Special Issue „Datengetriebene Schule“

In dieser Woche ist unser Special Issue zur „datengetriebenen Schule“ in der Online-Zeitschrift MedienPädagogik erschienen. Mit dem Special Issue knüpfen Mandy Schiefner-Rohs, Andreas Breiter und ich einerseits an unseren zurückliegenden Überlegungen zum DGfE 2020-Kongress an, andererseits haben wir mit einem breiten Call dazu eingeladen, mit uns über Daten und Schule nachzudenken.

Herausgekommen ist ein sehr spannendes, Peer-reviewtes Heft, das darauf verweist, wie weit die Datafizierung von Schule bereits vorangeschritten ist. Hierauf blicken alle Beiträge umfangreich. Darüber hinaus ist auffällig, dass kaum ein Artikel ohne einen interdisziplinären Zugriff auskommt. Details zum Zuschnitt des Hefts finden sich in unserer Einleitung.

Maike Altenrath, Jennifer Lange und ich freuen uns zudem darüber, dass Ergebnisse unseres systematischen Reviews zum Verhältnis von Daten und Schulentwicklung im internationalen Diskurs ebenfalls in dieser Ausgabe veröffentlicht wurden. In diesem Artikel loten wir vor allem die Bezüge von Optimierung, Evidenzbasierung und Datafizierung aus. 

Wie alle Hefte der MedienPädagogik ist auch dieses Special Issue vollständig Open Access verfügbar. Ich wünsche daher interessante Lektüren und nicht zuletzt viele Blicke ‚über den Tellerrand‘ von Einzel- oder Spezialdiskursen.

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.

Kreisende Gedanken (rund um Open Science)

Ein Blogbeitrag wird kaum reichen, um das Fellowprogramm ‚Freies Wissen‘ der Wikimedia Deutschland, des Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft sowie der Volkswagen Stiftung umfassend zu reflektieren. Ich probiere es trotzdem, weil ich nach dem Bahnchaos im letzten Jahr am zurückliegenden Wochenende erstmals die Gelegenheit hatte, als Mentorin an einem der zugehörigen Präsenztreffen (Workshop an der TIB Hannover) teilzunehmen. Das Fellow-Programm finde ich schon alleine deshalb spannend und wichtig, weil darin Vertreter*innen unterschiedlicher Disziplinen zusammenkommen und alle gemeinsam über Fragen von Open Science diskutieren. Dass die Diskussionen anregend sind, merkt man immer abends nach einem Workshop-Tag: Der Kopf glüht und die Gedanken kreisen!

Um welche Aspekte sich die Gedanken kreisen, lässt sich nur ansatzweise wiedergeben: So finde ich den Dialog über Daten und Wissen zwischen den Fellows und Mentor*innen extrem wichtig, weil Disziplinen hier eine unterschiedliche Praxis pflegen, gleichwohl aber ähnliche Fragestellungen hinsichtlich des öffentlichen Zugangs von Wissen bearbeiten. Besonders fällt mir dies auf, wenn wir vor Ort über Forschungsdatenmanagement diskutieren und die Bedeutung von (Forschungs-)Prozess-Dokumentation und „Zwischenprodukten“ (Daniel Mietchen) herausarbeiten. Denn die gegenwärtige Praxis des Forschungsdatenmanagements legt nahe, dass gerade diese Prozesse nur sehr zurückhaltend Eingang finden in die Abschluss-Dokumentation bzw. -Interpretation. Ich empfinde die Reflexion darüber auch deshalb als wichtig, weil sich Daten in ihrer Art und in ihrem Umfang unterscheiden. Forscht man beispielsweise qualitativ, lassen sich Daten zunächst einmal schwieriger greifen; sie müssen entweder in Form von Protokollen, Beobachtungsbögen oder Feldnotizen zugänglich gemacht oder besser als Artefakte gespeichert werden. Letzteres sorgt aber für viele Schwierigkeiten: Datenschutz bzw. forschungsethisches Vorgehen und Speicherplatz sind nur zwei davon. Wird über die Replizierbarkeit von Daten gesprochen, ist man ohnehin schnell beim (paradigmatischen) Verständnis von Forschung.

Rasch wurde der Ruf laut nach einem Forschungsdatenmanagement, welches unterschiedliche Daten aufnimmt – und zwar nicht nur hinsichtlich des Medientyps (Text, Bild, Audio, Video, …), sondern auch bezüglich der unterschiedlichen ‚Qualität‘ von Daten. Mir entspricht der Gedanke daher sehr, Forschungsdatenmanagement-Pläne neben den Daten ‚an sich’ offenzulegen (Katja Mayer) und auf diese Weise eine Art ‚Begleitmaterial‘ Forschungsdaten beizufügen. Oft wird darin mehr dokumentiert, als dies formal nötig ist bzw. – gut gemacht – legen sie auch offen, wie über Forschung (nach-)gedacht wurde. Unter Gesichtspunkten von Open Science sehe ich darin wirklich einen Wert, werden solche Informationen sonst nur in Operationalisierung oder Fallbeschreibung offen gelegt – mit einem spezifischen Fokus auf das anvisierte Forschungsprojekt ohne Nachnutzungsoption bzw. -strategie.

Gefreut habe ich mich natürlich auch darüber, dass Fragen nach dem Wie – u.a. „Wie bekommt man Open Science in die Breite?“ – immer wieder diskutiert wurden. Didaktisch betrachtet, besteht hier viel Gestaltungsraum. Dieser zeigt sich an konkreten didaktischen Szenarios, die zu entwerfen sind. Darüber hinaus wird am Beispiel Open Science gut deutlich, dass Vorstellungen zur Didaktik und Forderungen nach Offenheit manchmal nicht zueinander passen. Die Betrachtung solcher didaktischer Modelle, denen Offenheit inhärent ist, wäre daher bedeutsam. Ich empfehle an diesen Stellen immer die Lektüre eines älteren Texts von E. Terhart, der Theoriefamilien der Didaktik reflektiert (Download PDF bei Pedocs). Trotz Fokus auf Schule wird darin gut deutlich, dass es weder „die“ Didaktik noch „das“ Konzept gibt, welches für Fragen freien Wissens angewendet werden kann.

Zur Diskussion passt daher auch, dass die Praxis einer offenen Wissenschaft in Hannover genauso betrachtet wurde wie offene Materialien für Lehre und Lernen (OER). In Fragen rund um OER ließe sich sicherlich tiefer bohren, aber durch die einzelnen Projekte der Fellows und die Impulse der Mentor*innen sehe ich durchaus Möglichkeiten, das Thema bis zum Abschluss des Programms zu vertiefen. Im Barcamp habe ich mich daher zum Thema OER zurückgehalten, was nicht heißt, dass Impulse hier noch folgen könnten. So wurde mit ‚undergraduate research‘ bspw. ein Thema angesprochen, das mir sehr am Herzen liegt. Gestaltungsvorschläge könnten folgen, wenn die Begleitung der Fellows abgeschlossen ist: Bis zum Abschluss-Workshop am 8. und 9.6.2018 stehen sie vor der Anforderung, ihre unterschiedlichen Projekte im Kontext Open Science umzusetzen – als Mentor*innen werden wir hier vermutlich noch ‚gebraucht‘.