Lernplattformen und algorithmische Auswahl

Lernplattformen und algorithmische Auswahl – Wie digitale Bildung personalisiert wird

Einführung: Digitale Lernplattformen wie Moodle, Google Classroom, Kahoot, aber auch Lernapps und Videoplattformen setzen zunehmend Algorithmen ein, um Lernprozesse zu steuern und Inhalte individuell anzupassen. Diese algorithmische Auswahl entscheidet mit, welche Aufgaben Schüler:innen sehen, welche Erklärvideos empfohlen werden oder welche Lernpfade als nächstes sinnvoll erscheinen. Ziel ist oft eine effizientere, personalisierte Förderung – doch das wirft auch Fragen auf: Wie transparent sind diese Empfehlungen? Wer kontrolliert die Auswahl? Und was bedeutet das für Chancengleichheit und Bildungsgerechtigkeit?

Merkmale / Typische Funktionen algorithmischer Lernsysteme

• Adaptive Lernpfade: Die Plattform analysiert das Verhalten der Lernenden und passt den Schwierigkeitsgrad oder die Reihenfolge der Inhalte individuell an.
• Automatisiertes Feedback: Systeme geben sofort Rückmeldung auf Antworten, schlagen Hilfestellungen vor oder leiten Schüler:innen zu vertiefenden Aufgaben.
• Empfehlungsalgorithmen: Basierend auf vorherigen Interaktionen schlägt die Plattform Lernvideos, Übungsformate oder Themen vor – ähnlich wie bei YouTube oder Netflix.
• Leistungsanalyse in Echtzeit: Lehrkräfte sehen in Dashboards, welche Schüler:innen gut vorankommen und wer noch Unterstützung braucht – basierend auf algorithmischer Auswertung.
• Datenbasierte Lernprofile: Systeme sammeln kontinuierlich Daten (Klicks, Antwortzeiten, Fehlerarten), um ein individuelles Lernprofil zu erstellen.

Beispiele aus der Praxis

• Ein:e Schüler:in nutzt eine Mathe-App, die nach drei falschen Antworten automatisch auf ein leichteres Niveau wechselt – ohne dass ein:e Lehrer:in eingreifen muss.
• Ein Lernvideo wird vom System empfohlen, weil viele andere Schüler:innen mit ähnlichem Profil es positiv bewertet haben – unabhängig von didaktischer Qualität.
• Eine Plattform „überspringt“ ein Kapitel, weil der Algorithmus aus Nutzerdaten schließt, dass es „nicht relevant“ sei – obwohl es inhaltlich wichtig ist.

Folgen / Auswirkungen

• Personalisierung mit Potenzial: Gut eingesetzte Algorithmen können Lernwege individualisieren, Über- und Unterforderung vermeiden und gezielter fördern.
• Intransparente Entscheidungen: Lernende und Lehrende wissen oft nicht, warum bestimmte Inhalte gezeigt – oder eben nicht gezeigt – werden. Das erschwert kritische Reflexion und Kontrolle.
• Verzerrte Lernrealität: Wenn Algorithmen Inhalte bevorzugen, die „gut ankommen“ oder schnell zu Erfolg führen, geraten komplexe oder herausfordernde Themen in den Hintergrund.
• Datenschutzrisiken: Lernverhalten, Interessen und Schwächen werden detailliert erfasst – oft ohne klaren Überblick darüber, wie diese Daten verarbeitet, gespeichert oder weiterverwendet werden.
• Ungleichheit durch Vorannahmen: Wenn ein Algorithmus bestimmte Schüler:innen „automatisch“ als weniger leistungsfähig einstuft, kann das zu einer digitalen Form der Diskriminierung führen.

Schutz & Empfehlungen

• Transparenz fordern: Lernplattformen sollten offenlegen, nach welchen Kriterien Empfehlungen oder Lernpfade erstellt werden.
• Pädagogik vor Technik: Lehrkräfte sollten entscheiden, was gelernt wird – nicht Algorithmen. Digitale Tools sind Hilfsmittel, keine Ersatzlehrer.
• Digitale Mündigkeit stärken: Schüler:innen sollten verstehen, wie Lernsysteme funktionieren, warum sie bestimmte Inhalte sehen – und wie sie selbstbestimmt damit umgehen können.
• Datensparsamkeit beachten: Nur so viele Daten wie nötig erfassen, speichern und verarbeiten. Persönlichkeitsrechte der Lernenden müssen Vorrang haben.
• Kritische Reflexion fördern: Auch in der digitalen Bildung sollten Fragen wie „Warum sehe ich das?“ oder „Was wird mir nicht gezeigt?“ Teil des Lernens sein.

Häufige Irrtümer / Missverständnisse

• „Algorithmen fördern alle automatisch besser“ – Nicht jedes System funktioniert für alle gleich gut. Ohne pädagogische Begleitung kann auch automatisierte Förderung ins Leere laufen.
• „Wenn’s digital ist, ist’s objektiv“ – Algorithmen sind nie neutral. Sie basieren auf Annahmen, Daten und Zielen – und können ungewollt verzerren.
• „Mehr Daten = bessere Bildung“ – Mehr Daten heißt nicht automatisch mehr Lernerfolg. Entscheidend ist, was aus den Daten gemacht wird – und wer darüber entscheidet.

Weiterführende Links

Weitere Artikel bei Mimikama zu digitaler Bildung und algorithmischer Auswahl