Das Hochschulforum Digitalisierung hat drei Studien zu Schlüsseltrends der Digitalisierung im Hochschulbereich anfertigen lassen. Diese Studien veröffentlichen wir nun im Wochenrhytmus. Heute ist die dritte und letzte Studie dran: Das Trendpapier „Stärkere Individualisierung der Lehre durch neue Medien“ von Markus Deimann. Dieser Artikel liefert einen kurzen Einblick.

Individualisierung und Personalisierung ist ein altes Thema in der Hochschulbildung – und so beschäftigt sich die Didaktik spätestens seit dem 17. Jahrhundert mit Möglichkeiten, Lehre auf die persönlichen Besonderheiten der Lernenden anzupassen. Was sich dann als pädagogische Selbstverständlichkeit über sehr lange Zeit behauptet hat, wurde mit der Ausweitung der Universitäten zu sog. Massenuniversitäten immer schwieriger zu realisieren.

Hochschulen sind so immer stärker in die Kritik geraten, ihre originäre Aufgabe nicht mehr adäquat ausfüllen zu können. Denn bei der Hochschullehre geht es mehr als um Wissens- und Kompetenzvermittlung, sondern es geht auch um die Bildung der Persönlichkeit. Dieses seit Humboldt geltende Ziel rückte nicht zuletzt durch die Bologna-Reform außer Sichtweite.

Mit dem Vormarsch der modernen Informations- und Kommunikationstechnologien ändert sich nun dramatisch viel an dieser Ausgangslage. So zumindest wenn man einem derzeit einflussreichen Diskurs glaubt, bei dem alte pädagogische Prinzipien im neuen, digitalen Gewand wieder auftauchen. Mit großen Versprechungen wird der Einsatz von intelligenter und smarter Software vorbereitet, mit der die maßgeschneiderte Vermittlung von Inhalten möglich wird. Damit geht jedoch die Gefahr einher, pädagogische Konventionen und Traditionen leichtfertig über Bord zu werfen. Auf der anderen Seite eröffnet sich damit die Chance, überflüssigen Ballast loszuwerden bzw. pädagogische Prinzipien mit Hilfe digitaler Werkzeuge neu zu denken und umzusetzen.

Pädagogische Grundierung für den technologiegetriebenen Diskurs

Wichtig ist es somit, dem technologie-getriebenen Diskurs eine pädagogische Grundierung gegenüber zustellen, um eine Verständigung zwischen den verschiedenen Strömungen zu bekommen. Aus pädagogischer Sicht bedeutet Personalisierung bzw. Individualisierung, auf bestimmte personenseitige Merkmale des Lernenden einzugehen und diese bei der Gestaltung der Lehre mit zu berücksichtigen. So etwa das Vorwissen und das Interesse zum/am Thema oder die Motivation zum Lernen. Die Ausprägung dieser Variablen kann sehr unterschiedlich sein, so dass „one size fits all“ didaktische Lösungen ausscheiden. Stattdessen ist es eine Lehrkunst, mit der Heterogenität der Studierendenschaft pädagogisch produktiv umzugehen. Dafür stehen vielfältige Methoden zur Verfügung, wie etwa das E-Portfolio, bei dem Studierende selbstständig zu einem bestimmten Thema Artefakte in einer (digitalen) Mappe sammeln und die Selektion in einem begleitenden Tagebuch begründen können.

Ein pädagogisches Grundverständnis kann dann helfen, digitale Werkzeuge so zu nutzen, dass damit ein Mehrwert für Lehrende und Lernende entsteht. Als Ideal dienen hier die sog. Personal Learning Environments (PLE), die im Unterschied zu den lehrerzentrierten Learning Management Systemen wie Moodle, den Lernenden in den Mittelpunkt stellen. Lernende konfigurieren sich das PLE nach den eigenen Vorlieben und Bedürfnissen, was jedoch mit hohen Anforderungen an die Selbstlernkompetenz und der technischen Infrastruktur verbunden ist.

Im Hinblick auf die Technik ist mit Learning Analytics (LA) eine neue Entwicklungsstufe genommen worden, die nicht zuletzt auf Grund ihres hohen Professionalisierungsgrades über die bisherigen Lösungen hinausgeht. LA beschäftigt sich in Forschung und Entwicklung mit der Erfassung, Messung, Analyse und Evaluation von Daten, die im Zusammenhang des Lernens anfallen. Diese beziehen sich fast ausschließlich auf das digitale Lernen, also Lernen mit einem digitalen System. Die Fülle an Datenpunkten ist auf der einen Seite sehr attraktiv und füttert die LA-Anwendungen, auf der anderen Seite ergibt sich damit die Herausforderung, diese so zu extrapolieren, dass damit pädagogisch interpretierbare Aussagen entstehen. Bislang ist die Forschung eher explorativ ausgerichtet und es fehlt noch an Überblicksstudien, die verallgemeinerbare Aussagen zulassen. Eine interessante Ausdifferenzierung von LA ist das sog. Social Learning Analytics, bei dem kollaborative Lernprozesse analysiert werden.

In Deutschland ist LA u.a. Thema in der Fachgruppe E-Learning der Gesellschaft für Informatik und diskutiert Implikationen der internationalen Entwicklungen für das deutsche Bildungssystem. Noch scheint noch nicht abzusehen zu sein, wann LA Einzug in die administrative Ebene der Hochschulen findet, auch da bislang ein Proof of Concept fehlt.

Existierende Anwendungsbeispiele

Losgelöst vom Spezialdiskurs zu LA gibt es mittlerweile eine Reihe von Anwendungsbeispielen, mit denen die Wirkungsweise der Personalisierung und Individualisierung mit digitalen Medien veranschaulicht werden kann. Ein international sehr bekanntes Beispiel ist Course Signal von der Purdue University in Indiana, USA. Seit 2007 werden Lernende per Ampelfarbe über ihren aktuellen Fortschritt informiert. Aber auch die Hochschule hat einen Nutzen vom Einsatz, steht doch der Ursprung von Course Signal im Zusammenhang mit Etatkürzungen und zunehmend schlecht vorbereiteten Studierenden. Ganz so einfach ging diese Rechnung dann doch nicht auf und es wurde Kritik an der generellen Ausrichtung von Course Signal laut.

Ein anderes Beispiel ist Knewton, das seit 2011 mit dem Verlag Pearson als einem der weltweit größten Anbieter von Bildungsmaterialien kooperiert. Aktuell hat Knewton damit eine Reichweite von ca. 400.000 Studierenden in einer Vielzahl von Fächern (z.B. Biologie). Im August 2015 gab das Unternehmen bekannt, seine Plattform zu öffnen: „One on One for Everyone“.

Aus einem EU-Projekt heraus entstand das adaptive System von INTUITEL, das mit einer Reasoning Engine Empfehlungen für individuelle Lernpfade entwickelt. Auf Grundlage von theoretisch fundierten Konzepten, bietet INTUITEL alternative Lösungen zu den sonst traditionellen einheitlichen Vermittlungsformen. Das kann beispielsweise eine historisch ausgerichtete Einführung in ein Themengebiet sein, als Ergänzung zum herkömmlichen didaktischen Modell, das vom Einfachen zum Schwierigen vorgeht. INTUITEL dockt sich mit Plug-Ins an Learning Management Systeme an, zieht die Daten aus dem LMS in seine Reasoning Engine, analysiert sie und speist sie dann wieder in das LMS ein.

Zwischen Revolutionsrhetorik und Technophobie

Insgesamt ist somit ein nicht leicht zu überblickendes Feld der Bildungstechnologie entstanden, das an Einfluss gewinnt in den aktuellen Debatten zur Hochschulbildung und Bildungspolitik. Ratsam ist es, sich die verschiedenen Argumente nicht nur aus der jeweiligen Leitperspektive anzuschauen, sondern auch aus Sicht der anderen Beteiligten. So dominiert etwa bei Learning Analytics die technologische Seite und könnte etwas mehr mit der Pädagogik ins Gespräch kommen, um die positivistischen Annahmen kritisch zu reflektieren. Geht es doch bei der Messbarmachung von Lernverhalten auch immer um Bildungsprozesse, die sich grundsätzlich nicht vollständig empirisch erfassen lassen. Es braucht somit eine grundlegende Verständigung über die Ziele und Reichweite solcher Verfahren, die jenseits von Technikphobie und Bildungsrevolution angesiedelt sein sollte.