Wie viel Mensch verträgt die Zukunft?“

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Zusammenfassung von Carsten Hesse  S.1-3
Buchvorlesung Prof. Abicht ab S.4

Mit dieser Frage beschäftigt sich das neue Buch von Professor Lothar Abicht und Sven Gábor Jánszky. Im Hörsaal der Schweißtechnische Lehr- und Versuchsanstalt Halle GmbH kamen Interessierte zusammen, um in einer Lesung von Professor Abicht Antworten auf diese Frage zu bekommen.

„Ode an den Optimismus“

Die technische Entwicklung der heutigen Zeit betrifft alle Bereiche des Lebens, sowohl im Privaten als auch im Beruflichen. Mit Professor Abicht hat die Zukunftsforschung einen Vertreter, welcher optimistisch in die Zukunft blickt. Skeptische Fragen hinsichtlich der globalen Entwicklungen hält Professor Abicht die Fortschritte der Vergangenheit vor Augen. In allen Lebensbereichen habe die Menschheit Fortschritte gemacht, so Professor Abicht. Abzulesen sind diese unter anderem auch am Human Development Index, der für fast alle Länder eine positive Entwicklung aufzeigt.

Der Treiber der Zukunft ist die Entwicklung der Technik.

Die exponentielle Entwicklung der Technologie macht die gesellschaftliche Entwicklung erst möglich und gleichzeitig ist die Digitalisierung auch die Voraussetzung für das Funktionieren der zukünftigen Gesellschaft.
Lernen, Liebe und Datenschutz sind nur drei Bereiche des Lebens, die Professor Abicht beleuchtet hat. Kein Bereich des Lebens wird aber von der Entwicklung ausgenommen sein.

Wissen wird nicht mehr die Hürde im täglichen Leben sein. An diese Stelle tritt die Kompetenz, mit der Technik umzugehen, um Wissen zu generieren. Digitale Assistenten helfen uns dabei, das nötige Wissen zu erlangen. Wissen wird „extrem verfügbar“ sein, wie Professor Abicht es formuliert. Um diese extreme Verfügbarkeit auch nutzen zu können, müssen andere Formen der Bildung etabliert werden. Schule muss sich ändern, zu sogenannten Wachstumsschulen, in denen dieses Wissen situativ und adaptiv angewandt werden kann.

Liebe wird sich Künstlicher Intelligenz, Augmented Reality und der Interaktion zwischen Mensch und Maschine annähern. Moralvorstellungen werden sich damit einhergehend wandeln müssen. Datenschutz wird in seiner heutigen Form nicht mehr existieren können, sondern sich an das Individuum anpassen. Aber dennoch bleibt die Souveränität über die eigenen Daten erhalten. Und mit diesen personenbezogenen Daten wird zum Beispiel eine Vorhersage über etwaige Krankheitsverläufe möglich sein.

Was hält die Zukunft für uns noch bereit?

Die Künstliche Intelligenz wird uns Entscheidungen abnehmen und wir werden sie akzeptieren. Dennoch wird es Situationen geben, in denen Führungskräfte diese überprüfen müssen, weil wir Menschen immer noch die Verantwortung für diese von Algorithmen getroffenen Entscheidungen tragen. Gleichzeitig werden Menschen und Maschine in der Arbeitswelt kooperieren wie wir es heutzutage unter Menschen bereits tun. Roboter und KI werden Arbeitskollegen sein.

Viele Anwesende zeigten sich skeptisch, vor allem im Bezug auf die Entwicklungen des zukünftigen Liebeslebens. Diese Skepsis zeigt aber auch, dass die technische Entwicklung wesentlich schneller ist als die gesellschaftliche Entwicklung. Während die heutigen Moralvorstellungen die Überschreitungen der Grenzen noch ablehnen, werden zukünftige Generationen neue Grenzen für sich im Umgang mit der Technik in allen Lebensbereichen definieren. Die Technik wird uns beeinflussen und wir werden uns der Technik bedienen. Vor allem werden wir, so Professor Abicht, mit dieser Technik viele Menschheitsprobleme lösen können.

Carsten Hesse | 11fach.deMarkt- und Trendresearch und Corporate Social Responsibility

„Wie viel Mensch verträgt die Zukunft?“

Zukunft Lernen 

Lernen in einer Welt voller Ungewissheit

In kaum einem Themengebiet wird die extreme Entwicklungsgeschwindigkeit unserer Zeit und die damit verbundene Prognoseunsicherheit so deutlich, wie im Bereich des Lernens. Kinder sollen in der Schule das Rüstzeug für ihre Zukunft erwerben, die möglicherweise die nächsten hundert Jahre oder länger umfasst. In der Berufsausbildung oder im Studium sind die Zeithorizonte ähnlich. Aber wer kann schon vorhersagen, was in den nächsten Jahrzehnten gebraucht wird. In der beruflichen Aus- und Weiterbildung gibt es große Unsicherheiten, weil berufsrelevantes Wissen immer schneller veraltet und zugleich die etablierten Wege der beruflichen Bildung erodieren.

Die Prognoseunsicherheit unserer Zeit resultiert speziell in der Bildung aus mehreren Ursachen. Da ist zunächst die digitale Revolution, die nach dem Moorschen Gesetz nicht linear, sondern logarithmisch verläuft. Schon seit Jahrzehnten verdoppelt sich alle anderthalb bis zwei Jahre die Anzahl von Bauelementen und die Kosten pro Bauelement halbieren sich. Die verfügbare Rechenleistung und damit das Handwerkszeug für Wissenschaft und Forschung vermehrt sich in ähnlicher Geschwindigkeit. Für Menschen, die gewohnt sind linear zu denken, ist exponentielles Wachstum schwer vorstellbar. Seine Besonderheit besteht darin, dass es nach einer flachen Anlaufkurve, die sich über Jahre hinziehen kann, irgendwann anfängt explosionsartig zu wachsen. Die Verdopplung von vier auf acht Bauelemente pro Flächeneinheit ist nicht sehr aufregend, die von einer Million auf zwei Millionen schon. Ähnliches gilt für den Preis. Computer werden alle paar Jahre um die Hälfte billiger. Seit Beginn ihrer Entwicklung ist ihr Preis etwa eine Milliarde Mal billiger geworden.[i]Nur so lässt sich das Eindringen der Rechentechnik in alle Lebens- und Arbeitsbereiche erklären. Alle aktuellen Entwicklungen wie Künstliche Intelligenz, Cloud Computing, Big Data, künstliche neuronale Netzwerke und letztlich das ganze Internet haben hier ihre Quelle. Für diese Entwicklung ist kein Ende abzusehen. Selbst wenn die physikalischen Grenzen des heute verwendeten Siliziums erreicht sind, werden andere Funktionsprinzipien der Rechentechnik wie z.B. Quantencomputer weitere heute unvorstellbare Schritte ermöglichen. Damit beschleunigt sich auch die Geschwindigkeit des Fortschritts selbst immer mehr. Ein intuitiv-lineares Geschichtsbewusstsein gerät zwangsläufig an seine Grenzen. Zukünftige Entwicklungsmöglichkeiten werden gnadenlos unterschätzt, wenn die Zukunft als eine lineare Verlängerung der Gegenwart verstanden wird.

Das Vergessen lernen!

Für die Bildung hat das gravierende Folgen. Denn wenn sich der Fortschritt beschleunigt, vermehrt sich auch das verfügbare Wissen in ähnlicher Geschwindigkeit. Soweit das neue Wissen anschlussfähig ist an bestehende Theorien, ist das noch beherrschbar. So finden die von Newton erkannten Gravitationsgesetze durchaus ihren Platz in der Relativitätstheorie von Einstein. Anders war das bei der Evolutionstheorie, die alle bis dahin vorhandenen Vorstellungen über die Entstehung des Lebens, der lebenden Organismen und der Menschen ersetzte. Wie schwer das fällt, sieht man am gerade in unseren Tagen neu aufflammenden Kampf um die Deutungshoheit zur Entwicklung des Menschen, in dem versucht wird, die Schöpfungsgeschichte und den Kreationismus mit der Evolutionstheorie auf eine Stufe zu stellen. Ähnliche Wissensbrüche durch neue Erkenntnisse sind auch im Bereich der Geschichte, der Humanwissenschaften, der Biologie oder der Astrowissenschaften vorstellbar. Es geht also nicht nur um eine Zunahme der Quantität an Wissen. Mehrfach umzulernen, wird aus dieser Sicht eine Notwendigkeit der Zukunft sein. Die Fähigkeit Wissen zu vergessen, zu „Entlernen“ wird damit ähnlich bedeutsam wie die Fähigkeit Wissen zu erschließen.

Doch nicht nur Menge und Qualität des Wissens vermehren sich in bisher unbekannter Weise. Auch der Zugang zum Wissen enthält neue Qualitätsmerkmale. Viele Menschen sagen nicht ohne Grund, dass die Antworten auf ihre Fragen nur wenige Mausklicks entfernt sind. Wissen schlummert nicht mehr in dicken Folianten oder aber im Kopf der „wissenden“ Menschen. Es ist vielmehr fluide, allseits verfügbar aber auch mehrdeutig durch die schiere Fülle von wahren, halbwahren und falschen Informationen, die im Netz leicht verfügbar sind aber den Menschen überfordern. Dafür gibt es sogar einen Fachbegriff, die „Infobesity“ bzw. „Informationsüberfettung“. An manchen Stellen ist die Rede von einer „Infobesity Epidemic“, die wie eine Epidemie über uns kommt und uns überfordert.[ii]Vor diesem Hintergrund kommt der Fähigkeit zu vergessen, zu „Entlernen“, eine ähnliche Bedeutung zu wie dem Lernen selbst.[iii]Bisher reduziert die Kommunikation über Tastatur und Bildschirm noch die Effektivität und Geschwindigkeit des Austausches. Aber auch diese Schwelle verliert an Bedeutung. Spracheingabe, direkte Verbindung zum Gehirn als Eingabe und die Ausgabe über Kontaktlinsen oder ebenfalls über Sprache ermöglichen einen immer schnelleren Informationsverbund zwischen Mensch und Maschine. Damit ändert sich das Verhältnis zwischen dem notwendigerweise persönlich verfügbaren Wissen und dem externen Wissen. An die Stelle von Sachwissen tritt zunehmend die Fähigkeit Wissen zu vernetzen, zu bewerten und anzuwenden. Methodenkompetenz tritt an die Stelle von Detailwissen, ohne dass damit der Bedarf an einer profunden Grundlagenbildung verschwinden würde.

Bildungssystem mit zwei Geschwindigkeiten – die „Normalschule“

Die enormen Fortschritte der Informationsverarbeitung werden sich im Jahr 2030 in unterschiedlicher Form im Bildungssystem niederschlagen. In grober Näherung kann man zwei Entwicklungsgeschwindigkeiten und damit zwei Ausprägungsformen des Bildungssystems unterscheiden.

Die Masse der Schulen, Hochschulen und auch große Teile der beruflichen Aus- und Weiterbildung folgt einem eher evolutionären Pfad und ändert sich nur langsam und schrittweise. Nachfolgend sollen diese Teile des Bildungssystems als „Normalschulen“ bezeichnet werden.

In diesen Schulen lautet das Credo noch immer, für das Leben zu lernen, obwohl klar ist, dass der schnelle Wissensumschlag und das Wissenswachstum kaum ein Vorratslernen über einen Zeitraum von zehn Jahren hinaus zulässt.

Das System Normalschule bleibt relativ träge und langsam.  Mit dieser Trägheit werden immer wieder auftauchende Forderungen nach neuen Schulfächern abgewehrt. Jedes mal wenn die Gesellschaft nicht weiter weiß, erschallen von Politikern aus den hinteren Reihen Rufe, neue Schulfächer einzuführen. Manche machen sich nicht mal die Mühe zu prüfen, ob es diese Schulfächer schon gibt. Beobachten kann man das zu solchen Themen wie Wirtschaft, gesunde Ernährung, Glück usw.

Auch wenn sich die Normalschule langsam entwickelt, bedeutet das keineswegs Stillstand. Im Gegenteil, die Normalschule des Jahres 2030 wird viele Erwartungen erfüllen, die heute Gegenstand intensiver Auseinandersetzungen sind. Denn die Schulen stehen doppelt unter Druck. Da ist die Frage einer ausreichenden Gerechtigkeit. Heute beginnen drei von vier Akademikerkindern ein Studium, bei Eltern ohne Hochschulabschluss ist es nur jedes fünfte Kind. Etwa jeder 17. Jugendliche in Deutschland erreicht keinen Schulabschluss. Das sind pro Jahr fast 50.000 Jungen und Mädchen. Nicht jeder muss studieren, aber auch für die komplexen Lehrberufe des 21. Jahrhunderts wird heute Wissen und Können erwartet, welches früher den Akademikern vorbehalten war.

Von außen stürmt die Digitalisierung auf die Schulen ein. Die alte Logik, nach der mehr Wissen auch mehr Erfolg im Leben bedeutet, funktioniert nicht mehr. Bildungserfolg bemisst sich eher an der Fähigkeit, Neues zu entdecken und mit dem bestehenden Wissen zu verbinden als an der Summe der Kenntnisse. Vor diesem Hintergrund zerbricht auch in der Normalschule schrittweise der alte Fächerkanon – auch wenn vielen Menschen der älteren Generationen einschließlich der Lehrkräfte der Abschied von einer systematischen Wissensvermittlung schwerfällt. Schüler, so der Chef des Internetriesen Alibaba, Jack Ma, sollten vor allem lernen, was sie von Computern unterscheidet. Kunst und Musik aber auch die Rolle von Algorithmen in der granularen Gesellschaft gewinnen damit wieder einen höheren Stellenwert.

Die Erfüllung dieser Anforderungen bedeutet vor allem eines – mehr Geld für das Bildungssystem. 2030 werden marode Schulgebäude gleichgesetzt mit dem kompletten Versagen von Landespolitik und dementsprechend von den Wählern sanktioniert. Der heute in verschiedenen Ländern grassierende Lehrermangel wird überwunden und die fortschrittlichen Länder und Regionen beginnen, die Anzahl der Lehrer pro Schüler schrittweise zu erhöhen. Dabei profitieren nicht nur die höheren Schulen, deren Elternschaft traditionell großen politischen Einfluss hat. Im Gegenteil, das Hamburger Modell findet viele Nachahmer. Nach diesem Modell werden die Mittel nach einem Sozialindex verteilt und Schulen in schwierigen Stadtvierteln erhalten mehr Geld und Lehrkräfte.[iv]

Bis 2030 wird die Debatte um das unverzichtbare Grundwissen in einer von digitalen Wissenssystemen geprägten Welt wesentlich an Fahrt aufnehmen, ohne dass bis dahin abschließende Ergebnisse zu erwarten sind. Natürlich geht es dabei nicht nur um Wissen: Soziale Kompetenzen und Handlungskompetenz sind auch in einer von Maschinen geprägten Welt unverzichtbar.

Bedeutende Fortschritte sind auch bezüglich der Digitalisierung der Normalschule zu erwarten. Der breitbandige Zugang zum Internet in allen Klassenräumen ist ebenso selbstverständlich wie die Verfügbarkeit und Nutzung von digitalen Endgeräten wie Tablets für alle Schüler. Klassische Schulbücher verlieren zunehmend an Bedeutung. Eine neue Generation von Lehrern tritt in die Schulen ein, für die die Anwendung digitaler Medien ebenso normal ist wie für ihre Schüler. Ältere Lehrkräfte durchlaufen umfangreiche Weiterbildungsprogramme und stellen sich den neuen Herausforderungen. Der Unterricht wird insgesamt digitaler aber auch gleichzeitig vielfältiger hinsichtlich der angewendeten Unterrichtsmethoden. Frontalunterricht gibt es noch, aber in immer heterogeneren Klassen verliert er zunehmend an Bedeutung. An seine Stelle tritt Projektarbeit, das selbständige Erarbeiten von Wissen, Freiarbeit unter Anwendung elektronischer Systeme und viele andere Formen des selbstbestimmten Lernens. Die Ausprägung von sozialen Kompetenzen wird durch kooperatives Lernen und Handelnd gefördert, indem Schüler gemeinsam mit ihren Lehrern Praxisprobleme lösen und den Kontakt mit dem realen Leben vertiefen. In diesem Kontext gewinnt auch die Berufs- und Studienorientierung eine wesentlich höhere Bedeutung. Schrittweise wird in der ganzen Breite des Bildungssystems ein stärkerer Bezug zur Praxis hergestellt, welcher auch das Erleben beruflicher Realität einschließt. Die Schüler erhalten die Möglichkeit, ihre eigenen Fähigkeiten auszutesten und praktisch zu erleben, was sie können und was sie wollen. Das trifft auch auf das Gymnasium zu, welches sich nur noch in Ausnahmefällen als elitäre Lehranstalt begreift, welche abstraktes Wissen für eine abstrakte Welt vermittelt.

Elektronisch unterstütztes Lernen in der „Normalschule“

Wenn es um die Zukunft des Lernens geht, scheint es naheliegend, das Lernen mit neuen Medien in den Mittelpunkt zu stellen. Tatsächlich gibt es auf diesem Gebiet eine hohe Entwicklungsdynamik, die durch den technologischen Fortschritt noch zunehmen wird. Lernen bleibt allerdings ein sozialer Prozess und solange nicht ökonomische Zwänge das Lernen in Gruppen und mit Lehrkräften behindern, entscheiden sich viele Menschen nach wie vor für die traditionellen Lernformen. Genau das ist an den allgemeinbildenden Schulen und auch an den Hochschulen in Deutschland der Fall. Schon in den 1990er-Jahren gab es eine Virtualisierung des klassischen Unterrichts.Diese startete mit übertriebenen Erwartungen, die sich später auch nicht erfüllten. Der Computer als Lernpartner hatte Beschränkungen, die nicht selten den Spaß am Lernen verdarben. Eingesetzt wurden die elektronischen Medien überwiegend für formales Lernen, oftmals mit dem Ziel des Erwerbs von Abschlüssen. Inzwischen hat sich die Mediennutzung massiv verändert. Social Media hat Einzug in die Bildung gehalten, mobiles Informieren wurde zur Normalität. Menschen aller Bevölkerungsschichten nutzen Youtube-Videos bei Bedarf und kümmern sich wenig um die didaktische Aufbereitung. Aus dem ehemals formalen Lernen, wurde nonformales, prozessbegleitendes Lernen. Dieser Prozess wird weitergehen und in der Normalschule einen großen Teil des Lernalltages prägen.

In der Normalschule kommt es zum massenhaften Einsatz von heute schon bekannten elektronischen Medien, die speziell für sie produziert werden. Die einfachste Form sind die bereits bekannten relativ einfachen Lernprogramme, welche die Lernenden nach einem relativ starren Algorithmus führen. Sie werden ergänzt durch Filme und 3-D-Annimationen, die aus dem Netz geladen werden. Die nächste Stufe sind sogenannte MOOCs, die eigentlich für die Hochschulen entwickelt wurden. Sie bestehen aus fünf- bis zehnminütigen Videosegmenten (Vortrag, Grafiken, Interviews, News und Vorbereitungsmaterial) sowie Möglichkeiten zur Einübung und Beherrschung des Stoffs. Dazu gehört die Beantwortung von Fragen, automatische Benotung wie in Onlinespielen und Hausaufgaben mit wöchentliche Benotung. Die Durchsicht der Materialien erfolgt oftmals nach dem Peer-to-Peer-Prinzip und Studien zeigen, dass die Qualität der Bewertung nicht schlechter ist als bei der Korrektur durch erfahrene Lehrkräfte. MOOCs ermöglichen die Bildung realer und virtueller Studiengruppen über politische und geografische Grenzen (globales Klassenzimmer) hinaus. Als die MOOCs in den USA aufkamen, galten sie als wahre Wunderwaffe des Lernens, die insbesondere Menschen in der dritten Welt den Zugang zu den höchsten akademischen Weihen der weltbesten Universitäten ermöglichen sollten.[v]Inzwischen ist diese Euphorie zwar abgeflaut, denn insbesondere die Abbruchquoten von völlig selbständig lernenden Studenten sind enorm. Werden die MOOCs aber durch Pädagogen in den Ablauf regulärer Unterrichtseinheiten eingepasst, können diese Nachteile überwunden werden.

Eine auch für Deutschland bedeutsame Entwicklungsrichtung ist die sogenannte Gamification. Darunter versteht man die Übertragung von spieltypischen Elementen und Vorgängen in spielfremde Zusammenhänge. Ziel ist dabei eine Verhaltensänderung und Motivationssteigerung bei den Anwendern. Computerspiele gehören heute schon zu den komplexesten Softwareprodukten. Ihre Anwendung in Lernprozessen ermöglicht nicht nur Wissenserwerb, sondern vor allem die Ausprägung von Fähigkeiten. Mit dem Einzug der virtuellen Realität in die Spielewelt werden die ohnehin beeindruckenden Möglichkeiten der Computerspiele nochmals erheblich erweitert. Möglich wird nunmehr die Simulation komplexer Maschinen und Prozesse und die Lernenden können nicht nur deren Struktur bestaunen. sondern aktiv handeln. Durch die Gamification wird die Normalschule anschlussfähiger an das Lernverhalten ihrer Schüler, die es gewöhnt sind, dass ihr Handeln sofortige Reaktionen auslöst.

Als weitere Entwicklung sei noch der Einsatz von Lernrobotern genannt. Der inzwischen frei verfügbare Roboter NAO spricht 25 Sprachen, turnt Übungen vor und führt Experimente durch. Sein Einsatz in Japan rief zunächst heftige Abwehrreaktionen von Lehrern und ihren Verbänden hervor. Inzwischen zeigen begleitende Studien, dass derartige Roboter kein Ersatz, sondern eine Ergänzung für menschliche Lehrkräfte sind. Sie wecken positive Emotionen bei Kindern und verbessern die Aufmerksamkeit.[vi]

Die interessantesten Entwicklungen, welche auch die Normalschulen erreichen werden, betreffen das Lernen mit Big Data. Diese Form stellt auch gleichzeitig den Übergang zur „Wachstumsschule“ dar, was noch erläutert werden soll.

An den allgemeinbildenden Schulen bzw. für ihre Schüler und Lehrer ist es vor allem der Zwang zur Individualisierung, welcher das Lernen mit neuen Medien vorantreiben wird. Schon jetzt stehen die Pädagogen vor der Herausforderung, in einer Klasse Schüler mit unterschiedlichen Lernerfahrungen, Lernmotivationen und unterschiedlichem Wissensstand gleichzeitig optimal anzuleiten. Praktisch ist das kaum möglich aber die neuen Medien bieten Lernprogramme, mit deren Hilfe unterschiedliche Lerngeschwindigkeiten und Lernstile Berücksichtigung finden. Besonders interessant sind in diesem Kontext aus den USA kommende, auf der Auswertung mit Big Data beruhende Lernverfahren. So bietet die Khan Academie hunderte von Videolektionen (zehn Minuten) zu Mathematik, Naturwissenschaften, Kunst und anderen Wissensgebieten an. Ihre eigentlichen Merkmale sind aber nicht diese Lektionen, sondern die Art des Lernens. Jeden Tag werden mehrere Millionen Übungen beobachtet und mit statistischen Modellen ausgewertet. Auf diese Weise entstehen Modelle von optimierten Lernwegen und wenn die Lernenden einmal kategorisiert sind, ist es möglich, für jeden Einzelnen den Lernweg in Echtzeit zu steuern. Das System optimiert die Abfolge der Lernschritte auf Basis der individuellen Auswertung (Feedback) und gibt an Schüler und Lehrer Rückmeldungen über den aktuellen Lernfortschritt.[vii]In Deutschland und weiten Teilen Europa ist die Verwendung solcher Systeme wegen der strengen Datenschutzregeln noch problematisch. Aber wegen der hohen Wirksamkeit und der Einsatzmöglichkeiten im Milliardenmarkt der Nachhilfe ist bis 2030 dennoch mit einem Durchbruch zu rechnen. Ähnlich wie MOOCs ergibt sich aber auch ein bedeutsamer Mehrwert für das von Pädagogen begleitete Lernen in der Normalschule. Erst mit solchen Systemen ist eine wirkliche Individualisierung von Lernwegen möglich.

Die zweite Geschwindigkeit in der „Wachstumsschule“

Wachstumsschulen unterscheiden sich in zwei grundlegenden Merkmalen von den Normalschulen. Heute existieren sie nur in Ansätzen und entstehen schrittweise aus besonders fortgeschrittenen Normalschulen. Dabei ist es unerheblich, ob es sich um Privatschulen oder spezifische staatlich geleitete Experimentierschulen handelt.

Das erste Unterscheidungsmerkmal ist das Ziel des Lernens. In der Wachstumsschule ist das zentrale Ziel des Lernens die Ausprägung einesGROWTH MINDSET. Wie zu Beginn dieses Buches schon beschrieben, versteht man darunter eine mentale Grundhaltung, die darauf setzt, dass alles was existiert auch weiter verbessert werden kann. Im Gegensatz dazu steht der FIXED MINDSET. Menschen mit solchen Grundüberzeugungen lieben die Stabilität und stehen Veränderungen skeptisch gegenüber. Die Theorie vom Growth und Fixed Mindset geht auf Carol Dweck von der Stanford University zurück. Sie hat ihre gesamte Karriere damit verbracht, den Einfluss von Haltungen und Fähigkeiten auf die Erreichung von Lebenszielen und beruflichen Erfolg zu studieren. Ihre Studien zeigen, dass Einstellungen ein besserer Prädiktor für den Erfolg sind als der Intelligenzquotient (IQ). Damit steht sie in der Tradition der Forschungen zur emotionalen Intelligenz, wobei ihr Schwerpunkt in der Untersuchung von mentalen Grundüberzeugungen liegt. Menschen mit einem Fixed Mindset glauben, dass ihre Persönlichkeit fest gefügt ist und sich nicht ändern lässt. Mentale Stabilität kann manchmal nützlich sein, aber in einer Welt mit extrem hoher Änderungsgeschwindigkeit führt sie immer wieder an Grenzen. Änderungen beinhalten auch immer Herausforderungen und wer sich nicht ändern kann oder will, fühlt sich schnell überfordert. Überforderung wiederum ist die Quelle von Blockade und Verweigerung – ein Teufelskreis entsteht. Menschen mit einem Growth Mindset folgen einer anderen Logik. Auch für sie sind Veränderungen nicht immer angenehm. Sie blockieren aber nicht, sondern suchen unentwegt nach Möglichkeiten zur Bewältigung der Probleme. Die Bewältigung schließt dabei auch die Änderung der eigenen Persönlichkeit ein. Sich selbst zu ändern ist aber der Schlüssel für Erfolg in einer Welt mit hoher Veränderungsgeschwindigkeit. Die mentale Grundüberzeugung wird sogar wichtiger als der IQ. Zu diesem Ergebnis kommt Carol Dweck in ihren vergleichenden Studien.[viii]

Die Ausprägung eines Growth Mindset als Ziel und Inhalt von Bildungs- und Lernprozessen hat vielfältige Folgen für die Entwicklung der schulischen Lernkultur und Schulorganisation. Wer Veränderungen als Normalität auffasst, hat kaum Probleme mit schnell veraltenden Wissensbeständen. Wissen ist aus dieser Sicht temporär und kann jederzeit durch neue Forschungsergebnisse aktualisiert werden. Auch die Anwendung von Wissen an sich verändernde Rahmenbedingungen fällt Menschen mit einem Growth Mindset vergleichsweise leicht. Wissen wird situativ angewendet, es gibt keine festgeschriebenen Algorithmen der Wissensanwendung. Um Growth Mindset auszuprägen, bedarf es vor allem einer ausgeprägten Fehlerkultur. Aus Fehlern lernen ist gewissermaßen selbstverständlich in einer Welt, in der sich die Antworten auf zentrale Fragen ohnehin ständig ändern. Ein Growth Mindset fördert auch eine Reihe weiterer Eigenschaften, die in einer Welt mit hoher Änderungsgeschwindigkeit als grundlegend angesehen werden.  Dazu zählen die Fähigkeit, mit der eigenen Gefühlswelt klarkommen, also Impulse und Emotionen zu kontrollieren. Auf eigene Ideen und Lösungen kommen, also kreativ sein, ist unverzichtbar und muss immer wieder neu gestartet werden. Die Offenheit für neue Gedanken schließt auch ein, sich in Gedanken, Gefühle, Werte anderer hineinversetzen, also emphatisch zu sein. Vor allem aber können Innere Stärken aufbaut werden, die bei Widerständen und Niederlagen stark machen. Die Menschen verfügen über Resilienz. 

Es ist sicher nachvollziehbar, dass nach diesen Prinzipien organisierte Schulen weder Frontalunterricht noch die Abarbeitung vorgedachter Aufgaben präferieren. An ihre Stelle tritt problemlösendes Lernen und die eigenständige Entwicklung von Erkenntnissen. Da zu lösende Probleme interdisziplinärer Natur sind, ist auch die klassische disziplinäre Struktur von Schulfächern kaum anzutreffen. Wissen wird nicht als Vorratswissen, sondern eher als Strukturwissen situativ vermittelt. Die grundlegende Überzeugung an derartigen Schulen ist: Wir lernen nur für eine bestimmte Zeit, wir haben einen Abschluss nur für eine bestimmte Zeit, wir sind „Meister“ nur für eine bestimmte Zeit … so wie im Sport.

Wenn Wissen in Wachstumsschulen ständig situativ verfügbar ist

Während sich das Lernen mit neunen Medien in der Normalschule nur schrittweise von den traditionellen Formen löst, vollziehen die Wachstumsschulen einen radikalen Schwenk. Sie orientieren sich an den fortgeschrittenen Formen der Wissensbereitstellung und adaptieren sie in den Lernalltag. Dabei ist zwischen der Wissensaufbereitung und der Wissensrepräsentation zu unterscheiden.

Wissen ist heute frei verfügbar und über verschiedenste Schnittstellen leicht zugänglich. Die Art und Qualität der Schnittstellen wird sich bis zum Jahr 2030 wesentlich weiterentwickeln. Zu Tastatur und Bildschirm kommen Wareables in der Kleidung, Bildschirme in verschiedenen Objekten wie Tapete, Tisch, VR-Systeme zur Darstellung komplexer Sachverhalte, Hologramme, Sprachsteuerung usw. Durch Brillen und 3D Displays werden 2030 stets und ständig Informationen in das Blickfeld eingespielt. Die Technologie dafür existiert in Form von Augmentet Reality schon heute. Das bedeutet, die Lernenden nehmen wie viele andere Menschen die reale Welt nicht mehr pur wahr, sondern zumeist ergänzt durch Zusatzinformationen. Dadurch verändert sich ihr Verständnis von Realität. Hinzu kommt, dass beim Blick in die gleiche reale Welt bei jedem Menschen unterschiedliche Informationen individuell eingespielt werden. Das heißt, die Lernenden werden sich schon frühzeitig daran gewöhnen, dass ihre Realität eine andere ist, als die des Gegenübers. Eine solche Form der Wahrnehmung wird schon vom Konstruktivismus beschrieben aber der verlegt den Prozess der Individualisierung von Wissen in den Kopf der einzelnen Menschen. Digitale Assistenten individualisieren das Wissen, bevor es die Menschen erreicht. Wie werden sich Menschen verhalten und was müssen sie lernen, wenn ihnen das ständig bewusst ist? Zweifellos wird die Fähigkeit der Verbindung der Kontextinformationen mit der Realität zu einer wichtigen Kompetenz. Sie erfordert gleichermaßen Abstraktionsvermögen wie Praxiswissen. Notwendig sind grundlegende Modelle von der Wirklichkeit, um die konkreten Beispiele hier einzuordnen. An dieser Stelle lassen sich auch Ansatzpunkte bestimmen, um das nötige Grundwissen abzuleiten. Grundwissen beschränkt sich auf zentrale, wissenschaftlich abgesicherte und mit hoher Wahrscheinlichkeit längere Zeit stabile Axiome, auf denen sich andere Aussagen aufbauen. Ziemlich sicher wird der Umfang des Grundwissens deutlich gegenüber den Normalschulen reduziert. Kompetenzen treten verstärkt an die Stelle von Wissen.

Während die Art der Wissensrepräsentation schon heute gut prognostizierbar ist, gibt es zur Aufbereitung des Wissens viele offene Fragen. Auf jeden Fall werden digitale intelligente Assistenten dabei eine Schlüsselfunktion einnehmen.

Digitale Assistenten mit Sprachkommunikation bieten ganz neue Möglichkeiten des Zugangs zu Wissen. Sprache gilt generell als nächster großer Schritt der Digitalisierung.[ix]Die Versendung von Sprachnachrichten, das Sprechen mit Maschinen, verkürzt die Kommunikation, spart Zeit und ist vor allem bequem. Dementsprechend werden zunehmend selbstlernende KI Systeme eingesetzt, um die Sprachkommunikation zu optimieren. Als Trainingsdaten dienen die Eingaben von Millionen von Nutzern. Doch nicht die Sprachkommunikation, sondern die digitalen Assistenten sind das eigentlich spannende Thema.

Bei der Entwicklung der digitalen Assistenten lassen sich nach dem gegenwärtigen Wissenstand vier Stufen unterscheiden. Die erste Stufe erleben wir gegenwärtig mit den Angeboten von Amazon. Der intelligente Lautsprecher Alexa steht inzwischen in hunderttausenden von Haushalten. Es handelt sich dabei um Befehlsmaschinen, die Aufträge ihrer Besitzer ausführen. Für Lernprozesse haben diese digitalen Assistenten untergeordnete Bedeutung. Wichtiger für Lernprozesse sind Systeme wie Cortana von Microsoft oder Siri von Apple. Bei ihnen handelt es sich um Antwortmaschinen, die als Ersatz von klassischen Suchmaschinen Antworten auf konkrete Fragen liefern. Im Unterschied zu Suchmaschinen liefern die Antwortmaschinen allerdings nur eine Antwort. Stimmt diese, so werden die Nutzer kaum mehr mehrere Antworten vergleichen, sondern sich auf die eine Antwort verlassen. Inzwischen befinden sich die Antwortmaschinen auf dem Weg zu Kontextmaschinen. Z.B. soll Cortana als digitaler Assistent von Microsoft Zugang zu allen Dateien, E-Mails und Anwendungen des jeweiligen Nutzers erhalten. Auf diese Weise kann der Assistent diese – den persönlichen Kontext – kennenlernen und den Nutzer beraten. Google Now und Siri von Apple gehen in die gleiche Richtung. Auch Amazon setzt bei Alexa Algorithmen ein, die Nutzer analysieren.[x]Es bleibt aber nicht bei der Analyse der Inhalte auf dem eigenen Rechner. Die Algorithmen berücksichtigen zukünftig auch das Vorwissen, die Suchhistorie des Nutzers. Was hat er schon alles gelernt? Womit hat er sich intensiv beschäftigt und hat daher vermutlich vertiefte Kenntnisse. Die Kontextmaschinen liefern Antworten, welche den zunehmend den gesamten persönlichen Kontext der Suchenden berücksichtigen. Wer es zulässt, erhält diese Antworten auch ohne spezifische Fragen zu stellen. Der Assistent erkennt selbständig, in welchem äußeren Rahmen bzw. äußeren Kontext der Nutzer handelt und liefert die zugehörigen Hintergrundinformationen wie oben beschrieben.

Auch die Kontextmaschinen stellen nur einen Zwischenstand dar. Die nächste Stufe sind Befindlichkeitsmaschinen. Sie erkennen nicht nur den Kontext der Lernenden und die Situation, in der das Lernen erfolgt. Über Systeme des Emotional Decoding oder Brain Interfaces erfassen sie auch eine Reihe von Informationen über die emotionale Befindlichkeit des Menschen.  Diese werden genutzt, um an den jeweiligen Zustand des Menschen angepasste Informationen zu liefern.

Die Brain Machine Interfaces der Zukunft versprechen aber noch mehr. Sie ermöglichen eine effektivere und direkte Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen. Bislang ist die Zusammenarbeit des Menschen mit künstlichen Intelligenzen vor allem durch die physischen In- und Output-Fähigkeiten des Menschen begrenzt. Ist diese Grenze aufgehoben, kann die Symbiose aus Mensch und künstlicher Intelligenz nicht nur unseren Alltag, zwischenmenschliche Beziehungsmuster und Gesellschaftsstrukturen revolutionieren, sondern wirklich eine fundamentale Veränderung des Lernens herbeiführen. Auch die Kooperation der persönlichen digitalen Assistenten verschiedener Personen wird bis 2030 möglich sein. Damit entstehen neue Voraussetzungen für die kooperative Bearbeitung von Lernaufgaben.

Stellen persönliche digitale Assistenten einen permanenten Strom von personalisierten Informationen zur jeweiligen Lernaufgabe zur Verfügung, dann unterscheiden sich Lernprozesse kaum noch von den Problemlösungsprozessen in der Praxis. Das Lernen in der Arbeit und das Lernen im Lernlabor nähern sich immer mehr an. Lernen auf Vorrat wird ersetzt durch Lernen im Handlungs- und Problemlösungsprozess. Es bleibt ein Unterschied. Die mit Hilfe der digitalen Assistenten zu bearbeitenden Lernaufgaben können durchaus eine didaktische Struktur beinhalten. Diese kann intensionalen Charakter haben und muss für die Lernenden nicht unbedingt sichtbar sein. Das Lernen selbst erfolgt eher informell, ist aber nachhaltiger als viele künstlich herbeigeführte Lernsituationen traditioneller Art.

Was wofür lernen?

Viele Menschen fragen sich, was sie ihren Kindern in dieser durch Ungewissheit, Komplexität, Volatilität und Mehrdeutigkeit geprägten Welt, für die der Begriff VUCA-Welt formuliert wurde[xi], empfehlen sollen zu lernen oder zu studieren. Schließlich geht es aus der gedanklichen Sicht von Gestern und Heute immer noch um die Vorauswahl eines Lebensweges. Die Antwort ist auch hier nicht leicht und verschiedene Meinungen stehen sich gegenüber. Aus der historischen Rückschau kann man feststellen, dass die Mehrzahl der Menschen heute noch in ähnlichen Berufen arbeitet wie vor 50 oder 70 Jahren. Natürlich haben sich deren Inhalte grundlegend geändert, in fast alle Berufe sind Computer eingezogen, aber die Anzahl der wirklich neuen Berufe ist eher begrenzt. Typische Berufe aus der Informatik sind Beispiele für echte Neuentwicklungen. Die Rückschau liefert aber noch keine ausreichende Basis für die Zukunft. Schließlich haben wir zu Beginn dieses Kapitels nicht ohne Grund auf die exponentielle Steigerung der Entwicklungsgeschwindigkeit hingewiesen. Es könnte als sein, dass bis 2030 eine Reihe neuer Berufe hinzukommen und alte verschwinden. Eine kanadische Studie hat den Versuch gemacht, solche neuen Tätigkeiten und Berufe herauszufinden. Da finden sich Begriffe wie Urbaner Bauer, der Farmen in der Stadt anlegt und betreibt, Roboterberater, an den man sich wenden kann, um den richtigen Roboter für das eigene Heim auszusuchen und einzurichten, Abfalldesigner, die aus Abfällen hochwertige Produkte herstellen oder Simplizitäts-Experte, welche die hochkomplizierten Abläufe in Unternehmen auf ein beherrschbares Maß herunterbrechen.[xii]Andere Studien nennen z.B. Identitätsmanager, die helfen, die oben genannte virtuelle Identität zu entwickeln und zu schützen.

Nach einem grundlegenden Wandel bis 2030 sieht das alles nicht aus. Bessere Hinweise für die Orientierung liefert eine viel diskutierte britische Studie, in der die Zukunftsfähigkeit von über 600 Berufen in Nordamerika analysiert wurde. Die Experten kommen zu dem Ergebnis, dass zukünftig vor allem sensible, feinfühlige, empathische Menschen gebraucht werden, da Roboter soziale Wahrnehmung zuletzt lernen. (soziale Intelligenz). Auch Fingerfertigkeit bei Feinmotorik sowie kreative Intelligenz und Fähigkeiten zur Problemlösung lassen sich schwer automatisieren und sind daher wichtige Bestandteile der Berufe von Morgen.[xiii]

 

 

[i]Tegmark, Max; Hubert, Mania: Leben 3.0Mensch sein im Zeitalter der künstlichen Intelligenz.Berlin: Ullstein Kindle Edition, 2017. Position 1442.

[ii]Christopher, Julie: The Infobesity Epidemic – How to Deal with Information Overload.HUFFPOST, 2017. https://www.huffingtonpost.com/entry/the-infobesity-epidemic-how-to-deal-with-information_us_59712ba4e4b0545a5c30fece. – Aufgenommen: 28.01.2018.

LAMANDUS:Die Kunst des Vergessens-Warum Vergessen wichtig ist.LAMANDUS. Das Online Magazin, 2017. http://www.lamundus.de/die-kunst-des-vergessens-warum-vergessen-wichtig-ist/.– Aufgenommen: 28.01.2018.

[iv]Holzer, Boris: Wer hat, dem werde genommen. Frankfurter Allgemeine, 2017. http://www.faz.net/aktuell/wissen/geist-soziales/schulpolitik-sozialindex-entscheidet-ueber-mittelverteilung-15159222.html. – Aufgenommen: 28.03.2018.

[v]Vergl. Rifkin, Jeremy: Die Null Grenzkostengesellschaft: Das Internet der Dinge, kollaboratives Gemeingut und der Rückzug des Kapitalismus.Frankfurt/New York: Campus, 2014.

Vergl. Nao robot evolution (NAO NEXT GEN).YouTube, 2015. https://www.youtube.com/watch?v=joQ6ox-ovuI. – Aufgenommen: 27.01.2018.

[vii]Vergl. Mayer-Schönberger, Viktor; Cukier,Kenneth: Lernen mit BIG DATA: Die Zukunft der Bildung.München: Redline, 2014.

[viii]Dr. Bradberry, Travis: Why Attitude Is More Important Than IQ. Linked in, September 2015. https://www.linkedin.com/pulse/why-attitude-more-important-than-iq-dr-travis-bradberry/. -Aufgenommen: 28.03.2018.

[ix]Hartung, Manuel J.:Sprache als nächster großer Schritt der Digitalisierung. In. Die Zeitvom 15.11.2017.

[x]Harari,Yuval Noah: Homo Deus-Eine Geschichte von Morgen. 7. Auflage München: C.H.Beck, 2017, Position 6072.

[xi]Vogel, Melanie: Digitalisierung. Was bedeutet VUCA?business-wissen.de,2016. https://www.business-wissen.de/artikel/digitalisierung-was-bedeutet-vuca/. – Aufgenommen: 28.01.2018.

[xii]Inspired minds: Jobs of 2030. https://careers2030.cst.org/jobs/.– Aufgenommen: 13.01.2018

[xiii]Vergl. Frey, Carl Benedikt; Osborne, Michael A. (2013): The Future of Employment. How Susceptible Are Jobs To Computerisation?University of Oxford, 2013. http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_ Future_of_Employment.pdf. – Aufgenommen: 22.04.2015.

Mittwoch, 22.Mai 2019, 14:33 Uhr
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