Ist die Maschine der bessere Lehrer?

In den Medien häufen sich Berichte über rasante Fortschritte in der Entwicklung künstlicher Intelligenz. KI hält im Unterricht sowohl als Unterrichtsthema sowie als Lehr- und Lernwerkzeug Einzug. Für Schulen stellt sich dadurch die Frage, ob künstliche Intelligenzen (KI) Lehrpersonen irgendwann vollständig ersetzen werden. Was klar ist: die Arbeit der Lehrpersonen wird sich verändern, aber KI wird sie nicht ersetzen, sondern im besten Fall dabei helfen, ihre Arbeit sinnvoll zu ergänzen und bereichern.

Wenn man den Begriff “Künstliche Intelligenz” (KI) hört, klingt das oft nach Science-Fiction und ferner Zukunft. In Filmen sind superintelligente Roboter und Computer ein beliebtes Motiv. Doch künstliche Intelligenz ist bereits heute im Alltag im Einsatz, oftmals in subtiler Form. Lernfähige Algorithmen analysieren laufend unseren Medienkonsum auf Netflix oder YouTube und erstellen individuelle Nutzungsprofile, die in Vorschlägen resultieren, welche Videos man als nächstes schauen könnte. Bei Amazon und in vielen anderen Online-Läden machen die Algorithmen den Kunden ebenfalls Vorschläge, was sie aufgrund ihres Kaufverhaltens sonst noch kaufen könnten.

Eine sichtbarere Form von KI sind Chatbots. Man kann sich per Text oder mit seiner Stimme direkt mit einer KI unterhalten und technischen Support erhalten. Auch die meisten Smartphones sind mit einem Chatbot ausgestattet, von Siri bis zum Google Assistenten. Zuhause findet man immer häufiger smarte Lautsprecher, wie Alexa, mit denen man per Stimme sein Haus steuern oder Informationen abrufen kann.

Noch deutlicher sichtbar sind KI, die Geräte steuern können, vom Roomba-Staubsauger und Service-Roboter bis zum selbstfahrenden Auto. Glaubt man den Prognosen der Autoindustrie, werden elektrische, selbstfahrende Autos in naher Zukunft Standard sein, sodass nachfolgende Generationen wahrscheinlich keine, oder andere Führerscheine benötigen werden.

Künstliche Intelligenz ist ein Sammelbegriff für lernfähige Algorithmen, die sich von traditionellen Computerprogrammen unterscheiden, die lediglich fixe Abläufe ausüben. Grundsätzlich erfassen diese Algorithmen Muster aus grossen Datensätzen (Big Data), mit Hilfe von Bilderkennung, Spracherkennung und Texterkennung. Im nächsten Schritt können dann diese Algorithmen selbst Texte, Bilder oder Videos generieren.

Damit ein Algorithmus lernen kann braucht es zwei Voraussetzungen: Einen möglichst grossen Datensatz (Big Data) und fortlaufendes Training. Je grösser der Datensatz, umso besser können die Algorithmen daraus lernen und ihre Mustererkennung laufend verfeinern. Der Algorithmus ist gut darin, Muster in Datensätzen zu erkennen, doch es braucht den Menschen, um dem Algorithmus beizubringen, welche dieser Muster nützlich und sinnvoll sind. Man spricht hier vom «Training» der KI. Im Alltag tragen wir auch dazu bei, zum Beispiel durch die Markierung von Objekten in Captchas oder indem wir in Fotos in sozialen Netzwerken Personen identifizieren und Gesichter markieren.

Bei künstlichen Intelligenzen kann man zwischen zwei Formen unterscheiden:

• Schwache KI (weak oder narrow AI): Als schwache künstliche Intelligenz werden Systeme bezeichnet, die sich auf die Lösung eng beschränkter Anwendungsprobleme fokussieren; die vorher genannten Beispiele können als schwache KI identifiziert werden.
• Starke KI (strong oder general AI): Das Ziel einer starken künstlichen Intelligenz ist es, intellektuelle Fertigkeiten zu erlangen, welche denjenigen der Menschen gleichen oder sie gar übertreffen. Dazu gehört kreatives Problemlösen oder der Transfer von einem Wissensgebiet zu einem anderen. Bisher ist es noch nicht gelungen, eine starke künstliche Intelligenz zu entwickeln. Unter Forschern ist es umstritten, ob die Entwicklung einer solchen Intelligenz überhaupt möglich ist oder überhaupt angestrebt werden sollte.

Künstliche Intelligenzen halten vermehrt auch an Schulen Einzug. Bereits heute findet man erste Anwendungen künstlicher Intelligenzen im Unterricht.

• Anpassungsfähige digitale Lernumgebungen ermöglichen ein personalisiertes Lernen. Jede Schülerin und jeder Schüler kann im eigenen Tempo und Schwierigkeitsgrad Aufgaben bearbeiten sowie automatisierte Rückmeldungen erhalten.
• Schülerinnen und Schüler nutzen digitale Sprachassistenten für Recherchen.

• Lehrpersonen nutzen digitale Assistenten, die in Echtzeit anzeigen, in welchen Bereichen Schülerinnen und Schüler bei der Arbeit in Lernprogrammen Unterstützung benötigen. Hier kann die KI subtile Verhaltensmuster aufdecken, welche ansonsten verborgen bleiben könnten.
• Künstliche Intelligenz hilft der Lehrperson bei der Unterrichtsvorbereitung sowie der Auswertung von Prüfungen und Aufsätzen.

Schülerinnen und Schüler lernen, wie künstliche Intelligenz funktioniert und wie man sie nutzen kann. Im Modul “Medien und Informatik” im Lehrplan 21 beschäftigen sie sich mit Datenstrukturen und deren Auswertung, der Umsetzung von Programmen sowie dem Aufbau und der Funktionsweise von informationsverarbeitenden Systemen.

Ein Ziel ist der Verständnisgewinn über ‘Computational Thinking’ (Algorithmisches Denken), das beinhaltet, wie Algorithmen aufgebaut sind, wie man ein komplexes Problem in Teilschritte zerlegt, welche Probleme sich zur Automatisierung durch Algorithmen eignen und wo die Grenzen von Algorithmen liegen. Der LCH unterstützt die ‘Computational Thinking Initiative’ von digitalswitzerland, welche Projekte an Schulen durchführt und Unterrichtsmaterialien entwickelt.

Bei all den visionären Versprechen der Technologiefirmen stellt sich die eingangs gestellte Frage, ob Lehrpersonen in Zukunft komplett durch künstliche Intelligenzen ersetzt werden können oder ersetzt werden sollen. Die Antwort auf diese Frage ist ein klares Nein, für das es verschiedene Gründe gibt:

• Während KI in spezifischen Funktionen dem Menschen bereits heute überlegen ist, gibt es viele Aspekte in denen Menschen ihre Stärken ausspielen können. Die momentan verfügbare KI gehört in die Kategorie der “schwachen” KI. Diese ist gut in der Mustererkennung in engen Bereichen (Syntaktik), aber nicht in der Bedeutungszuweisung (Semantik). Erst der Mensch kann Mustern Sinn zuweisen.
• Eine KI ist immer nur so gut wie der verfügbare Datensatz. Die Vorgänge im Klassenzimmer sind sehr komplex und in dauerndem Wandel. Nur ein Bruchteil dieser Prozesse kann digital erfasst und für eine KI verwertbar gemacht werden.
• Lernen ist und bleibt ein zwischenmenschlicher Prozess. Der Mensch ist evolutionsbiologisch betrachtet ein soziales Wesen, welches von, für und mit anderen Menschen lernt. Lernen ist nicht nur ein kognitiver, sondern auch ein emotionaler und sozialer Prozess. Die Förderung von Lernprozessen im Unterricht erfordert eine positive Atmosphäre und Beziehungsarbeit. Lehrpersonen erfassen daher nicht nur die Lernleistung von Schülerinnen und Schüler, sondern kennen auch deren individuelle Bedürfnisse, Belastungsfaktoren und sollten gemäss ihrer Tagesform improvisieren und sich anpassen können. Lehrpersonen haben durch ihre Begeisterung für ein Thema, ihre Neugierde und ihr vernetztes Verständnis eine Vorbildfunktion. Künstliche Intelligenzen können zwar präzise Verhaltensmuster erkennen, aber sie können nicht inspirieren. Das sieht man daran, dass die meisten Personen sich gut an ihre erste Lehrperson in der Primarschule erinnern können, aber wer denkt mit nostalgischen Gefühlen an sein erstes digitales Lernprogramm? Selbst Apple Gründer Steve Jobs stellte fest “The most important thing is a person. A person who incites your curiosity and feeds your curiosity; and machines cannot do that in the same way that people can.”
• Lehrpersonen mussten sich die Kompetenzen des Unterrichtsfachs selbst, möglicherweise mühsam, erarbeiten. Dadurch hat die Lehrperson ein tiefes Verständnis dafür, wo Schülerinnen und Schüler beim Lernen Schwierigkeiten haben können. Eine künstliche Intelligenz lernt anders und kann Prozesse nicht aus eigenen Erfahrungen reflektieren.

Künstliche Intelligenz haben ihre Stärken und Schwächen. Man muss sie daher gezielt dort einsetzen, wo sie einen Mehrwert bringen und den Menschen sinnvoll ergänzen und entlasten. Damit digitale Technologien in der Schule sinnvoll eingesetzt werden können, braucht es gewisse Bedingungen. Im Kern geht es um einen Dialog zwischen Pädagogik (Was wollen wir erreichen?) und Technik (Welche Technologien wollen/können wir einsetzen?), eingebettet in eine gemeinsame Strategie.

Aus pädagogischer Perspektive bringen digitale Technologien nur dann einen Mehrwert, wenn sie zielgerichtet und mit Hilfe didaktisch passender, zeitgemässer Ansätze eingesetzt werden. Dazu benötigen Lehrpersonen ausreichend anerkannte Aus- und fortlaufende Weiterbildungen, sowie innovative und adaptive Lehrmaterialien. Digitale Technologien und deren Nutzung sollen altersgerecht sein und die mentale, emotionale und physische Gesundheit der Lehrpersonen und der Lernenden nicht belasten. Es braucht zudem gute Rahmenbedingungen, um hochqualifizierte Personen für den Lehrberuf zu begeistern. Dazu braucht es neben marktgerechten Löhnen den Raum zur kreativen Unterrichtsgestaltung und eine attraktive Laufbahnentwicklung. Wir brauchen Lehrpersonen, welche Technologien verstehen und zu nutzen verstehen.

Aus technischer Perspektive benötigen Schulen eine zeitgemässe technische Infrastruktur, welche unterhalten und auf einem aktuellen Stand gehalten werden muss. Lehrpersonen sollen sich auf ihre pädagogische Kernaufgabe konzentrieren können und benötigen dazu technische sowie technisch-pädagogische Unterstützung und Beratung. Schulen sollten über einen stehenden, eigenen Budgetposten für digitale Technologien verfügen, ohne dass dadurch bestehende Rahmenbedingungen oder Anstellungsbedingungen verschlechtert werden. Die Kosten für digitale Technologien in der Schule dürfen nicht auf die Eltern abgewälzt werden. Die Volksschule muss unentgeltlich und die Chancengerechtigkeit gewahrt bleiben.

Für eine gemeinsame Strategie dieser beiden Perspektiven bedarf es  einer koordinierten Führung und transparenter Strategien auf allen Ebenen. Dazu gehört auch die Datennutzung, die durch klar definierte, gemeinsame Strategien gesichert sein muss. Es versteht sich von selbst, dass in der Schule erhobene Datensätze nur für pädagogische aber nicht für kommerzielle Zwecke genutzt werden dürfen.

Die Kernfrage bleibt immer, ob eine neue Technologie oder Unterrichtsmethode die Lehr- und Lernprozesse verbessert. Schulen haben die Aufgabe, Schülerinnen und Schüler auf aktuelle und zukünftige digitalisierte Lebens- und Arbeitswelten vorzubereiten. Dabei wird auch künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle spielen, sowohl als Unterrichtsthema sowie als Lehr- und Lernwerkzeug. Es ist die Aufgabe der Politik, Forschung und Wirtschaft die Digitalisierung weiterzuentwickeln und eine entsprechende Infrastruktur zu schaffen. Es ist die Aufgabe der Schulen, Wege zu finden, Entwicklungen im Bereich der Digitalisierung im Lehrplan abzubilden und zu integrieren, um sie zur Stärkung der Qualität des Schweizer Bildungssystems zu nutzen.