Im Rahmen der #KOKI-Initiative des Co:Labs hat sich die AG Bildung & Lernen mit der Frage beschäftigt, welchen Einfluss künstliche Intelligenz auf “die Bildung” und “das Lernen” ausüben kann und was bereits genutzt wird. Aufgrund der aktuellen Dringlichkeit des Themas angesichts von Corona veröffentlichen wir den Text vorab, bevor die gesamte Broschüre und Online-Dokumentation mit allen Ergebnissen das Licht der Öffentlichkeit erblickt. 


1. Problemaufriss

Bildung hat den Anspruch, die Menschen in die Lage zu versetzen, die Welt zu verstehen und mitzugestalten, weshalb das Eindringen der KI in unser Leben und unsere Umgebung eine enorme Herausforderung darstellt: Die Plattformen, die Smartphones, Siri, Google und Alexa, das Smart Home, die smarte Landwirtschaft und die Smart City etc. verknüpfen von uns generierte Daten in mehr oder weniger intelligenter Weise zu immer neuen Geschäfts- und Lebensmodellen. Auch in der Globalen Nachhaltigkeitsagenda wurde “Bildung” verankert, da sie von zentraler Bedeutung für die erfolgreiche Umsetzung der gesamten Globalen Nachhaltigkeitsziele ist. Mit “Sustainable Development Goal 4” (SDG 4) ist der Bildung dort ein eigenständiges Ziel gewidmet. Dabei meint “Bildung” nicht nur Schulen. Neben den jungen Heranwachsenden sollten in einem demokratischen Land auch Personen im fortgeschrittenen Alter einen Anspruch darauf haben, die Entwicklungen ihrer Umwelt zu begreifen und mitzubestimmen. 

KI könnte allen Interessierten eine vielversprechende Möglichkeit bieten, qualitativ hochwertige Aus- und Weiterbildungen zu finden und sich dann individualisiert einen Lernweg entlang der eigenen Interessen zu konstruieren. Dafür gilt es angemessene Voraussetzungen zu schaffen – und hier gelangen die Kommunen ins Spiel.

2. KI in der Bildung – was existiert bereits?

In der Gesellschaft haben sich historisch verschiedene Perspektiven auf Sinn und Zweck des Bildungssystems herauskristallisiert. Dies hat Konsequenzen für den Blick auf die Möglichkeiten des Einsatzes von KI.

Es kommt auf das Menschenbild an: Will man die Menschen eher fremdgesteuert zu einem Ziel führen oder bestimmt die Person selbst, was sie als Lernziel sich jetzt setzen mag – bei beiden Perspektiven kann KI unterstützen. Ohne aktive Gestaltung seitens der breiten Bevölkerung jedoch steht das falsche Menschenbild im Zentrum. Bei dieser Weiterentwicklung unseres Weltverständnisses sollten Kommunen unterstützen.

Traditionelles Bildungsverständnis Modernes Bildungsverständnis
Das traditionelle Bildungsverständnis baut auf den Grundfesten Wissensaufbau und Leistungskontrolle auf. In der Industriegesellschaft brauchte es gut ausgebildete Mitarbeiter*innen, die kreative und vor allem standardisierte Aufgaben übernehmen konnten.
  • Dazu wurde in Deutschland ein dreigliedriges lineares Bildungssystem entlang staatlich definierter Abschlüsse angelegt, die wiederum als Anschlüsse für weiterführende Karrieren dienten.
Im Übergang zur datenbasierten Informationsgesellschaft, in der wir uns seit den 1970er Jahren befinden, macht sich ein modernes Bildungsverständnis breit, das auf intrinsische Motivation und Selbstverantwortung ausgelegt ist.
  • Statt standardisierter Abschlüsse braucht es heute eine Vielzahl an kreativen Menschen, die kollaborativ neue Geschäfts- und Lebensmodelle entwickeln und innovativ einander umsetzen helfen. Mit dem Prosumer-Internet steht diesen Menschen nunmehr ein neuer, großer, flexibler Lern- und Arbeitsraum zur Verfügung.
Das Mindset in dieser Perspektive orientiert sich an einer kontrollierenden Instanz, die vorgibt und prüft, was gelernt werden muss. In dieser Top-Down-Perspektive werden Menschen als “Human Resources” betrachtet, die es zu gestalten gilt.
  • In der digitalen Unterstützung kennzeichnet sich dies in der Nutzung eines “Learning Management Systems” (LMS). Man managt das Lernen und bringt Lehrende und Lernende administrativ zusammen, so dass die Leistungen sowohl der einen als auch der anderen Seite überprüfbar sind.
Übersetzt in eine Bottom-Up-Perspektive sieht man die Menschen eher als Talente, denen man optimale Rahmenbedingungen zur Verfügung stellt, damit sie ihre Potenziale entfalten können. 
  • Digital unterstützt werden können sie z. B. über sogenannte “Learning Experience Platforms” (LXP). Deren Lernangebote werden den Lernenden auf smarte Weise personalisiert angeboten, in dem sie verschiedene (KI-)Technologien mit intelligenter Vernetzung kombinieren. Lernende haben hier die Freiheit, ihren Lernprozess selbst zu steuern, damit sie das lernen, was ihnen für eine bestimmte Situation weiterhilft.
Hier finden sich eher Konzepte, bei denen KI eine regulatorische Kontrollfunktion ausübt, damit das Vorratslernen optimiert ist. 
  • Durch die automatisierte Lern-Überprüfung oder die Aufmerksamkeitsüberwachung von Lernenden mittels Eye-Tracking-Systemen wird nach einer Effizienzsteigerung gesucht, um die Kontrolle über den Lernpfad zu vertiefen. 
  • Plagiat-Checks sind leider derzeit die fortgeschrittensten KI-Systeme im Bildungssektor. Leider, weil aktuell weiterhin der Mythos gilt, mit akademischen Graden ließen sich noch Karrieren oder Reputation aufsetzen. Angesichts der vielfältigen Plagiatsaffären offenbart sich die Anfälligkeit dieses formalen Systems.
  • Konzepte wie Chatbots oder Voice-Over-Assistenten wie Siri, Alexa und Co. werden jetzt zu validen Optionen, um das Bulimie-Lernen in Richtung Prüfungen weiter voranzutreiben.
Im modernen Bildungsverständnis schafft man KI-optimierte Rahmenbedingungen, um die intrinsische Motivation in der Jetztzeit zu fördern. 
  • LinkedIn ist hier sehr fortgeschritten: In diesem Businessnetzwerk werden Menschen und Unternehmen zusammengebracht über persönliche Beziehungen und den Austausch relevanter Informationen.
    • In Zukunft wird man Personen, die sich weiterentwickeln möchten, personalisierte Bildungsangebote passend zu offenen Stellen, die für das persönliche Profil interessant sein könnten, via KI empfehlen.
    • Es ist ein smartes Zusammenspiel von individueller professioneller Positionierung, KI-Algorithmen und unternehmerischen Potenzialen möglich.
    • Und dennoch ist noch genügend Selbststeuerung möglich, da jede Person ihre eigenen Interessen dort forcieren kann.
  • Die chinesische Lernplattform Squirrel AI bricht das Schulwissen hochprofessionell auf kleinste Wissensnuggets herunter und bereitet diese multimedial auf, sodass den Schüler*innen passgenaue individuelle Lernpfade via KI zugeliefert werden können.

    In den letzten Jahren sind in China die Investitionen des Landes in KI-gestütztes Lehren und Lernen explodiert. Immer mehr Lernende nutzen heute irgendeine Form der KI zum Lernen.
    • Expert*innen machen sich Sorgen über die Richtung, die dieser Ansturm auf die KI in der Bildung nimmt.
      • Bestenfalls, so sagen sie, kann die künstliche Intelligenz den Lehrenden helfen, die Interessen und Stärken ihrer Lernenden zu fördern.
      • Im schlimmsten Fall könnte sie einen globalen Trend zu standardisiertem Lernen und Testen weiter festigen, was eine schlechte Vorbereitung der nächsten Generation in Bezug auf sich schnell verändernde Arbeitswelten wäre.
  • Vergleichbar verfährt das deutsche Start-Up Babbel mit ihrer Sprachumgebung, mittels der man verhältnismäßig schnell eine neue Sprache lernen oder eine bereits gelernte wieder auffrischen kann, wenn man denn will – und damit wäre dieses Angebot an sich eher dem modernen Verständnis zuzuordnen.
  • Ein anderes Beispiel smarter Rahmenbedingungen ist ein von der chinesischen Regierung geförderter, internationaler Wettbewerb für junge Menschen zu Robotik bis KI. Um die intrinsische Motivation zu fördern, wurden die Wettkämpfe international auf modernsten online-Streaming-Plattformen übertragen und Preisgelder verliehen.
  • Aber nicht nur in China, sondern auch in den USA setzt man auf KI. Ein Beispiel, welches smarte Rahmenbedingungen schafft und dabei das Lernen von KI-Techniken mittels KI fördert, ist AWS DeepRacer. Dabei handelt es sich um eine Machine-Learning-Anwendung, die es erfordert, ein Modell in der Amazon Cloud zu designen, trainieren und zu verwenden, um ein virtuelles Rennauto möglichst schnell über einen virtuellen Racetrack zu manövrieren. Dadurch werden Einstiegshürden zum Erlernen von KI-Techniken deutlich reduziert, so dass sich Schüler*innen aus Sekundarschulen weltweit (z.B. Kanada und Türkei) miteinander virtuell messen können.
  • Übrigens kann man bei Interesse bei fast allen großen Tech-Anbietern auf deren interne Online-Kurse zum Erlernen von Machine Learning kostenlos zugreifen. Man muss nur noch starten 🙂
  • Ein bizarrer Einsatz von KI in der Bildung war die Notengebung in Großbritannien nach dem Corona-Schuljahr.
    • Basierend auf durchschnittlichen Werten der vorherigen Jahrgänge und eigener Resultate wurden die Top-Noten von Schüler*innen in öffentlichen Schulen per KI-Algorithmus hinunter und die von privaten Schulen hoch gestuft.  
    • Später korrigierte man diesen Fauxpas.
  • Auch Finnland hat z. B. einen Wettbewerb mit Schweden ausgerufen, wer in kürzerer Zeit mehr Absolvent*innen ihres kostenlosen Kurses “Elements of AInachweisen kann.
    • Der Kurs ist in Kooperation mit der Universität Helsinki entstanden und bietet eine allgemeine gesellschaftliche Aufklärung für KI.
    • Jetzt auch in deutscher Sprache verfügbar. 
  • Es gibt eine Vielzahl an hochprofessionellen Kursplattformen, über die Menschen auf passgenaue Lernangebote für wenig bis gar kein Geld zugreifen können.
    • Udacity nutzt beispielsweise KI in ihren Support-Chats, um Interessierte schneller zu passenden Angeboten zu führen. 
Ein interessanter Aspekt, der sowohl im traditionellen als auch im modernen Verständnis unterstützend wirken kann, sind KI-optimierte Räume, die das Lernen mittels des Internets der Dinge unterstützen.
  • Flexible Lernumgebungen sowohl im physischen als auch im virtuellen Raum, smarte Lernsysteme und zielorientierter Unterricht lassen sich sehr gut miteinander verknüpfen und ergänzen sich gegenseitig.
  • Wenn KI in der Bildung unter diesem Grundverständnis Einzug hält, wird es zukünftig nicht mehr um Wettbewerb gehen. Standardisierte Tests können vollständig abgeschafft werden.

Der aktuelle Switch weg von statischen Webseiten hin zu dynamischen Messenger-Systemen und Sprachassistenten verändert bereits die Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen.
  • Auch das Lernen verändert sich und wird immer stärker von KI-Anwendungen beherrscht. Es geschieht bereits in der begleitenden Betreuung von Schüler*innen und Studierenden.
Zukünftig werden Curricula mehr Gewicht auf mündliche Sprache statt Schrift legen müssen. KI ändert das Bildungssystem bereits jetzt maßgeblich.
  • Erst die Lehrenden ergänzend,
  • dann ihnen zunehmend Aufgaben abnehmend
  • bis hin zu dem Punkt, dass erwachsene Lernende sich selbstbestimmt durch Online-Kurse arbeiten und dies selbstverständlich in ihr “Personal Learning Environment” einbinden.

3. Wie gelangen wir zu sinnvollen KI-unterstützten Lernumgebungen?

Wenn man also das Für und Wider von KI in der Bildung abwägt, kommt es auf die jeweilige Perspektive an. Schon immer entstanden Innovationen aus Notwendigkeiten heraus. Der Mensch weiß, was er braucht und wird immer besser darin, seine Wünsche zu definieren und diese schnell in die Realität umzusetzen. Das bislang dominierende Bild des Menschen als Produktivkraft in der Industriegesellschaft des 20. Jahrhunderts wird abgelöst durch digitale Möglichkeitsräume.

Den Menschen eröffnet sich hierdurch die Aussicht, im ko-kreativen Schaffen sinnvolle Rahmenbedingungen für eine nachhaltige, demokratische Gesellschaft zu etablieren. KI kann innerhalb dieses Rahmens unterstützen, die Infrastrukturen zu optimieren, sodass die Gesellschaft eine gewisse Chancengerechtigkeit etabliert.

A. Was bedeutet das konkret für die unterschiedlichen Bereiche?

  1. Wir benötigen ein möglichst breites, allgemeines Verständnis, welche Potenziale in dem Einsatz der KI stecken. Zwar gilt es durchaus die kritischen Aspekte auch zu verdeutlichen. Die positiven Möglichkeitsräume der KI jedoch deutlicher herauszuarbeiten, wäre ein konkretes gesellschaftliches Ziel, um das Potenzial nicht nur konsumierend auszunutzen, sondern die KI konstruktiv mitzugestalten.
    • Hier wäre im ersten Schritt eine fundierte Wissenschaftskommunikation gefragt, die primär online auf vielfältigen Ebenen mit differenzierten Vertiefungen arbeitet.
    • Es gilt, attraktive Aufklärungsarbeit zu leisten. Nicht professoral. Nicht bevormundend. Sondern mit dem Ziel, dass jede*r gemäß seinen individuellen Voraussetzungen verstehen kann, was KI in der Lage ist zu leisten und wie man sie selbst für sich nutzen kann.
  2. Wir brauchen exzellente KI-Forscher*innen, die in der Tiefe verstehen, was sich in dem dynamischen Feld tut, sowohl in den wissenschaftlichen Einrichtungen der öffentlichen wie auch der privaten Institutionen.
    • Bei OpenAI und vergleichbaren Initiativen gilt es vielfältig aktiv zu werden, um deren kritische Begleitforschungen ebenfalls aufzubereiten für Punkt 1, die Wissenschaftskommunikation.
    • Hier gilt es bereits in den Kitas mittels frühkindlicher Bildung Interesse zu wecken für visionäre Zukunftsszenarien, die dann von den Schulen mit interessanten MINT-Projekten interdisziplinär aufgegriffen werden müssen, damit möglichst viele Interessierte sich entweder in den Hochschulen oder eigenverantwortlich mittels Internet am Puls der Zeit weiterentwickeln.
  3. Wir brauchen aufgeklärte Anwender*innen, die auch mit Mathe-Kenntnissen der Sekundarstufe einfache KI-Anwendungen einsetzen können.
    • In den USA gibt es derzeit eine Initiative, den Mathe-Unterricht grundlegend zu überarbeiten, damit junge Menschen besser für das Datenzeitalter und das notwendige Unternehmertum vorbereitet werden.
    • Überhaupt werde Mathe aktuell falsch gelehrt, so die Stanford-Professorin Jo Boaler, sodass die meisten Menschen denken, sie seien kein Mathe-Mensch. Dem sei aber nicht so. Jede*r kann Mathe lernen – auch im fortgeschrittenen Alter. Für Lehrende hat sie dazu die Lernplattform https://www.youcubed.org/ aufgesetzt. 

B. Wie bringen wir Menschen in den Flow, sich mit KI für eine nachhaltige Entwicklung zu beschäftigen?

  1. Es braucht erst einmal Daten, damit KI überhaupt brauchbare Muster erkennen kann, die aus sich heraus das Potenzial von KI aufzeigen.
    • Um diese zu generieren, braucht es eine breite, konsequente, datenschutzrechtlich akzeptierte und damit transparente Digitalisierungsstrategie.
    • Durch automatisierte Prozesse oder KI-basierte Systeme (z.B. Fahrerassistenzsysteme) können durch Menschen verursachte Fehler (in der Folge Mio. Verkehrstote) verhindert werden.
    • Es braucht zunächst kein Lernprogramm, um diesen Mehrwert zu demonstrieren.
    • Ähnlich verhält es sich mit Open-Data-Anwendungen, die die Luftqualität messen und öffentlich anzeigen oder die Auslese von Google-Suchanfragen, die Grippewellen vorhersagen können.
  2. Es braucht gesamtgesellschaftlich ein Menschenbild, das die Menschen dazu ermutigt und ermächtigt, herauszufinden, was sie wirklich mit ihrem Leben anfangen wollen – jenseits des Normalarbeitsverhältnisses und mehr als Gestalter*innen der Welt, in der sie demokratisch leben möchten.
  3. Es braucht also keine zentrale KI-gesteuerte Lenkung des Menschen zum zukünftigen KI-Forschenden. Adaptive Learning, Learning Analytics und smarte, intelligente Steuerungssysteme können durchaus sinnvoll einsetzbar sein. Allerdings transparent und offen für selbstbestimmt Lernende, die sich intrinsisch motiviert ein bestimmtes Knowhow aneignen möchten.
    • Wer sich dann der KI-Steuerung zum schnelleren Lernerfolg aussetzen mag, kann dies tun.
    • Aber nicht als gesellschaftliches Zwangssystem, das über alle Lernenden ausgeschüttet wird.
  4. Es braucht vielfältige Lernmodule und -aufbereitungen des Themas KI, in allen möglichen Medien.
    • Nicht pädagogisch, sondern differenziert und fundiert.
    • Marktreife KI-Technologie fördert und vereinfacht diese Kommunikation.
    • Attraktive Bildungsangebote zur Selbstreflexion werden Alltag.
  5. Es braucht ein Weltbild, welches es begrüßt, dass KI-Maschinen die Menschen von sinnentleerter Arbeit befreien.
    • Wir brauchen keine Arbeitsplätze um der Arbeitsplätze willen.
    • Wir brauchen Menschen, die mit ihrer erwerbsarbeitsbefreiten Zeit etwas sinnvoll anfangen können.

C. Was wäre idealtypisch denkbar?

  1. Man wird KI-Anwendungen erzeugen, welche die Kommunikationsbarrieren zu Lerninhalten so herabsetzen, dass Lernen zum Selbstverständnis für gesellschaftliche Events wird. Ähnlich wie bei einem Theater- oder Kinobesuch werden Lernevents oder Lernprozesse so aufbereitet, dass Lernen als Vergnügen wahrgenommen wird. 
  2. KI-Systeme werden aufgrund Ihrer Eigenschaften personalisiert wahrgenommen und genutzt. So wird eine Lern-KI einen neuen Platz als “Personal Learning Assistant” einnehmen.
  3. Lehrende werden sich durch die Verfügbarkeit von KI-gestützten Simulationssystemen viel stärker mit Zukunftsentwicklung beschäftigen. Generell wird verantwortungsvolles Handeln, das globale Auswirkungen beinhaltet und durch Simulation gesteuert werden kann, sich stärker in der gesellschaftlichen Wahrnehmung verankern müssen. Corona und die daraus resultierenden nationalen Reaktionen auf eine sich global ausbreitende Pandemie sind die ersten Schritte. 
  4. Es gibt irgendwann einen “Digital Twin” für jede Einzelperson, der die Lernhistorie kennt und bei anstehenden Aufgaben als Assistent alles heraussucht, was man braucht, um gewisse Aufgaben zu lösen, inklusive eines Lernplanes und notwendiger Unterstützung finanzieller oder coachender Art. Dadurch wird der Zugang zum Lernen niedrigschwelliger und idealerweise spaßvoller.
  5. Es gibt irgendwann eine KI als intelligente Übersetzerin der Datensammlungen. KI als Analyse- und Simulationssystem hilft uns bislang unbetretene Wissens- und Handlungsbereiche sowie Zusammenhänge zu offenbaren, neue Beziehungen zu erschließen und unbekannte Welten zu erforschen. Das THW forscht z.B. gerade an einem KI-basierten Simulationssystem mit dem Ziel, Katastrophen schnell zu erfassen und zu verstehen. Auch in diesem Fall zeigt sich KI-Lernen als alltägliches Instrument, um Lösungen finden
  6. Es gibt irgendwann eine KI, die Menschen unterstützt, die Potenziale und Gefahren objektiv einzuschätzen, die in aktuellen Bestrebungen seitens der Machthaber*innen stecken, inkl. passendem Lernprogramm, um es demokratisch legitimieren zu können.
  7. Es gibt irgendwann eine KI, die die Zivilgesellschaft unterstützt, KI für ihre eigenen Interessen zu nutzen und auf geeignetes Datenmaterial zuzugreifen, um der Allgemeinheit zur Verfügung stehende Maschinen zu trainieren.
  8. Es gibt irgendwann eine KI, die Menschen wie eine Smartwatch am Körper oder an der Kleidung als “Wearable KI” anbringen können, die sie in Echtzeit mit fundierten Daten versorgt, um kluge Entscheidungen im Alltag proaktiv zu treffen. Dabei werden in Echtzeit riesige unstrukturierte Daten durchsucht, gefiltert und aufbereitet, um beispielsweise in einer Pandemie, wie Covid-19, in spezifischen Situationen bestmöglich nach gesichertem und validiertem Wissen zu handeln. 
  9. Es gibt irgendwann eine KI, die Initiativen wie Open AI und Neuralink im Blick hat und deren Diskussionsstand direkt so aufbereitet, dass sie für interessierte Laien jederzeit verständlich ist.
  10. Es gibt irgendwann eine KI, die in der Lage ist, jede Information kontextuell zu bewerten und daraus individuelle Lernangebote zu generieren. Dabei muss sichergestellt sein, dass die Lernangebote kritisch hinterfragt und im kollaborativen Austausch diskutiert werden.

4. Wie können Kommunen ihre Bürger*innen unterstützen?

Kommunen müssen lebenslanges Lernen als ihre Aufgabe begreifen und koordinieren. Nötig ist ein institutionen-, professionen- und ressortübergreifendes Arbeiten und Vorleben.

Im Vordergrund stehen die Bedarfe und Bedürfnisse der Menschen. Und diese lernen vor allem informell, auch von anderen Bürger*innen.

Dem darf keine Rivalität konkurrierender Bildungsträger gegenüberstehen, die systembedingt nicht in der Lage sind, kollaborativ zu arbeiten, zu lernen und sich zu entwickeln.

Die kommunalen Stärken müssen gebündelt werden. Es geht darum, ein hochwertiges und differenziertes, regionales Bildungsnetzwerk aufzusetzen, das keine Redundanzen schafft, aber einen regionalen Anlaufpunkt. Denn niemand ist näher an den Menschen und an den Bildungsangeboten als die Kommunen. 

Eine sinnhafte Steuerung der Bildungszugänge vor Ort fehlt jedoch meistens und so gibt es ein Missmanagement an Bildungsinstitutionen und -angeboten, die sich häufig nicht ergänzen, sondern parallel im Wettbewerb zueinander mit Doppelstrukturen bestehen und wenig Qualitätssicherung unterliegen.

Das ist vielleicht ein Grund, weshalb Bildung und lebenslanges Lernen so selten ein Thema in der Stadt- und Regionalentwicklung ist. 

Dabei ist Bildung der Motor schlechthin, um die Wettbewerbsfähigkeit der Kommune als Wirtschafts- und Lebensstandort zu sichern, um junge Fachkräfte zu halten oder anzuziehen, um auch älteren Menschen die Chance zu bieten, sich weiterzuqualifizieren und um Zugezogene bestmöglich zu integrieren, sodass sie selbstbestimmt leben können.

Fortschrittliche Kommunen unterstützen Bürger und Bürgerinnen in der Frage der beruflichen Veränderung und bieten Orientierung, die über die Arbeit der regionalen Jobcenter hinausgeht. Sie schaffen Netzwerke und errichten geeignete Plattformen, über die sich Menschen bezüglich ihrer privaten wie regionalen Veränderungswünsche austauschen können.

Es braucht mehr “Service Design”, mehr Dienstleistungsmentalität und mehr Vernetzung, auch über die sozialen Netzwerke, in denen die Menschen bereits aktiv sind. All das zahlt auf die Resilienz der Kommune ein und ist also Kern der Regionalentwicklung.

Überregionale Wettbewerbe zwischen Kommunen können hier zu einem sehr produktiven Austausch führen.

Die Vernetzung ist eine der Stärken, die den deutschen Mittelstand auch zu Corona-Zeiten krisenfest macht. Kommunikation und kreatives Neudenken sind dabei ihre Erfolgsfaktoren.

Lassen wir diese Treiber auch in das Bildungssystem hinein, können wir damit Räume schaffen, die KI nicht nur nutzt, um klar definierte Prozessabfolgen zu regulieren, sondern auch, um das Leben zu vereinfachen und die Bürger*innen aktiv mit einzubinden.

Das, gepaart mit kreativem wie freiem Neudenken, kann einer Vision wie “KI made in Germany” völlig neue Perspektiven ermöglichen.

5. Literatur & Links (Empfehlungen)

  • Bildungsagenda 2030 (PDF)
  • Die Entwicklung des deutschen Schulsystems nach dem 2. Weltkrieg (Blogpost)
  • Daniel Clark: Artificial Intelligence for Learning (Amazon)
  • How you can be good at math, and other surprising facts about learning | Jo Boaler | TEDxStanford (YouTube)
  • Michael Brendel: Künftige Intelligenz: Menschsein im KI-Zeitalter (Amazon)
  • Der kostenlose Online-Kurs (jetzt auch in deutscher Sprache): Elements of AI

6. Arbeitsgruppe Bildung & Lernen

Dr. Alexander Bartel ist als IT-Architekt bei der T-SYSTEMS INTERNATIONAL tätig. Seine Interessen liegen im Bereich Softwarearchitektur, neue Technologien, Privacy und Gamification in Lehr-Lernkontexten. Er publizierte hierzu zahlreiche Fachartikel. 

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Franz Böhmann ist Data Analyst bei der OPITZ CONSULTING. Für den Master Ingenieur ist Data “the new Black”. Er hat die fachliche und methodische Brille über die Themen KI, Data Science und Big Data auf.

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Sabine Gessenich Sabine Gessenich setzt sich mit POTENTIALO in verschiedenen Gremien für die dringend überfälligen Veränderungen in unserem Schulsystem ein. Die Entwicklung von sozial-emotionalen Kompetenzen ist aus ihrer Sicht in Zeiten der Digitalisierung außerordentlich wichtig und deshalb die Grundlage ihrer täglichen Arbeit.

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Weitere Mitarbeiter*innen (zu Beginn)
  • Stephan Bernoth, CDO der Stadt Moers
  • Cornelia Gamst, KI-Campus @ Stifterverband + Neuland 21
  • Gerald Swarat, Fraunhofer IESE + Gründer des Co:Lab
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Dr. Anja C. Wagner beschäftigt sich mit globaler Transformation im digitalen Wandel. Sie gilt als kreative Trendsetterin und bezeichnet sich selbst als Bildungsquerulantin. Mit FROLLEINFLOW bietet sie heute Studien, Vorträge, Consulting und verschiedene Online-Projekte an.

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