In der Geschichte »Die Schule« (Originaltitel: „The fun they had“) von 1954 beschreibt der russisch-amerikanische Wissenschaftler und Science fiction Autor Isaac Asimov, wie die Schule der Zukunft im Jahr 2157 aussieht – oder genauer: dass es gar keine Schulen mehr gibt. Jedes Kind hat neben seinem Kinderzimmer im Elternhaus einen kleinen Schulraum, in dem es von einem mechanischen Lehrer (einer Maschine mit Bildschirm und einem Schlitz zum Einwerfen der Hausaufgaben) unterrichtet wird. Diese Lehrmaschine ist perfekt auf die Fähigkeiten des einzelnen Kindes eingestellt und kann es optimal beschulen. Nur: Maschinen können kaputt gehen. Die elfjährige Margie wird von ihrem mechanischen Lehrer wieder und wieder in Geographie abgefragt, aber jedes Mal schlechter benotet. Das sieht die Mutter und ruft den Schulinspektor, um den mechanischen Lehrer zu reparieren.

„Margie hatte gehofft, dass er ihn nicht wieder zusammenbringen würde, aber er hatte Bescheid gewusst, und nach einer Stunde oder so hatte das Ding wieder dagestanden, gross und schwarz und hässlich, mit einer grossen Mattscheibe darauf, wo alle Lektionen gezeigt wurden, und mit einem Lautsprecher daneben, der die Fragen stellte.

Aber das war nicht das Schlimmste. Der Teil, den Margie am meisten hasste, war ein Schlitz, in den sie alle Hausarbeiten und die Antworten auf seine Fragen stecken musste. Alles das musste sie in einem Lochcode schreiben, den sie mit sechs Jahren gelernt hatte, und der mechanische Lehrer rechnete die Noten im Nu aus.“ⁱ

1. Unter­richts­ma­schi­nen: Von Asimov zu ChatGPT

In wenigen Sätzen beschreibt Asimov, was derzeit zum Teil bereits Praxis ist oder werden soll. Kinder sitzen an Bildschirmen und werden von mechanischen, heute digitalen, Apparaten beschult. Das Unterrichten und Prüfen wird an Maschinen delegiert und entpersonalisiert. Technische Systeme arbeiten heute zwar mit Avataren, Lernsoftware und der sogenannten „Künstlichen Intelligenz“ (KI), aber das Prinzip der sozialen Isolation an Displays und Interaktion mit technischen Geräten statt zwischen Menschen findet sich bereits bei Asimov. Versprochen wird das technisch optimierte, individualisierte Beschulen jedes Kindes dank mechanischer (heute digitaler) Präzision. Der Sozialraum Schule mit Klassenzimmern und Pausenhof wird durch die Beschulung zu Hause ebenso eliminiert wie das gemeinsame Lernen und gegenseitige Helfen. Durch die Auflösung von Schule und Klassenverband arbeiten Kinder ihr Lernpensum an einer Lernstation (in Zeiten der Pandemie vor einem Bildschirm oder an einem Tablet zu Hause) ab. Die Kinder am Display sind dem Apparat ausgeliefert. Mit einer Maschine kann man nicht diskutieren. Die per Video zugeschalteten „Lehrkräfte“ können reale Menschen oder computergenerierte „emphatische Lernbegleiter“ⁱⁱ sein.

Zugleich wird Unterrichten und Lernen durch mechanische Lehrer (heute digitale Systeme) reduziert auf abfragbares Repetitionswissen, das nach Alters- und Leistungsstufen (heute: Kompetenzraster und -stufen) vermittelt und sofort abgeprüft wird. Lernen wird zur Re-Aktion auf Prüfungsfragen. Eine Maschine „versteht“ ja nicht, was an Texten oder Grafiken angezeigt, per Sprachsoftware artikuliert oder als nächste Aufgabe gestellt wird. Maschinen funktionieren nach Steuerungsanweisungen in Maschinencodes. Sie funktionieren korrekt oder sind falsch konfiguriert bzw. defekt. Maschinen (Computer sind Rechenmaschinen) haben weder ein Bewusstsein, noch einen Willen oder irgendeine Absicht. Ein Computersystem kann weder reflektieren noch selbst entscheiden. Alles muss als Programmcode und konkrete Handlungsanweisung hinterlegt sein. Es sind kybernetische Steuerungssysteme, die nur „Richtig“ oder „Falsch“ bzw. als Binärcode Null (0) oder Eins (1) kennen.ⁱⁱⁱ Die Microsoft-Deutschland-Chefin Sabine Bendiek präzisierte in einem FAZ-Interview: „Eine KI kann viele Dinge ganz toll, aber letztlich rechnet sie auf Basis von großen Datenmengen“^iv. Es sind Datenverarbeitungsmaschinen.

Das muss man sich in Erinnerung rufen, da es im Kontext digitaler und besonders der aktuellen KI-Systeme auf Basis großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) wie ChatGPT, Bard u.a. Tendenzen gibt, die Grenze zwischen Mensch und Maschine in beide Richtungen aufzulösen und Maschinen zu Lebewesen zu überhöhen^v. Der Anthropomorphismus (die Vermenschlichung und Zuschreibung menschlicher Eigenschaften an Maschinen) und der Animismus (die Zuschreibung mentaler Eigenschaften an Maschinen) sind zwar historische Konstanten, bekommen ihre besondere Dynamik aber dadurch, dass die heutigen IT- und KI-Systeme bereits in Webanwendungen, Suchmaschinen und Apps im Einsatz sind, ohne dass wir uns darüber im Klaren sind oder Einfluss darauf nehmen könnten. Die Online-Welt wird bereits von Wirtschaftsinteressen dominiert und lässt sich nur über Programme (Browser, Datenbanken, Suchroutinen, Algorithmen) erschließen, die für Nutzerinnen und Nutzer intransparent sind^vi.

Von Maschinen selbst geht keine Gefahr aus. Sie wollen weder die Weltherrschaft übernehmen noch schicken sie Terminatoren als Auftragsmörder oder reisen durch die Zeit. Solche Fantastereien über den Machtanspruch und Gewalttätigkeit der Maschinen gegenüber Menschen dienen dazu, von den tatsächlichen Gefahren und konkreten Geschäftsinteressen abzulenken, die auch mit dem aktuellen KI-Hype verbunden sind^vii. Tatsächliche Gefahr geht von Menschen und deren Interessen und von bereits etablierten Machtstrukturen aus, die über digitale Kanäle die Sozialsysteme und die öffentliche Meinung okkupieren. Die langjährige Google-Mitarbeiterin und heute Signal-Chefin Meredith Whittacker thematisiert diese Ablenkungsstrategie:

„Anstatt uns auf Fragen der Macht, Asymmetrien, Diskriminierung, der Verschlechterung der Arbeit zu konzentrieren, konzentrieren wir uns auf Science-Fiction-Fantasien. (…) Das Narrativ von künstlicher Intelligenz dient dazu, das Überwachungsgeschäftsmodell als Kern der Tech-Industrie zu festigen und auszuweiten.“^viii

Der Kampf, der gerade ausgefochten wird, ist ein Kampf um Marktanteile und die Aufmerksamkeit der Konsumenten. Microsoft versucht über die milliardenschwere finanzielle Unterstützung von OpenAI (das sind die Entwickler von ChatGPT und Dall-E2) Google die Vorreiterrolle bei Suchmaschinen und Werbeplätzen streitig zu machen. Der Clou der aktuellen Bots wie ChatGPT oder das Google-Pendant Bard ist ja, dass man nicht mehr Stichworte eingibt und eine Liste von Links angezeigt bekommt, die man anklickt. Bei den neuen ChatBots stellt man Fragen und bekommt komplette Antworten oder gibt Anweisungen und bekommt das fertige Ergebnis als Text oder Video, Präsentation oder Programmcode. Das Denken, Recherchieren und Formulieren wird an Bots ausgelagert. Man tippt Anweisungen in eine Eingabemaske (den Prompt), die Programme machen daraufhin, je nach Aufgabenstellung, die Hausaufgaben, schreiben Hausarbeiten oder Dissertationen (der Grad der Wissenschaftlichkeit ist ebenso einstellbar wie die Altersstufe für Texte in der Schule). Gedichte oder Musikstücke lassen sich damit ebenso generieren wie Bilder oder Videos u.v.m. Das Leistungsspektrum ist durchaus beeindruckend.

Die Funktionsweise und das Problem falscher Antworten oder erfundener Inhalte (Konfabulationen) sind anderweitig ebenso beschrieben worden wie typische Merkmale zum Identifizieren computergenerierter Grafiken und Bilder. Hier steht in Frage, welche Bedeutung und Konsequenzen solche kybernetischen Steuerungssysteme als Tools für Schulen haben (können) oder ob nicht eher die IT-Systeme umkonfiguriert werden müssen, bevor man sie in Bildungseinrichtungen einsetzen kann. Denn selber Denken (können) war einst Aufgabe und Ziel von Unterricht und ist nach wie vor die Basis für Bildungsprozesse.

Die binäre Logik technischer Systeme ist für funktionale und für konkrete Aufgaben und z.B. Prüfverfahren, etwa in der automatisierten Produktion, notwendig und effizient. Es sind Grundprinzipien des Qualitätsmanagements: Standardisierung und Automatisierung von Prozessen mit dem Ziel der Normierung der Produktion und der Resultate. Für die industrielle Herstellung von Gütern oder Dienstleistungen ist das als Arbeits- und Produktionsplanung sinnvoll. Für Lernprozesse hingegen greift ein derart reduziertes, mechanistisches Verständnis von Lernen und die Reduktion auf Prüfbarkeit zu kurz – auch wenn diese Vorstellungen vom Nürnberger Trichter bis zu heutigen Anwendungen der so genannten „Künstlichen Intelligenz“ (KI) reichen. Aber zum Denken lernen als Ziel von Lehre und Unterricht brauchen wir ein menschliches Gegenüber, den direkten Dialog, die Auseinandersetzung und den Diskurs. So formulierte es Immanuel Kant im Text „Was heißt: sich im Denken orientieren?“ (1786). Sollte das fehlen, bekämen wir nur leere Köpfe, die zwar das Repetieren (heute: Bulimie-Lernen) trainieren, aber nicht selbständig denken und Fragen stellen könnten.

Die Maschinenmetapher für Lernende und Lernen ist womöglich das durchgängige Missverständnis bei der Diskussion über Informationstechnik (IT) und KI in Schulen. Lernen wird als mechanischer und/oder technischer Vorgang verstanden, die Lerner selbst als zwar organische und psychische Wesen, letztlich aber steuerbares Systeme. Nur: (Lern)Software, ChatBots und KI-Systeme sind Datenverarbeitungsmaschinen, der Mensch ist es nicht. Wenn daher mit Rechnersystemen in Schulen gearbeitet werden soll, muss man als erstes klären: Was sind das für Systeme, was können sie und vor allem, was können diese informationstechnischen Systeme nicht?

2. Begriffs­klä­rung: Was bedeutet digital und digita­li­sie­ren?

Digit bedeutet Ziffer oder eine Stelle in der Anzeige eines elektronischen Geräts. Als Adjektiv bedeutet digital „in Ziffern dargestellt oder auf Digitaltechnik bzw. -verfahren beruhend“. Als Verb bedeutet „etwas zu digitalisieren“, beliebige „Information“ (noch ohne Kontext und Bedeutung) in ein technisches Signal zu transformieren, um es maschinenlesbar zu machen. Ob Text oder Bild, Mimik oder Gestik, Töne oder Raumtemperatur: Alles wird durch Sensoren, Kameras oder Mikrofone aufgezeichnet und zu Daten, Dateien und Datensätzen konvertiert. Diese Digitalisate werden nach der Logik von Datenverarbeitungssystemen, mit Hilfe entsprechender Programme und Algorithmen, verarbeitet. Digitalisierung als technischer Prozess sagt nichts darüber, was mit diesen Daten passiert. Die Aufgabe übernehmen Algorithmen. Es sind Handlungsanweisungen (Operationsbefehle), die vorgeben, wie Rechner bzw. Software Daten verarbeiten (sollen). Der wichtigste Unterschied: Bei proprietärer (herstellerabhängiger) Software kennt nur das Unternehmen den Sourcecode und damit die konkrete Funktionalität. Bei Software nach den Regeln der Free + Open Source Software (FOSS) ist der Code öffentlich, kann gelesen und geändert werden. Als IT des 21. Jh. sollte ausschließlich Open Source Software zum Einsatz kommen. Das gilt vor allem für den Einsatz von IT im Kontext von Sozialsystemen (Arbeit, Bildung, Gesundheit). Hier bedeutet Digitalisierung, dass Daten über menschliches Verhalten, über die Psyche und Emotionen der Probanden aufgezeichnet, maschinenlesbar gemacht und automatisiert ausgewertet werden, um menschliches Verhalten zu steuern. Hier muss die Transparenz der Algorithmen Pflicht werden, da Entscheidungen über und für Menschen getroffen werden.

Digitale Transformation bezeichnet die Forderung der IT- und Wirtschaftsverbände, nach und nach alle menschlichen Lebensbereiche nach den Parametern und Anforderungen von Datenverarbeitungssystemen und Datenökonomie umzustrukturieren, um sie der Logik von Aufzeichnung, Auswertung und algorithmisierter Berechenbarkeit anzupassen. Die Konsequenz, zumindest für die Datenökonomie: Es ist nur noch relevant, was als Daten erfasst (datafiziert) und digital gesteuert werden kann. Der Dreisatz der Digitaltechnik lautet: Automatisieren, Digitalisieren, Kontrollieren^ix. Nicht der Mensch mit seinen Bedürfnissen steht im Mittelpunkt technischer Systeme, sondern die Effizienz und Optimierung der Datenverarbeitung. Das führt zum Begriff des Überwachungskapitalismus^x, den die US-amerikanische Wirtschaftswissenschaftlerin Shoshana Zuboff für die Datenökonomie der US-Konzerne und deren Agieren in Europa und weltweit geprägt hat. In Schulen wird aus der Verbindung von Digitaltechnik und Learning Analytics zur Profilierung der Schülerinnen und Schüler Überwachungspädagogik^xi.

Der relativ neue Begriff Digitalität als Substantiv soll die digital codierte Verbindung zwischen Menschen, zwischen Menschen und Objekten und zwischen Objekten des „Internet of Things“ (IoT) umfassen. Statt der eher technischen Definition von Digitalisierung sollen mit dem Begriff der „Kultur der Digitalität“ (Stalder) soziale und kulturelle Praktiken beschrieben werden, ähnlich dem (ebenso ungenauen) „Digital Lifestyle“. Der Begriff intendiert die Akzeptanz der Allgegenwart und permanenten Interaktion von Menschen mit digitalen Endgeräten und netzbasierten Diensten. Wie bei Negropontes Definition von „Post-Digitalität“^xii wird über Datenaufzeichnungs- und Datenverarbeitungssysteme im privaten wie im öffentlichen Raum, in der Kleidung und demnächst im eigenen Körper nicht mehr diskutiert, weil sie allgegenwärtig und als normal akzeptiert sind. Die Rechner rücken uns buchstäblich auf und in den Leib^xiii. Kulturpolitisch wird mit dem Begriff der Digitalität die nächste Stufe des Technikdeterminismus als Paradigma etabliert: Der Mensch ist nurmehr ein Element der Interaktionskette von Daten sendenden Objekten und Netzwerkdiensten. Bildungspolitisch setzt sich die Fraktion der Digitalwirtschaft durch und realisiert die Vision von Asimov. Die letzte Stufe der Überhöhung der IT-Systeme findet sich beim israelischen Historiker Yuval Noah Harari. In seinem Buch „Homo Deus“ buchstabiert er die Fiktion aus Allgegenwart und Allmacht technischer Systeme aus. Menschen sind nurmehr Datenspender:

„Menschen sind lediglich Instrumente, um das Internet der Dinge zu schaffen, das sich letztlich vom Planeten Erde aus auf die gesamte Galaxie und sogar das gesamte Universum ausbreiten könnte. Dieses kosmische Datenverarbeitungssystem wäre dann wie Gott.“^xiv

Auf die Idee, Datenverarbeitungssysteme als neue Gottheit zu vermarkten, können nur Digital-Adventisten kommen. Aber Technikgläubigkeit ist eine Basis für praktizierten Utilitarismus^xv. Das Synonym für die zunehmend vollständige Technisierung des Lebensraums mit dem Menschen als integriertem Datenspender und Funktionselement ist „Smart“: Smart Home, Smart School, Smart City, Smart World. Smart steht dabei nicht für „schlau“, sondern für vollständig verdateter Realraum. Kameras, Mikrofone und Sensoren zeichnen das gesamte menschliches Verhalten und die Umgebung auf und generieren daraus virtuelle Räume wie bei Computerspielen oder Simulationen. Andere Akteure können als Avatare integriert werden, Interaktion zwischen den Figuren ist optional möglich. Die Grenze zwischen Realraum und virtuellen Parallelwelten verwischt sich ebenso wie die Unterscheidung zwischen realen Personen und Avataren als Gegenüber. Geht es nach den Anbietern dieser Systeme, trifft man sich, spielt und kommuniziert im computergenerierten 3D-Raum und weiß nicht (immer), wer eine reale Person ist, wer Avatar oder Fakeprofil. Das ist, als Immersion (Eintauchen) bezeichnet, sogar das Ziel. Die virtuelle Umgebung wird als real empfunden.

Bei der erweiterten Realität (Augmented Reality, AR) bewegt man sich dabei noch im Realraum, bekommt aber auf eine (halb)transparente Brille künstliche Objekte eingeblendet. Wirklichkeit und Simulation verschmelzen. Bei Mixed Reality-Brillen kann man die Transparenz der Brille umschalten auf rein virtuelle Welten und ist dann komplett im computergenerierten Raum, mit Kopfhörer auch akustisch komplett abgekoppelt. Marc Zuckerberg benutzt den Begriff „Metaverse“ für seine Variante virtueller Räume. Metaverse wurde von Virtual Reality-Fans bereits für Second Life adaptiert, ein Computerspiel von 2003.Eingeführt hatte den Begriff ursprünglich der Science-Fiction-Autor Neal Stephenson in seinem Roman „Snow Crash“ (1992). Es ist eine Dystopie. In den USA herrschen nach einer schweren Wirtschaftskrise hohe Arbeitslosigkeit, Armut und Gewalt. Viele Menschen flüchten daher in virtuelle Scheinwelten. Diese virtuellen Welten sind heute nahezu fotorealistisch, mit entsprechender Hardware (Arbeitsspeicher, Grafikkarte, Netzanschluss) läuft die Anzeige fast verzögerungsfrei. Warum Zuckerberg eine Dystopie zur Vision erklärt, ist eine andere Frage.

Wichtig ist: Alles, was heute an virtuellen Anwendungen und Szenarien entwickelt wird, hat Vorläufer in Literatur und Film. Zugrunde liegt ein schöpferischer Akt, der es erlaubt, sich phantastische, surreale und fiktive Welten vorzustellen. Reisen zum Mittelpunkt der Welt oder durch die Galaxis gehören ebenso dazu wie die Imagination der benötigten Geräte und Fahrzeuge bzw. die Fähigkeit, alle Figuren und Wesen gedanklich zu konstruieren, die für die Geschichte gebraucht werden. Das nennt man Phantasie und Vorstellungskraft und ist die Quelle für Kreativität und Schöpfungskraft.

Dafür erzählt man Kindern eigene Geschichten. Liest ihnen Märchen und Sagen vor, führt sie an das Lesen heran. Beim Zuhören wie beim Lesen wird die eigene Vorstellungskraft aktiviert. Texte und Geschichten sind Inspiration. Aus Buchstaben auf Papier oder dem Gehörten und eigener Intuition werden lebendige Figuren. Ein Albert Einstein zugeschriebenes Zitat lautet nicht umsonst: „Wenn Sie wollen, dass Ihre Kinder intelligent sind, lesen Sie ihnen Märchen vor. Wenn Sie wollen, dass sie intelligenter werden, lesen Sie ihnen mehr Märchen vor.“ Kinder, denen vorgelesen wird und die selbst lesen, entwickeln Phantasie und Vorstellungskraft, sind neugierig und offen für Unbekanntes. Im Idealfall werden es mutige Menschen, die sich angstfrei neue Aufgaben zutrauen und sich selbst sagen, was man jedem Kind an Mut und Selbstvertrauen mit auf den Weg geben möchte: „Das habe ich noch nie vorher versucht. Also bin ich völlig sicher, dass ich es schaffe!”^xvi Entscheidend ist die individuelle Übersetzung von Buchstaben und Text zu eigenen Vorstellungen, was man bei Kinder- und Jugendbüchern beobachten kann. Falls, wie heute üblich, ein (d)englischer Begriff vonnöten ist, könnte man das Active Mind Reality (aktive Gedanken-Realität) nennen oder auf deutsch: Vorstellungskraft und Imaginationsfähigkeit. Im Gegensatz zu konsumierten, technisch generierten Bilder entwickelt man eigene und eigenständige, mentale Bildwelten die – als Kunstpädagoge ergänze ich das gerne – parallel gezeichnet, gemalt und modelliert werden können.

So wird es ein Kreislauf. Aus Bilderbüchern, die man gemeinsam anschaut, werden Vorlese- und Lesebücher, der Textanteil steigt, bis Illustrationen nur noch am Kapitelanfang stehen. Die Visualisierung übernimmt der oder die Lesende, es werden Vorstellungswelten und parallel reale Zeichnungen oder Bilder. Beim Schauen von Filmen oder computergenerierten Welten sieht man hingegen nur, was sich andere ausgedacht, gestaltet oder heute mit Software generiert haben. Vor allem: Beim Lesen imaginiert ein Mensch Dinge und Personen, die es nicht gibt. Heute scheinen Phantasie und Vorstellungskraft der Menschen erschöpft, weil das Lesen zur Informationsaufnahme verkümmert. Dabei sind gerade Kreativität und Phantasie und die Fähigkeit zur Imagination menschliche Fähigkeiten, die nicht digital oder technisch abgebildet werden können. Offenbar sind die derzeitigen Bildungseinrichtungen auf Anderes ausgerichtet.

3. Kybernetik und Psychologie vs. Pädagogik

Die Idee, Unterricht und Lehre ließe sich automatisieren und automatisiert prüfen, ist älter als Computer oder Internet^xvii. In seiner kurzen Geschichte der Unterrichtsmaschinen schreibt Claus Pias über „Lerngutprogrammierung, Lehrstoffdarbietungsgeräte und Robbimaten“^xviii. Er referiert über die Thesen des Psychologen Pressey, der bereits 1926 beklagt hatte, Erziehung hätte den geringsten Wirkungsgrad aller denkbaren Unternehmungen, weshalb der Lehrbetrieb arbeitswissenschaftlich (nicht pädagogisch) optimiert werden müsse. „Im Klartext: Wie bekommt man mit möglichst wenig Ressourcen möglichst viel Stoff möglichst schnell in die Köpfe?“ Vorläufer und Impulsgeber waren Psychologen wie William Stern, der bereits im Jahr 1900 die „Psychologisierung des gesamten menschlichen Lebens“ prognostizierte. Stern und Kollegen wie Hugo Münsterberg postulierten 1912 als psychotechnische Maxime: „Alles muss messbar sein“. Psycho-Technik wurde zur Leitdisziplin des „Psycho-Ingenieurs“^xix.

Nach diesem Verständnis sind selbst Emotionen „Kompetenzen“, die sich trainieren und zur Selbstoptimierung verändern lassen. Der Psychologe David McClelland leitete aus diesem Kompetenzbegriff schließlich das „pädagogische Versprechen einer umfassenden Formbarkeit des Menschen“ ab^xx. Das Erfassen und Personalisieren der Emotionen wird heute über digitale Endgeräte wie Smartphone und Tablet mit eingebauten Kameras und Mikrofon realisiert. Nach dem Einloggen über eine persönliche Identifikationsnummer (ID) liefern diese Geräte personalisierte Lern- und Verhaltensdaten in Echtzeit. Aus personalisierten Nutzerdaten lassen sich die fünf Dimensionen der Persönlichkeitspsychologie des Fünf-Faktoren-Modells (engl. OCEAN^xxi) berechnen. Diese Persönlichkeitsmerkmale (Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extrovertiertheit, Verträglichkeit und emotionale Stabilität in der jeweiligen Ausprägung auf einer Skala von -5 bis +5) ergeben präzise Abbilder der Persönlichkeitsstruktur, der mentalen und psychischen Belastbarkeit und der Leistungsbereitschaft, des emotionalen wie des sozialen Verhaltens, der sexuellen Präferenzen u.v.m.

Zusammen mit Bewegungs- und Kommunikationsprofilen aus anderen digitalen Kanälen (Social-Media-Apps, Browserverläufe, Metadaten über das Kommunikationsverhalten), entstehen präzise Persönlichkeits- und Verhaltensprofile. Das Ziel ist, mit Hilfe dieser Daten menschliches Verhalten per Web und App möglichst effizient zu beeinflussen: entweder freundlich durch „Anstupsen“ (Nudging) oder massiv durch persuasive (verhaltensändernde) Technologien (Propaganda, Werbung, Influencing).

Steuerbarkeit der Probanden ist das Ziel kybernetischer Systeme. Zu Beginn der 1950er Jahren stritten zwei Fraktionen um die Deutungshoheit. Kybernetiker in der Nachfolge von Norbert Wiener, dem Namensgeber der Kybernetik, arbeiten mit mathematischen Modellen. Behavioristen in der Tradition des Biologen B.F. Skinner (Vordenker des programmierten Lernens) nutzen (verhaltens)biologische Modelle. Gemeinsam ist Kybernetik wie Behaviorismus die Überzeugung, dass der Mensch als (mathematisches resp. biologisches) Regelsystem definiert und mit Hilfe entsprechender Parameter gesteuert werden könne, entweder als mathematisch-technisches System bzw. nach dem „Input-Output-Schemata“ (Blackbox) als biologistische Variante der Fremdsteuerung.

Beide Vorstellungen sind erfreulicherweise zu unterkomplex, um Lernen und Verhalten jenseits von (biologischem) Reflex und Drill adäquat beschreiben zu können. Allerdings ist die Kybernetik, heute unter dem Marketingbegriff „Künstlichen Intelligenz“, das mathematische Modell, auf dem viele Netzdienste beruhen. Das Manko dabei: Der Begriff „Intelligenz“ wird so (verkürzt) definiert, dass er von Maschinen simuliert werden kann. Das reicht für berechnete Resultate als Simulation von Intelligenz^xxii und eine vordergründig erstaunliche Vielfalt an Ergebnissen. Es bleiben gleichwohl mathematische Modelle, die mit Hilfe von Mustererkennung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik wie „stochastische Papageien“ funktionieren und fröhlich korrekte mit falschen Phrasen kombinieren und sinnfrei nachplappern, was statistisch möglich ist^xxiii.

Allerdings ist es den Entwicklern und Anbietern digitaler (sozial nur genannter) Medien gelungen, unser „Gehirn zu hacken“, in dem sowohl elementare menschliche Bedürfnisse (Sozialität, Resonanz) bedient werden, die das Ausschütten körpereigene Substanzen (Dopamin) durch Posts und (Re) Tweets anregen. Durch unkalkulierbares Feedback wird sowohl die ständige Erwartungshaltung adressiert wie das Belohnungssystem korrumpiert^xxiv. Das Ergebnis: Smartphonesucht. Dafür ist zwar noch keine medizinisch internationale Diagnose definiert, wohl aber empirisch belegt. Krankenkassen bieten inzwischen Hilfe und Ratgeber an. Die Wirkmächtigkeit der Kombination aus Wahrnehmungs- und Verhaltenssteuerung durch Smartphone und Apps beschreibt Harari. Im Interview zum Jahreswechsel 2021/22 wurde er gefragt, warum er kein Smartphone besitze. Die Antwort des Wissenschaftlers, der sich dezidiert mit den Auswirkungen der Digitalisierung auf menschliches Verhalten befasst, ist erhellend. Er sei nicht naiv und wisse, dass er in einer zunehmend smarten Umwelt auch ohne Smartphone verfolgt werden könne. Es gehe um mehr:

„Der Hauptpunkt ist, Ablenkungen fernzuhalten. Ich weiß, wie schwierig es ist, den Geist zu kontrollieren, konzentriert zu bleiben. Und außerdem: Die Menschen auf der anderen Seite des Smartphones – die klügsten Menschen der Welt – haben in den vergangenen 20 Jahren gelernt, wie man das menschliche Gehirn durch das Smartphone hacken kann. Denen bin ich nicht gewachsen. Wenn ich gegen die antreten muss, werden sie gewinnen. Also gebe ich ihnen nicht meinen Bildschirm, gewähre ihnen keinen direkten Zugang zu meinem Gehirn.“^xxv

Harari kann als Wissenschaftler selbst darüber bestimmen, für was er Rechner und Netzwerkdienste einsetzt und welche Dienste er nutzt. Wir gewöhnen Kinder hingegen schon in der Grundschule oder in der Kita an Tablets und gewähren IT-Anbietern „direkten Zugang zu deren Gehirnen“^xxvi. In seiner Ablehnung des Smartphones ist der Historiker Harari so konsequent wie der Chefentwickler bei Microsoft Jaron Lanier in seinem Urteil über Social Media-Apps. Lanier, Internetpionier und Vordenker der virtuellen Realität, hat 2018 zwei Bücher herausgegeben. „Anbruch einer neuen Zeit. Wie Virtual Reality unser Leben und unsere Gesellschaft verändert“ ist seine Hommage an die Geschichte und Faszination der Entwicklung virtueller Welten. Er meint nicht den Konsum! Der schmale Band „Zehn Gründe, warum du deine Social Media Accounts sofort löschen musst“ ist als Imperativ formuliert und kritisiert die Manipulation der Psyche der Nutzer. Diese Apps machten süchtig und untergraben den freien Willen, so seine Analyse. Sie verleiten zu unsozialem Verhalten, führen zum Verlust von Empathie und machen letztlich einsam und unglücklich. Ein Gutachten des U.S. Surgeon General (so etwas wie die oberste Gesundheitsbehörde in den USA) hat in einer Studie 2023 zur psychischen Gesundheit von Kindern und Jugendlichen vor Social Media gewarnt und sowohl die Gesetzgeber wie die Unternehmen und Eltern aufgefordert, gemeinsam am Schutz der Kinder und Jugendlichen zu arbeiten^xxvii. Das Schadpotential dysfunktionaler Nutzung von Bildschirmmedien ist aus vielen Studien, nicht zuletzt aus der Zeit der Pandemie, belegt^xxviii. Während IT-Experten wie Jaron Lanier, in der Tradition eines Joseph Weizenbaum^xxix, vor dem unreflektierten Einsatz solcher Netzanwendungen warnen, propagieren digitalaffine Lehrkräfte (nicht immer mit dem notwendigen technischen Sachverstand) deren Einsatz in Schulen und lassen sich von der IT-Wirtschaft instrumentalisieren. Dazu gehört die Forderung nach Informatikunterricht für alle und informatisches Denken schon in der Grundschule.

4. Infor­ma­ti­sches Denken versus frei flottie­rende Phantasie

Die Gesellschaft für Informatik (GI) startete im Mai 2020 zusammen mit mehreren IT-Berufsverbänden^xxx die „Offensive Digitale Schultransformation“ (#Odigs)^xxxi. Die Bildungspolitik wird aufgefordert, konkrete Maßnahmen zur digitalen Transformation der Schulen zu ergreifen. Die digitale Transformation der Gesellschaft, so die Logik der IT- und Wirtschaftsverbände, verlange nach einer ebensolchen digitalen Transformation von Schulen. Dazu gehöre unter anderem die „verpflichtende informatische und digitale Grundbildung in der Breite der Lehrkräfteaus- und -weiterbildung, verpflichtender Informatikunterricht für alle Schülerinnen und Schüler und mehr IT-Fachpersonal für die Schulen, um digitale Infrastrukturen aufbauen und dauerhaft pflegen“ zu können^xxxii. In sieben Forderungen^xxxiii wird ein vollständig auf Digitaltechnik und informatisches Denken ausgerichtetes, gleichwohl staatlich zu finanzierendes, Bildungssystem beschrieben.

Informatisches Denken, der deutsche Begriff für Computational Thinking, ist eine Problemlösungsstrategie, die eine beliebige Aufgabenstellung so lange in Teilaufgaben zerlegt, bis diese Teilaufgaben mathematisch beschrieben, in einen Algorithmus (eine Handlungsanweisung für Rechensysteme) übersetzt und von einem Computerprogramm berechnet werden kann. Berechnungen können beliebig komplex werden und immer höhere Rechenleistungen erfordern, das Grundprinzip bleibt identisch. Die Aufgabe muss mathematisch beschreibbar, die Lösung berechenbar und eindeutig (binär, Null oder Eins) sein. Die amerikanische Wissenschaftlerin Jeanette Wing übersetzt Comptaional Thinking nicht mit „wie ein Computer zu denken, sondern wie eine Informatikerin oder ein Informatiker“, aber auch ihr geht es um das Berechnenbare.

„Informatisches Denken beruht auf der Mächtigkeit und den Grenzen von Berechnungsprozessen, ob sie nun von Menschen oder Maschinen ausgeführt werden. (…) Grundsätzlich wird die Frage behandelt: Was ist berechenbar?“^xxxiv

Berechenbarkeit als Prämisse beschreibt zugleich das Defizitäre dieser Disziplin. Sehr vieles von dem, was die Menschen und ihr Leben in Gemeinschaft ausmacht, ist nicht berechenbar. „Nicht alles, was zählt, kann gezählt werden, und nicht alles, was gezählt werden kann, zählt“ wird als Zitat meist Albert Einstein zugeschrieben (stammt aber wohl von William Bruce Cameron^xxxv). Von wem der Spruch auch stammt, er weist auf einen zentralen Umstand. Gerade das nicht Berechenbare macht den Menschen und seine Lebenswelt aus. Man nennt es Kultur. Menschliche Kultur beruht auf deutlich mehr als mathematischen, informatorischen oder technischen Denkmodellen und -schemata. Kultur ist Ausdruck der Vielfalt der Menschen und ihrer Ideen, ihrer Lebens- und Denkweisen und ihrer Phantasie, Kreativität und Schöpfungskraft. Kultur beruht nicht zuletzt auf Gemeinschaft und Empathie, Kooperation und Sozialität, die nicht berechnet werden können, sondern gelebt werden. Wer die Standardphrase von Valley-StartUps „Wir programmieren eine bessere Welt“ sprachlogisch und kultursensibel hinterfragt, wird solche technikdeterministischen Ansätze daher eher als Drohung begreifen denn als Fortschritt.

Kreativität, Intuition und Imagination bleiben in technizistischen Modellen ebenso außen vor wie die schöpferische Phantasie, Sinnlichkeit und Körperlichkeit. Eine berechnete Welt ist keine humane, sondern ein auf Berechenbarkeit verkürztes Modell von Wirklichkeit, so wie virtuelle Welten nur die sinnlich verkürzte Simulation von Wirklichkeit sind. Der amerikanische Wissenschaftler James Bridle, der über Künstliche Intelligenz promoviert wurde, beschreibt die Verschiebung zwischen informatischem Denken und der Realwelt als Simulation von Realität:

„Computerdenken ist eine Ausweitung dessen, was andere als Solutionismus bezeichnet haben: die Überzeugung, dass sich jedes Problem durch die Anwendung von Berechnung nach Art eines Computers lösen lässt. (…) Abgesehen von dem Irrtum geht Computerdenken – oftmals unbewusst – davon aus, dass die Welt wirklich so ist, wie die Solutionisten sie sich vorstellen. Es verinnerlicht den Solutionismus dermaßen, dass sich die Welt überhaupt nicht mehr in Kategorien denken oder artikulieren lässt, die nicht berechenbar sind.“^xxxvi

In Schulen wird schon länger auf MINT-Fächer verkürzt und der Schwerpunkt auf die algorithmisch modellierte, mathematisch berechnete virtuelle „Realität“ gelegt, statt die Vielfalt der Zugänge zur Realwelt zu thematisieren. Wenn Schülerinnen und Schüler dann noch nach Konzepten des „selbstorganisierten Lernens“ immer öfter am Touchscreen und mit einem Avatar lernen (sollen), übernehmen sie zwangsläufig diese Denkschemata und Modelle und verwechseln, wie die Entwickler und Programmierer, über kurz oder lang, Modell und Wirklichkeit.

„Die Hohepriester des Computerdenkens vermengen Approximation [mathematische Annäherung an einen Sachverhalt; rl] mit Simulation und ersetzen die Welt durch fehlerhafte Modelle ihrer selbst; und damit gewinnen sie, die Modellierer, die Kontrolle über die Welt.“^xxxvii

Der PISA-Chef-Koordinator Andreas Schleicher hat 2018 auf die Frage, ob alle Schüler/innen programmieren lernen müssten, verneint:

„… damit bereiten wir junge Menschen eher auf unsere Gegenwart vor als auf ihre Zukunft. Denn in einer sich rasant verändernden Welt werden sie sich vielleicht noch vor dem Ende der Schulzeit fragen, was Programmieren eigentlich einmal war.“^xxxviii

Er fordert stattdessen den Unterricht so zu gestalten, dass Menschen neugierig, sozial und selbständig denken und handeln könnten:

„Menschen, die für sich selber denken und gemeinsam mit anderen Menschen arbeiten können, die einen unverwechselbaren Sinn für Recht und Unrecht, Sensibilität und Empathie für andere Menschen und Sichtweisen, und ein gutes Verständnis für die Grenzen individuellen und kollektiven Handelns mitbringen und die jeden Tag offen für neue Entwicklungen sind, werden in der digitalen Welt eine große Zukunft finden.“^xxxix

Das lernt man nicht alleine am Bildschirm, sondern nur in Gemeinschaft, im Sozialverband und im direkten Dialog. Hilfreich für alle Schülerinnen und Schüler ist hingegen Logik-Unterricht, also Mathematik und Philosophie, weil das logische und strukturierte Denken und das schlüssige Argumentieren an Verbalsprachen (auch Programmiersprachen sind Sprachen) und abstrakte Zeichensysteme (Gleichungen, Formeln, auch Partituren) gebunden ist. Wer die aktuellen Diskussionen über KI und die Automatisierung von Berufen verfolgt, weiß, dass in Zukunft vieles an Texten und Programmcodes nicht mehr selbst geschrieben wird. Stattdessen werden Anweisungen an Bots formuliert. Dafür muss man seine Sprache beherrschen, exakt und logisch strukturiert formulieren können, braucht ein qualifiziertes, umfangreiches Vokabular und Sprachvermögen. Linguistik und Semiotik als Verständnis für die Struktur von Sprachen (und Computerlinguistik als Unterdisziplin) bereiten daher besser auf die Zukunft vor als das Lernen heutiger Programmiersprachen. Sprache und Philosophie, Mathematik und Musik für alle ist zukunftsweisend und emanzipierend. Dazu müssen die ästhetischen Fächer Musik und Kunst und (moderater) Bewegung wieder fest im Stundenplan verankert werden. Phantasie ist gefragt und Empathie, Offenheit und Neugier, nicht binäres Denken. Das können Maschinen besser. Mit einem soliden Fundament an Wissen zu Sprache, Logik und Mathematik ist dann bei entsprechendem Interesse auch Informatik eine Option.

5. Pädagogik statt Metrik: Der Mensch im Mittelpunkt

Wirtschaftsverbände und IT-Lobbyisten fordern seit mehr als 30 Jahren, mit Verweis auf angebliche Vorzüge digitaler Medien im Unterricht, den immer früheren Einsatz von IT in Schulen oder, besser noch, in Kitas. Der Hinweis auf fehlende Evidenz wird gekontert mit der Behauptung, es seien „nur die Potentiale noch nicht ausgeschöpft“^xl. „Evidence of a Potential“ nennt Jesper Balslev diese Strategie^xli, die sich praktischerweise einfach behaupten und nur schwer widerlegen lässt. Jetzt gibt es von Seiten der Digitalbefürworter einen neuen Masterplan. Sie behaupten einfach, bereits die Frage nach dem Mehrwert von Digitaltechnik in Schulen sei obsolet. So agiert u.a. das Forum Bildung Digitalisierung e.V., ein Zusammenschluss privater Stiftungen^xlii, die sich nach eigener Aussage für eine „systemische digitale Transformation im Bildungsbereich“ einsetzen. Die in diesem Forum durch ihre Stiftungen vertretenen Unternehmen kommen aus der IT- und Telekommunikationswirtschaft (Vodafone, Telekom) bzw. sind Akteure der Digitalisierung von Bildungseinrichtungen. Das Credo: „In Projekten, Publikationen und Veranstaltungen identifizieren wir Gelingensbedingungen für den digitalen Wandel an Schulen und navigieren durch die notwendigen Veränderungsprozesse“^xliii.

Im Gefolge der Stiftungen finden sich erwartungsgemäß digitalaffine Lehrkräfte, die solche Setzungen in ihre Argumentation übernehmen und ebenfalls fordern, über Bildung nur noch „unter den Bedingungen der Digitalisierung“ zu diskutieren. Über Sinn, Nutzen und Mehrwert von IT im Unterricht muss dann praktischerweise gar nicht mehr gesprochen werden^xliv. Genau so gut könnte man ausschließlich Automobil-Hersteller darum bitten, Mobilitätskonzepte für das 21. Jh. zu entwickeln – und sich wundern, dass dabei lediglich Auto-Mobilität herauskommt, wenn auch mit Elektro-Motoren, samt Sondergenehmigung für Porsche-Fahrer und eFuel-Verbrennermotoren. „Lehrpläne sind das Ergebnis des Kampfes der gesellschaftlichen Interessengruppen um ihren Einfluss auf die heranwachsende Generation“, formulierte der Göttinger Erziehungswissenschaftler Erich Weniger^xlv. Partikularinteressen dominieren das Gemeinwohl, auch in der Bildungspolitik und das heißt, in Anlehnung an den militärisch-industriellen Komplex, vor dem der scheidende US-Präsident US-Präsidenten Dwight D. Eisenhower in seiner Abschiedsrede vom 17.1.1961 eindringlich warnte, bildungsindustrieller Komplex^xlvi.

Als Praktiker wird man gegenfragen, warum Bildungseinrichtungen weltweit auf Präsenzunterricht bestehen und Fernunterricht nur anbieten, wenn es durch Krankheit, große Distanzen oder andere äußere Umstände nicht möglich ist, Schülerinnen und Schüler vor Ort zu unterrichten. Man kann fragen, warum es in Kunst- und Musik-Akademien üblich ist, dass Studierende nach dem Grundstudium zur Vermittlung der technischen Grundlagen und des Fachwissens) in Meisterklassen wechseln und sich als Meisterschüler in der direkten und oft 1:1-Auseinandersetzung mit der jeweiligen Professorin, dem jeweiligen Professor weiterbilden. Das gilt sogar für Musikerinnen und Musiker, die bereits sehr erfolgreich im Beruf stehen und z.B. Sommerkurse besuchen.

Wir brauchen einen Paradigmenwechsel: Statt der Fixierung auf Technologie brauchen wir eine Besinnung auf das Erziehen und Unterrichten als Kernaufgabe pädagogischer Arbeit. Statt der empirischen Bildungsforschung – mit dem Paradigma der Metrik und Psychometrie – müssen Bildungseinrichtungen sich wieder auf ihre Kernaufgabe des Lehrens und Lernens als individuellen und sozialen Prozess im Miteinander besinnen, auf Gemeinschaft, Bindung und Vertrauen als Basis pädagogischer Arbeit. Der Dreisatz aus Messen, Steuern, Regeln der Kybernetik (oder heute: KI) ist für Sozialsysteme ebenso ungeeignet wie Parameter der Ökonomie (Schulen als Unternehmen, Menschen als sich selbst optimierendes Humankapital). Das aktuelle Bildungssystem krankt an den Prämissen aus der (Daten-)¬Ökonomie, dem Ausrichten an Kennzahlen und der Verkürzung auf technisch-informatisches Denken. Wer den Menschen als nach Bedarf zurichtbares, berechenbares, programmierbares Objekt definiert, verabschiedet sich aus dem bildungspolitischen, demokratischen und humanen Diskurs.

Wer hingegen Lernenden jeglichen Alters eine selbstbestimmte Zukunft ermöglichen und Bildungschancen eröffnen möchte, beendet die Fixierung auf das Vermessen von Lernleistungen und fokussiert (wieder) auf das Erziehen und Unterrichten, auf das Vermitteln und Verstehen lehren^xlvii. Ich nenne das „pädagogische Wende“, die die empirische Wende aus kleinteiligen Lernstandserhebungen, fortwährender Diagnostik und permanentem Monitoring samt Kennzahlen und Rankings ablösen muss. Die pädagogische Wende überantwortet Schule und Unterricht wieder den studierten und qualifizierten Lehr- und Fachkräften, statt sie nach Parametern der Betriebswirtschaft und Informatik (samt Automatisierungs- und Standardisierungsparametern) auszurichten. Der Mensch ist ein kooperatives und kooperierendes Wesen, Lernen ein individueller und sozialer Prozess. Das Ziel sind nicht abprüfbare Lernleistungen, sondern Persönlichkeitsentwicklung in Gemeinschaft und Bildung im Dialog.

6. Erziehen und Unter­richten als Aufgabe der Pädagogik

„Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, mit der sie entstanden sind“, hat Albert Einstein formuliert. Es bedeutet, dass weder neoliberale noch kybernetische, weder informatische noch psychologische Modelle und Methoden den Unterricht bestimmen dürfen. Der Mensch muss wieder als Subjekt (nicht Muster), mit seinen konkreten Bedürfnissen und seinem individuellen Anspruch auf Bildung und Einbindung in die Sozialgemeinschaft im Mittelpunkt stehen. Digitaltechnik muss wieder zum Werkzeug im Dienst der Menschen werden, statt Instrument der permanenten Kontrolle zu sein. Entscheidend ist für alle Schulformen und Lebensalter: Statt Zwangsdigitalisierung, Automatisierung und Zentralisierung nach den Parametern der Daten-Ökonomie muss wieder das pädagogische Primat gelten. Das bedeutet Präsenz und Beziehungsarbeit, inhaltszentriert nach der jeweiligen Fachlogik statt kompetenzorientiert und ohne Lernende vermessen und algorithmisch berechnet über kleinteilige Lernkontrollen steuern zu wollen. Die im Unterricht eingesetzten technischen Medien (IT und KI) müssen durch Lehrkräfte und Schüler steuerbar sein, nicht umgekehrt.

Wir müssen grundsätzlich aufhören, Lernen und Unterricht von Medien- und Digitaltechnik her zu definieren. Stattdessen stehen das „Verstehen lehren“ (Andreas Gruschka) und der Dialog, stehen die Klassen- und Lerngemeinschaft im Mittelpunkt. Nur dann können Bildungseinrichtungen wieder ihrem Ursprungsgedanken gerecht werden: Ein Ort der Muße, der Wertevermittlung, Erziehung und Bildung zu sein, in der Menschen zu mündigen, selbstverantwortlichen Persönlichkeiten werden, die sich aus intrinsischer Motivation in die Gesellschaft einbringen. Auf einem Schulleitungssymposium in der Schweiz wurden bereits 2017 als bildungspolitische Ziele Kriterien einer adäquaten Bildung für eine offene Zukunft formuliert: „eine stärkere Perspektivenorientierung auf Persönlichkeitsentwicklung, Mündigkeit, Förderung von Gemeinschaftssinn, Selbstverantwortung, verantwortungsvolle Partizipation an der Demokratie und achtungsvoller Umgang mit der fragilen Umwelt“^xlviii. Nichts davon lässt sich berechnen, programmieren oder per KI vermitteln. Solche Kriterien zu vermitteln gelingt nur in Präsenz, durch Bindung und Vertrauen, Dialog und Diskurs. Andernfalls könnte wahr werden, was der Historiker Harari im Oktober 2020 zum Rückblick auf das Jahr 2020 formulierte:

„In 50 Jahren werden sich die Menschen gar nicht so sehr an die Epidemie selbst erinnern. Stattdessen werden sie sagen: Dies war der Moment, an dem die digitale Revolution Wirklichkeit wurde. (…) Im schlimmsten Fall werden sich die Menschen in 50 Jahren daran erinnern, dass im Jahr 2020 mithilfe der Digitalisierung die allgegenwärtige Überwachung durch den Staat begann.“^xlix

Statt Bildungseinrichtungen an externen Partikularinteressen der Wirtschaft auszurichten, müssen der Sozialort Schule und das Lernen in der Gemeinschaft wieder Mittelpunkt und Selbstverständnis von Bildungseinrichtungen werden. Was auf allen Ebenen fehlt, sind fachlich qualifizierte Lehrkräfte, Schulpsychologinnen, Sozialarbeiter u.ä. Hier Lösungen zu entwickeln muss Priorität haben. Das geht nur, wenn man die Praktiker einbindet und multiperspektivisch diskutiert, wie es in einem Positionspapier zur Weiterentwicklung der KMK-Strategie „Bildung in der digitalen Welt“ gefordert wird^l.

„Die Definition von Wahnsinn ist, immer wieder das Gleiche zu tun und andere Ergebnisse zu erwarten“, lautet noch ein Albert Einstein zugeschriebenes Zitat. Wir werden unsere Probleme nicht mit derselben Denkweise lösen, mit der wir sie geschaffen haben. Daher sei in aller Deutlichkeit formuliert: Wir müssen aufhören, von Digitalisierung, digitaler Transformation und Digitalität als etwas zu sprechen, was man notwendig nutzen, an das man sich anpassen und deren Logik man sich unterordnen müsse. Dieser Fatalismus blendet vorsätzlich und wissentlich aus, dass hinter den Entwicklungen von „smarten“ (d.h. datenbasierten) Technologien reale Menschen und expandierende Unternehmen mit konkreten wirtschaftlichen Interessen stehen. Andernfalls bestimmen sehr wenige, sehr reiche Männer mit Partikularinteressen und autokratischem, zum Teil irrationalem und psychotischem Verhalten, wie gesellschaftsverändernde Technologien das Zusammenleben bestimmen (sollen).

„Ganz konkret ist, frei nach Immanuel Kant, das Austreten aus der selbst verschuldeten Unmündigkeit des Nachplapperns technikdeterministischer Erzählungen angesagt“^li

Die Aufgabe demokratischer Staaten, ihrer Institutionen und der Bürgerinnen und Bürgern ist es, die rechtlichen, kulturellen, sozialen und technischen Rahmenbedingungen für eine (digitale) Souveränität zu erarbeiten. Das gilt, stärker noch als für alle anderen Lebensbereiche, für die Bildungseinrichtungen und umfasst die Hoheit über die eingesetzten Werkzeuge und Nutzerdaten. Die EU hat eine Verordnung zu KI verabschiedet und arbeitet an Vorgaben zum Schutz der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer gegen die Überwachung durch KI am Arbeitsplatz (workplace surveillance). Das ist zwingend notwendig, sollte aber schon jetzt und vorher für Kinder und Jugendliche in Bildungseinrichtungen umgesetzt werden (Verbot von learning surveillance).

Das Erfreuliche: Es gibt technische Alternativen für den datensparsamen und überwachungsfreien Einsatz von IT in in Schulen. Die Details sind anderweitig ausformuliert^lii. Aber wenige Aspekte genügen, um die Richtung aufzuzeigen. Gearbeitet wird ausschließlich mit Open Source-Software und Linux als Betriebssystem, es gibt keinen Rückkanal für Schülerdaten zu Herstellern von Software oder anderen Datensammlern und es werden keine (Lern-)Profile erstellt. Rechner werden als Werkzeug eingesetzt, wenn es pädagogisch sinnvoll ist, ohne Überwachung und Steuerung der Nutzer. Wichtige Begriffe für die IT des 21. Jh. sind digitale Souveränität der Nutzer, Dezentralisierung, Datensparsamkeit, Hoheit der Nutzer über ihre Daten samt Löschoption und verbindliche Transparenz der Algorithmen. Das sind offene IT-System für offene Gesellschaften statt des Panoptikums, zu dem die Datenökonomie das Web gemacht hat. Für das Web als Plattform der internationalen Begegnung hat der „Vater des Web“ und Professor am MIT in Massachusetts, Tim Berners-Lee, bereits 2019 mit seinem „Contract for the Web“ einen Vertrag formuliert, der alle Beteiligten in die Pflicht nimmt.

„Das Web wurde entwickelt, um Menschen zusammenzubringen und Wissen frei verfügbar zu machen. Jeder Mensch hat die Aufgabe, sicherzustellen, dass das Web der Menschheit dient. Indem sie sich den folgenden Grundsätzen [des Contract; siehe Link, rl] verpflichten, können Regierungen, Unternehmen und Bürger weltweit dazu beitragen, das offene Web als öffentliches Gut und Grundrecht für jeden Menschen zu schützen.“^liii

Das ist anstrengend, erfordert aktive Zusammenarbeit und Partizipation statt Konsum und einen intensiven, interdisziplinären und internationalen Diskurs. Aber das ist notwendig und konstituierend für den emanzipatorischen und selbstverantworteten Einsatz von Technologien in Demokratien und besonders in Bildungseinrichtungen, zumal in der Arbeit mit minderjährigen Schutzbefohlenen. Die Frage ist schlicht: Gelingt es, Digital- und Netzwerktechnologien zur Emanzipation und Förderung der Autonomie der Menschen einzusetzen oder bleiben IT-Systeme Machtinstrumente zur Steuerung der Menschen? Die zentrale Frage für die pädagogische Arbeit ist dabei: Gelingt es, junge Menschen wieder für eigene Vorstellungswelten zu begeistern, für das Spiel mit Worten und eigenen Formen der Visualisierungen, dem Spiel mit Formen und Klängen und dem Entwickeln von Gedanken-Welten. Intelligenz, Kreativität und Phantasie haben ja, wenn überhaupt, nur Menschen, nicht Maschinen.

Nachsatz: She was thinking about the fun they had

Im zweiten Teil der Geschichte von Asimov findet der 13-jährige Tommy auf dem Speicher ein altes Buch, in dem beschrieben wird, wie das früher war mit Büchern und der Schule. Geschichten gab es früher nur in solchen Büchern. Als Tommy weiter vorliest, dass die Kinder nicht von Maschinen unterrichtet wurden, sondern von Männern, protestiert Margie. Ein Mann sei dafür nicht klug genug und kein Mensch könne so viel wissen wie ein mechanischer Lehrer. Zudem:

„Mir würde es nicht gefallen, wenn ein fremder Mann ins Haus käme, um Schule zu halten.“ Tommy kreischte vor Lachen. „Du weißt nichts, Margie. Die Lehrer haben nicht bei den Kindern im Haus gelebt. Sie hatten ein besonderes Haus, und alle Kinder gingen dorthin.“ – „Und alle Kinder lernten dasselbe?“ – „Klar, wenn sie im gleichen Alter waren.“ – „Aber meine Mutter sagt, ein Lehrer muss genau für den Jungen oder das Mädchen eingestellt werden, die er lehrt, und dass jedes Kind andere Lektionen bekommen muss, weil die Kinder im Lernen ganz verschieden sind.“ – „Trotzdem haben sie es damals nicht so gemacht. Wenn es dir nicht gefällt, brauchst du das Buch ja nicht zu lesen.“^liv

Sie bettelt darum, das Buch lesen zu dürfen. Doch die Mutter ruft sie zur Ordnung, sie müsse zurück an ihre Schulmaschine. Während sie wieder alleine vor ihrer, nun reparierten mechanischen Lernmaschine sitzt, stellt sie sich vor, wie es wohl wäre, mit anderen Kindern zusammen in einem Klassenraum zu lernen, gemeinsam zu spielen und sich gegenseitig zu helfen. Der letzte Satz, der Kurzgeschichte gibt der Geschichte im Englischen ihren Titel. „Margie musste daran denken, wie glücklich die Kinder in den alten Tagen gewesen sein mussten. Wie schön sie es gehabt hatten.“ „She was thinking about the fun they had“^lv.

Prof. Dr. Ralf Lankau ist Grafiker, Philologe und promovierter Kunstpädagoge. Seit 2002 lehrt er als Professor für Digitaldesign, Mediengestaltung und Ethik an der HS Offenburg. Er publiziert zu Digitaltechnik und (Medien-) Pädagogik unter anderem auf der Website futur-iii.de (Web: https://futur-iii.de) und im Projekt „Die pädagogische Wende“ (https://die-paedagogische-wende.de).

Anmerkungen

Der Beitrag Die ich rief, die Geister, werd ich nun nicht los … Lehrkunst, Digitalisierung und Virtualität oder: Über die Rückgewinnung der Autonomie über das eigene Denken und Handeln erschien zuerst auf Humanistische Union.

Das erfordert einen kritisch-reflektierenden Diskurs. Dafür vertritt Ralf Lankau im vorliegenden Aufsatz die These, dass essenzielle Elemente der Bildung, wie die Erziehung zu Selbstbewusstsein, Reflexion und einer kritischen Bürgerschaft, mit solchen Lernprogrammen verloren gehen.

Das Déjà-vu der Lernma­schinen

Diskussionen über den Einsatz von Medien mit dem Ziel der Automatisierung von Lehr- und Lernprozessen haben eine lange Vorgeschichte. Den Anfang machte der Pädagoge Johann Amos Comenius mit seinem Bilderbuch Orbis sensualium pictus (Die sichtbare Welt, 1658). Dieses zweisprachige lateinisch-deutsche Büchlein sollte durch die Gegenüberstellung der deutschen und lateinischen Worte, ergänzt um illustrierende Holzschnitte, das Lernen vereinfachen. Bezeichnenderweise wurde zugleich behauptet, bei Einsatz dieses Lehrmittels könne man Lehrkräfte durch Hilfslehrer ersetzen. Diese müssten ja nicht mehr unterrichten, sondern nur das korrekte Abschreiben der Vokabeln und auf richtige gegebene Antworten überprüfen (Hübner 2005). In heutiger Diktion hieße das Lernbegleiter und „selbstorganisiertes Lernen“ (SOL). Das illustrierte Buch wird heute durch interaktive Lernsoftware mit automatisiertem Feedback und/oder Avatar ersetzt. Die zugrundeliegenden Schemata der Medialisierung mit dem Ziel der Standardisierung von Lerninhalten und Prüfungen bei gleichzeitiger Dequalifizierung der Lehrenden zieht sich als Konstante durch die Geschichte der Unterrichtsmedien.

Claus Pias beschreibt den Einsatz von Unterrichtsmaschinen und der die dahinterstehenden Theorien im 20. Jh. und referiert die technisch determinierten Phrasen wie „Lerngutprogrammierung“, „Lehrstoffdarbietungsgeräte“ und „Robbimaten“. „Die Idee, Lehre ließe sich automatisieren, um sparsamer, effektiver und sachgemäßer zu unterrichten, sei viel älter als das Internet“ (Pias 2013). Der Unterschied: Im 21. Jahrhundert sind es keine Pädagog*innen mehr wie Comenius im 17. Jahrhundert, die sich für den Einsatz technischer Medien einsetzen, sondern Psycholog*innen. Der Fokus liegt nicht auf der Vermittlung von Sachverhalten mit dem Ziel des Verstehens, sondern auf der automatisierten Prüfbarkeit von Lernleistungen. Pias zitiert unter anderem den Psychologen Pressey, der bereits 1926 beklagte, Erziehung habe den geringsten Wirkungsgrad aller denkbaren Unternehmungen, daher müsse der Lehrbetrieb arbeitswissenschaftlich optimiert werden. „Im Klartext: Wie bekommt man mit möglichst wenig Ressourcen möglichst viel Stoff möglichst schnell in die Köpfe?“ (Pias 2013)

Aus Lehren und Lernen mit dem Ziel, Wissen und Können zu vermitteln respektive sich anzueignen, um sich selbstbestimmt in einer komplexen Umwelt orientieren und agieren zu können, wird ein medienbasiertes „teaching to the test“, das gerne als Lernbulimie bezeichnet wird. Nicht mehr das Verstehen von Zusammenhängen ist gefragt, sondern Repetitionswissen und Prüfbarkeit. Parameter der produzierenden Industrie (Effizienzsteigerung, Kostenreduktion, Prozessoptimierung) werden auf Lernprozesse übertragen. Lernen wird zur Selbstoptimierung nach externen Vorgaben. Das sind keine pädagogischen, es sind betriebswirtschaftliche Modelle der Chicago School of Economics von Gary Becker, Milton Friedman und anderen. Das Ziel ist Humankapital mit geprüften Kompetenzen. Diese ökonomistischen Ansätze sind für menschliches Sozialverhalten (Lernen ist ein individueller und sozialer Prozess, Verstehen lässt sich nicht standardisieren) unterkomplex, wie es der Philosoph und Wirtschaftsnobelpreisträger Amartya Sen (2020) aufzeigt. Aber Technizist*innen sind eine starke Fraktion im Bildungsdiskurs. Sie setzen Medien(-technik) flexibel ein, Bücher werden integriert wie Funk, TV oder Computer. Im Grundverständnis aber frönen sie einem mechanistischen Lernverständnis der Input-Output-Schemata. Aus dem Nürnberger Trichter wird heute ein Erklärvideo, eine Animation oder ein Computerspiel; man selbst wird als Gamer zum Akteur in virtuellen Welten. Aber es bleibt ein Regelkreislauf der Kybernetik (siehe unten). Denn Software zeichnet sich dadurch aus, dass alle nur denkbaren Aktionen vorab festgelegt sein müssen, da andernfalls der Systemabsturz („Blue Screen“, eingefrorenes System) droht.

Psychologen statt Pädagogen

Impulsgeber der Berechenbarkeit von Lernprozessen waren Vordenker der Allgemeinen Psychologie wie William Stern, der bereits im Jahr 1900 die „Psychologisierung des gesamten menschlichen Lebens“ prognostizierte. Stern und Kollegen wie Hugo Münsterberg propagierten seit 1912 als psychotechnische Maxime: „Alles muss messbar sein“ (Münsterberg 1914). Dafür wurden immer ausgefeiltere und kleinteiligere Aufgabenstellungen (beim Einsatz von digitalen Medien „Lernsettings“) und Messmethoden zur Stimulation und Manipulation der Probanden entwickelt. Die Messung wird zur Leitdisziplin des „Psycho-Ingenieurs“[1]. Diese technizistische Sicht auf den Menschen und seine (ebenso mechanistisch verstandene) Psyche war die Voraussetzung dafür, dass Vertreter*innen wie der Psychologe David McClelland glaubten, daraus das „pädagogische Versprechen einer umfassenden Formbarkeit des Menschen“ ableiten zu können (zit. nach Gelhard 2011: 120). Psycholog*innen sind nicht mehr Analytiker*innen und Diagnostiker*innen, sie werden zu Konstrukteur*innen. Erziehen und Unterrichten wird nicht als dialogischer und im Idealfall ergebnisoffener Prozess zwischen Pädagog*innen und Heranwachsenden verstanden, sondern als ein Zurichten nach extern definierten Vorgaben. Aus Erziehung wird Drill, wenn auch teilweise als (Computer)Spiel (Stichwort: Gamification) kaschiert. Entscheidend ist nicht (mehr), wer jemand ist und welche Persönlichkeit sich durch Erziehung und Unterricht entwickeln könnte, sondern wer daraus geformt werden soll. Digitale Medien sind, wie in China zu sehen, die ideale technische Infrastruktur für autoritäre Erziehungs- und Normierungsmethoden.

Selbst Emotionen sind nach diesem Verständnis Kompetenzen[2], die man trainieren und zur Selbstoptimierung verändern könne. Das wird in den 1930er Jahren als „Big Five“-Modell der Persönlichkeitspsychologie systematisiert und nach den Anfangsbuchstaben der englischen Begriffe als OCEAN-Modell publiziert[3]. Mit Hilfe von fünf Dimensionen und deren Ausprägung auf einer Skala von „schwach bis stark ausgeprägt“ könne man die Persönlichkeit der Probanden erfassen kann – und mit entsprechenden Methoden beeinflussen und sogar umformen (affective computing)[4].

Wer dabei an den libertären Paternalismus von Nudging denkt – das mehr oder weniger direkte Beeinflussen von Verhalten durch das „Anstupsen“ der Nutzer*innen oder an persuasive (verhaltensändernde) Techniken, die heute bei der Gestaltung von graphischen Oberflächen (Graphics User Interfaces, GUI) eingesetzt werden –, liegt richtig. Durch die entsprechende Gestaltung lässt sich bei digitalen und interaktiven Bildschirmmedien steuern, auf was Nutzer*innen re-agieren. Um die Wirkmächtigkeit dieser Kombination aus Wahrnehmungs- und Verhaltenssteuerung etwa durch Apps zu verdeutlichen, sei der israelische Historiker Yuval Noah Harari zitiert, der durch Bücher wie Homo Deus als Technik-Apologet bekannt wurde. Er wurde vom Chefredakteur des Handelsblatts, Sebastian Matthes, im Interview zum Jahreswechsel 2021/22 gefragt, warum er kein Smartphone habe. Die Antwort dieses Wissenschaftlers, der sich dezidiert mit den Auswirkungen der Digitalisierung auf menschliches Verhalten befasst, ist erhellend. Er sei nicht naiv und wisse, dass er in einer zunehmend smarten Umwelt auch ohne Smartphone verfolgt werden könne. Es gehe um mehr:

„Der Hauptpunkt ist, Ablenkungen fernzuhalten. Ich weiß, wie schwierig es ist, den Geist zu kontrollieren, konzentriert zu bleiben. Und außerdem: Die Menschen auf der anderen Seite des Smartphones – die klügsten Menschen der Welt – haben in den vergangenen 20 Jahren gelernt, wie man das menschliche Gehirn durch das Smartphone hacken kann. Denen bin ich nicht gewachsen. Wenn ich gegen die antreten muss, werden sie gewinnen. Also gebe ich ihnen nicht meinen Bildschirm, gewähre ihnen keinen direkten Zugang zu meinem Gehirn“ (Matthes 2021).

Das Gehirn wurde gehackt (Finsterbusch 2018). Forscher*innen schlugen Alarm, IT-Konzerne selbst wollten ihre Nutzer*innen vor der Sucht bewahren, hieß es. Bislang ohne Konsequenzen. Der Funktionsumfang der digitalen Endgeräte und die Bildschirmzeiten steigen weiter kontinuierlich. Smart steht dabei nicht für intelligent, sondern für digital gesteuert. Ob Smart Home, Smart Work oder Smart City: Immer mehr Sensoren, Kameras und Mikrofone werden installiert, immer mehr Apps zeichnen permanent Nutzerdaten auf und senden sie in die „Cloud“ (zentrale Rechenzentren von Amazon, Google und Microsoft), in denen sie ausgewertet werden, um beliebige Geräte – oder Menschen über das Netz zu beeinflussen und, wenn möglich, gar zu steuern.

Begriffs­klä­rung: Was bedeutet digital und digita­li­sie­ren?

Auf den 177 Seiten des Koalitionsvertrags der Ampel-Regierung vom Dezember 2021 steht der Begriff „digital“ fast 270-mal, in allen möglichen Varianten. Vom „digitalen Aufbruch“ über „digitale Bildung“, „digitale Bürgerrechte“ und „digitale Teilhabe“ findet sich ein bunter Reigen an Wortkombinationen bis zum pauschalisierenden Ausdruck des sogenannten „digitalen Zeitalters“. Egal, ob Gesundheitssystem, Wirtschaftsförderung oder Umweltschutz: Alles müsse vollständig, vor allem schneller digitalisiert werden. Digitalisierung ist das Mantra und die Lösung zugleich? Sinnvoller ist, Begriffe zu klären.

Das englische „digit“ ist die Zahl oder Ziffer. Als Adjektiv bedeutet digital: „in Ziffern dargestellt oder auf Digitaltechnik oder -verfahren beruhend“. Als Verb bedeutet „etwas zu digitalisieren“, ein beliebiges in ein digitales Signal umzuwandeln und/oder Informationen in maschinenlesbare Daten umzuwandeln, sprich: von Maschinen lesbar zu machen. Ob Text oder Bild, Mimik oder Gestik, Raumtemperatur oder Luftfeuchtigkeit: Alles wird durch entsprechende Sensoren, Kameras oder Mikrofone aufgezeichnet und technisch zu Daten, Dateien und Datensätzen konvertiert. Diese Digitalisate werden anschließend nach der Logik von Datenverarbeitungssystemen – alle Rechner sind Datenverarbeitungssysteme – mit Hilfe entsprechender Programme und Algorithmen be- und verarbeitet. Letztere sind Handlungsanweisungen (Operationsbefehle), wie Rechner Daten verarbeiten (sollen). Spricht man von Digitalisierung im Kontext von Sozialsystemen, bedeutet Digitalisierung, dass Daten über menschliches Verhalten, die Psyche und Emotionen aufgezeichnet, maschinenlesbar gemacht und maschinell ausgewertet werden. Offen ist, wer was mit diesen Daten machen darf und kann.

Digitale Transformation bezeichnet die Forderung von IT- und Wirtschaftsverbänden, zunehmend alle menschlichen Lebensbereiche nach den Parametern und Anforderungen von Datenverarbeitungssystemen und der Datenökonomie umzustrukturieren und somit der Logik von Algorithmen und Berechenbarkeit anzupassen. Die Konsequenz: Es zählt nur noch, was als Daten erfasst (datafiziert), algorithmisch berechnet und gesteuert werden kann. Der Dreisatz der Digitaltechnik lautet: Automatisieren, Digitalisieren, Kontrollieren (Zuboff 1988). Nicht mehr der Mensch mit seinen Bedürfnissen steht im Mittelpunkt technischer Anwendungen, sondern die Effizienz und Optimierung der Datenverarbeitungssysteme. Das führt letztlich zum Überwachungskapitalismus (Zuboff 2018) oder – wie im Falle von Schulen – zur Überwachungspädagogik (Burchardt/Lankau 2020). Der Leitbegriff der Digitalist*innen dafür ist „Big Data“ oder – da Big Data sehr nach Big Brother klingt – die vermeintlich objektivierenden „Data Sciences“. Die Konsequenzen der Datafizierung für Bildungseinrichtung beschreibt Sigrid Hartong (siehe unten).

Der relativ neue Begriff „Digitalität“ soll die digital codierte Verbindung von Mensch zu Mensch, zwischen Menschen und Objekten und zwischen Menschen und den Objekten des „Internet of Things“ (IoT) umfassen. Statt der eher technischen Definitionen der Digitalisierung sollen mit dem Kunstbegriff der Digitalität soziale und kulturelle Praktiken beschrieben werden, ähnlich dem (ebenso ungenauen) „digital lifestyle“. Dieser Begriff beschreibt die Akzeptanz der Allgegenwart von Datenerfassungssystemen und die Dominanz netzbasierter Dienste der Big Five der IT[5]. Die Kultur der Digitalität (Stalder) legitimiert die permanente Interaktion von Menschen mit digitalen Endgeräten, ohne Folgen und Reichweite zu reflektieren, obwohl ein Blick nach China oder die Lektüre der von der ehemaligen Facebook-Mitarbeiterin Frances Haugen geleakten „Facebook-Files“ reichen würde, um die Gefahren der Digitalität wahrzunehmen (Lankau 2021b; Reuter 2021; WJS o.J.). Dabei geht es bekanntermaßen um viel mehr als um Daten: Die Datafizierung menschlichen Verhaltens und seiner Lebensräume wird zur Heilslehre und Religion. Harari beschreibt in Homo Deus die Vision aus Allgegenwart und Allmacht technischer Systeme, in denen Menschen nurmehr Datenspender und Systemoptimierer sind:

„Menschen sind lediglich Instrumente, um das Internet der Dinge zu schaffen, das sich letztlich vom Planeten Erde aus auf die gesamte Galaxie und sogar das gesamte Universum ausbreiten könnte. Dieses kosmische Datenverarbeitungssystem wäre dann wie Gott“ (Harari 2017: 515).

Auf die Idee, Datenverarbeitungssysteme als die neuen Götter zu vermarkten, können nur Digital-Adventist*innen kommen. Dabei kommt der Begriff „Künstliche Intelligenz“ aus der Mathematik und Elektrotechnik und hat dabei nichts mit Intelligenz im menschlichen Sinne zu tun. Was als „Artificial Intelligence“ (AI) oder deutsch KI bezeichnet wird, ist eine zum Teil hochkomplexe und mittlerweile extrem leistungsstarke automatisierte Datenverarbeitung. Letztlich bleiben es jedoch Rechenoperationen. Die Microsoft-Deutschland-Chefin Sabine Bendiek präzisierte in einem FAZ-Interview: „Eine KI kann viele Dinge ganz toll, aber letztlich rechnet sie auf Basis von großen Datenmengen.“ (Armbruster 2019) „Es denkt nicht“ heißt das empfehlenswerte Buch von Rudolf Seising dazu, in dem er die vergessene Geschichte der KI (genauer: der Kybernetik) beschreibt und „Artificial Intelligence“ als Marketingphrase identifiziert.

Datenverarbeitende Systeme sind ideal bei der Normierung und Standardisierung sowie der automatisierten Kontrolle und Steuerung von Prozessen mit definierten Ergebnissen. Werden Prinzipien der informationstechnischen Systeme – hier das Aufzeichnen und Verdaten von menschlichem (Sozial-)Verhalten mit dem Ziel der Verhaltenssteuerung – auf Bildungseinrichtungen und Lehr- und Lernsituationen übertragen, prallen gegensätzliche Logiken aufeinander. Pädagogische Arbeit mit Bildungsanspruch hat das reflektierende und selbstverantwortlich und bewusst handelnde Individuum zum Ziel, das sich als eigenständige Persönlichkeit in die Sozialgemeinschaft integrieren und ein selbstbestimmtes Leben führen kann. Das eigentliche Ideal der Pädagogik ist die Vielfalt der Persönlichkeiten und Lebensentwürfe aus freier Entscheidung und gerade keine Standardisierung und Messbarkeit. Wer über Digitalisierung und die „Künstliche Intelligenz“ spricht, sollte daher immer darauf verweisen (müssen), dass es um das Sammeln und Auswerten von (Nutzer*innen-)Daten geht, um diese maschinenlesbar zu machen oder kurz: Digitalisierung ist kein pädagogisches Konzept.

Kybernetik und Behavi­o­rismus als Matrix

Seit den 1950er Jahren befassen sich neben der Psychologie zwei weitere wissenschaftliche Disziplinen mit Steuerungsmöglichkeiten von Menschen: Kybernetik und  Verhaltensforschung. Kybernetik[6] bedeutet Steuermannskunst, bei Homer in der ursprünglichen Wortbedeutung „Steuermann“. Der Namensgeber der heutigen Kybernetik, Norbert Wiener, benutze Kybernetik im übergeordneten Sinn von Regelungstechnik und Nachrichtenübertragung für technische Systeme. Er beanspruchte deren Gültigkeit allerdings ebenso für Lebewesen (Organismen) und Sozialgemeinschaften. Das ist die Brücke zur Biologie und der behavioristischen Verhaltensforschung.

Wiener war Mathematiker und kooperierte mit mathematischen Behavioristen wie B. F. Skinner, der mit (verhaltens-)biologischen Modellen arbeitete. Gemeinsam ist beiden Ansätzen die Behauptung der Steuerbarkeit von Lebewesen mit berechenbaren Ergebnissen. In der Kybernetik ist das Grundmodell ein Regelkreislauf wie beim Thermostat (Temperaturmessung und automatisches Öffnen oder Schließen des Ventils bei Abweichung vom definierten Messwert). In der Biologie dienen dafür Input-Output-Modelle, die mittlerweile selbst für den Reflex des Pawlowschen Hundes widerlegt sind. Kybernetik wird heute unter dem Label der „Künstliche Intelligenz“ propagiert, obwohl es ausschließlich mathematische Modelle (Mustererkennung, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik) sind. Der korrekte und von den damals beteiligten Wissenschaftlern vorgeschlagene Begriff wäre „complex information processing“ (komplexe Informationsverarbeitung). Dieser technisch korrekte Terminus konnte auf der Konferenz 1956 am Dartmouth College in Hanover, New Hampshire (USA) nicht durchgesetzt werden. Stattdessen gelang es John McCarthy, den Begriff „Artificial intelligence“ (Künstliche Intelligenz) zu etablieren, den er bereits bei Forschungsanträgen werbewirksam benutzt hatte (Seising 2021: 118). Gemeinsam ist Kybernetiker*innen und Behaviorist*innen der Glaube, Menschen als mathematisches respektive biologisches Regelsystem definieren und mit Hilfe entsprechender Parameter steuern zu können: messen, steuern, regeln als mathematisch-technisch, programmiertes Lernen als biologische Variante.

Beide Ansätze sind bereits in den 1970er Jahren gescheitert. Kybernetik-Lehrstühle wurden nicht mehr besetzt (der sogenannte KI-Winter), das programmierte Lernen (samt Sprachlaboren) verworfen. Der deutsche Informatik-Pionier Joseph Weizenbaum verspottete denn auch diese „artificial intelligentsia“ und warf ihnen fehlgeleitetes technokratisches Denken vor (Konrad 1998: 288). Beide Theorien erleben heute eine Renaissance. Behauptet wird, dass nur die mangelnde Leistungsfähigkeit der damaligen Rechnersysteme Ursache des Scheiterns gewesen wären. Heute werden Psychotechniken aus der Wahrnehmungspsychologie und Verhaltensforschung in sogenannten Social Media-Anwendungen eingesetzt, um Nutzer*innen möglichst lange am Bildschirm zu halten. Das „programmierte Lernen“ wird heute in der Variante des „selbstorganisierten Lernens“ (SOL) mit Hilfe von Lernsoftware und Learning Analytics vermarktet, ergänzt um einen Avatar als „Lernpartner“- und den ständigen Rückkanal für Nutzerdaten. Denn Daten sind das Kapital der Datenökonomie, personalisierte Verhaltensdaten der Nutzer*innen der Goldstandard.

Logik der Datafi­zie­rung

Sigrid Hartong hat in ihrem Aufsatz Wir brauchen Daten, noch mehr Daten, bessere Daten! (2018) diese Grundprämissen der datengestützten Schulentwicklung ebenso kritisiert wie die absehbaren Folgen (Hartong 2019). Wer datenbasiert entscheiden will, muss Daten generieren und verschiebt den Fokus pädagogischer Arbeit in Richtung Metrik, nebst Optimierung der Datenerhebung und Auswertung. Statt Lehrkräfte werden von den Schulträgern Test- und Qualitätsmanager*innen, Data Stewards (zur Kontrolle der Dateneingabe), Expert*innen für Error Management und ähnliches eingestellt. Der Aufbau einer IT-Infrastruktur zum Vermessen von Lernverhalten generiert vor allem Stellen für System-Administrator*innen und Programmierer*innen. Der Stellenbedarf berechnet sich nach Anzahl der eingesetzten Endgeräte. Bei aktuell knapp 11 Millionen Schüler*innen und einem Schlüssel von einer Systembetreuerstelle pro 400 Endgeräten kommt man auf einen Bedarf von 27.500 IT-Stellen in Schulen. Bei einer Support-Stelle für 300 Endgeräte – als Betreuungsschlüssel für Schulen wäre das realistischer – sind es mehr als 36.600 Stellen. Diese Fachkräfte fehlen auf dem Arbeitsmarkt. „Der nicht hinlänglich sichergestellte IT-Support könnte sich als Achillesferse des Digitalpakts erweisen“, so eine GEW-Studie (2019). Denn selbst wenn es qualifizierte Fachkräfte auf dem Arbeitsmarkt gäbe, würden sie sich kaum an Schulen bewerben. Industrie und Privatwirtschaft zahlen deutlich besser.

Die Kosten für IT-Systembetreuer*innen sind das eine. Es fehlen Lehrer*innen für alle Schulformen (derzeit circa 14.000 Stellen[7], prognostiziert sind bis zu 40.000), es fehlen Schulsozialarbeiter*innen, Schulpsycholog*innen, Mentor*innen und Betreuer*innen. Dazu kommen ungeklärte Fragen zum Datenschutz, der nicht Daten, sondern Grundrechte wie das informationelle Selbstbestimmungsrecht und die Privatsphäre schützt und nicht außer Kraft gesetzt werden kann. Entscheidend ist vor allem, dass gerade die Pandemie gezeigt hat, dass nicht Technik und Endgeräte den Lernerfolg sichern können, sondern ausschließlich qualifizierte Lehrpersonen (Lankau 2023).

„Der Mensch wird am Du zum Ich“ schrieb schon Martin Buber und wird von Meta-Studien wie denen von John Hattie bestätigt (Zierer 2020). Zum selbständigen und kritischen Denken lernen als Ziel von Lehre und Unterricht brauchen wir ein menschliches Gegenüber, den direkten Dialog. So beschreibt es Immanuel Kant im Text Was heißt: sich im Denken orientieren? (1786). Sonst bekämen wir nur leere Köpfe, die zwar das Repetieren trainieren, aber nicht selbständig denken und Fragen stellen könnten. Damit steht die Basisfrage dieses Beitrags zur Diskussion: Sind digitale Medien, wie sie heute in Schulen eingesetzt werden, ein Werkzeug zur Emanzipation und Förderung der Autonomie des Menschen, oder dienen IT-Systeme und Algorithmen dazu, Menschen zu steuern?

Technisch lässt sich heute vieles von dem realisieren, was in den 1950er und 1960er Jahren noch Theorie und Fiktion war, etwa sprechende Computer wie HAL aus Stanley Kubricks Film Odyssee 2000. Nur hat sich der Mensch vor dem Bildschirm in den letzten 60 Jahren in seiner Physis, Psyche und mentalen Leistungsfähigkeit nicht annähernd so fundamental verändert wie die technischen Systeme. Vor allem folgt die anthropologische Ontogenese des Menschen weiterhin den naturgegebenen Entwicklungsstufen und lässt sich weder analog noch digital beschleunigen. Aber wer behauptet, eine „bessere Welt“ zu programmieren, wie der Standardspruch der StartUps aus dem Silicon Valley lautet, oder wer den Menschen die Unsterblichkeit verspricht wie die Transhumanist*innen, indem die Behauptung aufgestellt wird, dass der menschliche Körper zwar sterblich sei, man aber das menschliche Bewusstsein in die Computercloud transferieren und damit ewiges Leben gewährleisten könne, hat den Boden der Wissenschaft und Vernunft ohnehin verlassen und sich der Transzendenz und hypothetischen Erlösungsversprechen überantwortet.

Kommerz statt Bildung

Diese Diskussion ist nicht neu. So hatten Mitarbeiter von Facebook und Google bereits 2018 ein „Zentrum für menschenfreundliche Technik“ gegründet. Die US-Gesellschaft sei von Technologie gekapert, damit verbundene Verhaltensweisen zerfresse die Grundpfeiler der Gesellschaft, beeinträchtige die mentale Gesundheit der Kinder, zerstöre soziale Beziehungen und die Demokratie. Produkte wie Facebook, Twitter, Instagram und Google seien nicht neutral, sondern „Teil eines Systems, dessen Ziel es ist, uns abhängig zu machen“[8]. Exemplarisch zitiert sei ein TED-Talk von Tristan Harris, ehemals Mitarbeiter bei Apple und Google, mit dem Titel: „Wie eine Handvoll Technologieunternehmen jeden Tag Milliarden von Köpfen kontrolliert“ (Harris 2017). Mit seiner Kritik steht er nicht alleine. Das primäre Ziel kommerzieller Plattformen formulierte die ehemalige Produktmanagerin bei Facebook, Francis Haugen. Sie hatte das Unternehmen im Herbst 2021 verlassen, nachdem mehrere interne Interventionen zum Schutz von Kindern abgelehnt wurden. Sie erhob daraufhin schwerwiegende Vorwürfe gegen ihren ehemaligen Arbeitgeber und übergab nicht für die Öffentlichkeit bestimmte Dokumente (die „Facebook Files“) an die amerikanische Börsenaufsichtsbehörde SEC und die Zeitung „The Wall Street Journal“. Der Kern der Anschuldigungen: Der Profit sei Facebook wichtiger als das Wohl der Nutzer*innen.

Diese Diskussionen müssen heute vor dem Hintergrund geführt werden, dass immer neue Anwendungen der „Künstlichen Intelligenz“ auf den Markt kommen und unreflektiert von Schüler*innen benutzt werden. ChatGPT etwa ist ein Bot, der beliebige Texte, von der Hausarbeit über Gedichte bis zu Programmcode generieren kann. Anders als beim (von Google finanzierten) Online-Lexikon Wikipedia werden die Texte nicht von Menschen geschrieben und redigiert, sondern aus Datenbanken und Textbausteinen rekombiniert. Man chattet mit dieser KI per Texteingabe im Prinzip wie schon mit dem ersten Robot Eliza, den Joseph Weizenbaum 1966 am MIT programmierte (siehe unten). Nur weiß man weder, auf welchen Datenbestand die Software zurückgreift (es sind Milliarden digitalisierte Texte), noch kennt man die Algorithmen und Mechanismen, nach denen diese Textbausteine ausgewählt und rekombiniert werden. Im Hintergrund steht die bislang größte Textmenge zur Auswertung bereit, nur weiß niemand, wie das Programm arbeitet. Für die Nutzer*innen bleibt ChatGPT ein Arkanum. Entscheidend ist daher sich zu vergegenwärtigen, dass eine KI eine Software ist, die weder „denkt“ noch „weiß“, welche Daten zu welchem Zweck verarbeitet werden. Software hat kein Bewusstsein. Es ist eine Rechenmaschine.

Da aktuelle KI-Systeme nach dem Prinzip des „maschinellen Lernens“ ohne menschlichen Eingriff sich quasi selbst modifizieren beziehungsweise Regeln automatisch ergänzt werden, wissen nicht einmal die Entwickler*innen, was genau nach welchen Kriterien berechnet wird und wie ChatGPT Ergebnisse zusammenstellt. Bekannt ist, dass bei ChatGPT derzeit 1,7 Milliarden Parameter hinterlegt sind. Das ist für Menschen nicht mehr fassbar. Nutzer*innen vor dem Bildschirm werden zum Stichwortgeber – und dürfen sich überraschen lassen. Diese Form der KI funktioniert dabei nach dem Matthäus-Prinzip: Wer (Wissen) hat, dem wird gegeben. Die Qualität der Fragen oder Stichworte (Prompts) bestimmt die Qualität der Antworten. Und nur wer Vorkenntnisse, Fachwissen und relevante Beurteilungskriterien hat, kann erkennen, ob ein ausgegebener Text überhaupt relevant, richtig oder falsch, faktenbasiert oder frei erfunden ist. Andernfalls muss man blind an die „Weisheit der Maschine“ glauben[9]. Das Spiel mit solchen Werkzeugen ist durchaus spannend als Unterrichtsgegenstand, als Lehrmittel hingegen irrelevant. Schüler*innen müssen sich darauf verlassen können, dass das Unterrichtete sachlich korrekt ist. In 13 Bundesländern werden daher nur vom Kultusministerium geprüfte und zugelassene Lehrmittel in Schulen eingesetzt. Fakten müssen stimmen, die Interpretation ist Unterrichtsgegenstand.

Der entscheidende Aspekt bei der Diskussion über GPT-Software (Generative Pretrained Transformer) wie ChatGPT oder das Gegenstück von Google „Switch Transformer“ ist der Wandel beim Erstellen von Inhalten. Programme wurden ursprünglich von Softwareentwickler*innen geschrieben. Auch Inhalte werden von Menschen geschrieben und lektoriert. Beides kann nun eine Software übernehmen. Der Zauberlehrling hat die Kontrolle über seine Systeme verloren und lässt sich blenden: „Beredtheit beeindruckt – bei Chatbots wie auch beim Menschen. In beiden Fällen kann Beredtheit aber auch leicht über Halbwissen und Unwissen hinwegtäuschen, und genau darin liegt eine Gefahr im breiten Einsatz von Systemen wie ChatGPT“ so Holger Hoos, KI-Professor an der RWTH Aachen (zit. n. Astheimer et al.: 2013). Es wiederholt sich, wenn auch auf technisch höherem Niveau, was Weizenbaum schon 1976 formulierte, als er die Reaktionen des Publikums auf sein Sprachprogramm Eliza beschrieb, das zwar nur Smalltalk und ein paar Phrasen beherrschte, aber als „Kommunikationspartner“ gesehen wurde und aus Kostengründen (!) als Therapeut eingesetzt werden sollte. „Diese Reaktionen auf Eliza haben mir deutlicher als alles bis dahin Erlebte gezeigt, welch enorm übertriebenen Eigenschaften selbst ein gebildetes Publikum einer Technologie zuschreiben kann oder sogar will, von der es nichts versteht“ (Weizenbaum 1976: 20).

Wiener hat solche Fehlentwicklung (Manipulation und Steuerbarkeit des Menschen durch automatisierte technische Systeme) bereits in seinem Buch The Human Use of Human Beings von 1950 kritisiert und einen humanen, nicht berechneten Umgang mit Menschen eingefordert. Aber die Behauptung der Automatisierung und Medialisierung von Lernprozessen sind Basis und Versprechen der milliardenschweren globalen Bildungsindustrie (Global Education Industries, kurz: GEI) und ihrer digitalen Lehrmedien, die zunehmend netzbasiert als autonom agierende Systeme angeboten werden. Es ist, getarnt als Fortschritt, die Zustimmung zur Selbstentmündigung, wenn „KI-basierte Avatare als empathische Lernbegleiter“ vermarktet (Herkersdorf 2020) oder digitale Endgeräte von Schulleiter*innen (!) zu „Lernbegleiter*innen“ geadelt werden, um Lehrkräfte zu sparen (Lebert 2021). Dabei hat die Corona-Pandemie gezeigt, wie entscheidend Präsenzunterricht in der Klassengemeinschaft und die Lehrpersönlichkeit für den Lernerfolg ist (Engzell et al. 2020; Maldonado 2020; Zierer 2020; Zierer 2021).

Was tun?

„Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, mit der sie entstanden sind“, soll Albert Einstein formuliert haben. Das bedeutet, dass weder neoliberal ökonomistische noch informatische oder psychologische Modelle und Methoden das Unterrichten bestimmen dürfen. Gefragt ist Pädagogik. Der Mensch muss wieder als mündiges Subjekt (nicht Muster), mit seinen konkreten Bedürfnissen und seinem individuellen Anspruch auf Bildung und Einbindung in die Sozialgemeinschaft im Mittelpunkt stehen (Bündnis 2017; Lankau 2021a). Konkrete pädagogische und praxisrelevante technische Forderungen zu IT in Schulen sind anderweitig ausformuliert (Lankau 2020). Übergeordnet ist die Forderung einer pädagogischen Wende zugunsten des Lehrens und Lernens in Gemeinschaft.

Fachdidaktiker*innen müssen das Lehrmaterial erstellen, Fachkolleg*innen gegenprüfen, qualifizierte Lehrkräfte den Präsenzunterricht strukturieren und bei Bedarf analoge wie digitale Medien altersadäquat einsetzen. Andernfalls gibt es womöglich ein unsanftes Erwachen, wie es Harari zwar zu Covid-19 formulierte, was aber gleichermaßen auf die IT-Infrastruktur passt, die derzeit flächendeckend installiert wird:

„In 50 Jahren werden sich die Menschen gar nicht so sehr an die Epidemie selbst erinnern. Stattdessen werden sie sagen: Dies war der Moment, an dem die digitale Revolution Wirklichkeit wurde. (…) Im schlimmsten Fall werden sich die Menschen in 50 Jahren daran erinnern, dass im Jahr 2020 mithilfe der Digitalisierung die allgegenwärtige Überwachung durch den Staat begann“ (Lüpke/Harms 2020).

Erforderlich ist die notwendige (Rück-)Besinnung auf das Erziehen und Unterrichten als Kernaufgabe pädagogischer Arbeit. Statt Bildungseinrichtungen an externen Partikularinteressen der Wirtschaft auszurichten, müssen der Sozialort Schule und das Lernen in der Gemeinschaft wieder zum Mittelpunkt von Bildungseinrichtungen werden. Dieser Beitrag schließt mit zwei Zitaten, die Einstein zugeschrieben werden: „Die Definition von Wahnsinn ist, immer wieder das Gleiche zu tun und andere Ergebnisse zu erwarten.“ Wir werden unsere Probleme nicht mit derselben Denkweise lösen, mit der wir sie geschaffen haben. Wenn weiterhin Ökonom*innen und Wirtschaftsverbände über Lehrinhalte bestimmen, kann die empirische Bildungsforschung zwar bis in die Nachkommastellen belegen, was Kinder und Jugendliche alles nicht mehr können und wie viel Grundschüler nicht einmal die Mindeststandards in Schreiben, Rechnen und Zuhören erreichen (IQB-Bericht, KMK 2022). Aber dadurch lernt kein Kind irgendetwas.

Wer gegensteuern möchte, sollte sich stattdessen mit denjenigen an einen Tisch setzen, die „Verstehen Lehren“ als ihre Profession begreifen (Gruschka 2011) und bekannte wie bewährte Konzepte (Reformpädagogik, Laborschule u.a.) in die Praxis umsetzen. Der ganze Mensch mit Sinnlichkeit und Verstand ist Adressat von Erziehung und Unterricht. Neben den elementaren Kulturtechniken Lesen, Schreiben und Rechnen müssen kreative, kommunikative und soziale Fähigkeiten, Wissen und Können vermittelt und praktiziert werden. Dazu gehört es, den Fächerkanon um elementare ästhetische Fächer zu ergänzen: Kunst, Musik und Werken werden ebenso Bestandteil der Basislehre wie Sport und Gemeinschaftsaktionen wie Theater-AGs, das Anlegen von Schulgärten und vieles mehr. Ein ebenfalls Einstein zugeschriebenes Zitat lautet: „Wenn Sie wollen, dass Ihre Kinder intelligent sind, lesen Sie ihnen Märchen vor. Wenn Sie wollen, dass sie intelligenter werden, lesen Sie ihnen mehr Märchen vor.“ Diese Kinder entwickeln Fantasie und Vorstellungskraft, sind neugierig und offen für Unbekanntes. Im Idealfall werden es mutige Menschen, die sich etwas zutrauen, weil man ihnen Freiräume im Denken und Handeln gelassen hat, wenn sie etwa Märchen nachspielen oder sich eigene ausdenken und bei neuen Aufgaben sagen: „Das habe ich noch nie vorher versucht, also bin ich völlig sicher, dass ich es schaffe.“ (Pippi Langstrumpf)

Prof. Dr. Ralf Lankau   ist Grafiker, Philologe und promovierter Kunstpädagoge. Seit 2002 lehrt er als Professor für Digitaldesign, Mediengestaltung und Ethik an der HS Offenburg. Er publiziert zu Digitaltechnik und (Medien-) Pädagogik unter anderem auf der Website futur-iii.de (Web: https://futur-iii.de) und im Projekt „Die pädagogische Wende“ (https://die-paedagogische-wende.de)

Literatur

Armbruster, Alexander 2019: Nicht jeder muss ein Informatiker sein, Interview mit Microsoft-Deutschland-Chefin Sabine Bendiek, in: Frankfurter Allgemeine Zeitung vom 01.04.2019, https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/diginomics/microsoft-deutschland-chefin-sabine-bendiek-im-interview-16117321.html.

Astheimer, Sven / Armbruster, Alexander / Lindner, Roland 2023: Die digitale Allzweckwaffe, in: Frankfurter Allgemeine Zeitung vom 21.01.2023, S. 21; https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/digitec/die-digitale-allzweckwaffe-chatgpt-18618030.html.

Bernard, Andreas 2023: Wie Gefühle zu Buchstaben werden. Die künstliche Intelligenz Chat GPT verfasst bessere Seminararbeiten als mancher Proseminarteilnehmer. Was heißt das für die Zukunft des Studierens und Schreibens?, in: Süddeutsche Zeitung vom 16.1.2023, S. 9.

Bündnis für humane Bildung 2017: Sieben Forderungen für eine neue Bildungspolitik – „Der Mensch ist des Menschen Lehrer“, https://www.aufwach-s-en.de/2017/10/sieben-forderungen-fuer-eine-neue-bildungspolitik-der-mensch-ist-des-menschen-lehrer/.

Burchardt, Matthias / Lankau, Ralf 2020: Aufruf zur Besinnung: Humane Bildung statt Metrik und Technik, in: bildungsklick v. 3.7.2020; https://bildungsklick.de/schule/detail/aufruf-zur-besinnung-humane-bildung-statt-metrik-und-technik.

Engzell, P. / Frey, A. / Verhagen, M. D. 2020: Learning Inequality During the Covid-19 Pandemic, https://doi.org/10.31235/osf.io/ve4z7.

Gelhard, Andreas 2011: Kritik der Kompetenz, Zürich.

GEW-Studie 2019: Digitale Mindestausstattung aller Schulen kostet rund 21 Milliarden Euro, https://www.gew.de/fileadmin/media/publikationen/hv/Digitale-Medienbildung/BWd—DigitAusstOffensiveBB-A4-2019-web2.pdf.

Gruschka, Andreas 2011: Verstehen lehren. Ein Plädoyer für guten Unterricht, Ditzingen.

Harari, Yuval Noah 2017: Homo Deus, München.

Harris, Tristan 2017: How a handful of Tech Companies control billions of minds every day (Wie eine Handvoll Technologieunternehmen jeden Tag Milliarden von Köpfen kontrolliert), https://www.ted.com/talks/tristan_harris_how_a_handful_of_tech_ companies_control_billions_of_minds_every_day.

Hartong, Sigrid 2019: Learning Analytics und Big Data in der Bildung. Zur notwendigen Entwicklung eines datenpolitischen Alternativprogramms Dokumentation zur Veranstaltung; hrsg. GEW Frankfurt, Frankfurt am Main

Hartong, Sigrid 2018: „Wir brauchen Daten, noch mehr Daten, bessere Daten!“ Kritische Überlegungen zur Expansionsdynamik des Bildungsmonitorings, in: Pädagogische Korrespondenz, H. 58, S. 15-30.

Herkersdorf, Markus 2020: KI-basierte Avatare als empathische Lernbegleiter, in: eLearning-Journal, https://www.elearning-journal.com/2020/05/14/empathische-lernbegleiter/.

Hübner, Edwin 2005: Anthropologische Medienerziehung. Grundlagen und Gesichtspunkte, Frankfurt am Main.

Kaeser, Eduard 2022: Chat GPT: Der Roboter schreibt nicht, er schwafelt. Neun Missverständnisse um die Künstliche Intelligenz, in: Neue Züricher Zeitung vom 26.12.22; https://www.nzz.ch/technologie/chat-gpt-der-roboter-schreibt-nicht-er-schwafelt-ld.1717513.

Kant, Immanuel 1977 [1786]: Was heißt: sich im Denken orientieren? in: Immanuel Kant: Werke in zwölf Bänden, Bd. 5, Frankfurt am Main, S. 304-330.

Konrad, Erhard 1998: Zur Geschichte der Künstlichen Intelligenz in der Bundesrepublik Deutschland, in: Siefkes, D. (Hrsg.): Spezialgeschichte der Informatik, Wiesbaden, S. 287-296.

Kreye, Andrian 2023: Mensch, wie geht es Dir?, in: Süddeutsche Zeitung vom 21./22.01.2023, S. 11-13.

Kultusministerkonferenz 2022: Bericht der KMK: Erste Ergebnisse zum IQB-Bildungstrend 2021: Geringere Leistungen in Deutsch und Mathematik in schulisch herausfordernden Zeiten, https://www.kmk.org/aktuelles/artikelansicht/erste-ergebnisse-zum-iqb-bildungstrend-2021-geringere-leistungen-in-deutsch-und-mathematik-in-schul.html.

Ladenthin, Volker 2021: Zur Begründung von Lernzielen in Konzepten der Kompetenzorientierung; https://bildung-wissen.eu/fachbeitraege/zur-begruendung-von-lernzielen-in-konzepten-der-kompetenzorientierung.html (20.1.2023).

Ladenthin, Volker 2010: Kompetenzorientierung als Indiz pädagogischer Orientierungslosigkeit, in: Vierteljahrsschrift für wissenschaftliche Pädagogik, Jg. 86, H. 3, S. 346-358 (Nachdruck in: Profil: https://bildung-wissen.eu/wp-content/uploads/2012/03/ladenthin-kompetenz.pdf).

Lankau, Ralf (Hrsg.) 2023: Unterricht in Präsenz und Distanz. Lehren aus der Pandemie. Weinheim.

Lankau, Ralf 2021a: Werkzeug im Unterricht statt Allheilmittel. Alternative IT Konzepte für Schulen, in: Lankau, Ralf (Hrsg.): Autonom und mündig am Touchscreen. Für eine konstruktive Medienarbeit in der Schule, Weinheim, S. 169-184.

Lankau, Ralf 2021b: Schülerverhalten überwachen, kontrollieren und analysieren 2.0; in: Pädagogik, H. 1, S. 52-56 (Serie „Digitalisierung aus pädagogischer Perspektive, Folge 7).

Lankau, Ralf 2020: Alternative IT-Infrastruktur für Schule und Unterricht. Wie man digitale Medientechnik zur Emanzipation und Förderung der Autonomie des Menschen einsetzt, statt sich von IT-Systemen und Algorithmen steuern zu lassen. GBW-Flugschrift 2: https://bildung-wissen.eu/wp-content/uploads/2020/10/krautz_flugschrift_digitalisierung.pdf.

Lankau, Ralf 2014: Gestalten als Form des Erkennens. Kreativität und (Digital-)Technik in Kunstpädagogik und Mediengestaltung, München.

Lebert, Achim 2021: Digitale Endgeräte werden zu Lernbegleitern, in: Schulverwaltung Spezial, H. 1, S. 36–39.

Luepke, M./Harms, F. 2020: Interview mit dem Historiker Harari, in: T-Online v. 23.10.2020, https://www.t-online.de/nachrichten/wissen/geschichte/id_88582030/harari-zur-pandemie-corona-hat-das-potential-die-welt-besser-zu-machen-.hhtml.

Maldonado, Joana/De Witte, Kristof 2020: The effect of school closures on standardised student test outcomes, https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/berj.3754.

Matthes, Sebastian 2021: Sie haben gelernt, unser Gehirn zu hacken, Interview mit dem Historiker Yuval Noah Harari; in: Handelsblatt vom 30.12.2021-02.01.2022, S. 16-18,  https://futur-iii.de/2022/01/sie-haben-gelernt-unser-gehirn-zu-hacken/.

Münsterberg, Hugo 1914: Grundzüge der Psychotechnik. Leipzig.

Pias, Claus 2013: Eine kurze Geschichte der Unterrichtsmaschinen, in: Frankfurter Allgemeine Zeitung vom 10.12.2013; www.faz.net/aktuell/feuilleton/forschung-und-lehre/automatisierung-der-lehre-eine-kurze-geschichte-der-unterrichtsmaschinen-12692010.html.

Reuter, Markus 2021: Facebook Files: Facebook wusste, was alles schiefläuft, in: netzpolizitik.org v. 25.10.29021; https://netzpolitik.org/2021/facebook-files-facebook-wusste-was-alles-schieflaeuft/.

Seising, Rudolf 2021: Es denkt nicht. Die vergessene Geschichte der KI, Frankfurt am Main.

Sen, Amartya 2020, [1977]: Rationale Dummköpfe. Eine Kritik der Verhaltensgrundlagen der Ökonomischen Theorie (= Was bedeutet das alles?), Stuttgart.

Stalder, Felix 2016: Kultur der Digitalität, Berin.

Weizenbaum, Joseph 1976: Die Macht der Computer ist die Ohnmacht der Vernunft, Frankfurt am Main

Wiener, Norbert 1985 [1948]: Cybernetics. Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Cambridge.

Wiener, Norbert 1950: The Human Use of Human Beings, Boston.

Wilhelm, Katharina 2022: Whistleblowerin Frances Haugen: „Facebook hat Blut an den Händen“, in: ARD-Studio Los Angeles, https://www.tagesschau.de/wirtschaft/unternehmen/frances-haugen-facebook-meta-101.html.

WJS o.J.: The Facebook-Files. A Wall Street Journal Investigation; https://www. wsj.com/articles/the-facebook-files-11631713039.

Zierer Klaus 2022: Der sokratische Eid. Eine zeitgemäße Interpretation. Münster/Wien.

Zierer Klaus 2021: Zwischen Dichtung und Wahrheit: Möglichkeiten und Grenzen von digitalen Medien im Bildungssystem, in: Pädagogische Rundschau, Jg. 75., S. 377-392, https://www.ingentaconnect.com/contentone/plg/pr/2021/00000075/00000004/art00001?crawler=true&mimetype=application/pdf.

Zierer, Klaus 2020: Visible Learning 2020: Zur Weiterentwicklung und Aktualität der Forschungen von John Hattie, Berlin: Konrad-Adenauer-Stiftung e. V., https://www.kas.de/documents/252038/7442725/Visible+Learning+2020.pdf/e664fc77-2b6e-bc9d-f6a1-9b8075268a50.

Zuboff, Shoshanna 2018: Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus, Frankfurt am Main/New York.

Anmerkungen:

[1] William Stern prägte den Begriff „Psychotechnik“, der vor allem durch die Monographie Grundzüge der Psychotechnik (1914) von Hugo Münsterbergs verbreitet wurde.

[2] Zur kritisch-reflektierten Analyse des Kompetenzbegriffs siehe Ladenthin 2010 und 2021.

[3] Englisch: Openess, Conscientiousness, Extraversion, Agreeableness, Neuroticism, auf deutsch: Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Verträglichkeit und Neurotizismus.

[4] Affective Computing (auch Emotions-KI oder Gesinnungsanalyse): Computer sollen durch die Analyse von Mimik, Gestik und (Körper-)Sprache menschliche Affekte und Emotionen messen, um sie zu beeinflussen. Zugrundeliegende Modelle sind allerdings falsch. Der Psychologe Paul Ekman hat sie Ende der 1960er Jahre entwickelt und behauptet, dass „Emotionen und ihre Ausdrucksformen im Gesicht eine universelle und vor allem messbare Qualität haben. Das ist längst widerlegt, es macht es aber einfacher, Emotionen in Daten zu verwandeln, wenn man davon ausgeht, dass alle Menschen gleich dreinschauen, wenn sie traurig, fröhlich oder zornig sind.“ (Kreye 2013: 13) Fehlerhafte Modelle generieren fehlerbehaftete „Ergebnisse“ und sind unbrauchbar.

[5] Das sind: Alphabet/Google, Amazon, Apple, Facebook/Meta, Microsoft.

[6] Bis in die 1970er Jahre hießen einige Informatik-Fachbereiche an Universitäten noch Fachbereich Kybernetik, so z.B. an der TU Berlin (Konrad 1998: 288).

[7] Laut Umfrage des Umfrage des Redaktionsnetzwerks Deutschland unter den Kultusministerien sind es 14.000 Stellen, laut Lehrerverband zwischen 32.000 und 40.000 Stellen (https://www.tagesschau.de/inland/bildung-schulen-lehrermangel-101.html und https://www.news4teachers.de/2022/08/lehrermangel-bis-zu-40-000-freie-stellen-koennen-nicht-mehr-besetzt-werden/ (Stand: 25.01.2023)).

[8] https://humanetech.com/.

[9] Es gibt vergleichbare Programme wie Stable Diffusion oder DaLL-E2 für das automatisierte Generieren von Bildern und Grafiken im Stil bestimmter Maler oder Epochen. Das Grundproblem aber bleibt bei allen automatisierten Ausgaben gleich: Nur wer sich mit einem Thema auskennt, kann die Qualität (und Fehler) der Texte, Bilder oder Grafiken erkennen.

Der Beitrag IT in Schulen: Erziehung zu Autonomie oder Konformität? Oder: Warum man Datenverarbeitung nicht mit Pädagogik verwechseln darf erschien zuerst auf Humanistische Union.