Diese Woche war ich auf zwei Veranstaltungen zur Zukunft der Hochschule (HFDCon und TURN24) und es ist keine Überraschung, dass KI das dominierende Thema war. In den Sessions gab es viel Gelegenheit, sich über den aktuellen Diskussionsstand zu informieren und zentrale Herausforderungen für die Integration von KI für die Hochschullehre zu identifizieren.
Ungefähr zeitgleich, am 05.11.2024, publizierte der italienische „Internet-Philosoph“ Luciano Floridi einen kurzen Beitrag mit dem provokanten Titel: Why the AI Hype is Another Tech Bubble.
Ich gehe erst auf die Thesen von Floridi ein und versuche diese dann auf den Hochschulkontext zu übertragen, um zu fragen ob uns die aufgeworfene Frage weiterhilft.
Floridi definiert Tech-Blase als „Martkphänomen, das durch ein schnelles und finanziell nicht nachhaltiges Wachstum bei der Bewertung technologiebezogener Vermögenswerte gekennzeichnet ist“. Durch die Begeisterung von Investoren an neuen Technologien entsteht eine Überbewertung der tatsächlichen Möglichkeiten und Überschätzung des Gewinnpotenzials. Trotzdem kommt es insbesondere durch Einsammeln von Risikokapital zu einem steilen Anstieg von Aktien, die allerdings nicht durch traditionelle finanzielle Metriken wie Return on Investment unterfüttert sind. Eine zentrale Rolle spielen auch die Medien und das öffentliche Interesse für die Produktion von Hypes.
Es komm, nachdem sich der Markt eine Zeit lang stark erhitzt hat, zu einem Zerplatzen der Blase, d.h. einer Marktkorrektur und einem rapiden Abfall der Unternehmenswerte. Die Investoren und Anleger ziehen sich enttäuscht zurück, dass es dem Unternehmen nicht gelang, die (zu hohen) Erwartungen zu erfüllen und das gehypte Produkt nicht liefern konnte.
Historisch betrachtet gab es zuletzt die folgenden Tech-Blasen:
1.) Dot-Com-Blase auch der Archetyp für das Phänomen Tech-Blase
2.) Blase in der Telekommunikationsindustrie
3.) Chinesische Tech-Blase
4.) Kyrptowährungsblase
5.) Tech-Aktienblase
Aus allen geplatzten Blasen lassen sich Lehren ziehen (z.B. es brauch stabile Geschäftsmodelle), die jedoch oft nicht gezogen wurden und so kann der nächste Hype kommen. Allen Blasen gemein sind folgende Charakteristika
a) A disruptive technology at the core. A bubble centres around a technology with the potential to revolutionise multiple industries, other technology (synergetic effect), and the tendency to cause tunnel vision. b) Speculation outpacing reality. In a bubble, market excitement and investment outpace the actual development and implementation of the technology, its long- term usefulness, and sustainable profitability. c) New valuation paradigms. Traditional financial metrics tend to be discarded in favour of new, unorthodox and often flawed measures of value. d) Retail investor participation. Since the Cryptocurrency Bubble, a significant involvement of individual investors, often motivated by FOMO, has become a significant feature. e) Regulatory gap and lag. Regulatory frameworks are absent in a bubble and/or struggle to keep pace with technological and market developments.
Zusammen mit den allgemeinen Kriterien für eine Tech-Blase ergibt sich daraus für Floridi das Bild, dass der aktuelle KI-Hype „another tech bubble in the making“ ist. Der Launch von ChatGPT von Open AI war dafür der „perfect storm“ für überzogene Erwartungen und hohe Investments. Dazu beigetragen hat insbesondere auch die mediale Berichterstattung, z.B. über den im März 2023 veröffentlichten und von vielen Prominenten unterzeichnete offene Brief für ein KI-Entwicklungsmoratorium oder über die Saga im November 2023, als Sam Altman (CEO Open AI) zunächst entlassen und kurz danach auf Druck von Investoren wieder eingestellt wurde. Auch für die Charakteristika a-e lassen sich Belege nennen, die den Schluss nahelegen, dass KI ein Tech-Blase ist.
Ich gehe darauf im Detail nicht ein, sondern überlasse es den Leser:innen, sich dazu eine Meinung zu bilden. Für mich stellt sich eher die Frage, ob Diskussionen zur Klärung, ob KI nur eine weitere Tech-Blase ist, im Hochschulkontext produktiv sind. Hier stehen wir, wie der aktuelle Monitor Digitalisierung 360° aufzeigt, an einer Stelle, wo sich die meisten Hochschulen bisher vor allem mit den Risiken von KI auseinandergesetzt haben.
Hilft es dann bei den anstehenden Herausforderungen, wie der Bereitstellung von KI-Systemen für Hochschulen, der Entwicklung von KI-Strategien, der hochschuldidaktischen Beratung oder beim Aufbau von Kompetenzen für Lehrende, Studierende und Verwaltungsmitarbeitende?
Gleichzeitig ist es wichtig, KI nicht als Ausnahme, sondern als Regel für das sozial-kulturelle Phänomen „Hype“ zu betrachten und sich an die großen Versprechungen früherer technologischer Lösungen aus dem Hochschulbereich zu erinnern und was aus ihnen geworden ist (beispielsweise E-Learning).
Podiumsdiskussionen sind ein beliebtes Mittel, um Themen mit hoher Relevanz aus verschiedenen Perspektiven zu beleuchten. So auch, wenn es um die Zukunft der Hochschulen geht. Dann wird besonders oft und kontrovers debattiert.
Bei vielen Diskussionsrunden habe ich den Eindruck, dass sie einem bestimmten Skript folgen und dadurch vorhersehbar sind. Die Abfolge der Statements und der Versuch, möglichst seine eigene Interessen zu vertreten sorgen dafür, dass das Fazit hinter meinen Erwartungen zurückbleibt. Aber vielleicht habe ich auch einfach zu hohe Erwartungen…
Wie eine Podiumsdiskussion verläuft, deren Drehbuch zusammen mit der tatkräftigen Unterstützung einer generativen KI (ChatGPT 4o) erstellt wurde, habe ich in einem kleinen Versuch einmal durchgespielt.
Für das Thema habe ich mir etwas aktuelles und zugleich prototypisches überlegt: Fluch und Segen von KI in der Hochschullehre.
Für die Diskussionsteilnehmenden habe ich mir folgende Personas erstellen lassen:
Persona: Prof. Dr. Nina Weber
Position: Präsidentin der Hochschule für Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation
Charakteristische Eigenschaften:
Innovativ: Stets auf der Suche nach neuen Wegen, um die Hochschullehre durch Technologie zu verbessern.
Visionär: Hat klare Vorstellungen davon, wie KI die Bildungslandschaft verändern kann.
Strategisch: Entwickelt langfristige Pläne und Pilotprojekte zur Implementierung von KI.
Kommunikativ: Fördert den interdisziplinären Austausch und arbeitet eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammen.
Empathisch: Versteht die Bedürfnisse von Studierenden und Lehrenden und setzt sich für deren Interessen ein.
Persona: Anna Becker
Position: CEO und Mitgründerin von EduAI Solutions
Charakteristische Eigenschaften:
Unternehmerisch: Hat ein starkes Gespür für Geschäftsmöglichkeiten und Innovationen im Bildungssektor.
Technologieaffin: Begeistert sich für die neuesten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz und deren Anwendungsmöglichkeiten.
Pragmatisch: Fokussiert auf die praktische Implementierung von KI-Lösungen in der Bildung.
Kommunikativ: Engagiert sich aktiv im Austausch mit Bildungseinrichtungen, um deren Bedürfnisse zu verstehen und passende Lösungen zu entwickeln.
Zielstrebig: Setzt sich ehrgeizige Ziele und arbeitet hart daran, diese zu erreichen.
Persona: PD Dr. Markus Brandt
Position: Privatdozent an einer Universität
Charakteristische Eigenschaften:
Reflektiert: Beschäftigt sich intensiv mit den ethischen Implikationen von Technologie und deren Auswirkungen auf die Gesellschaft.
Kritisch: Hinterfragt die unreflektierte Nutzung von Technologien und plädiert für verantwortungsbewusste Innovationen.
Engagiert: Setzt sich für eine faire und transparente Nutzung von KI in der Bildung ein.
Interdisziplinär: Arbeitet gerne mit Kollegen aus verschiedenen Disziplinen zusammen, um umfassende Lösungen zu entwickeln.
Kommunikativ: Teilt seine Erkenntnisse und Bedenken aktiv in öffentlichen Diskussionen und wissenschaftlichen Publikationen.
Persona: Dr. Stefan Braun
Position: Geschäftsführer des Instituts für digitale Hochschulforschung und Wirtschaftspolitik (IHWP)
Charakteristische Eigenschaften:
Strategisch: Entwickelt und implementiert langfristige Forschungsprojekte zur Digitalisierung der Hochschullehre.
Ergebnisorientiert: Fokussiert auf messbare Ergebnisse und die praktische Anwendung von Forschungserkenntnissen.
Netzwerker: Baut und pflegt Beziehungen zu Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Start-ups.
Kommunikativ: Fördert den Austausch von Best Practices und Innovationen im Bildungssektor.
Adaptiv: Reagiert flexibel auf neue Entwicklungen und passt Strategien entsprechend an.
Persona: Dr. Michael Fischer
Position: Abteilungsleiter für Hochschulen und Forschung in einem Landesministerium für Wissenschaft und Kunst
Charakteristische Eigenschaften:
Politisch versiert: Versteht die komplexen politischen Rahmenbedingungen und setzt sich für bildungspolitische Ziele ein.
Fördernd: Unterstützt aktiv die Einführung und Weiterentwicklung von KI-Technologien in der Hochschullehre durch entsprechende Programme und Finanzierung.
Regulatorisch: Entwickelt Richtlinien und Vorschriften, um den fairen und ethischen Einsatz von KI zu gewährleisten.
Kommunikativ: Engagiert sich im Dialog mit Hochschulen, Studierenden und Lehrenden, um deren Bedürfnisse und Anliegen zu verstehen.
Pragmatisch: Findet praktische Lösungen für die Herausforderungen, die mit der Digitalisierung der Bildung einhergehen.
Persona: Sophie Bauer
Position: Bachelor of Arts in Philosophie an der Universität Neustadt
Charakteristische Eigenschaften:
Engagiert: Setzt sich aktiv für studentische Interessen ein und ist in der Hochschulpolitik involviert.
Kritisch: Hinterfragt die Auswirkungen von KI auf die Hochschullehre und die Prüfungsformate.
Reflektiert: Beschäftigt sich intensiv mit den ethischen und gesellschaftlichen Implikationen von Technologien.
Kommunikativ: Teilt ihre Erfahrungen und Bedenken offen und sucht den Dialog mit Hochschulvertretern.
Lernbereit: Stets daran interessiert, neue Perspektiven und Kenntnisse zu gewinnen, um ihre Positionen zu fundieren.
Der Diskussionsverlauf
Ich habe mir einen idealtypischen Verlauf überlegt. Zunächst bittet die Moderatorin alle Teilnehmenden um ein Statement, das den Ton für die weitere Diskussion setzt und die zentralen Interessen vertreten soll. Danach kommt die Moderatorin auf den großen Hype, der um KI entstanden ist zu sprechen und will dazu von Ihren Teilnehmenden eine Einschätzung haben. Daraus habe ich eine Diskussion entstehen lassen, die sich an den zu erwartenden Reaktionen einzelner Personen orientiert. Unter anderem habe ich auch einen realen Fall eingebaut, bei der die studentische Vertretung auf eine durch KI bedingte Benachteiligung Aufmerksam macht. Über diesen Fall berichten Franz Vergöhl und Ronny Röwert in Episode 15 des Podcast „Update Hochschule / Lehrreiche Hochschulinnovationen“. Überraschend war für mich im weiteren Verlauf, dass sich der Vertreter aus dem Ministerium auf eine feste Zahl für das Jahresbudget festnageln lässt. Abschließend geht es in eine Schlussrunde mit jeweils drei wichtigsten Punkten, die nun angegangen werden sollten. Die Moderatorin macht sich außerdem an die Herausforderung, die Statements auf einen Nenner zu bringen. Bewundernswert.
Viel Spaß beim Lesen und Entdecken von bekannten Diskussionsmustern.
Moderation: Hallo und ganz herzlich Willkommen zu unser Podiumsdiskussion „Fluch und Segen von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre.“
Wir beginnen reihum mit Statements der Teilnehmenden, die aus der jeweiligen Sicht wichtige Aspekte von KI in der Hochschullehre beleuchten.
Frau Weber, bitte beginnen Sie.
Frau Weber: Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Hochschullehre ist ein faszinierender Schritt in die Zukunft der Bildung. An der Hochschule für Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation arbeiten wir intensiv daran, innovative KI-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, die das Lernen und Lehren verbessern. Wir sehen KI nicht als Ersatz für den menschlichen Lehrenden, sondern als wertvolles Werkzeug, das individuelle Lernprozesse unterstützt und personalisierte Bildungswege ermöglicht. Es ist eine spannende Zeit, und ich freue mich darauf, die vielfältigen Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Technologie mit Ihnen zu diskutieren.“
Als nächstes Frau Becker bitte.
Frau Becker: Bei EduAI Solutions sind wir fest davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, die Bildungslandschaft nachhaltig zu verändern. Unsere Technologien zielen darauf ab, den Zugang zu qualitativ hochwertiger Bildung zu erweitern und das Lernen individueller und effizienter zu gestalten. KI kann dabei helfen, Lernende besser zu verstehen und ihnen maßgeschneiderte Unterstützung zu bieten. Gleichzeitig ist es wichtig, den Einfluss dieser Technologien kritisch zu betrachten und sicherzustellen, dass sie verantwortungsvoll eingesetzt werden. Ich freue mich auf eine angeregte Diskussion über die Chancen und Herausforderungen, die KI in der Hochschullehre mit sich bringt.
Dann bitte Herr Brandt.
Herr Brandt: Künstliche Intelligenz bietet viele vielversprechende Möglichkeiten in der Hochschullehre, doch es ist essenziell, dass wir die ethischen Implikationen dieser Entwicklungen nicht aus den Augen verlieren. An der Universität Herrenberg beschäftigen wir uns intensiv mit den sozialen und ethischen Fragen, die durch den Einsatz von KI aufgeworfen werden. Es ist wichtig, dass wir sicherstellen, dass diese Technologien fair und transparent eingesetzt werden und dass wir die menschliche Dimension der Bildung bewahren. Der Einsatz von KI sollte immer von einer kritischen Reflexion und einem Bewusstsein für ihre Grenzen und potenziellen Risiken begleitet werden.
Als Nächstes ist Herr Braun an der Reihe.
Herr Braun: Im Institut für digitale Hochschulforschung und Wirtschaftspolitik untersuchen wir die Auswirkungen von Technologien wie Künstlicher Intelligenz auf das Hochschulsystem und die Bildungspolitik. KI bietet enorme Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und zur Verbesserung der Lehr- und Lernprozesse. Unsere Forschung zeigt, dass ein durchdachter Einsatz von KI in der Lehre sowohl die Qualität der Bildung als auch die Wettbewerbsfähigkeit unserer Hochschulen steigern kann. Gleichzeitig müssen wir darauf achten, dass wir keine sozialen Ungleichheiten verstärken und dass alle Studierenden gleichermaßen von diesen Technologien profitieren können. Ich freue mich auf eine konstruktive Diskussion über die besten Wege, KI in der Hochschullehre einzusetzen.
Herr Fischer dann bitte.
Herr Fischer: Die Förderung von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre ist ein zentrales Anliegen unserer bildungspolitischen Strategie. KI hat das Potenzial, die Qualität und Effizienz der Lehre erheblich zu verbessern, indem sie personalisiertes Lernen und neue didaktische Ansätze ermöglicht. Unsere Aufgabe im Ministerium ist es, Rahmenbedingungen zu schaffen, die den Einsatz dieser Technologien fördern und zugleich sicherstellen, dass ethische und soziale Aspekte berücksichtigt werden. Wir wollen eine Balance finden zwischen Innovation und Verantwortung, um den besten Nutzen für Studierende und Lehrende zu erzielen. Ich freue mich darauf, in dieser Diskussion gemeinsam Wege zu erkunden, wie wir KI zum Wohle der Hochschulbildung einsetzen können
Abschließend Frau Bauer Ihr Statement.
Frau Bauer: Als Philosophiestudentin beschäftige ich mich intensiv mit den ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz. In meiner akademischen und außeruniversitären Arbeit setze ich mich dafür ein, dass wir die technologischen Fortschritte kritisch hinterfragen und die menschlichen Aspekte in den Vordergrund stellen. KI kann die Hochschullehre bereichern, aber es ist wichtig, dass wir verantwortungsbewusst und reflektiert mit diesen neuen Möglichkeiten umgehen. Ich freue mich darauf, meine Perspektiven und Bedenken in die heutige Diskussion einzubringen und zu hören, wie andere die Rolle von KI in der Bildung sehen.
Moderation: Vielen Dank Ihnen alle für Ihre Statements und die vielen interessanten Aspekte, die sie angeschnitten haben. Bevor wir uns damit inhaltlich intensiver beschäftigen, habe ich eine Frage an Herrn Herrn Braun: Haben Sie mit einem solchem Hype in der Hochschulwelt, der durch die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 ausgelöst wurde gerechnet?
Herr Braun: Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 hat zweifellos eine enorme Welle der Aufmerksamkeit auf Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsmöglichkeiten ausgelöst, auch im Bereich der Hochschulbildung. Ehrlich gesagt, haben wir mit einem solchen Hype in dieser Intensität nicht gerechnet. Es ist jedoch nicht überraschend, dass ein so leistungsfähiges und zugängliches KI-Tool wie ChatGPT große Aufmerksamkeit erregt hat. Die Fähigkeit von KI, natürliche Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen, eröffnet völlig neue Möglichkeiten für das Lehren und Lernen, was in der Hochschulwelt auf breites Interesse stößt.
Gleichzeitig ist es wichtig, diesen Hype kritisch zu betrachten und die langfristigen Implikationen zu analysieren. Unsere Aufgabe als Institut besteht darin, die tatsächlichen Auswirkungen von KI auf die Hochschulbildung zu erforschen und Empfehlungen für eine sinnvolle und nachhaltige Integration zu geben. Es ist entscheidend, dass wir den Enthusiasmus nutzen, um innovative Ansätze zu fördern, dabei aber stets die ethischen, sozialen und pädagogischen Aspekte im Blick behalten. Der Hype bietet eine Chance, die wir verantwortungsvoll und reflektiert nutzen sollten.
Daraufhin meldet sich Herr Brandt zu Wort: Herr Braun, ich stimme zu, dass die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 eine Welle des Enthusiasmus und der Aufmerksamkeit ausgelöst hat. Allerdings möchte ich anmerken, dass die Hochschulwelt in den letzten 100 Jahren bereits viele solcher Hypes durch neue Technologien erlebt hat. Denken wir nur an die Einführung von Computern, dem Internet oder Online-Lernplattformen – jede dieser Innovationen wurde zunächst mit großer Begeisterung aufgenommen und als revolutionär für die Bildung betrachtet.
Diese Technologien haben zweifellos bedeutende Veränderungen mit sich gebracht, aber sie haben uns auch gelehrt, dass es wichtig ist, die langfristigen Auswirkungen kritisch zu betrachten. Es ist entscheidend, dass wir nicht nur den kurzfristigen Hype mittragen, sondern auch die nachhaltigen Implikationen für Lehre und Lernen genau untersuchen. Daher sollten wir aus der Geschichte lernen und sicherstellen, dass wir bei der Integration von KI in die Hochschullehre nicht nur auf die technischen Möglichkeiten, sondern auch auf die ethischen, sozialen und pädagogischen Herausforderungen achten.
Dieses Statement von Herrn Brandt löst eine Reaktion von Frau Becker aus, die sagt: Herr Brandt, während ich Ihre Perspektive auf die historischen Hypes im Hochschulbereich durchaus verstehe, möchte ich betonen, dass die neuen KI-Anwendungen wirklich etwas Neues und Einzigartiges darstellen. Im Gegensatz zu früheren Technologien wie Computern oder dem Internet, die hauptsächlich als Werkzeuge zur Informationsverarbeitung und -verbreitung dienten, haben KI-Technologien das Potenzial, aktiv und intelligent in Lern- und Lehrprozesse einzugreifen.
Künstliche Intelligenz kann personalisierte Lernwege bieten, sofortiges Feedback geben und sogar als Tutor fungieren, der auf individuelle Bedürfnisse der Studierenden eingeht. Diese Fähigkeiten gehen weit über das hinaus, was frühere Technologien leisten konnten. Daher glaube ich, dass KI-Anwendungen nicht einfach als eine weitere Stufe der technologischen Evolution gesehen werden sollten, sondern als transformative Kraft, die die Bildungslandschaft grundlegend verändern kann.
Diese Aussage führt dazu, dass sich die Studentin Frau Becker in die Diskussion einschaltet: Frau Becker, ich verstehe die Begeisterung für die neuen KI-Anwendungen und ihre potenziellen Vorteile, aber ich möchte eine praktische Herausforderung ansprechen, die viele Studierende derzeit betrifft, mich eingeschlossen. An meiner Hochschule wurde aus Angst, dass Studierende ihre schriftlichen Arbeiten von KI-Tools wie ChatGPT erstellen lassen, der Schwerpunkt stark auf mündliche Prüfungen verlagert.
Diese Veränderung stellt für mich und viele meiner Kommilitonen eine erhebliche Belastung dar. Ich persönlich bin in schriftlichen Prüfungen viel stärker, da ich meine Gedanken besser strukturieren und präzise ausdrücken kann. Mündliche Prüfungen setzen mich jedoch unter enormen Stress und lassen meine Leistungen oft nicht in vollem Umfang zur Geltung kommen.
Ich glaube, es ist wichtig, dass wir Wege finden, die Integrität unserer Prüfungen zu wahren, ohne dabei die unterschiedlichen Stärken und Schwächen der Studierenden zu vernachlässigen. Eine einseitige Umstellung auf mündliche Prüfungen ist meiner Meinung nach keine nachhaltige Lösung und benachteiligt viele von uns, die schriftliche Arbeiten bevorzugen. Es wäre hilfreich, alternative Methoden zu entwickeln, die sowohl die Vorteile der KI-Technologie nutzen als auch die akademische Fairness und Chancengleichheit sicherstellen.
Nun schaltet sich die Moderatorin ein und sagt: Frau Prof. Dr. Weber, Herr Prof. Dr. Graf, Sophie Bauer hat eine wichtige Herausforderung angesprochen, die durch den verstärkten Einsatz von mündlichen Prüfungen aufgrund der Angst vor KI-generierten schriftlichen Arbeiten entstanden ist. Wie können Hochschulen konstruktiv mit dieser Situation umgehen, um sowohl die Integrität der Prüfungen zu wahren als auch die unterschiedlichen Stärken der Studierenden zu berücksichtigen? Welche Ansätze sehen Sie, um ein Gleichgewicht zwischen technischer Innovation und fairer Bewertung zu erreichen?
Frau Weber: Vielen Dank, dass Sie diese wichtige Frage aufgreifen. Die Herausforderung, die Frau Bauer schildert, ist eine durchaus berechtigte Sorge, die wir an unserer Hochschule ebenfalls ernst nehmen. Die rasche Entwicklung und Verbreitung von KI-Technologien hat uns dazu veranlasst, unsere Prüfungs- und Bewertungssysteme kritisch zu hinterfragen, um sowohl die akademische Integrität zu gewährleisten als auch den unterschiedlichen Fähigkeiten der Studierenden Rechnung zu tragen.
Konstruktive Ansätze zur Bewältigung der Herausforderungen:
Vielfältige Prüfungsformate: Wir sollten eine Vielzahl von Prüfungsformaten nutzen, um den unterschiedlichen Stärken der Studierenden gerecht zu werden. Während mündliche Prüfungen eine wichtige Rolle spielen, ist es ebenso wichtig, schriftliche Prüfungen und andere Formen der Leistungsbewertung beizubehalten. Die Integration von projektbasierten und praktischen Prüfungen kann ebenfalls helfen, verschiedene Kompetenzen abzubilden.
Prüfungsdesign und -überwachung: Eine sinnvolle Anpassung des Prüfungsdesigns kann dazu beitragen, die Risiken von KI-basiertem Schummeln zu minimieren. Dazu gehören etwa angeleitete Prüfungen, bei denen Studierende unter Aufsicht arbeiten, oder Prüfungen, die auf spezifische, kreative Problemlösungen und individuelle Reflexionen abzielen. Außerdem können wir Technologien zur Plagiaterkennung und zur Überprüfung der Authentizität von Arbeiten weiterentwickeln.
Schulung und Aufklärung: Es ist entscheidend, sowohl Studierende als auch Lehrende über die ethischen Implikationen und den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien aufzuklären. Dies kann durch Workshops, Informationsveranstaltungen und integrative Lehrinhalte geschehen, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI betonen und klare Richtlinien für deren Nutzung in der akademischen Arbeit bieten.
Feedback und Anpassung: Wir sollten regelmäßig Feedback von Studierenden und Lehrenden einholen, um die Wirksamkeit der eingeführten Maßnahmen zu evaluieren und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen. Ein kontinuierlicher Dialog kann helfen, die Bedürfnisse und Bedenken aller Beteiligten besser zu verstehen und entsprechende Lösungen zu entwickeln.
Förderung von Innovationsgeist: Schließlich ist es wichtig, eine Kultur zu fördern, die Innovation und technologische Fortschritte begrüßt, aber auch kritisches Denken und ethische Überlegungen in den Vordergrund stellt. Wir sollten den Studierenden Möglichkeiten bieten, ihre Fähigkeiten in einem kreativen und integren Umfeld zu entwickeln, das sowohl technologische als auch akademische Standards wahrt.
Insgesamt glaube ich, dass ein ausgewogenes und flexibles Prüfungs- und Bewertungssystem, das die Stärken der Studierenden berücksichtigt und gleichzeitig den Herausforderungen der neuen Technologien begegnet, der Schlüssel zur Bewältigung der aktuellen Situation ist. Wir an der Hochschule für Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation sind bestrebt, solche Lösungen zu entwickeln und kontinuierlich zu verbessern, um sicherzustellen, dass unsere akademischen Standards gewahrt bleiben und alle Studierenden die besten Chancen haben, ihr volles Potenzial zu entfalten.
Diese längere Aussage von Frau Becker greift die Moderation auf und spricht Herrn Fischer direkt an: Herr Dr. Fischer, Frau Prof. Dr. Weber hat wichtige Ansätze zur Bewältigung der durch KI ausgelösten Herausforderungen an ihrer spezialisierten Hochschule dargelegt. Wie schätzen Sie diese Situation aus der Sicht eines Ministeriums ein, insbesondere hinsichtlich der öffentlichen Hochschulen in Deutschland, die möglicherweise nicht über dieselben Ressourcen und Spezialisierungen verfügen? Welche Maßnahmen können Sie auf politischer Ebene unterstützen oder einführen, um sicherzustellen, dass auch diese Hochschulen eine faire und effektive Prüfungs- und Bewertungsstruktur in Zeiten von KI-gestützten Technologien aufrechterhalten können?
Herr Fischer: Vielen Dank für die Frage. Frau Prof. Dr. Weber hat sehr wertvolle Ansätze vorgestellt, die sicherlich eine wichtige Rolle spielen können. Die Situation an spezialisierten Hochschulen wie der von Frau Weber unterscheidet sich jedoch in der Tat von der an öffentlichen Hochschulen, die oftmals mit anderen Rahmenbedingungen und Ressourcen arbeiten müssen.
Einschätzung aus Sicht des Ministeriums:
Förderung von Best Practices: Eine unserer Hauptaufgaben auf politischer Ebene ist es, den Austausch von Best Practices zwischen verschiedenen Hochschulen zu fördern. Wir unterstützen Plattformen und Netzwerke, auf denen Hochschulen ihre Erfahrungen und bewährten Verfahren teilen können. Dies hilft insbesondere öffentlichen Hochschulen, von den Innovationen und Erfahrungen spezialisierter Einrichtungen zu profitieren.
Finanzielle Unterstützung und Ressourcen: Öffentliche Hochschulen benötigen oft zusätzliche finanzielle Mittel und Ressourcen, um neue Technologien und Prüfungsformate zu implementieren. Wir arbeiten daran, gezielte Förderprogramme aufzulegen, die Hochschulen bei der Einführung und dem Ausbau moderner, KI-gestützter Lehr- und Prüfungsformate unterstützen. Dies umfasst sowohl direkte finanzielle Unterstützung als auch die Bereitstellung von Infrastruktur und technischen Lösungen.
Weiterbildung und Schulung: Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Weiterbildung von Lehrenden und Verwaltungsmitarbeitern an öffentlichen Hochschulen. Wir unterstützen Schulungsprogramme und Workshops, die darauf abzielen, die Kompetenzen im Umgang mit KI und digitalen Prüfungsformaten zu stärken. Dies umfasst sowohl technische als auch didaktische Schulungen, um sicherzustellen, dass das Lehrpersonal gut vorbereitet ist.
Regulatorische Rahmenbedingungen: Es ist auch unsere Aufgabe, geeignete regulatorische Rahmenbedingungen zu schaffen, die den fairen und ethischen Einsatz von KI in der Hochschullehre fördern. Wir arbeiten an Richtlinien und Vorschriften, die den Einsatz von KI-Technologien in Prüfungen regeln und dabei die Integrität und Chancengleichheit sicherstellen. Dazu gehört auch der Schutz personenbezogener Daten und die Wahrung der Privatsphäre der Studierenden.
Forschung und Entwicklung: Wir unterstützen Forschungsprojekte, die sich mit den Auswirkungen und Potenzialen von KI in der Hochschullehre beschäftigen. Diese Forschung liefert wichtige Erkenntnisse, die in die Gestaltung von Lehr- und Prüfungsformaten einfließen. Durch die Förderung von Pilotprojekten und Modellversuchen können innovative Ansätze entwickelt und auf ihre Praxistauglichkeit getestet werden.
Dialog und Partizipation: Schließlich ist der kontinuierliche Dialog mit Studierenden, Lehrenden und Hochschulleitungen von zentraler Bedeutung. Wir führen regelmäßige Konsultationen und Workshops durch, um die Bedürfnisse und Bedenken aller Beteiligten zu verstehen und in unsere politischen Entscheidungen einzubeziehen. Es ist wichtig, dass alle Stimmen gehört werden und wir gemeinsam an Lösungen arbeiten.
Insgesamt ist es unser Ziel, eine ausgewogene und faire Prüfungs- und Bewertungsstruktur an öffentlichen Hochschulen zu gewährleisten, die den Herausforderungen und Chancen der KI-Technologien gerecht wird. Wir setzen uns dafür ein, dass alle Hochschulen – unabhängig von ihrer Spezialisierung – die Möglichkeit haben, diese neuen Technologien zum Nutzen ihrer Studierenden und Lehrenden verantwortungsvoll und effektiv einzusetzen.
Die Moderation hakt nun nach: Herr Dr. Fischer, danke für Ihre ausführliche Antwort. Besonders interessiert mich der Punkt ‚Forschung und Entwicklung‘. Könnten Sie uns bitte das Jahresbudget offenlegen, das hierfür vorgesehen ist? Außerdem würde mich interessieren, ob und in welchem Umfang auch KI-Start-ups in diese Forschungsprojekte eingebunden sind?
Herr Fischer: Vielen Dank für die Nachfrage. Im Bereich ‚Forschung und Entwicklung‘ haben wir für das laufende Jahr ein Budget von rund 50 Millionen Euro vorgesehen. Dieses Budget ist darauf ausgelegt, eine breite Palette von Forschungsprojekten zu unterstützen, die sich mit den unterschiedlichen Aspekten des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre beschäftigen.
Ein wesentlicher Teil dieses Budgets fließt in Kooperationen mit verschiedenen Hochschulen und Forschungseinrichtungen, um innovative Ansätze und Lösungen zu entwickeln und zu testen. Wir legen großen Wert darauf, dass diese Projekte nicht nur theoretisch fundiert, sondern auch praxisnah sind und direkt in den Hochschulalltag integriert werden können.
Darüber hinaus sind wir bestrebt, auch KI-Start-ups in diese Forschungsprojekte einzubinden. Diese Start-ups bringen oft frische Ideen und technologische Expertise mit, die für die Entwicklung und Implementierung neuer Lösungen von großem Wert sind. Daher haben wir spezielle Förderprogramme und Ausschreibungen, die darauf abzielen, Start-ups aktiv in unsere Forschungsinitiativen einzubinden. Zum Beispiel arbeiten wir derzeit mit mehreren Start-ups zusammen, die sich auf adaptive Lernplattformen und intelligente Tutorensysteme spezialisiert haben. Diese Zusammenarbeit hat sich als äußerst fruchtbar erwiesen und zeigt, wie wichtig die Integration von innovativen, jungen Unternehmen in unsere Forschungslandschaft ist.
Unser Ziel ist es, durch diese Kombination aus akademischer Forschung und unternehmerischer Innovation die besten Lösungen für den Einsatz von KI in der Hochschullehre zu entwickeln und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle Beteiligten – von Studierenden über Lehrende bis hin zu den Entwicklern selbst – von den Fortschritten profitieren.
Herr Brandt will das nicht umkommentiert stehen lassen und ergreift sofort danach das Wort und sagt: Herr Dr. Fischer, während ich die Bemühungen des Ministeriums zur Förderung von Forschung und Entwicklung im Bereich KI durchaus anerkenne, möchte ich eine kritische Perspektive einbringen. Die Investition von rund 50 Millionen Euro in KI-Projekte ist zweifellos beeindruckend, wirft jedoch auch einige wichtige Fragen auf.
Erstens, es besteht die Gefahr, dass diese erheblichen Mittel, die in KI-Forschung und -Entwicklung fließen, anderen dringend benötigten Bildungsprojekten entzogen werden. Gerade in Zeiten knapper Haushaltsmittel sollten wir sicherstellen, dass die grundlegenden Bedürfnisse unserer Bildungsinstitutionen nicht vernachlässigt werden. Klassenzimmerausstattung, Lehrergehälter, Infrastruktur und traditionelle Bildungsprogramme dürfen nicht unter der Priorisierung von KI-Initiativen leiden.
Zweitens, die Einbindung von KI-Start-ups und kommerziellen Bildungsanbietern in unsere Hochschullandschaft birgt das Risiko einer zunehmenden Abhängigkeit von externen, gewinnorientierten Unternehmen. Wir müssen uns fragen, ob wir die Kontrolle über unsere Bildungsinhalte und -methoden in die Hände kommerzieller Akteure legen wollen. Eine solche Abhängigkeit könnte langfristig die akademische Freiheit und die Unabhängigkeit unserer Bildungseinrichtungen gefährden.
Ich plädiere dafür, dass wir eine ausgewogene und reflektierte Herangehensweise wählen, die sicherstellt, dass die Investitionen in KI nicht zulasten anderer wichtiger Bildungsprojekte gehen und dass wir die Rolle kommerzieller Anbieter kritisch hinterfragen, um die Autonomie unserer Hochschulen zu bewahren.
Diese Aussage kann und will nun Herr Braun nicht im Raum stehen lassen und hält Herrn Brandt entgegen: Herr PD Dr. Brandt, während ich Ihre Bedenken hinsichtlich der Finanzierung und der möglichen Abhängigkeit von kommerziellen Bildungsanbietern verstehe, möchte ich betonen, dass wir uns in einer Zeit rasanten technologischen Wandels befinden. Die Reflexion und kritische Auseinandersetzung sind zweifellos wichtig, aber sie dürfen nicht dazu führen, dass wir wertvolle Zeit verlieren und im internationalen Wettbewerb zurückfallen.
Deutschland muss sich als führende Nation in der Bildungstechnologie positionieren, um im globalen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Andere Länder investieren bereits massiv in KI und digitale Bildung, und wenn wir zu lange zögern, riskieren wir, den Anschluss zu verlieren. Es geht nicht nur darum, mit den technologischen Entwicklungen Schritt zu halten, sondern auch darum, unseren Studierenden die bestmöglichen Bildungsangebote zu machen und sie auf eine digitalisierte Zukunft vorzubereiten.
Die Zusammenarbeit mit Start-ups und kommerziellen Anbietern kann dabei helfen, innovative Lösungen schneller und effizienter zu entwickeln und zu implementieren. Diese Partnerschaften sollten natürlich kritisch begleitet und reguliert werden, aber sie bieten auch die Chance, von der Dynamik und dem Know-how der Wirtschaft zu profitieren.
Lassen Sie uns daher eine Balance finden zwischen kritischer Reflexion und entschlossenem Handeln, um sicherzustellen, dass Deutschland im Bereich der KI-gestützten Bildung nicht nur mithält, sondern eine Vorreiterrolle einnimmt.
Der Moderatorin war das zu allgemein, darum hakt sie bei Herrn Braun nach: Herr Dr. Braun, Sie haben betont, wie wichtig es ist, eine Balance zwischen kritischer Reflexion und entschlossenem Handeln zu finden, um im internationalen Wettbewerb nicht zurückzufallen. Haben Sie konkrete Vorschläge, wie wir diese Balance herstellen können, um sowohl innovativ als auch verantwortungsvoll mit KI in der Hochschullehre umzugehen?
Herr Braun hat sofort eine Antwort parat: Danke für die Frage. Ja, ich habe einige konkrete Vorschläge, wie wir eine Balance zwischen Innovation und verantwortungsvoller Nutzung von KI in der Hochschullehre erreichen können:
Pilotprojekte und Testphasen: Bevor wir KI-Technologien flächendeckend einführen, sollten wir sie in kleinen, kontrollierten Pilotprojekten testen. Diese Testphasen ermöglichen es uns, die Technologien unter realen Bedingungen zu erproben, ihre Effektivität zu bewerten und eventuelle Probleme frühzeitig zu identifizieren. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse können wir fundierte Entscheidungen über eine breitere Implementierung treffen.
Interdisziplinäre Forschungsteams: Die Bildung von interdisziplinären Forschungsteams, die Experten aus den Bereichen Bildung, Ethik, Informatik und Wirtschaft zusammenbringen, kann helfen, verschiedene Perspektiven zu berücksichtigen und ganzheitliche Lösungen zu entwickeln. Diese Teams sollten eng mit Lehrenden und Studierenden zusammenarbeiten, um deren Bedürfnisse und Bedenken direkt in die Forschung einzubeziehen.
Transparente Entscheidungsprozesse: Wir müssen sicherstellen, dass die Entscheidungsprozesse rund um die Einführung von KI-Technologien transparent und inklusiv sind. Alle relevanten Stakeholder – von Studierenden über Lehrende bis hin zu Verwaltungsmitarbeitern – sollten in die Diskussionen einbezogen werden. Offene Foren, Workshops und Konsultationen können dazu beitragen, dass alle Stimmen gehört werden und Bedenken adressiert werden.
Regelmäßige Evaluation und Anpassung: Die Implementierung von KI in der Hochschullehre sollte einem kontinuierlichen Evaluationsprozess unterliegen. Durch regelmäßige Überprüfungen können wir sicherstellen, dass die Technologien tatsächlich den gewünschten Nutzen bringen und Anpassungen vornehmen, wenn dies nicht der Fall ist. Feedback von Nutzern spielt hierbei eine entscheidende Rolle.
Förderung ethischer Standards: Es ist wichtig, dass wir klare ethische Standards und Richtlinien für den Einsatz von KI in der Bildung entwickeln und implementieren. Diese Standards sollten Aspekte wie Datenschutz, Fairness und Transparenz berücksichtigen. Eine unabhängige Ethikkommission könnte beispielsweise die Einhaltung dieser Standards überwachen und Empfehlungen aussprechen.
Bildung und Weiterbildung: Schließlich sollten wir in die Bildung und Weiterbildung von Lehrenden und Studierenden investieren, um sicherzustellen, dass sie kompetent im Umgang mit KI-Technologien sind. Schulungen, Workshops und Fortbildungsprogramme können dabei helfen, die Akzeptanz und das Verständnis für KI zu fördern und einen verantwortungsvollen Umgang zu gewährleisten.
Durch diese Maßnahmen können wir eine ausgewogene und durchdachte Herangehensweise entwickeln, die sowohl die Chancen von KI-Technologien nutzt als auch deren Risiken minimiert. Es geht darum, innovativ zu sein, ohne die Verantwortung aus den Augen zu verlieren.
Nun ist es Zeit für die Schlussrunde und die Moderatorin sagt: Meine lieben Teilnehmenden hier bei der Podiumsdiskussion, es liegen eine ganze Menge an Vorschlägen und Ideen auf dem Tisch. Um das zu ordnen und zu sortieren, möchte ich in der Abschlussrunde von Ihnen erfahren, was aus Ihrer Sicht die drei wichtigsten Punkte sind, mit denen wir nun anfangen sollten. Bitte der Reihe nach.
Frau Weber:
Pilotprojekte initiieren: Wir sollten mit kleinen, kontrollierten Pilotprojekten beginnen, um die Effektivität von KI-Technologien in der Lehre zu testen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Interdisziplinäre Forschung fördern: Es ist essenziell, interdisziplinäre Forschungsteams zu bilden, die verschiedene Perspektiven zusammenbringen und ganzheitliche Lösungen entwickeln.
Bildung und Weiterbildung verstärken: Investitionen in die Aus- und Weiterbildung von Lehrenden und Studierenden sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass sie kompetent und verantwortungsvoll mit KI-Technologien umgehen können.
Frau Becker:
Praktische Implementierung von KI: Wir sollten konkrete, praxisnahe Implementierungen von KI-Technologien vorantreiben, um deren Nutzen direkt in der Lehre zu demonstrieren.
Feedback-Schleifen einrichten: Regelmäßige Feedback-Schleifen mit Lehrenden und Studierenden sind wichtig, um die Implementierung kontinuierlich zu verbessern und anzupassen.
Transparente Kommunikationsstrategie: Eine transparente Kommunikation über die Ziele und Methoden der KI-Einführung kann helfen, Vertrauen aufzubauen und die Akzeptanz zu erhöhen.
Herr Brandt:
Ethik-Kommission einrichten: Die Einrichtung einer unabhängigen Ethikkommission, die die Einhaltung ethischer Standards überwacht, ist aus meiner Sicht unerlässlich.
Vielfältige Prüfungsformate: Wir sollten auf eine Vielfalt an Prüfungsformaten setzen, um den unterschiedlichen Stärken der Studierenden gerecht zu werden und die Gefahr von KI-basiertem Schummeln zu minimieren.
Transparente Entscheidungsprozesse: Es ist wichtig, transparente und inklusive Entscheidungsprozesse zu etablieren, um alle relevanten Stakeholder in die Diskussion einzubeziehen.
Herr Braun:
Finanzielle Unterstützung ausbauen: Wir müssen sicherstellen, dass ausreichend finanzielle Mittel zur Verfügung stehen, um die notwendigen Infrastrukturen und Technologien zu implementieren.
Regelmäßige Evaluation: Eine kontinuierliche Evaluierung der eingesetzten KI-Technologien ist wichtig, um deren Effektivität zu überprüfen und notwendige Anpassungen vorzunehmen.
Förderung von Best Practices: Der Austausch von Best Practices zwischen verschiedenen Hochschulen sollte intensiviert werden, um erfolgreiche Ansätze breit zu implementieren.
Herr Fischer:
Rahmenbedingungen schaffen: Wir sollten geeignete regulatorische Rahmenbedingungen schaffen, die den fairen und ethischen Einsatz von KI in der Hochschullehre fördern.
Förderprogramme initiieren: Zielgerichtete Förderprogramme für öffentliche Hochschulen können helfen, die Einführung und den Ausbau moderner, KI-gestützter Lehr- und Prüfungsformate zu unterstützen.
Interdisziplinäre Kooperationen: Die Förderung interdisziplinärer Kooperationen zwischen Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Start-ups kann die Entwicklung innovativer und praxisnaher Lösungen vorantreiben.
Frau Bauer:
Vielfalt der Prüfungsformate: Die Beibehaltung einer Vielfalt von Prüfungsformaten, um den unterschiedlichen Stärken der Studierenden gerecht zu werden und Stresssituationen zu minimieren.
Studentisches Feedback: Eine stärkere Einbindung des studentischen Feedbacks bei der Implementierung und Anpassung von KI-Technologien in der Lehre.
Aufklärung und Schulungen: Die Durchführung von Aufklärungs- und Schulungsprogrammen, um Studierende und Lehrende über den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu informieren und Vorbehalte abzubauen.
Fazit der Moderation
Liebe Teilnehmerinnen und Teilnehmer, vielen Dank für diese lebhafte und aufschlussreiche Diskussion. Es war spannend zu sehen, wie vielfältig die Perspektiven auf das Thema Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre sind. Trotz der unterschiedlichen Ansätze und Schwerpunkte, die Sie vorgestellt haben, lassen sich einige zentrale Gemeinsamkeiten und Prioritäten erkennen, die wir ausgewählt haben, da sie besonders relevant und konsensfähig erscheinen:
Vielfalt und Flexibilität in Prüfungsformaten: Diese Priorität ist entscheidend, um den unterschiedlichen Stärken und Bedürfnissen der Studierenden gerecht zu werden. Durch die Bereitstellung verschiedener Prüfungsformate können wir sicherstellen, dass alle Studierenden die Möglichkeit haben, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten auf die bestmögliche Weise zu demonstrieren. Dies hilft auch, die Integrität der Prüfungen zu wahren, indem es die Gefahr von KI-basiertem Schummeln minimiert.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit und kontinuierliche Evaluation: Die Bedeutung der interdisziplinären Zusammenarbeit und der kontinuierlichen Evaluation wurde von mehreren Teilnehmern betont. Diese Ansätze ermöglichen es, vielfältige Perspektiven zu integrieren und sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen sowohl innovativ als auch praktikabel sind. Durch regelmäßiges Feedback und Anpassungen können wir die Effektivität der KI-Technologien kontinuierlich verbessern und an die Bedürfnisse der Lehrenden und Studierenden anpassen.
Bildung und Aufklärung: Eine umfassende Aufklärung und Schulung sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten kompetent und verantwortungsvoll mit KI-Technologien umgehen können. Dies trägt dazu bei, Vorbehalte abzubauen, das Vertrauen in die neuen Technologien zu stärken und ihre Akzeptanz zu fördern. Durch Bildung und Aufklärung können wir eine fundierte und kritische Auseinandersetzung mit den Möglichkeiten und Herausforderungen der KI gewährleisten.
Diese drei Prioritäten wurden ausgewählt, weil sie die Grundlage für eine ausgewogene und effektive Integration von KI in der Hochschullehre bilden. Sie adressieren sowohl die praktischen als auch die ethischen und pädagogischen Aspekte und bieten einen klaren Fahrplan für die nächsten Schritte. Lassen Sie uns diese gemeinsamen Punkte als Grundlage nutzen, um die nächsten Schritte zu planen und umzusetzen. Vielen Dank für Ihre Beiträge und Ihre engagierte Teilnahme.
Im Rahmen des University Futur Festival 2024 spreche ich am 06.06.2024 auf der Partnerbühne von ORCA.nrw in Bochum über E-Learning.
Nachfolgend mein Manuskript für den Vortrag (die Präsentation ist am Ende des Textes).
1) Biographischer Einstieg
Ich spreche nun zu Ihnen und Euch nicht als Mit-Orginsator der ORCA-Bühne, sondern in meiner Rolle als Bildungswissenschaftler.
Der Titel meines Vortrags irritiert und wirkt aus der Zeit gefallen. Will ich heute ernsthaft über „E-Learning“ sprechen und das ausgerechnet beim größten Festival für die digitale Hochschule mit dem Motto „Tales of Tomorrow“?
Warum ich tatsächlich über E-Learning reden werden, hat zwei Gründe, die direkt mit dem Konferenzthema zu tun haben.
Es geht erstens um eine Geschichte, die vor nicht allzu langer Zeit eine prägende Zukunftserzählung, also eine „Tale of Tomorrow“ war. Heute spielt sie keine große Rolle mehr, denn es kamen wirkmächtigere Geschichten zur Digitalisierung und zur Künstlichen Intelligenz auf.
Ich blicke auf diese Geschichte zurück, jedoch nicht in Form einer Historisierung, sondern um damit ein wissenschaftssoziologisches Konzept einzuführen und anzuwenden. Dieses Konzept hilft uns Visionen besser zu verstehen, etwa wie sie entstanden sind, wie sie sich verbreitet haben und wie sie sich gegen alternative Geschichten durchsetzen konnten. Während meiner beruflichen Laufbahn bin ich immer wieder Visionen in unterschiedlicher Ausprägung begegnet, z.B. vor etwa zehn Jahren als die große MOOC-Welle über den Atlantik zu uns nach Deutschland schwappte und die Hochschulen vor große Herausforderungen stelle.
Es geht also zweitens im Vortrag um meine persönliche Geschichte.
Ich habe im November 2001 meine erste Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Ilmenau angetreten. Damals dachte ich, Ilmenau liegt im Allgäu;). Schon während meines Studiums – Erziehungswissenschaft und Politikwissenschaft – habe ich mich mit der Bedeutung der Medien für das Lehren und Lernen beschäftigt. Ich freute mich also, am Lehrstuhl „Medienkonzeption / Digitale Medien“ zu sein. Auch am Institut für Medien- und Kommunikationswissenschaft, zudem der Lehrstuhl gehörte, gab es spannende Projekte und Studienangebote. Zwar gab es damals noch kein Facebook, Instagram oder ChatGPT, was es dafür aber gab, war das Versprechen, mit E-Learning die Lehre zu verbessern.
Ich arbeitete im E-Learning Projekt „medin„, das stand für „multimediales Fernstudium Medizinische Informatik“. Es ging um den Einsatz einer „Hypermedia-basierten, multimedialen und interaktiven Lernumgebung“. Damit sollte ein leichter Zugang zu Lernmaterialien geschaffen werden und es Studierenden erleichtern, „Zusammenhänge zwischen zunächst getrennten Fachthemen herzustellen“. Ich habe im Projekt mitgearbeitet bei der didaktischen Analyse und Konzeption sowie bei der Evaluation.
Das Projekt medin wurde zusammen mit vielen anderen Vorhaben vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert, weil damit die Erwartung verknüpft war, das Internet kann die Hochschullehre besser machen.
Diese Erzählung war also erfolgreich, denn sonst hätten nicht so viele Menschen sehr viel Geld in das Internet investiert, wenn sie nicht erwartet hätten, dass es eine gute Investition ist.
Geboren wurde die Erzählung einige Jahre zuvor. Der 2018 verstorbenen Bürgerrechtler und Songtexter der Rockband Grateful Dead John Perry Barlow veröffentlichte 1996 die Declaration of Independence des Cyberspace. Ein zentrales Gründungsdokument des Internet [1]. Barlow griff auf die gescheiterte Hippie-Bewegung der 1960-er-Jahre zurück und transferierte sie in die saubere, glitzernde und kalte Sphäre des Digitalen. Nationale Regierungen sollten sich weitgehend aus dem Internet heraushalten, damit durch Freiheit Innovation gefördert werden könnte.
Ein Jahr zuvor veröffentlichte der Gründer des MIT Media Lab Nicholas Negroponte das Buch „Being Digital“ [2], das bereits kurz nach Erscheinen ein Bestseller wurde und in 40 Sprachen übersetzt wurde. Negroponte prognostizierte darin einen unaufhaltsamen Wandel von Atomen zu Bits, also von der analogen zur digitalen Welt. Die Bildung war von diesem tiefgreifenden Wandel nicht ausgenommen, wie dieses Zitat belegt: „Schools will change to become more like museums and playgrounds for children to assemble ideas and socialize with other children all over the world“ (S.6).
Etwas später platzte die Dot-Com-Blase und das Silicon Valley musste sich neu erfinden. Die dazu notwendige Erzählung steuerte Tim O’Reilly mit dem Begriff „Web 2.0“ bei [3]. Mit Wikis, Blogs, Podcasts und co. sollten die eingebrochenen Umsätze wieder gesteigert werden und zwar in möglichst allen Bereichen der Gesellschaft wie der Gesundheit oder der Bildung. O’Reilly griff mit seiner Idee des Web 2.0 geschickt zurück auf den tiefsitzenden Wunsch vieler Menschen nach gesellschaftlicher Teilhabe bzw. politischer Veränderung und verknüpfte dies mit dem Versprechen auf „kollektive Intelligenz“, die für das Silicon Valley sehr attraktiv war. Tatsächlich waren die Formen der Beteiligung beschränkt auf ein einfaches Feedback an diejenigen, die einen Internetdienst (z,B. Facebook, Amazon) betreiben.
Gleichwohl entstanden aus der Web 2.0 Bewegung neuartige Anwendungen wie Wikis, Blogs oder Podcast, die auch unter dem Begriff Social Software zusammengefasst wurden. Gerade für technisch weniger versierte Menschen (die deutlich in der Mehrzahl waren gegenüber den sog. Nerds) boten Social Software gute Möglichkeiten zum Selbermachen wie das Betreiben eines Blogs über spezielle Dienste wie WordPress.
Dieses Beteiligungspotenzial sollte auch die Hochschullehre erreichen. So setzen wir im Lehrgebiet Mediendidaktik im damaligen Studiengang „Bildung und Medien: eEducation“ bereits ab 2008 Blogs, Pod-/Vodcasts und Wikis ein. Unsere Studierende sollten nicht nur theoretisch etwas über „Lehren und Lernen in der Wissensgesellschaft“ erfahren sondern auch ganz praktisch „mediengestützte Lehr- und Lernarrangements planen, gestalten und evaluieren“.
Internet-Utopien wie das Cyberspace oder Web 2.0 prägten also das Denken zur damaligen Zeit. Heute haben wir längst neue Visionen. Dafür muss ich nur das Stichwort „KI“ in den Raum werfen und wir alle haben sofort Bilder im Kopf, wie diese Technologien unsere Gesellschaft verändern werden.
Darum zeige ich in meinen Vortrag zunächst auf, wie sich Utopien als „Tales of Tomorrow“ begrifflich einordnen lassen. Ich werde dazu das Konzept „Imaginaries“ einführen und begründen, warum es sehr gut geeignet ist für die Analyse der vergangenen und der zukünftigen Geschichten, die wir uns über Technologie und Bildung erzählen.
Imaginaries helfen uns zu verstehen, warum sich seit ungefähr 100 Jahren die Erzählung, Bildung lässt sich durch Technologie verbessern, d.h. effizienter und effektiver machen, hält. Allerdings halten die Technologien nicht immer die Versprechen ein, die ihnen in den Bildungsutopien zugeschrieben werden.
2) Imaginaries: Linse zur Analyse von Visionen
Gerade in der aktuellen Zeit, die durch einen starken Hype zu den disruptiven Möglichkeiten von KI geprägt ist, sollten wir verstehen, wie Geschichten entstehen und verbreitet werden. Dabei spielen Auseinandersetzungen, Verhandlungen und Kämpfe um die richtige Vision für die Zukunft eine große Rolle.
Ich möchte das am Beispiel der Geschichten, die vor ca. 25 Jahren über E-Learning erzählt wurden aufzeigen. Damals ging es wie auch heute darum, Visionen zu verbreiten, wie Technologien die Hochschulen und die Lehre in der Zukunft verändern werden.
Doch zunächst noch ein paar Worte zur Methode. Maßgeblichen Einfluss hatte die aus Indien stammende Wissenschaftlerin Sheila Jasanoff. Sie etablierte die Forschungsrichtung der Science and Technology Studies als eigenständiges akademisches Feld. Dabei geht es um das Verständnis der komplexen Wechselwirkungen zwischen Wissenschaft, Technologie und Gesellschaft. Neben Imaginaries, das wir uns gleich genauer anschauen werden, hat sie den Begriff der Koproduktion geprägt und untersucht wie Wissenschaft und soziale Ordnung gemeinsam produziert werden.
Nun aber zur Definition von Imaginaries.
Für Jasanoff lassen sich darunter verstehen: „(…) kollektiv getragene, institutionell stabilisierte und öffentlich ausgeführte Visionen von wünschenswerten Zukünften, die von gemeinsamen Vorstellungen über Formen des sozialen Lebens und der sozialen Ordnung beseelt sind, die durch den Fortschritt in Wissenschaft und Technologie erreicht werden können und diesen unterstützen.“ [4]
Schauen wir uns diese auf den ersten Blick vielleicht kompliziert wirkende Definition etwas genauer an. Zunächst wird festgehalten, dass die Zukunftsvorstellungen von einer Gruppe getragen werden müssen, sie unterscheiden sich also von persönlichen Meinungen einzelner Menschen. Allerdings ist es möglich, dass aus den visionären Vorstellungen von Individuen Imaginaries entstehen, man denke nur an Personen wie Steve Jobs und das iPhone oder Elon Musk und den Tesla. Auch müssen Imaginaries öffentlich sein, d.h. von der Politik unterstützt und durch die Medien verbreitet. Stabilität bekommen Imaginaries dadurch, dass sie institutionalisiert werden, etwa im Fall des E-Learning-Imaginary, auf das ich gleich noch genauer eingehe, die Einrichtung von Mediendidaktik-Lehrstühlen oder E-Learning-Einrichtungen an Hochschulen. Diese trugen auch dazu bei, E-Learning zu professionalisieren.
Das Bild wurde mit der Hilfe von DALL-E, einem KI-Bildgenerator von OpenAI, erstellt. Es illustriert die Definition von sozio-technischen Imaginaries und zeigt eine vielfältige Gruppe von Menschen, die in einer futuristischen Stadtlandschaft zusammenarbeiten, welche fortschrittliche Technologien und innovative Architektur darstellt. Erstellungsdatum: 31. Mai 2024
Imaginäre Vorstellungen lassen sich am besten als historisch verwurzelte, kollektive, normative Träume von etwas „Besserem“ beschreiben. Es sind Überzeugungen, die die Politik prägen und die soziale Ordnung beeinflussen. Imaginäre Vorstellungen können daher als eine Kulturtechnik zur Herstellung und Aufrechterhaltung von Realität verstanden werden [5]. Oder anders gesagt: die Vorstellungskraft (Imaginary) wird als „ein organisiertes Feld sozialer Praktiken“ betrachtet und dient als Schlüsselelement für die Herstellung sozialer Ordnung. Indem wir uns die Zukunft vorstellen, können wir sie auch beeinflussen.
Das Imaginäre kann mit einem Scheinwerfer verglichen werden, der auf bestimmte Merkmale von Bildungsakteuren und -institutionen gerichtet ist. Man könnte sogar sagen, dass das grelle Licht dieses Scheinwerfers dazu dient, diese bevorzugten Merkmale zu verzerren, anstatt sie zu beleuchten.
Das Bild wurde mit der Hilfe von DALL-E, einem KI-Bildgenerator von OpenAI, erstellt. Es illustriert die Metapher des Imaginären als einen Scheinwerfer, der auf bestimmte Merkmale von Bildungsakteuren und -institutionen gerichtet ist, wobei das grelle Licht diese Merkmale verzerrt, anstatt sie zu beleuchten. Erstellungsdatum: 31. Mai 2024
Dabei gibt es jedoch nicht das eine Imaginary, sondern sie stehen miteinander in ständiger hegemonialer Auseinandersetzung um Deutungshoheit. Ein kleines, anekdotisches Beispiel soll das illustrieren. Das Hochschulforum Digitalisierung präsentierte 2022 ein Papier mit 95 [sic] Thesen zur Hochschullehre 2025 [6].
Was leistet das Konzept „Imaginaries“? Es hilft zu verstehen, wie sich die Verbreitung und die Nutzung digitaler Technologien in Gesellschaft und Hochschule entwickelte vor dem Hintergrund der Analyse von Erzählungen und Überzeugungen. Diejenigen Technologien setzen sich durch, die am besten durch eine bestehende Erzählung unterstützt werden. Imaginaries sind also sowohl eine Idee von einer wünschenswerten Zukunft als auch der Weg, diese Zukunft zu erreichen. Imaginaries ermöglichen es, Fragen nach Veränderung und Beharrung zu stellen.
Im nächsten Abschnitt werde ich auf ein besonderes Imaginary eingehen, das ich bei meinem beruflichen Einstieg 2001 kennenlernen durfte: Das E-Learning-Imaginary.
3) Das E-Learning-Imaginary
Das E-Learning-Imaginary lässt sich anhand der weiter oben eingeführten allgemeinen Definition von Jasanoff und Kim als eine Vision zur Zukunft der Hochschule verstehen, die sich durch einen verstärkten Einsatz von Bildungstechnologien in der Lehre für den Wissens- und Kompetenzzuwachs auszeichnete.
Im Kern ging es um das zeit- und ortsunabhängige Lernen (anytime, anyplace), das flexiblere Bedingungen für Studierende schaffen sollte. E-Learning war in den Augen vieler Menschen zeitgemäß für eine Gesellschaft, die sich im Wandel von der Industrie hin zur Information befand.
Es bestand jedoch auch Konsens darüber, dass die Präsenzlehre durch E-Learning lediglich angereichert, aber nicht ersetzt werden sollte. Die Vorstellung war somit durch einen Dualismus geprägt: das Studium findet in den Mauern der Hochschule zu vorab festgelegten Zeiten statt, während man in das Internet ging, um die virtuelle Welt zu betreten.
Das E-Learning-Imaginary wurden von vielen Akteuren aus Wirtschaft, Politik und Zivilgesellschaft geteilt. Eine tragende Rolle spielten wie bei jedem sozio-technischen Imaginary Technologien und Wissenschaft. Aber auch pädagogische Vorstellungen waren wichtig sowie Organisation und Professionalisierung. Ich werden nun einzelnen auf die Elemente eingehen, die zusammen das E-Learning-Imaginary ausmachten.
Für die Unternehmen war E-Learning mit der Aussicht auf Skalierung und damit Kostensenkung verbunden, etwa dadurch dass Schulungen über den Computer als Webinar oder sog. „Klick-Tunnel“ [7] umgesetzt werden konnten. Auch bestand eine sehr attraktive Aussicht auf einen Neuen Markt, denn E-Learning konnte, einmal produziert, kostengünstig vertrieben werden. Der deutsche Hochschulbereich kam dafür jedoch nicht so sehr in Frage, da zu klein und noch zu sehr im analogen Denken verhaftet.
Für die Politik war das E-Learning-Imaginary attraktiv, da es Veränderungen für den angestaubten Lehrbetrieb der Hochschulen versprach. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung förderte im Programm „Neue Medien in der Bildung“ 100 Verbundprojekte mit einem Volumen von 200 Mio. € [8].
Was machte das E-Learning-Imaginary so besonders?
Es bestand ein Primat der Pädagogik, d.h. lernpsychologisch-didaktische Überlegungen bildeten die Leitplanken für den Einsatz von E-Learning in der Hochschullehre. Als einflussreich erwies sich die Didaktik bzw. Mediendidaktik, die wissenschaftlich fundiert (insbesondere aus der Lernpsychologie) praktische Empfehlungen zur Gestaltung von Lernumgebungen gab. In Deutschland gab es zudem immer wieder Versuche, die aus den USA stammende Disziplin Instructional Design auch in den Hochschulen (Lehrstühle, E-Learning-Zentren) zu etablieren, um die Wissenschaftlichkeit von E-Learning zu stärken.
Gleichzeitig bedeutete die pädagogische Ausrichtung des E-Learning auch, dass oft eher simple didaktische Modelle eingesetzt wurden, die etwa auf Drill-and-Practice setzen. Das lag daran, dass solche E-Learning-Anwendungen leichter zu bauen waren als solche, die auf komplexere kognitive Prozesse abzielten. Auch hatten es anspruchsvolle offene E-Learning Angebote wie die Massive Open Online Courses, die sich an der Idee des Konnektivismus [9] orientieren schwer in der öffentlichen Wahrnehmung und spielten nur in den Zirkeln der „Nerds“ eine Rolle.
Die Idee, wissenschaftliche Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung unmittelbar für E-Learning nutzen zu können, verschaffte dem Imaginary eine Legitimation. Allerdings fehlte es an Hochschulen grundsätzlich an einer Transferstelle zur organisatorischen Verarbeitung, die z.B. zu strukturellen Reformen der Lehre führen könnte.
Mit dem zwischen 2000 und 2010 vorgegeben mediendidaktischen Hochschulpreis „MeDiDa-Prix“ wurde ein Forum für die öffentliche Aufführung des E-Learning-Imaginary geschaffen.
Die pädagogischen Leitvorstellungen konnten sich auch deshalb etablieren, da von großen technologischen Entwicklungen ausgegangen wurde. Weiter oben bin ich bereits kurz auf „Web 2.0“ eingegangen und habe aufgezeigt, wie sich diese Fortschrittserzählung auf viele gesellschaftlichen Bereiche ausbreiten konnte. Netzwerke bzw. das Netz der Netze (Internet) war ein unerfüllter Traum des nun aufkommenden digitalen Zeitalters [10] und der Haupttreiber für sozialen, wirtschaftlichen und ökonomischen Wandel.
Eine Bildungstechnologie war es dann, die wie kaum eine andere für das E-Learning ab den 2000er-Jahren stand: Learning Management Systeme (LMS). LMS war ein Allheilmittel, das mehr Interaktivität versprach. Viele bisher vertreut vorhandene Anwendungen wie Foren wurden unter dem LMS-Dach vereint und machten es zu einem Standard. Dazu gehörte auch, dass LMS für Stabilität standen und es dadurch schafften, dass Lehrkonzepte weiterverwendet wurden. Die Basisinfrastruktur veränderte sich nicht mehr, was zuvor eine Abschreckung für Lehrende war, mussten sie doch ihre Materialien öfter an veränderte Software anpassen.
Das Versprechen der LMS, Lernprozesse zu steuern oder zu kontrollieren widersprach zwar dem Selbstverständnis der Hochschulen, allerdings ist im Zusammenhang mit der Bologna-Reform ein Wechsel zu stärkerer Struktur des Studiums ausgelöst worden, der sich positiv auf die Akzeptanz von LMS auswirkte.
Neben der Technologie ist es die Wissenschaft, die ein Imaginary im Kern ausmacht, verspricht sie doch durch ihre kontinuierlichen Fortschritte bessere Bedingungen für unser Zusammenleben. Für das E-Learning-Imaginary war es dann die Lern- und Kognitionspsychologie, die mit ihren Erkenntnissen wichtige Beiträge leistete. So beschrieben etwa die Cognitive Load Theory oder die Kognitive Theorie des multimedialen Lernens detailliert Prozesse, die bei der Auswahl, Organisation und Integration von multimedialen Informationen ablaufen. Durch die eingängigen Beschreibungen lassen sich direkt Ableitungen für das E-Learning-Design machen.
In der Forschung wurde gerne auf (quasi-)experimentelle Methoden zurückgegriffen. Diese Anlehnung an das naturwissenschaftliche Paradigma sollte für mehr Legitimation sorgen. So kamen beispielsweise sog. Eye-Tracking-Labore zum Einsatz und sollten die Black-Box der kognitiven Prozesse öffnen [11]. Mittlerweile hat sich eine gewisse Sättigung eingestellt und viele Phänomene des Lernens mit E-Learning sind gut erforscht. Zu Beginn der 2000er-Jahre waren die damals neuen Erkenntnisse ein wichtiger Stabilisator für das E-Learning-Imaginary.
Schließlich waren es Maßnahmen der Professionalisierung wie die oben beschriebene Einrichtung von Lehrstühlen, die sich mehr oder weniger explizit mit E-Learning beschäftigten, die bei der Verbreitung der Vision halfen. Ich habe während meiner Zeit im E-Learning-Projekt „medin“ das Arbeiten in multidisziplinären Teams kennen und schätzen gelernt. Das gegenseitige Lernen von Menschen aus der IT, den Fachdisziplinen und der (Medien-)Didaktik war und ist für E-Learning charakteristisch. Allerdings waren damals die technischen Anforderungen gegenüber heute deutlich geringer und konnten auch von Nicht-ITlern wie mir gut bewältigt werden. Heute stellen uns die Large Language Modelle vor ganz neue Herausforderungen, denn wer kann schon verstehen, was da im Inneren vor sich geht und welche Auswirkungen das auf die Hochschullehre hat?
Das hier angesprochene Thema Weiterbildung begleitete das E-Learning-Imaginary ebenfalls seit den 2000er-Jahren. Neben den Angeboten von Seiten der Hochschulen, die allerdings häufig nur vom Mittelbau in Anspruch genommen wurden, ist „e-teaching.org“ zu nennen, ein Angebot, die im Zusammenhang mit der Gründung des Instituts für Wissensmedien (IWM) in Tübingen 2003 online ging.
Eine weitere wichtige Maßnahme sowohl für die Professionalisierung als auch die öffentliche Aufführung der Vision, waren Publikationen wie das Kompendium E-Learning [12].
4) Was wir vom E-Learning-Imaginary lernen können
Das gerade beschriebene E-Learning-Imaginary hat sich ab den 2000er-Jahren herausgebildet und bestand bis Mitte der 2010-er-Jahre, bis die große Welle der Digitalisierung es ins Wanken brachte. Die einzelnen Komponenten, die bis dahin ausbalanciert waren und sich gegenseitig stärkten, wurden aufgebrochen und eine neue Konstellation kristallisierte sich heraus.
Imaginaries funktionieren, wie oben beschrieben, als Scheinwerfer, der auf bestimmte Aspekte einer Vision fokussiert (z.B. Wissenschaftlichkeit, technischer Fortschritt). Dabei bleiben logischerweise andere Aspekte im Schatten und ausgeblendet.
Das betrifft etwa die fehlende Nachhaltigkeit, dadurch dass E-Learning hauptsächlich projektförmig in den Anfangsjahren durchgeführt, wofür es umfangreiche Förderung von Bund und Ländern gab. Inhalte und Medien wurden aufwendig produziert und in Pilotvorhaben erprobt. Nach Ende der Förderung wurde das E-Learning-Projekt nicht weitergeführt, denn dafür fehlten die entsprechenden Rahmenbedingungen an den Hochschulen, um mit E-Learning Fragen der Organisations- und Personalentwicklung zu bearbeiten [13].
Auch die Nachnutzbarkeit der Multimedia-Materialien war oft nicht möglich. Die Bewegung Open Educational Resources (OER), die sich zum Ziel gesetzt hat, Inhalte frei lizenziert von den Beschränkungen der analogen Welt zu befreien, entstand zwar 2001, spielte an deutschen Hochschulen bis Mitte der 2010er-Jahre aber keine Rolle.
Ein dritter Punkt, den ich hier exemplarisch nennen möchte, ist Web-Lernen. Gemeint sind Lernformen, die mehr auf das Potenzial des offenen weltweiten Netzes (Internet) eingehen und die Strukturen der klassischen Hochschullehre zu überwinden versuchen. So sind etwa die sehr populären Learning-Management-Systeme der Versuch, Strukturen der analogen Lehre möglichst unverändert in den digitalen Raum zu übertragen. Während wir für viele Bereiche des täglichen Lebens wie selbstverständlich im Internet recherchieren und neue Möglichkeiten in Anspruch nehmen, wurde das E-Learning an den Hochschulen domestiziert und in LMS eingesperrt.
Im Rückblick und im Angesicht des gerade entstehenden KI-Imaginary, was wiederum eine Weiterentwicklung des Digitalisierungs-Imaginary ist, können wir mitnehmen:
E-Learning konnte sich im Zeitraum von ca. 2000 bis 2015 als Konzept etablieren, weil es für eine Vision der Zukunft der Hochschullehre stand (anytime, anyplace). Diese Vision antworte auf die Erwartungen der Politik und der Wirtschaft nach Veränderungen und führte dazu, dass sich die Hochschulen für Bildungstechnologien öffneten und bereit für Lehr- und Lern-Experimente waren.
Tatsächlich waren dann viele E-Learning-Anwendungen nicht so visionär und überführten bisherige Lehr- und Lernformen in den digitalen Raum und ließen Potenziale des Web ungenutzt.
Das lag daran, dass gleichzeitig ein Imaginary bestand, das auf Präsenzlehre ausgerichtet war und verhinderte, dass es zu umfangreicheren Strukturreformen kam, die notwendig wären, damit sich E-Learning in der Breite etabliert. Genau diese Punkte sind es auch, die wichtig sind für neue Visionen zur Zukunft der Hochschullehre. Es geht im Kern um das Spannungsfeld zwischen mehr oder weniger realistischen Erwartungen in Bezug auf technische Innovationen und der Bereitschaft der Hochschulen zu tatsächlichen Veränderungen.
Literatur
[1] J. P. Barlow, „A declaration of the independence of Cyberspace“. 1996. [Online]. Verfügbar unter: https://projects.eff.org/~barlow/Declaration-Final.html
[2] N. Negroponte, Being digital, 1. Vintage Books ed. New York, NY: Vintage Books, 1996.
[3] E. Morozov, „The Meme Hustler. Tim O’Reilly’s crazy talk“, The Baffler. 2013 [Online]. Verfügbar unter: https://thebaffler.com/salvos/the-meme-hustler
[4] S. Jasanoff und S.-H. Kim, Hrsg., Dreamscapes of modernity: Sociotechnical imaginaries and the fabrication of power. Chicago ; London: The University of Chicago Press, 2015.
[5] B. Hof, „Defuturization Machines: The OECD’s Early Efforts to Plan the Computerized Future of Education“, in How Computers Entered the Classroom, 1960–2000, C. Flury und M. Geiss, Hrsg., De Gruyter, 2023, S. 217–238. doi: 10.1515/9783110780147-010.
[8] DLR-Projektträger -, Neue Medien in der Bildung + Fachinformation, und Deutschland, Hrsg., Kursbuch eLearning 2004: Neue Medien in der Bildung – Hochschulen. Produkte aus dem Förderprogramm. in BMBF publik. Ludwigsfelde: Pädagogisches Landesinstitut Brandenburg, 2004.
[9] G. Siemens, „Connectivism: A Learning Theory for the Digital Age“, International Journal of Instructional Technology and Distance Learning, Bd. 2, Nr. 1, 2005.
[10] P. Bory, The Internet Myth: From the Internet Imaginary to Network Ideologies. Westminster: University of Westminster Press, 2020. doi: 10.16997/book48.
[11] G. Rakoczi, „Eye Tracking in Forschung und Lehre. Möglichkeiten und Grenzen eines vielversprechenden Erkenntnismittels“, in Digitale Medien – Werkzeuge für exzellente Forschung und Lehre, Bd. Medien in der Wissenschaft, Nr. 61, G. Csanyi, F. Reichl, und A. Steiner, Hrsg., Münster: Waxmann, 2012, S. 87–98. doi: 10.25656/01:8301.
[12] K. Aslanski, M. Deimann, S. Hessel, D. Hochscheid-Mauel, G. Kreuzberger, und H. Niegemann, Kompendium E-Learning. Heidelberg: Springer, 2003.
[13] M. Kerres, „Strategieentwicklung für die nachhaltige Implementation neuer Medien in der Hochschule“, in Handbuch Organisationsentwicklung: Neue Medien in der Lehre – Dimensionen, Instrumente, Positionen, T. Pfeffer, A. Sindler, A. Pellert, und M. Kopp, Hrsg., Münster: Waxmann, 2005, S. 147–162.
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The dark side of the MOOC – Eine Hochschule für alle?
so lautet der Titel meines Vortrags, den ich gestern bei der DAAD-Leitertagung (Leiterinnen und Leiter der Akademischen Auslandsämter und Auslandsbeauftragten der deutschen Hochschulen) in Bonn gehalten habe. Es ging dabei um „Hochschule 2.0: Die Internationalisierung der deutschen Hochschulen im Zeichen virtueller Lehr- und Lernszenarien“. Ich habe den Vortrag anhand von zwei Thesen aufgebaut.
These I: Hinter dem gegenwärtigen Hype um Massive Open Online Courses (MOOCs) liegt eine tiefsitzende Unsicherheit im Umgang mit den Herausforderungen der Digitalisierung des Bildungssystems.
Die Unsicherheit wird ausgelöst durch das Narrativ „Education is broken“, d.h. die Annahme, Hochschulen sind nicht länger in der Lage, Menschen angemessen auf die Herausforderungen und Bedingungen des flexiblen, globalisierten Arbeitsmarkts vorzubereiten. Die Universität entstammt einer anderen kulturellen Epoche, die nur noch wenig mit der heutigen Zeit gemein hat. Dank beständig anhaltender technischer Innovationen können wir Lehre und Lernen viel besser, da effizienter, interaktiver und kollaborativer machen. Wir brauchen dazu „nur“ neue Lehr/Lermethoden („Lernen 2.0“). Für mich ergibt sich dabei eher der Eindruck, dass die Bildung(swissenschaft) zur Erfüllungsgehilfin degradiert wird, die wie die Scheibe Käse/Schinken auf einem Brötchen eingedrückt wird durch die Trends Anforderungen des Arbeitsmarkts und digitale Technologien.
Deutlich wird dies am gegenwärtigen MOOC Hype, der wie Phönix aus der Asche über uns zu kommen scheint. Tsunami, Lawine und ähnliche Metaphern werden gebraucht, um die überwältigende, revolutionäre Kraft dieser Innovation zu verdeutlichen. Mit der Öffnung von regulären Uni-Kursen wurde ProfessorInnen auf einmal bewusst, dass sie weit mehr Menschen erreichen können, als regulär zugelassen werden. Das ist so nicht länger hinzunehmen, die Hochschulen haben versagt und so warf Sebastian Thrun demonstrativ das Handtuch und gründete das Start-up Udacity. Andere taten es ihm gleich und so entstand ein globaler MOOC-Markt. Auch die Bildungspolitik mischt sich kräftig ein, versprechen MOOCs gleich mehrere Lösungen für lange aufgeschobenen Probleme (überfüllte Hörsäle, geringe Mobilität der Studierenden).
These 2: MOOCs und Open Education wirken sowohl befreiend als auch unterdrückend/ausgrenzend.
Nun sind MOOCs keineswegs nur „Murks“, wie auch kürzlich in einem Streitgespräch mit dem Iversity Mitgründer Hannes Klöpper klarmachte. Man sollte jedoch genauer hinschauen, ob die Argumentation „MOOCs als wirksames Mittel, kostengünstig, hochwertige Bildung für alle zugänglich zu machen“ so einfach funktioniert. Ich denke, sie ist an Bedingungen geknüpft, was die Voraussetzungen der Lernenden betrifft. In einer vor mehr als vierzig Jahren durchgeführten, großangelegten Studien fanden Bourdieu & Passeron heraus, dass Hochschulbildung ein bestimmtes kulturelles Kapital voraussetzen. Die Autoren forschten damals zur Zeit der Bildungsexpansion als viele neue (Reform-)Hochschulen gegründet wurden, verbunden mit dem Ziel, auch Arbeiterkindern Zugang zur Universität zu verschaffen. Der Erfolg an der Hochschule, so konnten Bourdieu und Passeron zeigen, ist jedoch an Bedingungen geknüpft, die mit der Zeit vor der Hochschule zusammenhängen: Je nachdem in welchem kulturellen und sozialen Milieu man aufwächst. Chancengleichheit wird damit zur Illusion.
Für MOOCs trifft das ebenfalls zu, gerade dann, wenn Sie, wie in den USA der Fall, den Geist elitärer Hochschulen atmen. MOOCs sind dann das digitale Äquivalent zu Seminaren und Vorlesungen an renommierten Hochschulen, die einen ganz eigenen Habitus voraussetzen.
Als Beleg für diese These lässt sich das Debakel mit der Einführung von MOOCs an der San Jose State University (SJSU) heranführen. SJSU ist eine Universität mit sehr vielen Studierenden unterschiedlicher ethnischer Herkunft. Um ihre Kompetenzen für ein wissenschaftliches Studium zu erhöhen, pilotierte die SJSU zusammen mit Udacity einen Mathematik MOOC. Die Ergebnisse zweier Evaluationen waren ernüchternd bzw. gerade noch zufriedenstellend. Die Ironie an der Geschichte ist, dass Udacity CEO Sebastian Thrun den Studierenden die Schuld dafür in die Schuhe schob und dabei wohl vergaß, dass das Experiment überhaupt erst deswegen und von der Politik vehement gefordert, gestartet wurde. Der Versuch wurde schließlich eingestellt.
Wichtig ist es daher, sich mögliche Ausgrenzungen bewusst zu machen, die durch einseitige Lehrpraktiken entstehen können. Soziale Inklusion ist an Bedingungen geknüpft, d.h. mit einem MOOC lassen sich nicht immer „Massen“ erreichen, sondern eine klar definierte Zielgruppe, die dann von den eingesetzten Methoden auch profitieren kann. Mit dem MOOC „Entdecke die Insel der Forschung“ haben wir in diesem Sommer an der FernUniversität in Hagen versucht, in dieser Weise vorzugehen. Angesprochen waren, alle die Schwierigkeiten mit dem Thema „wissenschaftliches Arbeiten“ haben. Neben der Bereitschaft, sich auf Offenheit (cMOOC) einzulassen, war es auch das Format, mit konkreten, forschungsbezogenen Aufgaben zu arbeiten, das den Mehrwert des MOOCs ausmachte.
Zusammenfassend bleibt damit die Forderung, MOOCs nicht zu einseitig, als revolutionäre Lösung vieler Probleme zu verkaufen, sondern als Bildungsexperiment, das an bestimmte Voraussetzungen gekoppelt ist, die genauer in den Blick genommen werden müssen.
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