Wie beeinflussen Learning Analytics-Systeme die Lehrkräftebildung und die Rolle der Lehrkräfte im Unterricht?

Die Arbeit mit einem intelligenten tutoriellen System rückt sowohl für Lehrkräfte als auch für Lernende den Erwerb von Kompetenzen in den Fokus. Dies sollte eigentlich seit langem der Fall sein, doch in Lehrkräftezimmern hört man durchaus noch eine Kategorisierung nach Lernstoff in Kapiteln und Einheiten des Lehrbuchs: „Bist du schon mit Unit 4 durch?” Ein intelligentes tutorielles System, wie es beispielsweise im Projekt „Adaptives Intelligentes System“ (AIS) im Auftrag der 16 Bundesländer entwickelt wird, sollte inhärent kompetenzorientiert sein. Lehrkräfte und Lernende erhalten auf diese Weise kontinuierlich lernbegleitend detaillierte Rückmeldungen zu den Teilkompetenzen des Lerninhalts, der gerade bearbeitet wird.

Die Veränderung des Lernprozesses

Dadurch, dass Schülerinnen oder Schüler kontinuierlich in einem intelligenten tutoriellen System jederzeit auf der Metaebene des Lernens Auskunft über ihren Lernstand und ihre Lernprozesse erhalten können, wird das Lernen intensiviert. Die Verantwortung für das eigene Lernen verschiebt sich hin zu den Lernenden und liegt nicht mehr ausschließlich bei der Lehrkraft. Dies bildet die Grundlage für eine Demokratisierung des Lernens. Die Wahrnehmung der Schülerinnen und Schüler, dass die Lehrkraft den Unterricht bestimmt, verändert sich hin zur Selbstbestimmung und Eigenverantwortung der Lernenden; durch Teilhabe entsteht Verantwortung.

Die Erhebung von Lerndaten in Echtzeit (Learning Analytics) und die transparente Darstellung dieser erhobenen Daten ermöglichen ein Maß an Differenzierung und Individualisierung, das bisher nur partiell und mit hohem Aufwand möglich war: Unterricht im Gleichschritt, der nur einen Lernpfad und eine Lerngeschwindigkeit berücksichtigt, kann so durch Mastery Learning ergänzt werden. Bei diesem didaktischen Konzept bearbeiten Lernende Inhalte in ihrem eigenen Tempo und gehen erst dann zum nächsten Lernschritt über, wenn sie die jeweiligen Lernziele erreicht haben. Die Berücksichtigung individueller Lerngeschwindigkeiten, Interessen und Lernpfade war bislang technisch kaum möglich und analog nur punktuell realisierbar. In einer KI-gestützte Lehr- und Lernumgebung, wie sie im AIS entwickelt wird, kann formatives Feedback einfacher, kompetenzorientiert und mit dem Blick nach vorne in den Lernprozess integriert und automatisiert werden. Die bisherige starre Trennung von Instruktion und Übungsprozessen wird aufgelöst zugunsten einer bedarfsorientierten partiellen Reinstruktion im laufenden Lern- und Übungsprozess. Im AIS sollen die Zyklen der Rückmeldungen zum Lernprozess kürzer sein. Kompetenzlücken sollen in Echtzeit erkannt werden, woraufhin der individuelle Lernpfad angepasst wird. Außerdem soll die Lehrkraft auf der Basis der Kompetenzstände unmittelbar persönlich nachsteuern und unterstützen können. Der Lernprozess in einem solchen Szenario soll im AIS perspektivisch agil umgesetzt werden, und sich an den Prinzipien eines nachhaltigen, kompetenz- und projektorientierten Lernens und Problemlösens orientieren, in dem die Schülerinnen und Schüler die Möglichkeit erhalten auch selbstständig konkrete Themen auszuwählen (Deeper Learning).

Der Wegfall analoger Erfassung von Metriken wie der Korrektur von Tests und der Überprüfung von Hausaufgaben öffnet Unterrichtszeit, welche die Lehrkraft zur Unterrichtsgestaltung nutzen kann, und vermindert wenig lernförderliche und unbeliebte Aktivitäten. Gleichzeitig schafft es in der Unterrichtszeit Raum für soziales Lernen und auch für individuelle Gespräche mit Schülerinnen und Schülern.

In diesem Zusammenhang gilt es zu bedenken, dass zu modernem, lernförderlichem Unterricht weit mehr gehört als Einzelarbeit mit digitalen Systemen, wie einem intelligenten tutoriellen System. Solche Systeme, wie sie hier beschrieben wurden, haben ihren Platz in einem vielseitigen, methodisch variierenden und handlungsorientierten Unterricht in modernen Lernlandschaften. Dazu gehört insbesondere die Interaktion von Lernenden untereinander, um im sozialen Raum mit und voneinander zu lernen. Auch sollte die feingliedrige Aufschlüsselung der Fachkompetenzen nicht die Bedeutsamkeit überfachlicher Kompetenzen verdecken.

Anhand des intelligenten tutoriellen Systems AIS möchten wir ein Beispiel für einen modernen, kollaborativen Unterricht skizzieren: Die Lehrkraft sieht in AIS, dass der Schüler Noah die Teilkompetenz A vollständig erreicht hat, B aber noch nicht. Die Schülerin Svenja hat die Teilkompetenz B vollständig erreicht, A aber noch nicht. Nun kann die Lehrkraft gezielt ein Zweierteam bilden und lässt AIS einen neuen Lernpfad mit den Teilkompetenzen A und B generieren, den Noah und Svenja gemeinsam bearbeiten und sich dabei gegenseitig unterstützen, und zwar ko-aktiv mit dem KI-gestützten Lerntutor. Auf diese Weise findet hier eine Lernintensivierung im Sinne des Lernens durch Lehren statt. So stehen intelligente tutorielle Systeme und soziales Lernen nicht im Widerspruch zueinander, sondern sie ergänzen sich vielmehr.

Die Rolle der Lehrkraft und ihr Selbstverständnis

Die damit verbundenen Transformationen werden nicht von jeder Lehrkraft positiv bewertet, da sich damit auch die Rolle der Lehrkraft und ihr Selbstverständnis grundlegend verändern werden. Der Lehrberuf hat viele Facetten, wobei die Facette der Wissensvermittlung bislang eine zentrale Rolle im Selbstverständnis vieler Lehrkräfte eingenommen hat. Auch Lernende reagieren positiv auf Wissen und Wissensvermittlung. Lehrkräfte mit einem sehr hohen Level an Fachwissen werden als kompetent wahrgenommen und in ihrer Rolle akzeptiert. Tatsächlich aber ist und bleibt die Lehrkraft als Person und Persönlichkeit essenziell bedeutsam für das Lernen von Kindern und Jugendlichen. Intelligente tutorielle Systeme sind keine Vertretungslehrkräfte. Denn jetzt tritt die Rolle des Wissensvermittlers/der Wissensvermittlerin zurück zugunsten von anderen Facetten, insbesondere der Begleitung des Lernens. Lehrkräfte können weiterhin motivieren, inspirieren und ihr Fachwissen benutzen, um Ideen zu geben. Sie können mehr als bisher die Ausbildung überfachlicher, personaler Kompetenzen wie Selbstbehauptung und Selbstständigkeit bei der Wahl der Lernstrategie und beim konstruktiven Umgang mit Konflikten fokussieren. Lehrkräfte begeistern gern. Sie haben nicht ohne Grund ihr Fach studiert und möchten ihre eigene Begeisterung ihren Schülerinnen und Schülern mitgeben. Dies fällt keineswegs weg, sondern hat seinen Platz in Vertiefungsphasen des Unterrichts nach Beendigung der individuellen Übungsphasen mit einem intelligenten tutoriellen System.

Notwendige Veränderungen in der Lehrkräftebildung

Die beschriebenen Transformationen bedingen, dass angehende Lehrkräfte auch die Kompetenz des Auswertens von Learning Analytics-Daten und der agilen Unterrichts- und Materialgestaltung beherrschen müssen. Qualitätsstandards von Unterricht mit kognitiver Aktivierung, konstruktiver Unterstützung, Classroom Management und intelligentem Üben müssen weiterhin eingehalten werden, wenn Arbeitsphasen mit intelligenten tutoriellen Systemen integriert werden. Insbesondere die Rolle als Lernbegleitung und damit die Haltung verändert sich wie oben beschrieben; dies gilt es einzuüben.

Diese Veränderungen in der Lehrkräftebildung müssen bereits in der ersten Phase der Lehrkräftebildung der Universitäten beginnen, wo derzeit noch ein starker Fokus auf der Vermittlung von Wissensinhalten besteht.