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In dem durchgeführten Verbundvorhaben arbeiteten zum einen die Fachgebiete Geologie/Geothermie sowie Anlagen- und Systemtechnik von geothermischer Kältegewinnung und Kältenutzung der Projektpartner interdisziplinär zusammen, um den aktuellen Wissensstand der Kühlung mittels oberflächennaher Geothermie fachübergreifend zu erfassen, zu bewerten und Schnittstellenprobleme zu bearbeiten. Aus dieser interdisziplinären Betrachtungsweise wurden ganzheitliche Hinweise zur Optimierung des geothermischen Kühlpotenzials sowie Anstöße für technische und planerische Innovationen für die Praxis entwickelt und in diese transferiert.
Zu folgenden Zielen wurden Beiträge erarbeitet:
- Steigerung der Energieeffizienz der Kühlung und Kältebereitstellung
- Nutzung regenerativer Energien zur Kühlung und Kältebereitstellung
- Begrenzung der thermischen Belastung des Untergrunds und des Grundwassers
- Minimierung der Schäden und Risiken durch den Eingriff in den Untergrund
In the work at hand, we state that privacy and malleability of data are two aspects highly desired but not easy to associate. On the one hand, we are trying to shape data to make them usable and editable in an intelligible way, namely without losing their initial information. On the other hand, we are looking for effective privacy on data such that no external or non-authorized party could learn about their content. In such a way, we get overlapping requirements by pursuing different goals; it is trivial to be malleable without being secure, and vice versa. We propose four “real-world” use cases identified as scenarios where these two contradictory features are required and taking place in distinct environments. These considered backgrounds consist of firstly, cloud security auditing, then privacy of mobile network users and industry 4.0 and finally, privacy of COVID-19 tracing app users. After presenting useful background material, we propose to employ multiple approaches to design solutions to solve the use cases. We combine homomorphic encryption with searchable encryption and private information retrieval protocol to build an effective construction for the could auditing use case. As a second step, we develop an algorithm to generate the appropriate parameters to use the somewhat homomorphic encryption scheme by considering correctness, performance and security of the respective application. Finally, we propose an alternative use of Bloom filter data structure by adding an HMAC function to allow an outsourced third party to perform set relations in a private manner. By analyzing the overlapping bits occurring on Bloom filters while testing the inclusiveness or disjointness of the sets, we show how these functions maintain privacy and allow operations directly computed on the data structure. Then, we show how these constructions could be applied to the four selected use cases. Our obtained solutions have been implemented and we provide promising results that validate their efficiency and thus relevancy.
Die wichtigste Erfahrung beim Zeichnen ist der Prozess, mit einem Stift Spuren und Zeichen zu setzen, die direkt beim Zeichnen entstehen. Ob mit Stift auf Papier, mit dem Finger oder einem Stock im Sand: Man lässt sich auf diesen Prozess des Entstehens ein. Es ist ein Wechselspiel von Auge und Hand, mal gewollt und kontrolliert, ein anderes Mal als Spiel aus Neugier, Intuition und Zufall. Wenn es gelingt, den Alltag auszuschließen, ist Zeichnen wie Musizieren oder Tanzen, ein Akt der Poiesis, das Hervorbringen von Werken im autotelischen Zustand. Handeln und Sein ist als Qualität und Erkenntnisform eins oder neudeutsch: Ich bin im Flow.
Alle drei Anträge argumentieren technikdeterministisch, als sei (Digital)Technik mehr als ein mögliches, nicht notwendiges Hilfsmittel im Unterricht. Seit über 30 Jahren wird jede neue Geräte-Generation (PC, Laptops, heute Tablets) mit identischen Argumenten (innovativ, modern, motivationsfördernd) für den Einsatz im Unterricht reklamiert. Doch entscheidend für Lernerfolge und Bildungsprozesse sind die Lehrer-Schülerbeziehung, die direkte Interaktion zwischen Lehrenden und Lernenden und die Sozial- und Klassengemeinschaft, nicht die technische Ausstattung von Schulen. Lernprozesse in Bildungseinrichtungen beruhen auf dem sozialen Miteinander und wechselseitigem Vertrauen. Lernen ist ein individueller und sozialer Prozess, kein technischer Vorgang. Kein Mensch lernt digital.
Keiner der Anträge unterscheidet nach dem Alter der Schülerinnen und Schüler als dem entscheidenden Kriterium für den Einsatz von Medientechnik im Unterricht. Stattdessen wird technikeuphorisch einer zunehmenden Automatisierung des Beschulens und Testens das Wort geredet (Lernsoftware, Lernmanagementsysteme, Lernprofile u.a.). Stand der Wissenschaft (einschließlich der Erfahrungen mit Covid-19 und erzwungenen Schulschließungen) ist aber, dass Präsenzunterricht das oberstes Primat der Schulen sein muss. Schulen sind die Orte des sozialen Miteinander und Schutzraum gerade für sozial Benachteiligte. Das Ziel sind Lern- und Verstehensprozesse der Schülerinnen und Schüler, die Entwicklung ihrer Persönlichkeit und ihre Bildungschancen, nicht quantitative Vergleiche über die technische Ausstattung von Schulen in anderen Bundesländern oder dem Ausland. Pädagogisch argumentierend würde nicht auf digitale Medien(technik) verkürzt; es würden analoge wie technische Medien gleichwertig einbezogen. Ob und ggf. für was man Digitaltechniken altersangemessen und ohne Rückkanal (!) für Nutzerdaten einsetzen kann, ist hingegen erst durch ergebnisoffene Studien zu belegen. Was in allen Anträgen fehlt, ist daher ein klares Verbot der Profilierung Minderjähriger.
Wer darüber hinaus das Ziel der digitalen Transformation der gesamten Gesellschaft mit dem Ziel der digitalen Organisation aller Lebensbereiche kennt, weiß, dass wir IT erst neu denken und alternative Infrastrukturen aufbauen müssen, bevor Digitaltechnik in Schulen einsetzbar wird. Datensparsamkeit und Dezentralisierung, Hoheit über die eigenen Daten und DSGVO-konforme Systeme sind zukunftsweisende Stichworte für IT in Schulen, nicht EdTech als Big Business der Global Education Industries (GEI).
Die entscheidende Frage bei der Konzeption einer möglichen technischen Infrastruktur für Schulen ist keine technische, sondern eine pädagogische: Was soll denn genau gelernt werden, über Rechner und Netzwerke, am Rechner oder mit dem Rechner? Ist diese Frage geklärt, kann man Hard- und Software dafür zusammenstellen.
Computer an allen Schulen (1984), Schulen ans Netz (1996), Digitalpakt Schule (2016): Jede neue Rechnergeneration wird für Schule und Unterricht als notwendig reklamiert. Die Argumente wiederholen sich: PCs, Laptops, heute Tablets seien innovativ, motivationsfördernd und ermöglichten „modernen“ Unterricht. Stand der Wissenschaft ist: Weder Nutzen noch Mehrwert von IT in Schulen sind belegt. Die Digitalisierung dient offensichtlich anderen Interessen. Denn ob Kreidetafel oder Whiteboard: Entscheidend für Lernerfolge sind Lehrpersönlichkeiten, ein gut strukturierter Unterricht und der lernförderliche Umgang miteinander, nicht Medientechnik.
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).
Unter dem Deckmantel der Covid-19-Pandemie werden soziale Einrichtungen wie Bildungseinrichtungen oder das Gesundheitssystem systematisch auf Digitalisierung getrimmt. Schon Grundschulkinder werden an die Arbeit am Display gewöhnt und Schulen mit Geldern aus dem Digitalpakt Schule technisch aufgerüstet. Lernsoftware, Schulcloud und Learning Analytics erlauben die Verdatung von Schülerbiographien. Digitale Endgeräte als Leihgabe für Schülerinnen und Schüler bereiten den Fernunterricht für die Zeit nach der Pandemie vor. Auf der Strecke bleiben dabei möglicherweise nicht nur Grundrechte, Privatsphäre und letztlich die Autonomie des Menschen, sondern auch das notwendige Vertrauen in politische Entscheidungen, wenn etwa die Digitalisierung zunehmend aller Lebensbereiche gar nicht mehr hinterfragt wird. Dabei reichen bereits vier Forderungen zur IT-Entwicklung, um demokratisch legitimierte Alternativen von Softwarelösungen zu entwickeln, wie der Streit um die Corona-App gezeigt hat.
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).