Was kann Learning Analytics in der Schule (nicht) leisten?

Learning Analytics und Intelligente Tutorielle Systeme (ITS) halten zwar zögerlich, aber zunehmend Einzug in den Unterricht. Doch was verändert sich dadurch konkret für Schülerinnen und Schüler und Lehrkräfte – im Klassenzimmer, beim Üben, in der Zusammenarbeit etc.? Es folgt ein Blick auf Chancen und Grenzen aus methodisch-didaktischer sowie pädagogischer Perspektive.

Das Dashboard: Mehr als nur ein Notenspiegel

Kern vieler Learning Analytics-Systeme ist ein Dashboard, das Lehrkräften ermöglicht, Aufgaben und Materialien zuzuteilen, und die Bearbeitung von Aufgaben durch Schülerinnen und Schüler sichtbar macht: Wie lange hat ein Schüler, eine Schülerin an einer Aufgabe gearbeitet? Welche Aufgabentypen wurden bearbeitet? Welche Ergebnisse erzielt? Welche Hilfestellung wurde angefordert? Wie viele Lernende tun sich schwer mit den Aufgaben?

Für Lehrkräfte bedeutet das einen deutlich detaillierteren Einblick als ein einzelner Leistungstest es liefern könnte. Sie können nicht nur sehen, wie einzelne Schülerinnen und Schüler mit den Aufgaben zurechtkamen, sondern erhalten auch einen Überblick darüber, wer wo welche Probleme hat. Für Lernende kann das Dashboard ebenfalls hilfreich sein, wenn es den eigenen Lernprozess transparent macht: Wo stehe ich gerade? Wo brauche ich noch Übung? Entscheidend ist dabei, dass die Daten nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll interpretiert werden.

Individuelle Unterstützung und Adaptivität

ITS liefern nicht nur Daten, sie geben Schülerinnen und Schülern bei der Bearbeitung von Aufgaben direktes Feedback und wählen weitere Aufgaben aus. Statt dass alle in der Klasse dieselbe Aufgabe im selben Tempo bearbeiten, passt sich das System an: Wer Schwierigkeiten hat, bekommt gezielte Hilfestellungen oder leichtere Zwischenschritte. Wer schnell vorankommt, kann anspruchsvollere Aufgaben erhalten. Das kann eine einzelne Lehrkraft nicht leisten. Hier bietet ein ITS also eindeutig einen Mehrwert.

Diagnosekompetenz: Aufgabe der Lehrkraft

Mit der Zeit können solche Systeme aus den gesammelten Daten diagnostische Aussagen ableiten – etwa über wiederkehrende Fehlermuster oder Wissenslücken. Damit Lehrkräfte diese Hinweise aber wirklich nutzen können, müssen sie über diagnostische Kompetenz verfügen. Die vom System vorgeschlagenen Einschätzungen und Maßnahmen sind Angebote, keine Urteile: Lehrkräfte müssen sie einordnen, mit ihrem eigenen Bild der Schülerinnen und Schüler abgleichen und kritisch hinterfragen können. Das ist auch eine Frage der Verantwortung – am Ende trifft die Lehrkraft die pädagogische Entscheidung, nicht der Algorithmus. 

Was Learning Analytics und ITS nicht leisten können

So hilfreich diese Systeme in einigen Bereichen sein können, so klar sind auch ihre Grenzen. Die Systeme müssen von einer Lehrkraft sinnvoll in den Unterricht integriert werden. Eine Lehrkraft muss sich dabei fragen: Was passiert vor der Nutzung? Was passiert danach? Wie sollen die Schülerinnen und Schüler mit dem erworbenen Wissen oder den erworbenen Fertigkeiten weiterarbeiten? Wie sehen Transfer- und Problematisierungsaufgaben aus? Die Systeme stellen also bewährte fachdidaktische Konzepte nicht grundsätzlich in Frage, sondern sind eher als Ergänzung oder Erweiterung zu betrachten. Gleichzeitig muss ich als Lehrkraft dazu bereit sein, einen vorgezeichneten Unterrichtsgang zu ändern und – wo notwendig und sinnvoll – verschiedene Aufgaben bereit zu stellen, Themen zu wiederholen, oder vermeintlich bewährte Zugänge zu ändern.

Außerdem ist die Arbeit mit ITS überwiegend Einzelarbeit. Die Systeme eignen sich gut für individuelles Üben, aber Zusammenarbeit mit anderen – Aushandeln, Erklären, gemeinsames Problemlösen – lässt sich auf diesem Weg weniger gut realisieren. Wer nur mit ITS arbeitet, übt kaum soziale und kooperative Kompetenzen.

Hinzu kommt: ITS sind Maschinen, die menschliche Interaktion bestenfalls simulieren können. Alles, was über die fachliche Rückmeldung hinausgeht und dennoch fachlich wirksam ist – ehrlicher Zuspruch im richtigen Moment, eine motivierende Aufforderung, verbindliche Absprachen, das Vorbild einer Lehrkraft oder von Mitschülerinnen und Mitschülern – kann kein System leisten. Gerade diese Aspekte pädagogischer Beziehung sind oft entscheidend dafür, ob Lernende dranbleiben, sich etwas zutrauen oder eine schwierige Phase durchhalten.

Fazit

Learning Analytics und Intelligente Tutorielle Systeme können Lehrkräfte sinnvoll unterstützen und zusätzliche, diagnostisch wertvolle Informationen liefern – vorausgesetzt, diese werden mit eigener Fachkompetenz eingeordnet. Sie ersetzen aber weder die soziale Dimension des Lernens noch die pädagogische Beziehung zwischen Lehrkräften und Schülerinnen und Schülern sowie Lernenden untereinander. Der Gewinn liegt also nicht in einem Entweder-Oder sondern in einem durchdachten Miteinander verschiedener Tools, Arbeitsformen und Akteure.