In ihrem neuen Artikel gehen Dr. Irina Zakharova und Prof. Juliane Jarke der Frage nach, wie die Zukunft der Bildung sich im Design der Lernmanagementsysteme (LMS) und insbesondere in ihren Algorithmen der Risikovorhersage materialisiert. Inspiriert von dem in 1968 veröffentlichten sci-fi Roman "Do Androids Dream of Electric Sheep?" von Philip K. Dick, der zur Grundlage für "Blade Runner" wurde, diskutieren sie welche Risiken die LMS identifizieren und mit welchen Risiken die Anwendung solcher Vorhersagealgorithmen verbunden sein kann.
Betreiber vieler Bildungstechnologien bewerben ihre Produkte damit, dass sie den Lehrenden ihre Arbeit erleichtern und die Lernenden unterstützen sollen. Viele Systeme setzen dafür Mechanismen der Risikovorhersage ein: Anhand der festgelegten Regeln und der Daten von Schüler*innen, die bestimmte Systeme nutzen, versuchen sie zu identifizieren, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Schüler*innen einen Kurs erfolgreich absolvieren oder den Schulabschluss schaffen würden.
Im veröffentlichten Aufsatz werden solche Funktionen der Risikovorhersage von fünf weltweit eingesetzten LMS wie Blackboard, Brightspace, Canvas, ItsLearning und Moodle untersucht. Der spezielle Fokus liegt dabei auf dem Design - also der Gestaltung - dieser Systeme und darauf, welche Daten LMS zur Risikovorhersage verwenden. Dabei wird z.B. zwischen den Verhaltens- und Interaktionsdaten (z.B. Anzahl der Interkationen mit dem Kursinhalt im Sytem) oder Daten über Systemnutzung (üblicherweise etwa die Zeit, die Nutzer*innen im System eingeloggt sind) unterschieden. Die möglichen auf diese Weise identifizierten Risiken könnten z.B. eine mangelnde Systeminteraktion, eine niedrige Beteiligung am Lehr-Lernprozess oder auch schlechte Noten umfassen.
Die Autorinnen zeigen in ihrem Artikel, dass die Risikovorhersage in den meisten der analysierten LMS auf einem 'epidemiologischen' Risiko-Modell basiert, das sich auf das Verhalten der Lernenden fokussiert. Hinzu kommt, dass die Risikovorhersage der LMS sich auf die Verhaltensdaten nur innerhalb des jeweiligen Systems (Interaktionen und "Klicks") bezieht und andere Verhaltensweisen (z.B. Beteiligung an Aktivitäten außerhalb des Unterrichts) kaum mit einbezieht. Lediglich einzelne Systeme gestalten ihre Algorithmen der Risikovorhersage unter Berücksichtung alternativer Modelle der Risikoermittlung, die nicht nur Verhalten, sondern auch weitere soziale Aspekte des Lebens eine*r Schüler*in in die Ermittlung ihrer Zukunftschancen einbeziehen. Unsere Analyse zeigt jedoch, dass die meisten analysierten Systeme sich die Eliminierung jeglicher Risiken im Bildungsprozess als Ziel für eine 'gute' Bildungszukunft setzen.
Vor diesem Hintergrund schließt der Aufsatz mit einer Frage, was passieren würde, wenn die Lehr-Lernprozesse aller Risiken, die damit einhergehen, z.B. das Risiko etwas Neuem zu begegnen, entbehrt würden, und inwiefern eine solche risikofreie Zukunft tatsächlich wünschenswert ist. Auch wenn die LMS heutzutage in ihrer Risikovorhersage sich auf die Eindämmung der Verhaltensrisiken fokussieren - primär auf die Steigerung der Zeit und Anzahl an Systeminteraktionen - konfigurieren diese Systemdesignfunktionen wie wir und die Lernenden von heute eine gute Schule und BIldung morgen wahrnehmen und selbst gestalten werden.