Personalisiertes Lernen geht über adaptives Lernen hinaus, indem es nicht nur den Schwierigkeitsgrad, sondern auch Themen, Lernwege, Darstellungsformen und Interessengebiete der Kinder berücksichtigt. KI-Tools können hierbei unterstützen, indem sie Materialien nicht nur auf dem richtigen Niveau, sondern auch im passenden Kontext und Format für jedes Kind erstellen.
In der Grundschulpraxis kann personalisiertes Lernen mit KI zum Beispiel so aussehen: Ein Kind, das sich für Dinosaurier begeistert, bekommt Rechenaufgaben mit Dinosaurier-Kontext, während ein anderes Kind die gleichen mathematischen Kompetenzen anhand von Fußball-Aufgaben übt. KI-Tools wie MagicSchool.ai oder Diffit ermöglichen es, solche thematisch angepassten Materialien in kurzer Zeit zu erstellen.
Die Herausforderung beim personalisierten Lernen liegt in der Balance: Einerseits sollen Kinder individuell gefördert werden, andererseits brauchen sie auch gemeinsame Lernerfahrungen in der Klasse. KI-Tools können die individuelle Komponente stärken, aber das gemeinsame Lernen, die soziale Interaktion und das Klassenklima bleiben Aufgaben, die nur die Lehrkraft gestalten kann.