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Wissen Lernen mit Algorithmen: Der individuelle Vokabeltrainer
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08:00 18.05.2019
Wie oft und wann Vokabeln oder Wissenshäppchen wiederholt werden, orientiert sich meist an jahrzehntealten Faustregeln der Lernpsychologie. Nun versuchen Forscher mit lernenden Algorithmen den optimalen Lernrhythmus zu ergründen. Quelle: Illustration: axllll/iStock, RND
Hannover

Das Gedächtnis ist ein Sieb. Ob beim Erlernen einer Fremdsprache oder bei der Vorbereitung auf eine Prüfung — meist muss der Lernende neues Wissen mehrfach wiederholen, bevor es sitzt. Lernhilfen wie Software, Apps oder Online-Plattformen werben damit, diesen Prozess des Wiederholens optimal zu gestalten.

Wie oft aber und wann Vokabeln, Grammatikregeln oder Wissenshäppchen wiederholt werden, orientiert sich meist an jahrzehntealten Faustregeln der Lernpsychologie. Nun versuchen Forscher mit lernenden Algorithmen den optimalen Lernrhythmus zu ergründen.

„Lernsoftware oder Internetplattformen wie Mnemosyne, Synap und Duolingo folgen meist starren Schwellenwerten, die für alle Lernenden und alle Inhalte gleichermaßen gelten”, sagt Manuel Gomez-Rodriguez vom Max-Planck-Institut für Software-Systeme. Mit „Schwellenwert” meint Rodriguez die Fehlerrate, bei der etwa eine Vokabel häufiger wiederholt werden sollte als zuvor oder aber länger warten kann als andere.

Lernmethoden orientieren sich an Erkenntnissen aus dem späten 19. Jahrhundert

Wo dieser Schwellenwert der Fehlerrate liegt, orientiert sich allerdings meist noch an Erkenntnissen aus dem späten 19. Jahrhundert. Damals führte Hermann Ebbinghaus, einer der Begründer der Lernpychologie, Selbstversuche durch, bei denen er zufällig angeordnete Reihen von Silben auswendig lernte.

Ihm fiel auf, dass er zwischen den Lernsitzungen anfangs große Teile einer Silbenfolgen vergaß, er aber selbst nach vielen Tagen noch einen Teil der Folge erinnern konnte. Und dieser Teil, der ins Langzeitgedächtnis gewandert war, wurde umso größer, je öfter Ebbinghaus eine Silbenreihe wiederholt hatte.

Noch heute sind diese „Vergessenskurven” Gegenstand jedes Psychologie-Grundstudiums. Aus dieser Erkenntnis heraus schlug Ebbinghaus eine neue Lernmethode vor: Bereits Erlerntes soll man am besten in wachsenden Abständen wiederholen. Etliche Varianten dieser „Ersparnismethode” wurden seither als Lernhilfen genutzt.

„Es gibt nicht eine einzige mathematische Regel, die das Vergessen allgemein beschreibt”

Im Jahr 1967 etwa schlug der New Yorker Linguist Paul Pimsleur vor, beim Spracherlernen das Vokabular in exponentiell zunehmenden Abständen erneut anzuhören. Mit der Audiokassette verbreitete sich seine Methode bald weltweit.

Das heute berühmte Karteikarten-System, das der deutsche Publizist Sebastian Leitner im Jahr 1972 vorstellte, folgt der Methode: Für je eine Frage und ihre Antwort liegt eine Karte in einem Karteikasten. Vorne liegen Karten, die oft wiederholt werden, weiter hinten jene, die schon gut eingeprägt sind. Erinnert sich der Lerner bei der Wiederholung einer Karte an die Antwort, rückt die Karte in der Kartei eine Abteilung weiter nach hinten. Heutige Lernprogramme nutzen ausgefeiltere und effektive Versionen dieser alten Methoden.

„Die Gesetzmäßigkeit des Vergessens, die Ebbinghaus aufgezeigt hat, ist heute gut etabliert“, sagt Jan Rummel vom Psychologischen Institut der Universität Heidelberg. „Es gibt aber nicht eine einzige mathematische Regel, die das Vergessen allgemein beschreibt.” Vielmehr ändere sich der Verlauf der Vergessenkurven mit jedem Lerninhalt und dem Lerner. Dabei spiele zum Beispiel das Vorwissen eine Rolle oder in welchen Kontext der Inhalt eingebunden ist.

Will das Lernen optimieren: Manuel Gomez-Rodriguez. Quelle: MPI-IS

Gomez-Rodriguez und seine Mitarbeiter haben nun im Fachmagazin PNAS einen neuartigen Ansatz vorgestellt, der dieser Individualität der Vergessens Rechnung tragen soll. „Unsere Algorithmen berechnen aus den Vergessenraten der Lernenden einen optimalen Lernrhythmus für jeden Lerninhalt”, sagt Gomez-Rodriguez. Ohne feste Schwellenwerte und für jede Vokabel oder Antwort unabhängig von den anderen.

Die Lerndaten, an denen die Forscher diesen optimalen Rhythmus erstmals demonstrierten, stammen aus einer der Aufgaben auf der Sprachlern-Plattform Duolingo. Lernende setzen dort Worte in Sätze einer Fremdsprache ein. „Aus den Antworten hat unser erster Algorithmus für jedes Satz-Wort-Paar ein eigenes Modell der Vergessenswahrscheinlichkeit gelernt”, sagt Gomez-Rodriguez.

Mit diesen Wahrscheinlichkeiten fütterten die Forscher dann einen zweiten Algorithmus namens Memorize (engl.: Merken), der für jedes Wort-Satz-Paar einen eigenen optimalen Wiederholungszeitpunkt bestimmt.

Memorize könnte auch der Lernforschung selbst zugute kommen

Einen Hinweis darauf, dass die optimierten Wiederholungszeiten tatsächlich einen Vorteil bringen, zeigte ein „natürliches Experiment”, wie Gomez-Rodriguez es nennt. Denn auch Duolingo nutzt bereits einen Algorithmus. Er berechnet die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Nutzer die Hälfte des Erlernten zu einem bestimmten Zeitpunkt wieder vergessen hat.

Zwar arbeitet der Algorithmus mit festen Schwellenwerten. Doch die Abstände der Wiederholungen, die er berechnet, schwanken ganz natürlich von Nutzer zu Nutzer. Gomez-Rodriguez und seine Kollegen konnten zeigen, dass jene Nutzer signifikant besser gelernt hatten, deren Lernrhythmus tendenziell den Wiederholungsraten vom Memorize folgte.

Neben Menschen, die eine Sprache erlernen wollen oder sich auf ein Examen vorbereiten, könnte Memorize auch der Lernforschung selbst zugute kommen. Denn der lernende Algorithmus kann mit ganz verschiedenen Vergessenskurven auf die Lerndaten seiner Nutzer losgelassen werden. So könne er als Werkzeug eingesetzt werden, um zu testen, welche Vergessenskurven für verschiedene Lerninhalte oder Lernkontexte am besten geeignet sind, sagt Gomez-Rodriguez.

Der ideale Lernrhythmus für jeden Nutzer

Wie groß der Vorteil des Memorize-Algorithmus aber im Lernalltag ist, muss sich aber erst noch zeigen. Gomez-Rodriguez hofft dafür auf eine Zusammenarbeit mit Lernplattformen. Nun hat sich eine App-Schmiede namens Swift bei den Forschern vom Max-Planck-Institut in Kaiserslautern gemeldet.

Das Start-up aus Basel baut Lern-Apps unter anderem für Multiple-Choice-Examen. Den Algorithmus der Lernforscher will das Unternehmen nutzen, um bei neuen Lern-Sessions immer jene Fragen zu wiederholen, die Memorize gerade priorisiert: wie ein Karteikasten, der den idealen Lernrhythmus von seinem Nutzer lernt.

Von Christian Honey

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