Thomas Damberger

Von der Abschaffung des Lehrers

Thomas Damberger

Zukunft selbstgesteuerten Lernens mit digitalen Mitteln

Der radikale Wandel des Lernens
Wir befinden uns in einer digitalen Bildungsrevolution (Dräger & Müller-Eiselt 2015). Charakteristisch für diese ist ein radikaler Wandel insbesondere des schulischen Lernens. Dabei spielen sog. adaptive Lernsysteme eine maßgebliche Rolle. Gemeint sind damit Computerprogramme, die sich dem individuellen Leistungsstand eines Lernenden anpassen, seine besonderen Fähigkeiten und auch Schwächen berücksichtigen und auf diese spezifischen Besonderheiten reagieren.
Adaptive Lernsysteme werden schon heute vereinzelt in anderen Ländern und insbesondere in amerikanischen Schulen und Hochschulen eingesetzt. Es handelt sich hierbei um weit mehr als um eine Verbesserung bereits existierender Lernprogramme. Vielmehr deuten diese Systeme auf die Möglichkeit hin, Lehrerinnen und Lehrer nach und nach durch digitale Medien zu ersetzen, um damit einer neuen Dimension selbstgesteuerten Lernens den Weg zu bahnen. Um diese Möglichkeit, die aus pädagogischer Sicht sowohl eine Gefahr als auch eine Chance darstellt, verstehen und einordnen zu können, ist es hilfreich, zwei eng miteinander verwobene Entwicklungen zu bedenken: Künstliche Intelligenz (kurz: KI) und Big Data.
Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Big Data
Die KI erlebt gegenwärtig eine bemerkenswerte Entwicklung. Die Unternehmensberatung McKinsey bezeichnete die Künstliche Intelligenz in einer 2013 veröffentlichten Studie als die zweitwichtigste disruptive Technologie, also eine, die bestehende Produkte oder Dienstleistungen wahrscheinlich verdrängen wird (vgl. McKinsey 2013). Das World Economic Forum geht davon aus, dass voraussichtlich Mitte der 2020er Jahre die erste KI im Vorstand eines Konzerns tätig sein wird (vgl. Schwab 2016, S. 45).
Im Alltag begegnet uns KI derzeit in Form von virtuellen (Sprach-)Assistenten und Fotoprogrammen mit automatischer Gesichtserkennung. Beides ist Ausdruck einer sogenannten schwachen Künstlichen Intelligenz. Das Adjektiv „schwach meint in diesem Zusammenhang, dass es sich bei der KI nicht um eine universelle Intelligenz handelt, wie das z.B. bei einem Menschen der Fall ist, sondern um ein System, das als Experte auf einem ganz bestimmten Gebiet erscheint.
Die heute vorherrschende (schwache) KI basiert auf Algorithmen und auf einer speziellen, neuartigen Form des maschinellen Lernens, genannt Deep Learning. Mithilfe von Deep Learning ist eine Musterkennung in einem bisher nicht vorstellbaren Ausmaß möglich. Dass Google gesprochene Sprache erkennt und eine uns sinnvoll erscheinende Antwort gibt, ist Ausdruck dieser Mustererkennung. Ein weiteres Beispiel ist die von IBM entwickelte KI mit dem Namen Watson. Im Jahr 2011 hat sie gegen die beiden besten menschlichen „Jeopardy!-Spieler überzeugend gewonnen. Seitdem wird Watson erfolgreich in der medizinischen Forschung eingesetzt, analysiert weltweit Datenbanken und kann z.B. auf Basis zahlreicher Mammographieaufnahmen Tumore erkennen. Mehr noch: Watson besitzt die Fähigkeit, eine individuelle Behandlung auf stets aktuellem medizinischen und pharmakologischen Niveau und unter Berücksichtigung des spezifischen Erbguts eines Patienten vorzuschlagen.
Dass KI solche Leistungen erbringen kann, setzt etwas voraus, was seit einigen Jahren unter dem Buzzword Big Data zunehmend an Popularität gewinnt. Daten sind der unverzichtbare Rohstoff für jegliche Form der KI und damit auch für adaptive Lernsysteme. Je mehr Daten verfügbar sind, desto mehr Korrelationen werden erkennbar, desto mehr Muster ersichtlich und desto höher steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Empfehlung der KI passend ist. Ein adaptives Lernsystem kann sich also nur dann wirklich an die individuelle Schülerin mit ihren spezifischen Fähigkeiten und Bedürfnissen richten, wenn es sie „kennt, sprich: wenn hinreichend Daten über die Schülerin vorhanden sind.
Lehrer als Auslaufmodell
Das BMBF hat...

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Fakten zum Artikel
aus: Lernende Schule Nr. 79 / 2017

Digitalisierung in der Schule

Friedrich+ Kennzeichnung Schuljahr 1-13