empfohlen, weil Sie schweres Gepäck im Kofferraum haben? Liegt der niedrige Reifendruck an den kalten Temperaturen? Anstatt  auszuprobieren, können Sie eine Simulation nutzen. Mit Hilfe eines Touchscreens können Sie die Simulation starten, und das System sagt Ihnen dann ganz genau, wie viel Luft in die Reifen gefüllt werden muss. In Zukunft werden Simulationen Teil unseres alltäglichen Lebens.

Aber wo kommt das Wissen her?
Von Menschen. Wir werden mit Menschen, die wir als Experten schätzen, enger verbunden sein als heute. Wenn man beispielsweise für eine Versicherungsgesellschaft arbeitet und einen komplizierten Vorgang bearbeiten muss, benötigt man die Unterstützung von einer verlässlichen, vertrauenswürdigen Person. Normalerweise wendet man sich direkt an einen Kollegen, der aber vielleicht auch nicht die richtige Antwort hat. In der Zukunft ist der Experte nur einen Klick entfernt. Auf dem Screen erscheint beispielsweise ein Kollege aus Afrika oder Asien mit der Lösung.

Dank der Hirnforschung haben wir in den vergangenen Jahren viel über das Wesen des Lernens erfahren. Entsprechen die heutigen Technologien diesen Anforderungen, oder anders gefragt: Sind die Tools in der Lage, unseren Hippocampus zu stimulieren?
Wir verstehen jetzt, dass es kognitive Indikatoren gibt, wie jemand lernt. Nun müssen wir erforschen, welche dieser Indikatoren von Personen und Organisationen genutzt werden können. Ich hätte gerne eine Uhr, die mir ins Hirn schaut und mir Feedback zu meinem aktuellen Zustand gibt. Sie würde mir sagen, dass ich im Alter von 66 Jahren nach 17 Uhr keine Artikel mehr schreiben sollte, da meine Performance danach stark nachlässt. Ich hätte gerne einen Indikator, der mir mein Performance-Level wie eine Ampel darstellt: grün, gelb und rot. Und mein E-Mail-Programm sollte mir sagen, dass ich die Mail noch nicht abschicken sollte, weil sie nicht gut genug ist. IBM forscht im großen Stil an kognitiven Technologien. Für mich bedeutet „kognitiv“: Es wird immer eine Online-Hilfe geben, sei es ein familiäres, soziales, gesundheitliches oder freizeitbezogenes Thema.

Herr Masie, vielen Dank für das interessante Interview.

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