Adaptive Lernprogramme : Künstliche Intelligenz in der Schule – Nutzen und Hürden

Wozu dienen adaptive Lernprogramme? Wie lassen sie sich im Unterricht nutzen? Und wo sind die größten Hürden? Mit Fragen rund um künstliche Intelligenz im Klassenraum hat sich auch die Jahreskonferenz des Forums Bildung Digitalisierung beschäftigt. Das Schulportal hat zwei Veranstaltungen besucht und Erkenntnisse zum Thema gesammelt.

Annette Kuhn 22. November 2022
Roboterhand umfasst menschliche Hand als Symbol für adaptive Lernsysteme und KI
Künstliche Intelligenz in der Schule nicht als Selbstzweck, sondern Hand in Hand mit den Lehrenden und Lernenden.
©Christophe Gateau/dpa

Gerade hat der Workshop „Künstliche Intelligenz im Unterricht – wie werden Schüler:innen KI-kompetent?“ auf der Konferenz Bildung Digitalisierung begonnen, in dem Sophie Plötz vom KI-Campus zeigen will, wie Lehrkräfte mit ihren Schülerinnen und Schülern im Unterricht KI-basiert arbeiten können. Der KI-Campus ist eine Lernplattform für Künstliche Intelligenz und Sophie Plötz dort für den Bereich Schule zuständig. Sie will das Prinzip an einem einfachen Beispiel zeigen: Bilderkennung. Doch bevor der Workshop richtig losgeht, ruft jemand in den Raum: „Und was ist mit dem Datenschutz?“ Die Community-Managerin muss erst mal mit viel Skepsis im Raum umgehen.

Die Frage zum Datenschutz im Umgang mit künstlicher Intelligenz in der Schule ist naheliegend. Denn natürlich muss geklärt sein, was mit den Daten von Schülerinnen und Schüler passiert, wenn sie auf den Bildern zu erkennen sind. Wohin wandern die Daten? Wozu werden sie genutzt? Sophie Plötz kennt die Gefahren und Risiken und redet sie nicht klein. Sie versichert aber auch, dass viele KI-gestützte Programme datenschutzkonform sind oder dass es zu vielen unsicheren Programmvarianten auch immer eine sichere gibt.

Datenschutz betrifft auch analoge Informationen

Mit dem Hinweis auf den Datenschutz werde oft jegliche Nutzung von KI in der Schule abgelehnt, sagt Ralph Müller-Eiselt, der bei der Bertelsmann Stiftung das Programm Digitalisierung und Gemeinwohl leitet und sich dort mit den Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz befasst. Damit könne ein riesiger Datensatz verloren gehen, warnt er und weist auch darauf hin, dass der verantwortungsvolle Umgang mit Daten nicht erst in Bezug auf künstliche Intelligenz ein Thema sei: „Schülerdaten werden innerhalb der Schule immer erfasst, das ist ja auch der Fall, wenn sich Lehrerinnen und Lehrer analog Notizen machen.“ Wichtig sei, immer zu schauen, welche Daten personalisiert sein könnten und welche pseudonymisiert werden müssten. Innerhalb der Schule seien personalisierte Daten möglich, außerhalb der Schule könnten Daten nur pseudonymisiert weiterverwendet werden.

Der Datenschutz ist aber nicht der einzige Punkt, der die Nutzung von KI-basierten Programmen in der Schule schwierig macht. Auf dem Panel „Adaptive Lehr-Lern-Settings – KI-Methoden und Kompetenzen in der Bildung“ haben Expertinnen und Experten aus Wissenschaft und Praxis auf der Konferenz Bildung Digitalisierung dazu diskutiert.

Wenige adaptive Lernprogramme werden länderübergreifend genutzt

Eine große Hürde für die Nutzung KI-basierter Programme sei auch, dass es in der Schule an Vertrauen in Ed-Tech-Angebote von Unternehmen fehle, erklärt Nina Briskorn, Geschäftsführerin von TechUcation@school, einem digitalen Bildungsprogramm für Lehrkräfte, das Lernvideos zu KI in Zusammenarbeit mit dem Landesinstitut für Lehrerbildung (LI) und der Schulbehörde in Hamburg produziert. „Können Schulen überhaupt mit der Wirtschaft zusammenarbeiten?“, ist eine Frage, die ihr dort immer wieder begegnet. Daher ist die Kooperation mit dem Landesinstitut auch kein Zufall, sie diene dazu, Vertrauen zu schaffen. Wenn das LI digitale Angebote unterstütze, würden Lehrkräfte eher darauf vertrauen.

Die Bildungsangebote der TechUcation@school richten sich an alle Lehrkräfte in Hamburg und könnten auch bundesweit genutzt werden. Allerdings sei der Zugang da komplizierter, räumt Nina Briskorn ein. Und das sei ein weiteres Problem: Bislang gibt es nur wenige adaptive Lernprogramme, die bundesweit zum Einsatz kommen, betont Ralph Müller-Eiselt. Das sei bislang nur bei „Area9 Lyceum“ und beim adaptiven Mathe-Lernsystem „Bettermarks“ der Fall – Programme, für die inzwischen mehrere Bundesländer Lizenzen erworben haben. „Wir brauchen mehr Schub, um Pilotprojekte und Best-Practice-Beispiele in die Breite zu bringen.“

Zuordnung zu Fachdidaktiken fehlt noch

Und die Programme müssen auch weiterentwickelt und spezifiziert werden. „Noch fehlt die Zuordnung zu den einzelnen Fachdidaktiken“, so Sebastian Becker-Genschow, Professor für digitale Bildung an der Universität Köln. Er forscht zu adaptiven Lernprogrammen und weiß, worauf es im Unterricht ankommt, weil er lange selbst als Lehrer für Mathematik und Physik gearbeitet hat.

Ich muss als Lehrkraft davon überzeugt sein, dass KI für den Unterricht wirklich sinnvoll ist, sonst nutze ich sie nicht.
Nina Biskorn, Geschäftsführerin TechUcation@school

Doch oft kommen KI-basierte Programme gar nicht in den Fachdidaktiken an, weil schon das grundsätzliche Vertrauen in die entsprechenden Lernprogramme fehlt. Die Angst ist vor allem groß, dass künstliche Intelligenz die Lehrkraft ersetzen soll, dass Maschinen statt Menschen den Unterricht steuern könnten, weiß Nina Briskorn: „Ich muss als Lehrkraft davon überzeugt sein, dass KI für den Unterricht wirklich sinnvoll ist, sonst nutze ich sie nicht.“

Künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen der Schule

Aber wo kann KI in der Schule überhaupt zum Einsatz kommen? Die 2021 veröffentlichte Trendstudie „KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz“ nennt vor allem drei Anwendungsfelder:

  • Die Mikro-Ebene des individuellen Lernens und Übens.
  • Die Meso-Ebene des Lehrens, Unterrichtens und Prüfens.
  • Die Makro-Ebene der Steuerung, Evaluation und Planung von Schulen als Organisation.

Dabei müsse es immer um die Kernfrage gehen: „Wie können Softwaresysteme Lehrkräfte so unterstützen, dass sie mit den praktischen Herausforderungen, vor denen sie angesichts einer heterogenen Schülerschaft stehen, besser umgehen?“, sagt Simone Gobien von der Joachim Herz Stiftung und verantwortlich für das interdisziplinäre Forschungsprojekt „Adaptives Lernen in der Ökonomischen Bildung“, an dem mehrere Hochschulen beteiligt sind. Über adaptive Lernprogramme lassen sich individuelle Lernstandsniveaus ermitteln und darauf aufbauend entsprechende adaptive Lernangebote erstellen, „die den größtmöglichen Lernzuwachs bringen“, erklärt Simone Gobien.

Adaptive Lernprogramme wollen selbstständiges Lernen fördern

Das bringe Lehrerinnen und Lehrer auch eine deutliche Entlastung, denn adaptive Lernprogramme könnten viel mehr Differenzierungsmöglichkeiten erzeugen als eine einzelne Lehrkraft. Dafür habe die dann viel mehr Raum, um sich einzelnen Schülerinnen und Schülern zuzuwenden. Als weiteren positiven Effekt sieht Gobien außerdem, dass adaptive Lernprogramme das selbstständige Lernen fördern, weil Schülerinnen und Schüler dabei selbst sehen könnten, wo sie stehen, wo ihre Fähigkeiten schon gut ausgeprägt sind und wo sie ihre Kompetenzen noch stärken sollten. Klar ist für Simone Gobien aber auch: „Die digitalen System werden niemals ohne die Lehrkraft funktionieren.“

Adaptive Lernprogramme sind nicht noch eins obendrauf zu dem, was Lehrkräfte jetzt schon leisten müssen, sondern sie sind Teil der Bewältigung der bestehenden Herausforderungen.
Ralph Müller-Eiselt, Bertelsmann Stiftung

Allerdings tut sich hier eine weitere Hürde auf: Selbst wenn Lehrerinnen und Lehrer in Sachen Datenschutz und grundsätzlichem Nutzen von adaptiven Lernsystemen überzeugt sind, dauert es trotzdem noch lange, bis künstliche Intelligenz in Schulen zum Alltag gehört, denn die wenigsten Lehrkräfte können mit den entsprechenden Programmen heute umgehen. Erst mal bedarf es einer Klärung, welche Kompetenzen vonnöten sind, um KI sinnvoll einzusetzen sind, betont Sebastian Becker-Genschow. Das Thema müsse über alle Phasen hinweg zunächst Einzug in die Lehrerbildung finden.

Adaptive Lernprogramme keine zusätzliche Belastung, sondern Entlastung

Damit das gelingt, sei eine stärkere Kooperation zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Schule notwendig. Das erfordert mehr Mut und Offenheit. Und auch Ralph Müller-Eiselt hofft auf ein Umdenken: „Adaptive Lernprogramme sind nicht noch eins obendrauf zu dem, was Lehrkräfte jetzt schon leisten müssen, sondern sie sind Teil der Bewältigung der bestehenden Herausforderungen.“

Was ist was?

  • Was ist KI? KI steht für Künstliche Intelligenz. Maschinen übernehmen Aufgaben, für die eigentlich menschliche Intelligenz notwendig ist. Damit das gelingt, ist eine große Datenbasis notwendig.
  • Wofür steht ITS? Intelligente Tutorensysteme sind adaptive Lernprogramme, die sich den Nutzerinnen und Nutzern anpassen, also den jeweiligen Lernstand, das Lerntempo und die präferierte Lernweise berücksichtigen. Aufwendige Algorithmen machen diese Anpassungen möglich.
  • Was ist Deep Learning? „Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Dazu bauen Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf, das auf Trainingsdaten beruht. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten erkannt“, heißt es in der Trendstudie „KI@Bildung: Lehren und Lernen in der Schule mit Werkzeugen Künstlicher Intelligenz“, die die Telekom-Stiftung 2021 erstellen ließ.
  • Was ist der KI-Campus? Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt KI-Campus ist eine digitale Lernplattform zum Thema Künstliche Intelligenz mit kostenlosen Online-Kursen, Videos und weiteren Lernangeboten. Die Plattform ist seit 2020 öffentlich zugänglich und wird kontinuierlich weiterentwickelt. Sie beschäftigt sich mit verschiedenen Themenfeldern und Zielgruppen, Schule nimmt dabei einen großen Raum ein. So gibt es auch Online-Kurse, die sich speziell an Lehramtsstudierende richten, und Mikrofortbildungen für Lehrerinnen und Lehrer. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert den KI-Campus.