Doch was bedeutet überhaupt adaptiv in Zusammenhang mit Lernen? Adaptiv – also anpassungsfähig – ist ein Lernumgebung dann, wenn sie in der Lage ist, den individuellen Bedürfnissen des Lerners entgegenzukommen. Folglich kann sie die Aktivitäten des Lerners interpretieren und  daraus Nutzerpräferenzen ableiten. Diese werden in Modellen abgebildet, die den Lernprozess dynamisch und flexibel vereinfachen. Somit herrscht eine ständige Interaktion und Kommunikation zwischen dem Lerner und dem Lernsystem. 

Das System zeichnet sich also vor allem dadurch aus, Lerninhalte so darzustellen, dass der Nutzer sie individuell und auf die für ihn bevorzugte Art versteht. Darüber hinaus sind die Programme diagnosefähig, was bedeutet, dass der Lernfortschritt der Nutzer analysiert wird und somit die Leistung und der Wissenstand festgestellt werden können.

Im Grunde sollen adaptive Lernsysteme die Nachahmung menschlicher Tutoren darstellen, welche die Stärken und Schwächen des Lerners analysieren und somit Schwerpunkte in den Lerninhalten setzen. Dennoch sollen die Systeme den Lehrer oder Dozenten nicht ersetzen. Die Idee ist vielmehr, dass einige Aufgaben an das System abgegeben werden, um eine genauere Auswertung der Lerner-Eigenschaften zu erhalten.

In der Praxis soll das System demnach folgendermaßen umgesetzt werden: Der Lerner bearbeitet verschiedene Lernmodule auf seine ganz individuelle Weise. Im Zuge dieses Vorganges kann das System bestimmte Handlungen messen, wie zum Beispiel die Bearbeitungszeit, Antworten oder Tastatur-Tracking. Es können dem Lerner aber auch Fragen gestellt werden, z.B. ob das Modul sehr anspruchsvoll oder einfach zu bearbeiten war.

Der nächste Schritt des Systems ist es, die Handlungen und Antworten des Nutzers zu interpretieren und gegebenenfalls ihn mit anderen Nutzern zu vergleichen. So kann der Lerner einem bestimmten Lern-Typ zugeordnet werden. Auf der Basis dieser Informationen, sucht sich das System passend zugeschnittene Lerninhalte für den Lerner.

Adaptive Lernprogramme halten sich grob gefasst also immer an drei Schritte:

1. Messung
2. Interpretation und
3. Einordnung und Anpassung

Im Vordergrund bleibt die individuelle Förderung des Lerners, da Lerntypen sehr verschieden sein können. So lernen die einen am besten, indem sie sich zuerst einen Überblick verschaffen und dann ins Detail gehen und andere sehen sich zunächst lieber die Details an, die sich nach und nach zu einem Ganzen fügen.  

Die große Herausforderung der Systeme ist es, sie zu standardisieren  und so zu präsentieren, dass sie für Unternehmen attraktiver werden, um sich letztendlich durchzusetzen. Es bleibt also spannend, ob sich adaptive Systeme mit ihrer künstlichen Intelligenz in der Branche manifestieren werden.