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Digitalisierung gestalten

Sechs Forderungen zu Learning Analytics, Big Data und Algorithmen

Learning Analytics, Big Data und Algorithmen halten Einzug in den Bildungsbereich – und das oft ohne das Wissen der davon betroffenen Personen. Die GEW sieht dies kritisch.

Für die GEW stehen nicht das technische Werkzeug oder die technische Infrastruktur im Vordergrund, sondern pädagogische und wissenschaftliche Fragen. (Foto: Pixabay / CC0)

Vor dem Hintergrund von Learning Analytics, Big Data und Algorithmen in Bildung und Wissenschaft fordert die GEW Transparenz, Mitbestimmung und eine politische Technikfolgenabschätzung im Bildungswesen. Digitalisierung, Datafizierung und Algorithmen in Bildung und Wissenschaft müssten nachhaltig, demokratisch, diskriminierungskritisch, transparent und auf der Basis von Werten und Grundrechten gestaltet werden.

Die Gewerkschaft wird sich an der Diskussion über die Digitalisierung in Bildung und Wissenschaft einbringen, indem sie Prüfsteine für „pädagogisch wertvolle“ technologiebasierte Lernprogramme und -settings sowie für eine datenpolitisch integre Wissenschaft entwickelt.

Die Gewerkschaft erhebt dabei sechs Forderungen:

  1. Transparenz und eine verständliche Offenlegung der Grundlagen von Algorithmen bei allen behördlich eingeführten technologischen Systemen, die pädagogische Prozesse, Lernsettings, Diagnostik, Forschung und personenbezogene Auswertungen algorithmisch steuern, wie auch der algorithmisch basierten Prozesse und Ergebnisse
  2. eine politische Technikfolgenabschätzung im Bildungswesen und zwar möglichst VOR der Einführung digitaler Technologien, wie etwa Learning Analytics
  3. den Erhalt und Ausbau „unbeobachteter“ sowie pädagogisch und wissenschaftlich geschützter Räume
  4. eine datenpolitische Bildung für Lernende und Lehrende im Hinblick auf algorithmisch basierte Lern und Arbeitsprozesse
  5. eine verstärkte – vor allem öffentlich verantwortete – Forschung zu Digitalisierung und Datafizierung im Bildungswesen
  6. mehr politische Verantwortung in der Entwicklung von datafizierten und algorithmisierten Lehr-, Lern- und Forschungsprozessen, etwa durch eine stärkere Regulierung des Einflusses von EdTech-Unternehmen auf Bildung und Forschung oder auch durch eine Förderung öffentlich, demokratisch, pädagogisch und wissenschaftlich verantworteter Aktivitäten und Steuerungsprozesse