Das unter der Leitung von Tim Berners-Lee in der Entwicklung befindliche semantische Internet II wird in der Lage sein zu lernen, was Daten bedeuten und sie eigenständig weiterverarbeiten können. Sowohl Strukturen als auch Inhalte von Informationen werden mit von Maschinen lesbaren semantischen Konnotationen versehen, die es intelligenten Programmen – so genannten Agenten – erlauben, nach von Anwendern definierten Inhalten zu suchen. Ziel ist es, die bestehenden Ressourcen optimal zu nutzen, d.h. aus der unüberschaubaren Fülle an theoretisch verfügbaren Informationselementen nur die für den Anwender relevanten herauszufiltern.
“Agents can be defined to be autonomous, problem-solving computational entities capable of effective operation in dynamic and open environments. They are often deployed in environments in which they interact, and maybe cooperate, with other agents (including both people and software) that have possibly conflicting aims. Such environments are known as multi-agents systems. Agents can be distinguished from objects (in the sense of object-oriented software) in that they are autonomous entities capable of exercising choice over their actions and interactions.”
Grundsätzlich kann man Agenten in zwei Kategorien unterteilen. Zum einen existieren assistierende Agenten, die Informationen sammeln und sie zu einem definierten Zeitpunkt und für eine definierte Aufgabe dem Anwender zur Verfügung stellen, um ihn bei einer definierten Entscheidung zu unterstützen. Zum anderen existieren Agenten, die, basierend auf einem Usermodell oder Presets, Entscheidungen selbstständig treffen, wenn es zu einer Passung zwischen programmiertem Anforderungsprofil und Angebot kommt.
In virtuellen Lernumgebungen wird Agenten im Bereich Informationsdesign zukünftig eine entscheidende Bedeutung zukommen. So können sie z.B. eingesetzt werden, um die Wiederverwendung und Adaption von E-Learning Modulen, die standardisiert formatiert und mit einer Beschreibung versehen sind, zu erleichtern. Agenten suchen autonom im Hintergrund nach Informationen und halten sie kontinuierlich auf dem neuesten Stand. Darüber hinaus können sie virtuelle Treffen koordinieren und Erinnerungsmails für Abgabetermine oder zu bearbeitende Literatur verschicken. Dabei automatisieren und übernehmen sie bestehende Aufgaben, antizipieren erwünschte Arbeitsschritte, lassen den Anwendern aber im Idealfall so viel Kontrolle wie sie wünschen. Entscheidungsfindungsprozesse können durch automatisierte Verhandlungsstrategien vereinfacht und beschleunigt und Informationen neu geordnet und gegliedert werden. Agenten können Lerner dabei unterstützen, Informationen ihren situationsbezogenen Bedürfnissen entsprechend auszuwählen, sie zu personalisieren, zu übersetzen, neu zu formatieren, oder zusammenzufassen. Allerdings scheint ein gewisser Autonomiegrad vonnöten zu sein, da Agenten dynamisch auf Veränderungen reagieren und gleichzeitig die vom Anwender gesetzten Anforderungen erfüllen müssen. Agenten der nächsten Generation werden Reaktion und Deliberation eigenständig abwägen, von anderen Agenten in einer Multi-Agent-Umgebung lernen, Interessenkonflikte verhandeln, Wege finden, um in Verhandlungen und Kooperationen einzutreten und Koalitionen formen und managen. Die Auswirkungen auf die didaktische Gestaltung von E-Learning sind zum jetzigen Zeitpunkt allerdings kaum vorauszusehen.
Die in zukünftigen virtuellen Lernumgebungen eingesetzten Agenten werden Aufgaben, die traditionell getrennt sind, vereinen. Administrative Aufgaben, die Steuerung und Kontrolle der Lernprozesse und die Koordination von gemeinschaftlichen Diskursen werden über festgelegte Presets gesteuert werden. In diesem Prozess müssen heterogene Systeme miteinander interagieren, organisationale Grenzen überwinden und sich effektiv schnell verändernden Umgebungsvariabeln anpassen.
Analog zu E-Learning Entwicklungsstandards müssen auch bei Agenten, die zur Optimierung von virtuellen Lernumgebungen eingesetzt werden, Übereinkünfte bezüglich Standardisierungen getroffen werden, die es erlauben, offene personalisierte Systeme zu entwickeln. Entwicklungsteams von virtuellen Lernumgebungen müssen ein tieferes Verständnis dafür aufbringen, wie Agenten, Datenbanken und Informationssysteme interagieren, um das tatsächliche Potential für neue didaktische Lehrstrategien entfalten zu können. Dabei müssen sie sich, an unter Umständen noch zu entwickelnden, Benchmarks orientieren. Benchmarks im E-Learning Kontext sollten Kennzahlen zum Umgang mit Fehlern von Lernerseite, automatisiertem Feedback, Lehrerentlastung aufgrund automatisierter administrativer Abläufe, empfundener Verlässlichkeit und empfundenem Vertrauen in die Agententechnologie, Informationsbeschaffung, -verwaltung, -generierung und -verteilung sein. Darüber hinaus müssen Benchmarks für den Zusammenhang zwischen Agententechnologie und verbesserten Kommunikationsabläufen in virtuellen Lernumgebungen erstellt werden.
Effizientes Wissensmanagement, verstanden als die Aneignung, Aufrechterhaltung und Weiterverarbeitung von Wissen, wird zukünftig in noch größerem Ausmaß eine der Kernaufgaben für Lerner und Lehrer. Agenten werden die produktive Zusammenarbeit fördern und Wissensressourcen sammeln, repräsentieren und interpretieren. Die von Agenten für Lerner generierten Informationen müssen pro-aktiv, leicht verständlich und vermittelbar, sowie übersichtlich aufbereitet sein. Im Idealfall ermöglichen es Agenten dem Anwender, im Sinne der konstruktivistischen Lehrtheorie, alternative Sichtweisen auf Informationen (d.h. sowohl zusammengeführte als auch voneinander getrennte Informationen) einzunehmen. Ein Problem stellt in diesem Zusammenhang das Versagen von technischen Protokollen dar, menschliche Argumentationsstrukturen zu interpretieren.
Es Lernern zu ermöglichen, effiziente individuelle Lern- und Suchprofile zu erstellen und diese zu verwalten, wird für Interaktionsdesigner eine der Hauptaufgaben für die Zukunft sein. Die Lern- und Suchprofile funktionieren dabei im Idealfall Software und Plattform übergreifend und können somit in unterschiedlichen Kontexten verwendet werden. Ob Lerner die neuen Möglichkeiten annehmen wird davon abhängen, inwieweit es die Entwickler von zukünftigen virtuellen Lernumgebungen schaffen werden, Vertrauen in Agenten aufzubauen und Vorurteile gegen autonom agierende Agenten abzubauen. Zusammenarbeit zwischen Lernern, besonders in Situationen in denen Computer anstelle von Menschen Arbeiten ausführen, wird nur dann erfolgreich sein können, wenn ein Grundvertrauen existiert, das die Computer die anstehenden Aufgaben mindestens so gut lösen können wie ihre Anwender.
