KI und Algorithmen in der Bildung

Wir wissen heute, was eine sorgfältig gestaltete Verbindung von Fachexpertise und maschinellen Prozessen in der Bildung leisten kann. Lernschwierigkeiten, Abwesenheit oder Verhaltensauffälligkeiten sind frühzeitig erkennbar. Die individuelle Entwicklung der Lernenden lässt sich mit gezielten Unterstützungsmassnahmen fördern. Lehrpersonen können die Lernfortschritte individuell verfolgen sowie personalisierte Lernpfade auf die spezifischen Bedürfnisse und Fähigkeiten des einzelnen Kindes oder Jugendlichen zuschneiden. Gleiches gilt auf der institutionellen Ebene. Schulleitungen können die Lernprozesse verbessern, Ressourcen effektiver und effizienter einsetzen und letztlich die Leistungen der Schülerinnen und Schüler insgesamt günstig beeinflussen. Auf der Makroebene helfen Daten, den Bildungsprozess zu überwachen, Lehrmethoden zu bewerten und Lehrpläne anzupassen, um die Bildungsqualität sowie die Beziehungsverhältnisse zwischen Bildungsinstitutionen, Lehrpersonen und Lernenden zu verbessern.

Zurück zum Vergleich mit dem Wetter: Genau so, wie jede Wettervorhersage und jede Einordnung von Klimaphänomenen, muss jede Aussage zu Menschen im Lernprozess und jede Entwicklung von Lernsettings auf einwandfrei geklärten Daten basieren. Sonst drohen irrige Fehlprognosen. Solche mögen im Fall des Wetters ärgerlich sein; im Kontext der Bildung wären sie verheerend.