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Rückfall ins Mittelalter – dank Big Data

Ein Studienabbruch kann eine persönliche Katastrophe sein. Jahrelang gelernt – und am Ende gescheitert. Wer will nicht verhindern, dass Studenten diese schmerzhafte Erfahrung machen?

Ein Weg in den USA sind „E-Tutoren“: Diese Programme bauen auf den Datenschätzen von Big Data auf und sollen Studierende bei der Entscheidung unterstützen, welche Kurse sie erfolgreich belegen können. Zum Beispiel an der „Austin Peay State University“ in Tennessee, wo die Software „Degree Compass“ zum Einsatz kommt. Sie kann eine Prognose stellen, in welchem Kurs ein Studierender mindestens mit der Note „gut“ abschneidet – und das mit einer Sicherheit von 90 Prozent. Im Durchschnitt aller Studenten sind aber nur 60 Prozent genauso erfolgreich … (1)

Die Methode: In einer Datenbank finden sich die Studienverläufe tausender Studenten aus der Vergangenheit. Sie lassen sich zu Clustern zusammenfassen, mit sehr ähnlichen Kurs- und Leistungskombinationen. Dann vergleicht der Algorithmus bildungstechnische Merkmale: die Eigenschaften des ratsuchenden Studenten mit den Clustern aus der Datenbank. Das beste „Matching“ führt zur Empfehlung eines Kurses, für den in der Vergangenheit Studenten die Note „gut“ bekamen – und dieselben Merkmale aufwiesen.

An dieser Stelle würde ein Werbetext enden … doch in Wirklichkeit gehen die Fragen erst los: Was passiert, wenn die Stochastik die Regie bei persönlichen Entscheidungen übernimmt? Was passiert, wenn die Extrapolation der Vergangenheit die Zukunft bestimmt? Was passiert, wenn ein stochastisch perfektes System an die Stelle individueller Überlegungen tritt?

Regie der Stochastik: Natürlich wird es im Beratungsgespräch heißen, die Aussagen des Programms dienten nur der Orientierung. Doch allein der ökonomische Druck wird dazu führen, dass die stochastischen Aussagen im Vordergrund stehen. Die scheinbar objektiven Informationen nisten sich im Bewusstsein ein, das subjektive Urteil tritt in den Hintergrund, der Entscheidungsprozess nimmt einen bequemeren Verlauf, da mathematisch „exakte“ Argumente den Ausschlag geben. Die Auseinandersetzung mit eigenen Stärken und Schwächen wird ausgelagert, die Verantwortung für das eigene Leben relativiert der Algorithmus. Auf der Strecke bleibt die Freiheit des selbstbewussten Subjekts, das sich einer stochastischen Scheinrationalität unterzuordnen hat.

Extrapolation: Das ist ein altes Problem, das bei statistischen Prognosen auftaucht. Die Zukunft wird niemals sein wie die Vergangenheit – trotzdem versuchen Prognostiker, mit Daten von gestern Voraussagen zu machen. Es sind aber Voraussagen, die auf der Wahrscheinlichkeitsrechnung beruhen, weshalb sie im individuellen Fall weit von der Wahrheit entfernt sein können. Denn: Bei einer Wahrscheinlichkeit von 90 Prozent müssen zehn Prozent durchs Raster fallen – keiner kann voraussagen, wer das sein wird! Das Denken in Wahrscheinlichkeiten ist schwierig und könnte viele Menschen schlicht überfordern.

Perfektes System: Der stochastische Algorithmus arbeitet ohne Emotionen. Seine Ergebnisse sind mathematisch fundiert und rational nicht mehr anzuzweifeln. Wer trotz guter Prognose „versagt“, hat seine Chancen nicht genutzt. Diese Einschätzung folgt derselben neoliberalen Denkhaltung, die Scheitern ausschließlich personalisiert und wenig an sozio-ökonomischen Rahmenbedingungen festmacht. Angesichts der Objektivität von Big Data wird das Verdammungsurteil noch härter ausfallen.

Die Benchmark sind die stochastischen Erfolgsmenschen: Es droht eine standardisierte Blaupause, an der sich künftig Bildungsbiografien zu orientieren haben. Da bleibt kein Platz für Zufälle, persönliche Begegnungen oder überraschende Erkenntnisse. Alles was das Leben in seiner Vielfalt ausmacht, gerät ins Räderwerk von Big Data. Die scheinbare Voraussagbarkeit ist der natürliche Feind kreativer Spontanität; die menschliche Freiheit wird in ihrem Kern bedroht. Dazu gehört auch die Chance des Scheiterns, das Recht auf Umwege im Leben und die Möglichkeit, aus eigenen Erfahrungen sein Leben zu gestalten. Nicht programmiert durch einen Algorithmus, der Studenten erklärt, was ihre nächsten Schritte sein sollten.

Resümee: Big Data in der Studentenberatung – auch an diese Anwendung knüpfen Fans digitaler Bildung große Hoffnungen. Weniger Studienabbrüche, bessere Noten – wer wollte das nicht den Studenten wünschen? Nur der Weg über Big Data scheint zweifelhaft zu sein. Statt Anstöße zur persönlichen Entwicklung zu geben, kalkulieren Programme wie „Degree Compass“ Wahrscheinlichkeiten des Studienerfolges. Eigentlich ein Rückfall ins Mittelalter: Damals waren Großvater und Vater Bäcker, also lernte auch der Sohn dieses Handwerk …

Bald bestimmt nicht mehr die soziale Herkunft, sondern ein Algorithmus, welcher Weg im Zeitalter von Big Data einzuschlagen ist. Was für ein Rückschlag für die Freiheit des Menschen, was für eine rückständige Technologie!

Literatur:
1) Mayer-Schönberger, Viktor / Cucier Kenneth: Lernen mit Big Data. Die Zukunft der Bildung. Redline, München, 2014

Autor:

Ingo Leipner

Dipl.-Volksw. Ingo Leipner ist Wirtschaftsjournalist und unterrichtet „Journalistisches Schreiben“ an der „Dualen Hochschule Baden-Württemberg“ (DHBW) in Mannheim. Dabei liegt ein Fokus auf der Publizistik im Internet. Hinzu kommen weitere Lehraufträge an der DHBW (z. B. Makroökonomie, Geld und Währung). Auch in der Wirtschaft ist er als freiberuflicher Dozent tätig: Er gibt interaktive Workshops, Seminare und Webinare. Ingo Leipner schreibt über die Themen Unternehmenskultur, Ökonomie/Ökologie oder Erneuerbare Energie (u. a. „forum Nachhaltig Wirtschafen“, „Frankfurter Rundschau“ oder „Berliner Zeitung“). Seine Textagentur heißt „EcoWords“ (ecowords.de).

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