Data-Driven Schools #CfP

Im Anschluss an den leider ausgefallenen DGfE-2020-Kongress und das „All is data (Aid)“-Projekt rufen wir – Mandy Schiefner-Rohs, Andreas Breiter und ich – zur Einreichung von Beiträgen zum Thema „Datengetriebene Schule“ (engl. Data-driven Schools) auf. Aus dem Call (dt. Fassung):

„Die Steuerung durch Zahlen (Grek 2009; Hartong 2016) genauso wie die Quantifizierung des Sozialen (Mau 2017) scheinen zu einem neuen Paradigma für die Bildungspolitik und Bildungsadministration geworden zu sein. (Inter-)Nationale Schulleistungstests, Schulinspektionen oder (Hochschul-)Rankings sind beispielhafte Formen einer Bildungssteuerung mit und durch Daten bzw. Zahlen (für die Schule z.B. Altrichter 2010). Während dabei bisher vor allem Daten über Lernende und deren Leistungen erzeugt werden, werden im Zuge der Digitalisierung weitere Datenquellen explizit oder implizit erschlossen: Denken wir nur an Lernsoftware, die oft als explizite Datenquelle für Forschung und Praxisgestaltung dient, oder an die impliziten «digitalen Spuren» (engl. digital footprints oder traces), die wir alle in Softwareprodukten hinterlassen und die prinzipiell von unterschiedlicher Seite erschlossen werden können. Werden Datensätze miteinander verbunden, spielen häufig Learning Analytics vor dem Hintergrund der Diskussionen um Individualisierung und Digitalisierung eine Rolle – wenngleich diese Tendenz im pädagogischen Umfeld mithin kritisch betrachtet wird (u.a. Büching et al. 2019; Allert, Asmussen und Richter 2018). All diese Entwicklungen spielen sich im Rahmen der durch ‹Digitalität› geprägten Gegenwart ab, die sich durch spezifische normative Setzungen, Machtkonstellationen und letztlich veränderte Rahmenbedingungen pädagogischen Handelns auszeichnet. Optimierung erscheint hier als ein tief in der ‹Digitalität› verwurzeltes Prinzip, welches eine erziehungswissenschaftliche Perspektive herausfordert, indem Gegenstandsbereich und Forschungspraxis, aber auch Handlungskonzepte unmittelbar von Transformationsprozessen betroffen sind.

Alle genannten Beispiele zielen letztlich auf eins: auf die Optimierung des Lehrens und Lernens durch Daten, Zahlen und jüngst Algorithmen. Der Begriff der Datafizierung nimmt deswegen im Diskurs diese Zielperspektive auf. Er legt mit aller Kraft offen, was unter den sichtbaren Tendenzen in der Bildung, insbesondere aber im Kontext Schule unter Daten verstanden wird: So ist mit der Digitalisierung dort einerseits ein verdichteter, hochkomplexer Prozess der Kommunikation und Interdependenzbewältigung von Menschen in ihren Handlungskontexten festzustellen. Das Soziale selbst wird darin zur Objektivation kommunikativen Handelns (Knoblauch 2017) und stellt sich in hohem Masse datenbasiert und/oder -gesteuert dar. Andererseits entstehen durchaus neue datenbasierte Praktiken, die sich in Schulen im Speziellen und in Bildungsorganisationen im Allgemeinen analysieren, beschreiben, beobachten und reflektieren lassen. Darüber hinaus werden Daten als Referenzpunkte für individuelle oder gemeinsame, für implizite oder explizite Entscheidungen immer häufiger automatisch erzeugt, sodass das Soziale auf einzelne Datenpunkte, Zahlen- respektive Schwellenwerte und/oder Indizes zugespitzt wird. Prietl und Houben (2018) sprechen aufgrund dieser offensichtlichen Reduktion von Komplexität gar von einer Datengesellschaft.

Aus medienpädagogischer Sicht werden mit Daten, Zahlen und Algorithmen diverse Forschungsperspektiven aufgeworfen sowie Gestaltungsfragen insbesondere an den Kontext Schule gestellt. Sie siedeln sich an in den Bildungsorganisationen selbst, indem beispielsweise nach den konkreten Angebotsstrukturen und Massnahmen im Umgang mit der Datengesellschaft in der Schule gefragt wird. Sie werfen Fragen nach interdisziplinärer Forschung und Entwicklung im Schulkontext auf, wenn erst das Zusammenspiel von (Medien-)Pädagogik und Informatik Forschungsfragen im Feld beantworten lässt (u.a. Breiter und Jarke 2019). Es deuten sich zudem vielfältige Anlässe für Kooperationen, aber auch für Abgrenzungen zwischen Politik, Verwaltung, Bildungsorganisationen und den Menschen sowie zwischen Datenproduktion und -konsum an (vgl. Hartong 2016). (Inter-)national lässt sich an der wachsenden Bedeutung sozialer Vermessungspraktiken, Datafizierung und Algorithmen im Bildungssektor anschliessen (z.B. Boyd und Crawford 2012; Espeland und Stevens 2008; van Dijk 2014; Kitchin 2016; Selwyn 2016; Knox et al. 2019).

Daten, so viel lässt sich bis hierhin aus dem Diskurs festhalten, beschreiben nicht nur soziale Wirklichkeiten – sie erschaffen oder verändern diese infolge ihrer blossen Verfügbarkeit oder der Orientierung daran. So lässt sich schon jetzt eine Verhaltenssteuerung durch Algorithmen beobachten (z.B. Manolev, Sullivan, und Slee 2019), die ebenfalls (nicht nur) medienpädagogisch zu reflektieren ist. Software bzw. Dateninfrastrukturen sind entgegen naiver Annahmen nicht neutral – es werden soziale Relationen und Ungleichheiten darin technisch eingeschrieben (Dalton und Thatcher 2014; Fuller 2008; Kitchin und Lauriault 2014; Lachney, Babbitt und Eglash 2016, Hartong 2020).“ (Auszug aus dem Call)

Der vollständige Call ist unter medienpaed.com verfügbar. Wir freuen uns auf Beitragsvorschläge bis zum 31.7.2020.

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