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Digitales Lernen : Revolution im Klassenzimmer

So könnte die Schule von morgen aussehen Bild: AP

Im Silicon Valley entwickeln kluge Köpfe gerade die Schule von morgen: Das digitale Lernen wird den Unterricht radikal verändern. Doch in Deutschland füllen wir oftmals nur die Klassenzimmer mit Computern, nicht die Computer mit den richtigen Inhalten.

          Es ist derzeit eines der heißesten Themen aus dem Silicon Valley: Education Technology, kurz EdTec. So jedenfalls nennen die Amerikaner das neue Feld des digitalen Lernens, für das sich auch viele Investoren brennend interessieren. In neue, außergewöhnliche Bildungsplattformen haben sie mehr als zwei Milliarden Dollar investiert - eine Steigerung um 45 Prozent binnen fünf Jahren. Und der Hype hat gerade erst begonnen.

          Inge Kloepfer

          Redakteurin in der Wirtschaft der Frankfurter Allgemeinen Sonntagszeitung in Berlin.

          Jeder, der ein gutes Geschäftsmodell dafür entwickelt, wie möglichst viele Menschen ihrem Interesse und ihren Fähigkeiten nach lernen können, kann im Valley derzeit eine Menge Geld in Finanzierungsrunden einsammeln. Das gelingt nicht nur Anbietern, die darauf vertrauen, dass besorgten Eltern keine Abo-Gebühr für ein privates Online-Coaching zu hoch ist. Sondern auch Firmen, die Ideen präsentieren, die sich auch im öffentlichen Bildungssystem umsetzen lassen. Alles auf Grundlage der wohl wichtigsten Technologie unserer Zeit - der Informationstechnologie.

          In der neuen Lernwelt wird jeder individuell gefördert

          Die Neurowissenschaftlerin Vivienne Ming gehört zu den Vorreitern der Bewegung - sie glaubt an eine wunderbare Zukunft dank der Digitalisierung. Eine ganz neue Lernwelt sei möglich, sagt sie. In dieser Welt spielen Klassenarbeiten und Tests keine Rolle mehr und jeder kann sein Potential frei entfalten, weil er individuell gefördert wird. Digitales Lernen und die Daten, die sich beim Lernen generieren lassen, machen es möglich.

          „Schulnoten und Zeugnisse sagen nicht besonders viel darüber aus, was jemand kann“, sagt Ming. „Genauso wenig wie ein Stanford-Abschluss ein Indikator dafür ist, ob man ein guter Programmierer wird.“ Sie weiß, wovon sie spricht, schließlich entwirft sie selbstlernende Computerprogramme, die auf der Basis von ganz anderen Daten als den Ergebnissen von Klassenarbeiten und Examina treffsichere Erfolgsprognosen für Schüler und Studenten hervorbringen. Vor einiger Zeit hat sie Computerprogramme für das Bewerber-System der amerikanischen Regierung programmiert.

          Danach war sie Entwicklungschefin der amerikanischen Personalvermittlungsplattform Gild, für die sie aus öffentlich zugänglichen persönlichen Informationen auf Blogs und Seiten wie Linkedin und Facebook eine Datenbank zu 120 Millionen Menschen anlegte. Ihre Kunst besteht darin, Computerprogramme so anzulegen, dass sie aus einer Vielfalt individueller Interaktionen Gesetzmäßigkeiten erkennen, um die richtigen Leute für die richtigen Jobs zu finden. Facebook, Microsoft, Buzzfeed, Groupon und viele andere Unternehmen greifen darauf zurück.

          Jetzt nutzt die zweifache Mutter ihre Expertise mit ihrem Start-up Socos für kleine Kinder, Schüler und Studenten. „Ich bin geradezu besessen davon, wie man junge Menschen in die Lage versetzen kann, ihr ganzes Potential zu entfalten.“ Dazu müsse man wissen, was der Einzelne kann, und vor allem, was ihm weiterhelfen würde.

          Datenmaterial aus dem normalen Alltag analysieren

          Wie geht das nun konkret? Bei Studenten analysieren Mings Algorithmen die Beiträge aus Chat-Foren, auf denen sich zum Beispiel Biologiestudenten über ihr Fach austauschen. Bei Schülern gewinnt sie Datenmaterial aus dem ganz normalen Alltag, wenn sie beispielsweise in den Klassenräumen Unterrichtsstunden aufnimmt. „Wir haben ein System der Schülerbeobachtung aufgebaut, das aus dem, was es über den einzelnen Schüler weiß, genaue Prognosen über dessen Fortschritte machen kann.“ Sie weiß aus ihren Daten auch genau, welcher Schüler welche Stärken und Schwächen hat, und schafft damit die Grundvoraussetzung für den Einsatz digitaler Lernmethoden.

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