didacta 03/20

Schule
besser kann, als Menschen. Das bedeutet: Ein
Mensch, der Dreisatz rechnen kann, versteht
auch einen Witz oder kann lernen, wie man gut
Schafkopf spielt. Ein KI-System kann nur eine
ganz bestimmte Sache gut. Man bräuchte demnach
jeweils ein eigenes KI-System für Dreisatz,
eines für Witze, eines zum Schafkopfspielen.
Monster und Roboter
KI sollte als Thema in verschiedenen Fächern
aufgegriffen werden. In Religion oder Ethik
lässt sich die Frage diskutieren, ab wann und
ob überhaupt Menschen einer Maschine ein
eigenes Bewusstsein zusprechen können oder
wollen. Es können Unterschiede und Gemeinsamkeiten
zwischen einem künstlich erschaffenen
Menschen wie Frankensteins Monster
und einem humanoiden, also menschenähnlichen,
Roboter gesucht werden. Im Fremdsprachunterricht
können die Schüler/-innen
prüfen, wie gut maschinelles Übersetzen,
beispielsweise mit Google Translator, funktioniert:
Sie werden sehen, dass bei einem
Satz wie „The doctor who visited the station
was very young“ das Pronomen „who“ als
„der“ übersetzt wird. Ersetzen sie „doctor“
durch „nurse“, wird das Pronomen dagegen
mit „die“ übersetzt. Der Übersetzer hat hier
also einen „Gender-Bias“, ein Vorurteil – Ärzte
werden als männlich, Krankenpfleger als weiblich
angenommen. Das liegt daran, dass die
Daten, aus denen das Übersetzungsprogramm
gelernt hat, diesen Bias enthalten.
In gesellschaftswissenschaftlichen Fächern
kann die Lehrkraft mit der Klasse diskutieren,
in welchen Berufen Künstliche Intelligenz – als
Software oder in einem Roboter – Menschen
bald oder in fernerer Zukunft ersetzen wird. Es
wird sich herausstellen, dass stark regelbasierte
Berufe wie Steuerberater einfacher zu ersetzen
sind, während handwerkliche und soziale Berufe
sich eher schwer ersetzen lassen.
Bislang zielt ein Großteil der KI-Forschung
auf voll automatisierte, autonome Systeme
ab. Zunehmend wird erkannt, dass in vielen
Bereichen ein partnerschaftliches Miteinander
von KI-System und Mensch notwendig
und sinnvoll ist. Notwendig, wo menschliches
Erfahrungswissen gefragt ist. Sinnvoll, wo es
wichtig ist, dass menschliches Miteinander
erhalten bleibt, etwa in der Pflege oder in
der Schule: So kann ein Pflegeroboter beim
Umbetten oder bei der Körperpflege unterstützen.
Ein Gespräch führen oder ein Spiel spielen
möchte man lieber mit einem Menschen. Auch
in der Schule sollte KI dazu eingesetzt werden,
Lehrkräfte zu entlasten, aber sie keinesfalls
ersetzen.
KI zur Überwachung – auch in der Schule?
Ebenfalls in den Gesellschaftswissenschaften
können Schülerinnen und Schüler diskutieren,
in welchen Bereichen Programme bereits über
wichtige Lebensbereiche entscheiden. Entscheidungen
über Kreditvergaben beruhen schon
seit vielen Jahren auf sogenannten Scoring-
Algorithmen, bei denen Menschen aufgrund
bestimmter Kriterien wie Alter, Verdienst oder
Wohnort auf ihre Kreditwürdigkeit hin bewertet
werden. Zukünftig könnten auch Krankenversicherungstarife
oder die Einladung zu einem
Vorstellungsgespräch von KI-Algorithmen beeinflusst
werden. Hierzu können KI-Systeme personenbezogene
Daten sowie Verhaltensdaten, wie
sie über Smartwatch, Handy oder Suchverläufe
im Internet erfassbar sind, nutzen.
Auch in der Schule könnten solche Ansätze Einzug
halten. Je mehr Lernprozesse digitalisiert
werden, desto mehr Daten lassen sich erfassen.
So könnten persönliche Informationen wie
Geschlecht, Herkunft und Leistungen in Tests
zusammen mit Daten wie Lesedauer einer Seite
oder der Beteiligung an Diskussionsforen verwendet
werden, um vorherzusagen, ob eine
Schülerin oder ein Schüler ein Fach oder ein
Schuljahr erfolgreich abschließen wird. Dieses
sogenannte „Learning analytics“ können
Lehrkräfte nutzen, um frühzeitig Förderbedarf
zu erkennen. Solche Funktionen können aber
auch missbraucht werden, um Schülerinnen
oder Schüler auszusortieren. Es liegt an uns,
zu entscheiden, ob KI Schule zu einer rein auf
Effizienz und Optimierung ausgerichteten Lernfabrik
macht, oder ob KI so eingesetzt wird, dass
Lehrkräfte entlastet werden – und mehr Zeit für
individuelle Förderung entsteht.
DIE AUTORIN
Ute Schmid ist Professorin für Kognitive
Systeme an der Universität Bamberg.
Seit mehr als 15 Jahren lehrt und forscht
sie zu Künstlicher Intelligenz.
Foto: J. Schabel, Universität Bamberg
44 didacta-magazin.de 3/2020