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Media Soundscapes II
(2007)
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(2006)
Die fortschreitende Digitalisierung der Schulen macht es möglich, die Lerndaten der Schülerinnen und Schüler in einer zentralen Cloud zu speichern. Die Befürworter versprechen sich davon eine bessere individuelle Förderung und fordern eine bundesweite Lösung, um möglichst viele Daten auswerten zu können. Die Gegner befürchten eine automatisierte Steuerung des Lernens.
Wer als Pädagoge und Wissenschaftler das Thema „Digitalisierung und Unterricht“ kritisch reflektiert, stellt fest, dass nur Wenige die Tragweite der schon lange beabsichtigten Transformation von Bildungseinrichtungen zu IT-konformen, algorithmisch gesteuerten Lernfabriken realisieren. Die Corona-Pandemie ist nur der aktuelle Anlass, seit langem bekannte Digitalisierungsstrategien nur schneller umzusetzen. Dabei ist der Wechsel von ursprünglich pädagogischen Prämissen als Basis von Lehr- und Lernprozessen hin zum Paradigma der datengestützte Schulentwicklung und der empirischer Bildungsforschung wesentlich. Daten und Statistik dominieren das Individuum wie das Unterrichtsgeschehen. Es bedeutet sachlogisch, möglichst viele Daten der Schülerinnen und Schüler zu sammeln, auszuwerten und zur Grundlage von Entscheidungen über Lerninhalte und -prozessen zu machen. Lehren und Lernen wird wieder einmal als, heute digital, steuerbarer Prozess behauptet, wie schon beim programmierten Lernen in den 1950er Jahren. Was sind mögliche Alternativen?
Wer sich als Pädagoge und Wissenschaftler mit dem Thema Digitalisierung im Kontext von Unterricht, Lehre und Bildungsprozessen befasst, stellt schnell fest: Kaum jemand realisiert die Tragweite der durch Digitaltechnik und Netzwerke möglichen und von IT-Konzernen forcierten Transformation von Bildungseinrichtungen zu immer stärker automatisierten, kybernetisch gesteuerten Beschulungs- und Prüfanstalten. „It’s the economy, stupid“ wird zum Mantra auch der Bildung. Der Begriff Learning Analytics als Teilaspekt von Big Data Analytics weist ebenso auf Automatisierungstechnik für Lernprozesse wie der Begriff der datengestützten Schulentwicklung (Hartong, Learning Analytics und Big data in der Bildung, 2019). Mit Summit Learning (Facebook), Google Classroom oder Apple Education sind vollautomatisierte Systeme in den USA bereits im Einsatz. Der DigitalPakt Schule schafft die technischen Voraussetzungen für die Beschulung per Netz und Cloud in Deutschland (Lankau, Bildungsmarkt Schule. Tatsächliche Kosten des Digitalpakt Schule und verdeckte Interessen, 2019a).
Die Diskussionen über die Bedeutung und Folgen der Digitalisierung sind kaum noch überschaubar. Einig sind sich die meisten, dass Digitalisierung und die sogenannte „Künstliche Intelligenz“ (sKI) sowohl „alternativlos“ wie entscheidend für die Zukunft seien. Wer bei diesen Techniken nicht an der Spitze stünde, würde wirtschaftlich abgehängt und letztlich zum Verlierer. Die erste Frage ist aber: Wer steht denn an der Spitze und ist es erstrebenswert, sich dazu zu gesellen? Die zweite Frage ist, was sich konkret an technischen Systemen hinter Schlagworten wie Big Data, Künstlicher Intelligenz und autonomen Systemen verbirgt. Nicht zuletzt steht in Frage, welche Konsequenzen diese Systeme für den Einzelnen haben (können und/oder werden).
Der Fokus des öffentlichen Diskurses bei der Frage der Digitalisierung von Schule und Unterricht liegt auf Technik und Endgeräten. Mit Laptop und Tablet wird alles gut? Nein. Die entscheidende Frage bei der Konzeption einer sinnvollen technischen Infrastruktur für Schulen ist gerade keine technische, sondern eine pädagogische: Was soll denn genau gelernt werden, über Rechner und Netzwerke, am Rechner oder mit dem Rechner? Anschließend wird geklärt, wie eine alternative und praxistaugliche technische Infrastruktur für Schulen aussehen kann, um alle an Lehr- und Lernprozessen Beteiligten zu erreichen.