Priorisierte Handlungsfelder

Die folgenden Handlungsfelder intelligenter Bildungsnetze an Hochschulen und in der beruflichen Aus-, Fort- und Weiterbildung in Deutschland wurden von den Mitwirkenden der Expertengruppe Intelligente Bildungsnetze als vordringlich für die Umsetzung priorisiert und vertiefend betrachtet. Die nachfolgenden Detailbeschreibungen und Bewertungen bilden diese Schwerpunktsetzung ab.

Hochschulen

Die folgenden priorisierten Handlungsfelder Intelligenter Bildungsnetze an Hochschulen in Deutschland waren bereits Gegenstand des Status- und Fortschrittsberichts 2015. Im Rahmen des diesjährigen Bewertungsprozesses wurden diese durch die Mitwirkenden der Expertengruppe Intelligente Bildungsnetze erneut evaluiert. Die nachfolgenden Detailbeschreibungen und Bewertungen bilden diese Schwerpunktsetzung ab und zeigen den unterjährigen Entwicklungsverlauf bezüglich Status und Fortschritt der Themen im direkten Vergleich auf.

Hinsichtlich der innovativen Entwicklung intelligenter Bildungsnetze in Deutschland sind komplementär zu Anstrengungen aus Bildungsinstitutionen die Aktivi täten von Startups und digitalen Entrepreneuren wichtig. Der Zugang zu einem überwiegend staatlich regulierten Hochschulmarkt weist jedoch zahlreiche Hürden auf. Spezifische Governance, vielschichtige Hochschulstrukturen, komplexe IT-Ausschreibungsverfahren, nicht auskömmliche Budgets, Bildungstechnologien der ersten Generation und geringe Innovationsbereitschaft prägen das Bild deutscher Hochschulen.

Bei kaum veränderter Ausgangssituation hat sich die öffentliche Wahrnehmung hinsichtlich der Relevanz von Startups für die Gewinnung von Innovationspotenzial für digitale Angebote in Studium, Lehre und Weiterbildung in Deutschland verbessert. Vertreter von EdTec-Startups waren im Rahmen des Nationalen IT-Gipfels 2015 geladen und engagieren sich in der Expertengruppe „Intelligente Bildungsnetze“ des Nationalen IT-Gipfels.

Erste Fortschritte sind zu erkennen, gleichwohl bleibt vieles zu tun. Der Dialog zwischen Vertretern von Startups und Hochschulen sollte weiter intensiviert werden, hier fehlen systematische, strukturierte Ansätze. Zugänge zu Stakeholdern auf allen Ebenen müssen unkompliziert ermöglicht werden, Schranken sollten identifiziert, Empfehlungen an die Politik und die Hochschulverantwortlichen müssen abgeleitet werden. Startups sollten verstärkt Plattformen (u. a. Messen, Informationsveranstaltungen) nutzen, um Hochschulen ihre Leistungsfähigkeit und ihr Innovationspotenzial vorzustellen.

Tragfähige Technologien und Standards zur großflächigen Vernetzung von E-Learning-Infrastrukturen und Bildungstechnologien existieren bereits. Von der Etablierung flächendeckender, institutionsübergreifender Ökosysteme für digitale Bildung an Hochschulen ist Deutschland jedoch noch weit entfernt.

In den letzten 12 Monaten waren keine neuen Entwicklungen zu beobachten und zeichnen sich aktuell auch nicht ab.

Rechtliche Rahmenbedingungen und fehlende Förderinitiativen wirken weiterhin hemmend, sodass sich vernetzte E-Learning-Infrastrukturen im Hochschulverbund auch zukünftig kaum etablieren werden, weder im deutschen noch im europäischen Hochschulraum.

Digitale bzw. digital gestützte Bildungsangebote müssen zukünftig integraler Bestandteil in Studium, Lehre und Weiterbildung an Hochschulen in Deutschland sein. Dem zunehmenden Einsatz mobiler Endgeräte und dem damit veränderten Nutzungsverhalten von Studierenden und Dozierenden ist Rechnung zu tragen. So sollten Anwendungen und Content für E-Learning und Bildungstechnologien immer für alle Geräte (Smartphone, Tablet, Laptop/Desktop) aufbereitet werden und Ökosysteme entsprechend ausgelegt sein.

Das Bewusstsein bei den Hochschulverantwortlichen ist gestiegen, dass intelligente Bildungsnetze nicht nur die Bereitstellung digitaler Inhalte über Learning-Management-Systeme und internetbasierte Content- Repositorien bedeutet, sondern in Bezug auf Lehr-Lern-Prozesse mediendidaktisch und lernpsychologisch fundierter Konzepte sowie hinsichtlich der Hochschulsteuerung vernetzter Systemarchitekturen und digitaler Prozesse bedürfen.

Die Entwicklung der Hochschulen wird durch ungünstige äußere Rahmenbedingungen rechtlicher Natur oder suboptimale Lehrverpflichtungsverordnungen gehemmt. Bestehende Qualifizierungs- und Supportmaßnahmen für Dozierende sind unzureichend und sollten ausgeweitet werden. Zur Unterstützung der Lehrenden ist weiteres Personal mit unterstützenden Aufgaben- und Rollenprofilen (u. a. Mediendidaktik, technischer Support) notwendig.

Voraussetzung für die Etablierung intelligenter Bildungsnetze, insbesondere für Shared Content und Shared Services, ist, dass publizierte digitale Inhalte rechtlich abgesichert, frei zugänglich und uneingeschränkt nachnutzbar sind.

Die auf Basis der Initiative des Deutschen Bundestages durch das BMBF umgesetzte Projektförderung zum Thema Open Educational Resources (OER) ist grundsätzlich positiv zu bewerten. Allerdings fehlen Maßnahmen zur gezielten Entwicklung, Sammlung und leichten Entdeckung freier Ressourcen. Die rechtlichen Rahmenbedingungen wirken weiterhin ebenso hemmend, wie die kleinvolumige Förderung.

Ohne Reform des Urheberrechts und einer umfassenden Open-Access- und Open-Content-Strategie für digitale Lehr- und Lernmaterialien verbleiben viele Unsicherheiten, die einen flächendeckenden Fortschritt hemmen. Reichhaltige Sammlungen digitaler Lehrinhalte, die nach verschiedenen Gesichtspunkten wie Lernziel, Lerntyp u. a. m. organisiert sind, bieten in Verbindung mit semantischen Technologien nicht erforschte Möglichkeiten zur Personalisierung von Lehr-, Lern- und Prüfungsprozessen in Studium, Lehre und Weiterbildung.

Bei der Zusammenarbeit zwischen Hochschulen aus verschiedenen Bundesländern, die für eine bundesweite Hochschulvernetzung als Bedingung für intelligente Bildungsnetze erforderlich ist, existieren zwar intensive, insbesondere informelle Austausche, aber noch wenig substantielle Fortschritte. Kooperationen existieren zumeist punktuell und abhängig von Personen, nicht Institutionen.

In den letzten 12 Monaten waren keine neuen Entwicklungen zu beobachten und zeichnen sich aktuell auch nicht ab.

Ohne eine Reform der Zusammenarbeit zwischen Bund und Ländern (Kooperationsverbot) sind keine signifikanten Verbesserungen möglich. Hier ist eine zeitgemäße Neuregelung i. S. der Sache zwingend erforderlich.

Nur eine Diversifikation von Inhalten kann der faktischen Heterogenität der Lernvoraussetzungen, der Lernziele und der Lernbedingungen von Studierenden Rechnung tragen. Methoden der Künstlichen Intelligenz können hier nutzbringend eingesetzt werden.

In den letzten 12 Monaten waren keine neuen Entwicklungen zu beobachten und zeichnen sich aktuell auch nicht ab.

Wenn zukünftig besser auf die faktische Heterogenität und Diversität von Lernenden eingegangen werden soll, sind weitere Forschungsanstrengungen hinsichtlich der wirksamen Gestaltung digitaler Lehr- und Lernmedien sowie intelligent adaptiver Bildungstechnologien ebenso erforderlich wie deren Implementierung in der Praxis von Studium, Lehre und Weiterbildung.

Die folgenden Handlungsfelder intelligenter Bildungsnetze an Hochschulen in Deutschland wurden im Rahmen des diesjährigen Bewertungsprozesses von den Mitwirkenden der Expertengruppe Intelligente Bildungsnetze neu priorisiert und vertiefend betrachtet. Die nachfolgenden Detailbeschreibungen und Bewertungen bilden diese Schwerpunktsetzung ab.

Learning-Management-Systeme werden in Studium, Lehre und Weiterbildung an Hochschulen in Deutschland auf breiter Basis eingesetzt. Als Technologie der ersten E-Learning-Generation zeichnet sich jedoch ihr Niedergang angesichts ständig neuer Anforderungen an flexible Lernformen, Lernorte und Lernkontexte, neue adaptive Lernwerkzeuge, Sharing- und Kooperations-Plattformen, soziale Software, neue Lerntechnikstandards u. v. a. m. ab. Gründe dafür sind mangelnde Modularität, Erweiterbarkeit und Adaptierfähigkeit.

Im Kontext immer neuer Vorschläge zur Gestaltung von Ökosystemen fürs Lernen im digitalen Zeitalter ist es an der Zeit, in Leuchtturmprojekten mit Hochschulverbünden aus mehreren Bundesländern ein zukunftsfähiges Referenzmodell zu entwickeln. Auf der Basis neuester Technologien und Standards sollte eine konkrete Ausprägung des Modells – möglichst als quelloffene Lösung – implementiert und evaluiert werden.

Ein solches Ökosystem sollte an einen gegebenen Governance-Kontext, gesetzliche Regelungen sowie Ziele, finanzielle und organisatorische Vorgaben einzelner Hochschulen und Hochschulverbünde anpassbar sein. Es sollte Akteure und Interessengemeinschaften umfassend unterstützen und Prozesse der Wissenserzeugung, -vermittlung, -entdeckung und -archivierung effektiver machen. Seine technologische Basis sollte die zielgerichtete (Re-)Kombination von Lerninhalten, -werkzeugen, -diensten und Lern-Apps sowie eine nahtlose Integration mit vorhandenen Systemen (u. a. Campus Management Systeme, Bibliothekssysteme) und Basis-IT-Systemen (u. a. Authentifizierung, Datensicherung) ermöglichen.

Aktuell existieren in Deutschland keine zukunftsfähigen Referenzmodelle für Ökosysteme zum Lernen im digitalen Zeitalter. In der Literatur findet man Vorschläge aus der Forschung, ein Fortschritt in Richtung Einigung auf breiterer Basis oder gar Beispielimplementierungen sind in Teilen in Sicht. Viele Bausteine für die Umsetzung eines umfassenden zukunftsfähigen Referenzmodells existieren und in verschiedenen Teilbereichen sind Fortschritte zu erkennen. Allerdings werden diese ohne entsprechende Förderung auf absehbare Zeit nicht zu einem zukunftsfähigen Referenzmodell führen, welches von Hochschulen bzw. Hochschulverbünden an ihre persönlichen Bedürfnisse adaptiert werden kann.

Education Data Mining und Learning Analytics umfassen Methoden und Werkzeuge, die Datensätze aus digitalen Lehr-, Lern- und Prüfungsprozessen für verschiedene Zwecke nutzbar machen. Beispielweise kann Lernenden Einblick in ihren individuellen Lernverlauf und -fortschritt geliefert und eine bessere Selbsteinschätzung ihres Leistungsstandes ermöglicht werden. Lernende können auch bei der Wahl optimaler „learning pathways“ unterstützt werden. Lehrende können Hinweise zur Verbesserung von Lehrmaterialien erhalten oder auch bei der Anpassung ihrer Lehre an die konkreten Bedürfnisse von Lernenden-Gruppen unterstützt werden.

Es existieren wohldefinierte Referenzmodelle und eine Vielzahl von Methoden und Werkzeugen, deren Nutzen und Praxistauglichkeit nachgewiesen wurde. Es fehlt jedoch an Best-Practice-Beispielen, die unter realen Bedingungen akzeptable Lösungen zu Kernfragen bei Anwendungen von Education Data Mining Verfahren und Learning Analytics liefern: Welche Art von Daten können in welchem Umfang wie und für welchen Zweck und für welche Interessengruppen erhoben, ausgewertet, visualisiert und anderweitig genutzt werden?

Das Ausrollen von Anwendungen zu Education Data Mining und Learning Analytics in die Praxis erfordert klare rechtliche Rahmenbedingungen und Handlungsempfehlungen für Datenschutzbeauftrage sowie Medien-, Rechen- und Service-Zentren an Hochschulen in Deutschland. Datenschutzaspekte und die Bedürfnisse von Lernenden nach Privatheit sollten dabei mit den Zielen von Education Data Mining und Learning Analytics in Einklang gebracht sowie der Missbrauch erhobener Daten und der Ergebnisse der Datenanalyse sollte bestmöglich verhindert werden.

Aus internationaler Perspektive ist Education Data Mining und Learning Analytics ein viel beachtetes Forschungs- und Entwicklungsfeld, in dem aktuell viele neue Erkenntnisse gewonnen werden. Der Transfer dieser Ergebnisse in die Praxis ist insbesondere hinsichtlich digitaler Bildung in Studium, Lehre und Weiterbildung an Hochschulen in Deutschland nur sporadisch vorzufinden, u. a. weil die rechtlichen Rahmenbedingungen unverändert sind. Deutschland wird den Anschluss bei der Implementierung derartiger Verfahren an Hochschulen verlieren, sofern hierzu nicht verstärkt Aktivitäten in Hochschulverbünden gefördert werden.

Berufliche Bildung

Die folgenden Handlungsfelder intelligenter Bildungsnetze in der beruflichen Aus-, Fort- und Weiterbildung in Deutschland wurden im Rahmen des diesjährigen Bewertungsprozesses von den Mitwirkenden der Expertengruppe Intelligente Bildungsnetze neu priorisiert und vertiefend betrachtet. Die nachfolgenden Detailbeschreibungen und Bewertungen bilden diese Schwerpunktsetzung ab.

Intelligente Bildungsnetze können für mehr Chancengleichheit durch einen besseren individuellen Zugang zu Aus-. Fort- und Weiterbildungsangeboten sorgen. Der freie Zugang zu digitalen Lernmitteln und die kostenlose Versorgung durch die öffentliche Hand sollten an Berufsschulen auch zukünftig gewährleistet werden. Intelligente Bildungsnetze erfordern ganz grundsätzlich Kompetenzen zur Entwicklung, Einrichtung, Steuerung und Wartung, sowohl auf betriebswirtschaftlicher, technischer und auf organisatorischer Ebene. Bisher sind die Berufsschulen und viele Betriebe – insbesondere KMU – dafür sächlich und personell nicht gerüstet: Erforderlich ist ein Investitionspakt für Infrastrukturen und Bildungsnetze.

Komplementär zur Erstellung und zum Teilen von Bildungsinhalten gewinnt das Organisieren und Verwalten von Bildungsinhalten (Content-Curation) sowie von Bildungsdiensten (Service-Federation) via Internet an Bedeutung. Genauigkeit, Relevanz, Richtigkeit, Nutzen und Wert von Inhalt und Service stehen dabei im Fokus, ebenso Design, Navigation und Organisation. Für die berufliche Aus-, Fort- und Weiterbildung sind Content-Curation und Service-Federation wegweisende Ansätze.

Im internationalen Vergleich ist in Deutschland die Szene für Bildungstechnologie-Startups unterdurchschnittlich ausgeprägt. Förderungsprogramme sowie Kooperationen mit Hochschulen sind nicht vorhanden. Die Tendenz zu monolithischen landesweiten Technologiekonzepten verhindert Wettbewerb. Technologische Pluralität verbunden mit Prozesstransparenz und dezentraler Beschaffung, gesteuert durch Institutionen und Lehrkräften als Kern der beruflichen Bildung würden Startups bessere Chancen am Markt ermöglichen.

Die Fortbildung von Lehrkräften im Bereich des mediengestützten Unterrichtens und der digitalen Transformation entwickelt sich zu einer Schlüsselfrage. Lehrkräfte müssen ihre Unterrichtskultur vom Einzelkämpfer mit der Schulklasse hin zu einem kooperativen Arbeitsmodell umgestalten. Eine „Kultur des Teilens“ von Lehr- und Lern-Inhalten ist zu entwickeln.

Es ist geboten, Lehrkräfte in neuen Methoden, Technologien und praktischen Unterrichtsentwürfen zu schulen. Dabei sollten Bildungsangebote für Lehrer didaktische Konzepte und Bildungstechnologien selbst anwenden und Vorbildcharakter für die Umsetzung darstellen.

Erforderlich ist eine systematische Qualifizierung des Ausbildungspersonals, etwa mittels bundesweiter Kampagnen zur Lehrerfortbildung. Standards zur Lehrerbildung wie vom Nationalen MINT-Forum gefordert sind zu entwickeln.

Bestehende technische, organisatorische und bildungsspezifische Infrastrukturen verhindern aktuell die weitere Umsetzung intelligenter beruflicher Bildungsnetze an dualen Lernorten (Betrieb, Berufsschule, überbetriebliche Berufsbildungsstätten). In Berufsschulen fehlt es an technischem Personal für Administration und Support. Der sich wandelnden Rolle des Ausbilders wird im Zuge der Digitalisierung dualer Lernorte etwa im Berufsbildungsgesetz (BBiG) bis dato zu wenig Rechnung getragen. Bisher bildet die im BBiG beschriebene persönliche Eignung des Ausbildungspersonals diesen Wandel noch nicht ab. Die Ausbildereignungsverordnung sollte hinsichtlich der neuen Ausbilderrolle (Vermittler, Coach, IT-Kompetenz) überarbeitet werden und auch das BBiG ist hier gefordert.

Mit der Nutzung cyber-physischer Systeme in der Industrie 4.0 verändern sich Lern- und Qualifizierungsprozesse auf dem Shopfloor. Grundlegend ist die Nutzung von Maschinen- und Anlagendaten, aus denen Informationen zur Lernsituation oder zur Problemlösung in Echtzeit gewonnen werden, wie auch die Nutzerdaten KI-basierter, intelligent-adaptiver Wissensdienste. Lerninhalte können somit passgenau und unter Berücksichtigung individueller Präferenzen in Prozessen der Personalentwicklung und -qualifizierung zur Verfügung gestellt werden.