Das aufstrebende Feld der Künstlichen Intelligenz im Bildungswesen (AIED) und Lerntestdatenanalyse bietet enormes Potenzial für personalisiertes Lernen und optimierte Lernerfahrungen. Die Integration von KI in die Bildungsinfrastruktur erfordert jedoch eine differenzierte Betrachtung der politischen Kräfte, die ihre Entwicklung und Implementierung beeinflussen. Dieser Artikel geht auf die kritische Kluft zwischen den Zielen der akademischen KI-Forschung und denen der aufstrebenden Bildungstechnologie (EdTech) Industrie ein. Wir argumentieren, dass KI im Bildungswesen nicht als monolithische Entität angesehen werden sollte, sondern vielmehr als vielschichtiges Werkzeug, das anfällig für verschiedene politische Agenden ist.
Die zweigeteilte Landschaft der KI im Bildungswesen.
Während sich die akademische AIED-Forschung darauf konzentriert, KI-Methoden zu nutzen, um Einblicke in das Lernverhalten von Studierenden zu gewinnen (Baker, 2010), priorisiert die EdTech-Branche die Gewinnerzielung durch KI-gestützte Bildungsprodukte und -dienstleistungen. Dieser grundlegende Unterschied in den Zielen unterstreicht das Potenzial für eine Diskrepanz zwischen den beabsichtigten und tatsächlichen Auswirkungen von KI in der Bildung. Eynon und Young (2021) fangen diese Spannung treffend ein, indem sie hervorheben, wie KI für Akademiker eine Forschungsmethode darstellt, während sie für EdTech-Unternehmen eine lukrative Marktchance bedeutet.
Der Reiz von KI in der Bildung für Politiker
Das Potenzial von KI, die Lernerfolge der Schüler zu verbessern, übt zweifellos eine unwiderstehliche Anziehungskraft auf politische Entscheidungsträger aus. In Bildungssystemen, die zunehmend von Marktorientierung und leistungsbezogener Rechenschaftspflicht geprägt sind (Grek et al., 2021; Wyatt-Smith et al., 2021), präsentiert sich KI als ein Werkzeug zur Optimierung dieser Prozesse. Die umfangreichen Dateninfrastrukturen, die für die Leistungsbewertung eingesetzt werden (Wyatt-Smith et al., 2021), bieten einen fruchtbaren Boden für KI-gestützte Analysen, die möglicherweise Rechenschaftsmaßnahmen beschleunigen und „handlungsorientierte Erkenntnisse“ auf der Grundlage von Vorhersageanalysen generieren (Gulson et al., 2022).
Die Risiken der KI-getriebenen Politik navigieren.
Die Integration von KI in politische Rahmenbedingungen erfordert jedoch eine sorgfältige Abwägung möglicher Fallstricke. Die Abhängigkeit von KI-gesteuerten Entscheidungen wirft Bedenken hinsichtlich der Verdrängung menschlichen Urteilsvermögens in kritischen Bereichen wie der Mittelzuweisung, personellen Entscheidungen und der Platzierung von Schülern auf. Darüber hinaus ist die Qualität der für KI-Analysen verwendeten Daten von entscheidender Bedeutung. Die Nutzung von minderwertigen Daten kann zu voreingenommenen oder ungenauen Entscheidungen führen, die weitreichende Konsequenzen für Schulen, Pädagogen und Schüler haben können.
Hype, unbeabsichtigte Konsequenzen und geopolitische Agenden
Die Faszination für KI kann dazu führen, dass politische Entscheidungsträger sich auf unerprobte Technologien mit übertriebenen Versprechen und Medienhype einlassen (Knox, 2020). Der Mangel an belastbaren Beweisen für die Wirksamkeit vieler KI-Tools erfordert einen vorsichtigen Ansatz, der eine gründliche Bewertung vor einer breiten Einführung priorisiert. Darüber hinaus erfordert das Potenzial für unbeabsichtigte Folgen, wie die Verengung von Lehrplänen oder die Unterdrückung von Kreativität, eine sorgfältige Prüfung. Über nationale Bildungspolitik hinaus kann der Aufstieg von KI in der Bildung auch im Kontext des geopolitischen Wettbewerbs betrachtet werden. Die Verfolgung eines technologischen „Supermacht“-Status kann Nationen dazu anregen, KI für nationalistische Ziele zu nutzen, was möglicherweise bestehende Bildungsungleichheiten auf globaler Ebene verschärft.
KI in der Bildung als politisches Werkzeug: Ein Appell zur Kritikalität
Die oben genannte Diskussion unterstreicht die Bedeutung, KI in der Bildung nicht als neutrale Technologie zu betrachten, sondern als ein Werkzeug, das anfällig für Manipulationen für spezifische politische Agenden ist. Ein kritischer Ansatz, der wirksame und gerechte Lernergebnisse priorisiert, muss die Entwicklung und Umsetzung von KI in Bildungseinrichtungen leiten. Dies erfordert einen fortlaufenden Dialog zwischen Forschern, Pädagogen, politischen Entscheidungsträgern und der EdTech-Industrie, der eine kooperative Umgebung fördert, die ethische Überlegungen, Transparenz und Rechenschaftspflicht priorisiert.
Das menschliche Element der KI in der Bildung und der Weg nach vorn
Ethische Überlegungen müssen oberste Priorität bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Tools haben. Algorithmische Voreingenommenheit, ein gut dokumentiertes Problem in KI-Systemen, kann bestehende Ungleichheiten in der Bildung verstärken (Selbst et al., 2019). Die Reduzierung von Voreingenommenheit erfordert eine vielfältige Vertretung in KI-Entwicklungsteams sowie robuste Datensammlungs- und Analysepraktiken.
Darüber hinaus muss die Privatsphäre der Schüler streng geschützt werden. Klare Datenverwaltungsrahmen und transparente Datenverarbeitungspraktiken sind unerlässlich, um das Vertrauen zu wahren und sicherzustellen, dass Schülerdaten nicht missbraucht werden.
Transparenz und Rechenschaftspflicht: Vertrauen aufbauen.
Die Sicherstellung von Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI-gesteuerten Bildungssystemen ist entscheidend, um das öffentliche Vertrauen zu erhalten und potenzielle Schäden zu minimieren. Pädagogen, Eltern und Schüler haben alle das Recht zu verstehen, wie KI-Tools in ihren Bildungsumgebungen eingesetzt werden. Eine klare Kommunikation über den Zweck des KI-Einsatzes, die Arten von Daten, die gesammelt werden, und wie diese Daten verwendet werden, ist von größter Bedeutung.
Die Entwicklung robuster Überwachungsmechanismen für KI-Systeme im Bildungswesen wird entscheidend sein, um Entwickler und politische Entscheidungsträger für die ethischen Implikationen ihrer Entscheidungen zur Rechenschaft zu ziehen.
Fazit: Eine gemeinsame Zukunft
Durch die Förderung offener Kommunikation, die Priorisierung menschlichen Urteilsvermögens neben technologischer Innovation und die Auseinandersetzung mit den politischen Komplexitäten rund um KI in der Bildung können wir ihr Potenzial nutzen, um eine gerechtere und effektivere Lernlandschaft für alle zu schaffen. Die Zukunft der Bildung liegt nicht darin, Pädagogen durch Maschinen zu ersetzen, sondern darin, KI als mächtiges Werkzeug einzusetzen, um Pädagogen zu stärken und Lernerfahrungen für jeden Schüler zu individualisieren. Dieser kooperative Ansatz, der auf ethischen Prinzipien und einem Bekenntnis zur humanzentrierten Bildung basiert, wird den Weg für eine Zukunft ebnen, in der KI als positive Kraft für Veränderung in der Bildungslandschaft dient.
References
Baker, R. S. J.d. (2010). Data mining for learning analytics. Learning Analytics: From Research to Practice, 1, 3-14.
Day, P. (2021). Educational datafication and the potential for algorithmic injustice: Towards a critical framework for policy and practice. Educational Philosophy and Theory, 53(10), 1201-1217.
Eynon, R., & Young, M. (2021). AI and Education: A Critical Examination of Use and Ethics. Education and Information Technologies, 26(2), 1145-1161.
Grek, S., Maroy, C., & Verger, A. (2021). The performative turn in education policy: A critical genealogy of its historical emergence and its contemporary effects. Journal of Educational Policy, 36(4), 599-620.
Gulson, D., Ahmed, S., & Baker, R. S. J.d. (2022). Artificial intelligence and formative assessment: A critical review.Learning, Culture and Social Interaction, 27, 100452.
Knox, A. (2020). The geopolitical economy of educational technology: Critical issues, trends and future directions.Journal of Educational Change, 51(4), 599-624.
Selbst, A. D., Gebru, T., Bryson, J., Reid, M., McKinney, L., Lantz, C., & Mitchell, S. (2019). Fairness considerations for ethical AI in software engineering. In Proceedings of the 2019 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 89-97).
Wyatt-Smith, C., Lingard, B., & Heck, R. (2021). Education policy and datafication: A critical review of the literature.Journal of Educational Change, 52(2), 229-253.