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Big Data für arme Studenten

WASHINGTON, DC – Länder brauchen qualifizierte und talentierte Menschen, um mit Innovationen die Voraussetzungen für langfristiges Wirtschaftswachstum zu schaffen. Das gilt für Industrie- genauso wie für Entwicklungsländer. Aber die Bedingung dafür sind Investitionen in Bildung und Ausbildung. Wenn wir die Armut beenden, die Arbeitslosigkeit reduzieren und die zunehmende wirtschaftliche Ungleichheit bekämpfen wollen, brauchen wir neue, bessere und günstigere Wege, die Menschen auszubilden - und zwar in großem Maßstab.

Dieses Ziel mag zwar sogar für wohlhabendere Länder unerreichbar scheinen, aber die intelligente Sammlung, Analyse und Nutzung von Bildungsdaten könnte eine große Veränderung bewirken. Und glücklicherweise leben wir in einem Zeitalter, in welchem uns die Informationstechnologie den Zugang zu erschwinglicher und gleichzeitig hochwertiger Bildung ermöglicht. Big Data - komplexe Datensets mit hohem Volumen, die von Unternehmen verwendet werden, um das Verhalten von Konsumenten zu analysieren und vorherzusagen - kann Lehrer und Unternehmen mit wertvollen Informationen darüber versorgen, wie Menschen lernen, um Schulen zu helfen, den Unterricht differenzierter und personalisierter zu gestalten.

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Die Weltbankgruppe und ihre für die Kreditvergabe an den privaten Sektor zuständige Organisation, die Internationale Finanz-Corporation, versuchen, dieses Potenzial zu nutzen, um staatliche Bildungssysteme zu unterstützen. Die gerade ins Leben gerufene SABER-Initiative (Systems Approach for Better Edication Results) sammelt und teilt Vergleichsdaten über Bildungspolitik und Bildungseinrichtungen aus Ländern der ganzen Welt.

Im privaten Sektor kann die Fähigkeit, Informationen über die Interaktion zwischen Lehrer und Lernenden sowie die Interaktion zwischen Lernenden und Lernsystemen zu sammeln, von essentieller Bedeutung sein. In Kenia zum Beispiel verwendet Bridge International Academies adaptives Lernen in großem Stil. Bridge ist ein Kunde der IFC, gegründet von drei amerikanischen Unternehmern, und betreibt 259 Vor- und Grundschulen, die monatlichen Kosten für den Unterricht betragen durchschnittlich 6 Dollar. Es ist ein riesiges Lernlabor für Schüler und Lehrer gleichermaßen.

Bridge testet verschiedene Ansätze für den Unterricht in Standardfähigkeiten und -konzepten, bei denen in vielen  Klassen immer gleichzeitig zwei Versionen einer Lektion erteilt werden. Die Lektionen werden von Lehrern nach standardisierten, vorformulierten Plänen über Tablets erteilt, die auch aufzeichnen, wie lange die Lehrer für jede Lektion benötigen. Die Prüfungsergebnisse werden auf dem Tablet des betreffenden Lehrers aufgezeichnet. In einem Zeitraum von 21 Tagen werden mehr als 250.000 Benotungen festgehalten. Aufgrund dieser Daten legt das Bewertungsteam von Bridge fest, welcher Unterricht am effektivsten ist und verteilt die Informationen dann im gesamten restlichen Netzwerk der Akademie.

Wir wissen, dass die Leistung eines Schülers aus den verschiedensten Gründen nachlassen kann - sengende Sommerhitze in Klassenräumen ohne Klimaanlage, Probleme zuhause oder schlechte Lehrer, um nur einige zu nennen. Aber wenn Ergebnisse in großem Volumen erfasst werden können, kann man schnell erkennen, welche Unterschiede wirklich relevant sind. Das ist der große Wert von Big Data.

Ein anderer Fall ist SABIS, ein Bildungsträger für Kinder vom Kindergartenalter bis 12 Jahren in den USA, Europa, Asien, Nahost und Nordafrika. SABIS nutzt große Datensets, um hohe Standards einzuhalten und die akademische Leistung von mehr als 63.000 Schülern zu verbessern. Die ständige Verfolgung der akademischen Leistungen pro Schuljahr liefert mehr als 14 Millionen Datenpunkte, anhand derer im gesamten Netzwerk des Unternehmens, das aus Schulen in 15 Ländern besteht, der Unterricht gestaltet wird, Lernziele erreicht werden und für Konsistenz gesorgt wird.

Knewton, eine adaptive Lernplattform, die digitale Verläufe anhand von prädiktiver Analyse personalisiert, ist ein weiteres Unternehmen an der vordersten Front der Datenrevolution. Inhalt und Unterricht werden maßgeschneidert, sogar Klassenzimmer ohne die Ressourcen von Privatschulen können individuelles Lernen anbieten. Infolgedessen können Lehrer ihre Zeit so effektiv wie möglich nutzen, indem sie nämlich Probleme mit Schülern lösen, anstatt undifferenzierten Unterricht zu geben. 

Diese Vorteile bergen natürlich Risiken. Wir stehen noch ganz am Anfang eines Verständnisses dessen, wie das enorme Potenzial von Big Data für den Unterricht genutzt, und wie gleichzeitig deren Privatsphäre geschützt werden kann. In einigen Fällen ist die Technologie für die Erfassung von Daten schneller als unsere Fähigkeit zu entscheiden, wie sie erfasst, gespeichert und geteilt werden sollten. Egal wie streng Daten gesichert werden, wir brauchen immer noch eine klare Lizenzstruktur für ihre Nutzung. In vielen Entwicklungsländern gibt es überhaupt keinen Datenschutz.

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Die Schnittstellen zwischen Daten und Bildung versprechen neue Bildungsprodukte für verbessertes Lernen, mit großem Potenzial, besonders für die Armen. Um diese Vorteile verantwortungsbewusst zu nutzen, müssen wir sicherstellen, dass die Datenerfassung weder exzessiv noch unangemessen betrieben wird, und dass sie das Lernen unterstützt. Der Privatsektor, Regierungen und Institutionen wie die Weltbankgruppe müssen Regeln formulieren, wie kritische Informationen über die Leistung von Lernenden gesammelt, geteilt und verwendet werden. Eltern und Schüler verdienen nichts Geringeres.

Aus dem Englischen von Eva Göllner.