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@ANFANG 03 December 2025 WirBrauchenEinSchulfachDigitaleKompetenz Wir brauchen ein Schulfach digitale Kompetenz / Medienkompetenz!

Immer wieder passiert es, dass in Positionspapieren oder sozialen Medien in der Schweiz ein obligatorisches Schulfach "Digitale Kompetenz", "Medienkompetenz", "Datenkompetenz" o.ä. gefordert wird. Ich weiss nicht so recht, wie ich mit solchen Forderungen umgehen soll: Einerseits bin ich meist mit den Argumenten für eine solches Schulfach einverstanden, andererseits denke ich mir dann: "Ja Moment, ein solches Schulfach haben wir doch schon!"

Im Lehrplan 21 (Biblionetz:w02172) steht in Modul Medien und Informatik (Biblionetz:t17600), dessen erklärtes Ziel es ist, die digitale Kompetenz von Schülerinnen und Schülern bereits ab der Primarschule zu fördern. Viele Kantone der Deutschschweiz haben dafür bereits ab der 5. Klasse der Primarstufe eine Lektion pro Woche vorgesehen, die anderen Kantone starten ab der 7. Klasse mit einem eigenen Fach. Je nach Kanton wurden die Lehrpersonen mehr oder weniger umfangreich für das neue Thema weitergebildet.

In meiner Wahrnehmung rennt man mit der Forderung Wir brauchen ein Schulfach digitale Kompetenz! offene Türen ein.

Ja, man kann einwenden:

• Nicht in allen Kantonen ist es bereits ab der 5. Klasse ein eigenes Schulfach
• Nicht in allen Kantonen sind die Lehrpersonen genügend weitergebildet worden
• Nicht in allen Schulen wird dem Fach die notwendige Bedeutung beigemessen und es gibt immer noch Lehrpersonen, die entweder Informatik oder Medien oder sogar beides als Unterrichtsthema weitgehend ignorieren.
• Man kann sich fragen, ob eine Wochenlektion genügt oder ob mehr Zeit notwendig wäre (wobei man digitale Kompetenzen auch in anderen Fächern vermitteln kann)
• Man kann sich fragen, ob im Lehrplan "Medien und Informatik" die richtigen Kompetenzbeschreibungen drin stehen (und ob die angesichts von ChatGPT & Co. aktualisiert werden müssten).

Ja, das kann man alles einwenden. Aber man müsste in seiner Forderung mindestens attestieren, dass es grundsätzlich ein entsprechendes Schulfach gibt, das evtl. nicht optimal umgesetzt wird. Wer aber schlicht ein Schulfach fordert ohne "Medien und Informatik" zu erwähnen, gerät bei mir in den Verdacht, sich nicht besonders vertieft mit der Schweizer Volksschule beschäftigt zu haben. Das wiederum scheint mir keine gute Voraussetzung für sinnvolle Diskussionen zu sein...

@ENDE

@ANFANG 03 December 2025 Eduslop eduslop

Diese Woche wurde ein neues Wort erfunden, das mir sofort gefallen hat: workslop (Biblionetz:w03723). Geprägt haben dies Forschende am BetterUp Lab zusammen mit dem Stanford Social Media Lab. Analog zu GMLS-generierten oberflächlichen Social-Media-Posts, die AI slop genannt werden, definieren sie workslop als GMLS-generierte Inhalte, die sich als gutes Arbeitsergebniss tarnen, aber keine Substanz enthalten, um einen gegebenen Arbeitsprozess voranzubringen:

Endlich ein Wort für ein Gefühl, das einem sofort befällt, wenn man entsprechende Texte, Diagramme oder Berichte sieht. Die Forschenden berichten, dass solcher workslop die Produktivität in Unternehmen massgeblich bremsse, weil andere Menschen diese Produkte aufwändig kritisch hinterfragen müssten und nachher vor der Wahl stehen, sie zu retten oder die Arbeit nochmals von vorne zu beginnen.

Es liegt auf der Hand, dass es diese Phänomen auch im Bildungsbereich gibt. Studierende, die bisher wenig Text geliefert haben, schreiben plötzlich auf den ersten Blick wohlklingende Arbeiten in erstaunlicher Länge, die sich erst bei genauem Lesen als oberflächlich oder gar falsch entpuppen. Mir scheint, dass im Bildungsbereich der Zusatzaufwand durch solchen eduslop (Biblionetz:w03724) für Dozierende noch grösser ist als in Unternehmen, denn Dozierende müssen rekursfest beweisen, dass das Geschriebene nicht wirklich gehaltvoll ist. Wird da wenig Text ohne Buzzwords geliefert, ist das deutlich schneller erledigt, als wenn jemand (mit oder ohne Hilfe von GMLS) einen Text gespickt mit relevanten Fachbergriffen und Konzepten, die aber trotzdem in der Zusammenstellung keinen Sinn ergeben.

Zu diesem Problem trägt derzeit der Trend bei, zu jedem erdenklichen Thema einen spezialisierten Bot zur Verfügung zu stellen, der bereits mit den relevanten Texten gefüttert worden ist. Im Bereich der Lehrer:innen-Bildung sind das z.B. Bots zur Unterrichtsplanung oder solche, die mit Lehrplänen gefüttert worden sind und nun geschwollen in Kompetenzen reden können.

Es ist keine spezifische Kritik an diesem Bot, sondern reiner Zufall, dass mir heute der Lehrplan-21-Bot von Schabi vorgestellt worden ist - der Erfinder schreibt selbst, dass dieser Bot vermutlich nicht wirklich sinnvoll sei. Er zeigt das Problem aber sehr schön.

Man kann diesem Bot eine beliebige Unterrichtsidee geben und er liefert passende Kompetenzen samt Begründung aus dem Lehrplan 21. Ein erstes Beispiel: "Wir bauen ein Schwimmbad im Kindergarten":

Klingt doch auf den ersten Blick vernünftig - oder? Also probieren wir es etwas krasser:

OK, mindestens das wird abgeblockt. Und wenn wir es etwas umschreiben?

Man kann sich nun vorstellen, dass es mehr Aufwand braucht, um zu begründen, warum dies keine gute Unterrichtsidee ist - obwohl doch alles mit Lehrplan 21-Kompetenzen untermauert wird...

Zugegeben, gewisse der Kompetenzen sind in diesem Bot noch frei erfunden, aber künftige Bots werden das besser beherrschen und trotzdem noch eduslop liefern. Es benötigt massiv mehr Zeit als Dozent:in, um in solchen Fällen rekursfest aufzeigen zu können, dass die Antwort unbrauchbar ist.

Natürlich höre ich bereits den Einwand, dass man durch entsprechende Aufgabenstellungen verhindern kann, dass eduslop generiert wird. Mag sein. Aber selbst wenn dies gelingt, ist das mit Zusatzaufwand seitens der Dozierenden verbunden. Nix mit Produktivitätsgewinn.

@ENDE

@ANFANG 03 December 2025 NeinEsGehtNichtUmComputergestuetztesDenken Nein, es geht nicht um computergestütztes Denken!

In letzter Zeit bin ich mehrfach dem Begriff computergestütztes Denken als Übersetzungen des Konzepts computational thinking (Biblionetz:w02206) begegnet. Während schon der englische Begriff sehr unterschiedlich ausgelegt und verstanden werden kann, ist die deutsche Übersetzung als computersgestütztes Denken ihreführend und aus meiner Sicht gar gefährlich für das eigentlich dahinter stehende Anliegen.

Computational Thinking ist ein sehr alter Begriff, der 2006 von Jeannette Wing (Biblionetz:p09720) mit einem Artikel in den Communications of the ACM (Biblionetz:t12130) popularisiert worden ist. Trotz der sehr unterschiedlichen (bzw. vor allem unterschiedlich breit gefassten) Definitionen des Begriffs lassen sich die meisten zusammenfassen auf die Kurzformel

Ein paar Definitionen von computational thinking (Quelle Biblionetz:w02206)

In meiner Vorstellung ist es ein zweischrittiger Prozess: Erst Denken, dann Automatisieren:

Etwas differenzier formuliert: Über Probleme nachdenken im Bewusstsein, dass es Computer gibt um danach Probleme mit oder eben auch ohne Computerhilfe zu nutzen:

Für mich klingt computergestütztes Denken eher nach Auslagern des Denkprozesses an Computer (cognitive offloading / GMLS als Abkürzung (Biblionetz:w03717)), was angesichts von aktuellen generativen Machine-Learning-Systemen versucht wird, aber genau nicht dem entspricht, was computational thinking ausdrücken will. Ich befürchte, dass Menschen ausserhalb der Informatikdidaktik- und Digitalitätsbubble unter dem Begriff computergestütztem Denken eher eine Gefahr, als eine erstrebenswerte Kompetenz verstehen. Das kann nicht im Sinne der Promotor:innen von computational thinking sein.

Ich plädiere deshalb dafür, entweder den englischen Begriff computational thinking auch im Deutschen zu verwenden oder aber von informatischem Denken zu sprechen.

P.S.: Natürlich hat mit generativen Machine-Learning-Systemen (GMLS) das Denken und Arbeiten mit GMLS als Sparring-Partner an Bedeutung zugenommen, so dass es tatsächlich so etwas geben könnte wie computergestütztes Denken. Das ist aber etwas anderes als computational thinking.

@ENDE

@ANFANG 09 October 2025 WasHeisstEigentlichHandyverbot Was heisst eigentlich «Handyverbot»?

Ist die Rede von einem Handyverbot in der Schule (Biblionetz:w02202), so scheint die Sache klar: Handys sind halt verboten in der Schule. Doch so einfach ist es eben nicht und unter einem Handyverbot wird sehr verschiedenes verstanden. Will man mehr als nur Schwarz-weiss-Malen und in die eine oder andere Richtung polemisieren, muss man genau darauf achten, wer unter dem Begriff Handyverbot was versteht und was die Schule sonst digital so macht.

Das Thema Handyverbot in der Schule begleitet mich nun bald seit 20 Jahren. Nachdem es zwischenzeitlich wieder etwas ruhiger wurde, wurde die Debatte in den letzten Monaten wieder deutlich heftiger. Im September 2006 habe ich mich erstmals in einem Referat mit dem Thema Handyverbot beschäftigt:

Seither begleitet mich das Thema regelmässig, meine Literaturdatenbank verzeichnet aktuell 8 Vorträge und 162 Literaturquellen:

Dabei entsteht nicht nur bei mir im Biblionetz der Eindruck, dass das Thema in jüngerer Vergangenheit wieder an Fahrt zunimmt, auch bei Google Trends ist diese Entwicklung gut zu sehen:

Wie meist in solchen Diskussionen wird die Diskussion oft sehr schwarz-weiss geführt: Handyverbot ja oder nein? Wie meist ist aber die Wirklichkeit komplexer. Es gibt nicht Das Handyverbot und wenn Diskussionen nur auf die Verbotsfrage alleine abzielen, ist nichts gewonnen.

Ich habe deshalb mal angefangen, einen Fragenkatalog zur Charakterisierung von Handyverboten zu erstellen, um deutlich zu machen wie Unterschiedliches unter dem gleichen Begriff verstanden wird.

WANN ist ein Handy verboten?

• Im Unterricht
• In den Pausen
• In der Mittagspause
• Im Schulzimmer
• Auf dem Schulgelände
• Auf dem Schulgelände und auf dem Schulweg

WIE wird das Handyverbot gehandhabt?

• Das Handy darf nicht sicht- und hörbar sein
• Das Handy muss der Lehrperson abgegeben werden
• Das Handy muss am Schuleingang abgegeben werden
• Das Handy darf nicht in die Schule mitgenommen werden

WEN betrifft das Verbot?

• Schüler:innen bis zu einem gewissen Alter
• Alle Schüler:innen
• Auch Lehrpersonen

WER spricht das Verbot aus?

• Ein gesamtes Land
• Ein Kanton / Bundesland
• Eine Schulgemeinde
• Ein Schulhaus
• Eine Lehrperson

WELCHE Ausnahmen sind möglich?

• Schulgemeinde erlässt eigene Regeln / Ausnahmen
• Schule erlässt eigene Regeln / Ausnahmen
• Lehrperson erlässt eigene Regeln / Ausnahmen

WAS macht die Schule sonst im digitalen Bereich?

• Schüler:innen verfügen über schuleigene persönliche digitale Geräte
• Mediennutzung der Schüler:innen wird im Unterricht thematisiert
• Umgang mit den privaten Geräten der Schüler:innen wird im Unterricht thematisiert.

Stellt man sich diese Fragen, so wird man feststellen, dass vermutlich die meisten Schulen in der Schweiz schon irgendwelche Regeln im Umgang mit Mobiltelefonen und verwandten Geräten (aktuell: Smartwaches) haben. Ein sogenanntes Handyverbot verändert unter Umständen weniger im Schulalltag, als der Begriff vermuten liesse.

Zudem merkt man, dass gewisse Menschen Alternativen zu einem Handyverbot vorschlagen, die andere wiederum als Handyverbot bezeichnen würden. Konkretes Beispiel Gemäss dem Boten der Urschweiz vom 13. Februar 2025 meinte ein Kantonsrat, dass ein Handyverbot übertrieben wäre, es reiche doch, wenn die Handys zu Unterrichtsbeginn in eine Box gelegt würden:

In gewissen Schulen wird eine solche Handybox als Handyverbot bezeichnet...

Am wichtigsten scheint mir aber, die Frage einer irgendwie gearteten Handyregelung (ob sie nun Verbot genannt wird oder nicht) nicht isoliert, sondern im Zusammenhang mit dem sonstigen Umgang mit dem Digitalen in einer Schule zu betrachten:

• Zum einen macht es einen Unterschied, ob die Schülerinnen und Schüler persönliche Geräte von der Schule zur Verfügung gestellt erhalten oder nicht. Dies entscheidet darüber, ob ein Verbot privater digitaler Geräte (Handys, Tablets, Notebooks) dazu führt, dass weniger MIT digitalen Geräten gelernt wird.
• Zum anderen ist relevant, ob und wie Schulen sonst die Potenziale und Gefahren digitaler Medien mit ihren Schülerinnen und Schülern thematisieren. Dies entscheidet darüber, ob ein Verbot privater Geräte dazu führt, dass weniger ÜBER digitale Geräte gelernt wird.

@ENDE

@ANFANG 10 September 2025 GMLSInDerHandVonLernenden GMLS in der Hand von Lernenden

Seit Ende 2022 reden alle von generativen Machine-Learning-Systemen (GMLS) (Biblionetz:w02833) in der Bildung (nein, alle reden natürlich von KI in der Bildung, aber das ist ein anderes Problem).

Ich versuche in der Flut an Diskussionen, Zeitungsartikeln und Studien zu GMLS in der Bildung für mich Strukturen zu schaffen ohne dabei voreilige Schlüsse zu ziehen, die sich nach wenigen Monaten als falsch oder irrelevant erweisen.

Unter anderem überlege ich mir, welche Rollen ein GMLS in der Hand von Lernenden haben kann. Mein aktueller Stand des Irrtums unterscheidet fünf Nutzungstypen:

• GMLS als Abkürzung (Biblionetz:w03717)
  Generative Machine-Learning-Systeme werden genutzt, um Aufgaben ohne viel Eigenleistung rasch zu erledigen.

• GMLS als Werkzeug (Biblionetz:w03718)
  Generative Machine-Learning-Systeme werden genutzt, um Aufgaben besser / vertiefter zu erledigen.

• GMLS als Tutor:in (Biblionetz:w03719)
  Generative Machine-Learning-Systeme werden als Tutor:in genutzt, das bei Aufgaben begleitet und nachfragt.
  Die eingesetzten Systeme sind somit spezifisch für Lernsituationen konfiguriert und zeigen didaktisch motivierte Verhaltensweisen.

• GMLS als Lernbegleiter:in (Biblionetz:w03720)
  Ein generatives Machine-Learning-System wird als Lernbegleiter:in genutzt, das einen längerfristig begleitet.
  Im Unterschied zu 'GMLS als Tutor:in' ist ein GMLS als Lernbegleiter:in über eine längere Zeit und über verschiedene Themenbereiche im Einsatz und kann sich dadurch ein individuelles (kognitives und emotionales) Modell der nutzenden Person aufbauen. (Ja, der heilige Gral aller Intelligent-Tutorin-Fans (Biblionetz:w01453) - ich sage damit nicht, dass solche Systeme heute schon existieren.)

• GMLS als Therapeut:in (Biblionetz:w03721)
  Ein generatives Machine-Learning-System wird als Gesprächspartner:in für persönliche Probleme genutzt.
  Dieser Einsatzzweck ist nicht auf schulisches Lernen ausgerichtet, bisherige Berichte und Erhebungen zeigen aber, dass GMLS von Lernenden häufig so genutzt werden.

Diese Unterscheidung berücksichtigt nur Einsatzszenarien, in denen Lernende GMLS einsetzen, nicht aber wenn Lehrpersonen oder Dozierende GMLS nutzen (sowohl im Unterricht als auch zur Vor- und Nachbereitung).

Ich bin nun gespannt, ob sich diese Typisierung für mich als mittelfristig tragfähig erweist. @ENDE

@ANFANG 15 August 2025 KannEineKIHaertesteBezahlschrankenUeberwinden Kann eine KI 'die härtesten Bezahlschranken überwinden'?

Im Juni 2024 hat die Schwyzer Ständerätin den Bundesrat in einer Interpellation (Biblionetz:t32003) gefragt:

Diesen Donnerstag wurde das Thema in einem ganzseitigen Artikel in der NZZ (Biblionetz:t32002) aufgenommen:

Weder in der Interpellation von Petra Gössi noch im NZZ-Artikel wird erklärt, wie genau die KI die härtesten Bezahlschranken überwinden können soll (Biblionetz:a01557). Ich habe den Verdacht, dass die Crawler der Chatbot-Unternehmen gar keine Bezahlschranken überwinden müssen, weil die Medienunternehmen den Bots von Suchmaschinen oft bereitwillig den Content zur Verfügung stellen, um in Suchen gefunden zu werden. Somit kann es gut sein, dass die Chatbot-Crawler genauso leicht zum Content der Zeitungen kommen.

Ich habe deshalb sowohl Petra Gössi als auch die eine Autorin auf LinkedIn gefragt, wie denn Chatroboter die Bezahlschranken technisch überwinden würden. Bisher hat mir erst Christina Neuhaus geantwortet und eigentlich meinen Verdacht bestätigt:

Ja, funktionierende unabhängige Medien sind wichtig für die Demokratie und die digitale Transformation bedroht das bisherige Geschäftsmodell von traditionellen Medienunternehmen, generative Maschine-Learning-Systeme noch stärker (Biblionetz:a01289). Unter dem Stichwort Leistungsschutzrecht (Biblionetz:w02369) versuchen Medienunternehmen in verschiedenen Ländern schon länger mehr oder weniger erfolglos, Technologiegiganten zur Zahlung der Contentnutzung zu bewegen. Ich nehme die aktuelle Diskussion als eine Neuauflage der Leistungsschutzrechts-Diskussion wahr.

An dieser Neuauflage stört mich, dass sowohl Petra Gössi als auch die NZZ insinuieren, die "KI" hätte seltsame Zauberkräfte, um "härteste Bezahlschranken" zu überwinden. In meiner aktuellen Wahrnehmung hat sich technisch praktisch nichts geändert, es bleibt weiterhin ein ökonomisches und juristisches Thema - die "KI" hat diesbezüglich keine neuen Zauberkräfte.

Warum stört mich das? Es schient mir angesichts der aktuellen Bedeutungszunahme von machine learning (Biblionetz:w02863) einerseits relevant, dass die Potenziale und Herausforderung dieser Technologie möglichst realistisch beschrieben und weder in die eine noch in die andere Richtung verklärt werden. Andererseits erwarte ich sowohl von Politik als auch von Medienunternehmen ehrliche Argumentationen, insbesondere, wenn es um die Bedeutung von Medienunternehmen für die Information der Öffentlichkeit geht.

-- Beat Döbeli Honegger - 29 September 2024

@ENDE

@ANFANG 14 July 2025 WarumSchreibenMenschenBeiLinkedInLinksNichtInsPostingSondernInEinenKommentar Warum schreiben Menschen bei LinkedIn Links nicht ins Posting sondern in einen Kommentar?

Bei LinkedIn (Biblionetz:w02520) sieht man oft Beiträge/Postings bei denen die Autor:innen einen Link auf eine externe Website nicht direkt in ihrem Beitrag erwähnen, sondern im Beitrag schreiben "Den Link findet man in den Kommentaren" und dann tatsächlich ihren eigenen Beitrag kommentieren und in diesem Kommentar dann den Link erwähnen.

Dieses Vorgehen ist für Leserinnen und Leser des Beitrag eher mühsam, denn es erfordert einen zusätzlichen Klick und Aufwand, um den Link zu finden. Warum machen Autorinnen und Autoren auf LinkedIn sowas? Ich habe die folgenden drei Gründe dafür gehört:

1. Angst vor dem LinkedIn-Algorithmus
   Es gibt Gerüchte, dass LinkedIn Beiträge mit Links auf externe Websites weniger Reichweite zugesteht als solchen ohne externe Links. Um dieser (vermeintlichen) Abstrafung zu entgehen, wird der Link in die Kommentare verbannt.
    
2. Verhindern des Trackings
   LinkedIn ersetzt in Beiträgen URLs ab einer gewissen Länge automatisch durch Short-URLs von LinkedIn selbst. Da diese auf einen Server von LinkedIn zeigen, kann LinkedIn tracken, wie oft der Link aufgerufen wird. Zudem ist die Ursprungsadresse nicht mehr im Beitrag erkennbar. Um dies zu verhindern, wird der Link erst in einem Kommentar des eigenen Beitrags erwähnt, da dort kein Kürzungsalgorithmus mehr greift.
    
3. Erhöhen der eigenen Reichweite
   Aus der Überlegung, dass das Öffnen der Kommentare eines Beitrags und das Klicken innerhalb eines Kommentars sowohl die Verweildauer als auch die Klickanzahl innerhalb eines Beitrags erhöht und Linkedin dies als Zeichen der Attraktivität des Beitrags werten und ihn so mehr Menschen anzeigen könnte, wird dieses Vorgehen gewählt.

Aus meiner Sicht: Egal weshalb dies geschieht, für Leserinnen und Leser ist es mühsam, wenn URLs nicht direkt im Beitrag, sondern erst in einem Kommantar stehen und ich ärgere mich darüber ,dass Plttformen wie LinkedIn Menschen zu solchem Verhalten erziehen. @ENDE

@ANFANG 05 July 2025 GenerativeMachineLearningSystemeUeberfordernUnsAlle Generative Machine-Learning-Systeme überfordern uns alle

Bei meiner Keynote an der PH Zürich Anfangs 2024 zum Thema generative Maschine-Learning-Systeme (GMLS) in der Bildung und insbesondere in der Lehrer:innen-Bildung hatte ich Empfehlungen formuliert, was angesichts von GMLS zu tun sei. Die erste Empfehlung lautete: Sie dürfen überfordert sein, der Referent ist es auch.

Das war nicht (nur) eine Anbiederung ans Publikum, das war ernst gemeint. Erstmals in meinem Berufsleben ist mit der Veröffentlichung von ChatGPT der Strom an News und Fragen massiv grösser als meine Verarbeitungskapazität (trotz ausgefeilter Werkzeuge wie einem Biblionetz, Wikis etc.). Vor ChatGPT hatte ich das Gefühl, nur dann ein Referat zu geben, wenn ich sattelfest im Thema war und wusste, dass die Gefahr sehr gering war, dass jemand im Publikum aufstreckt und mir komplett neue Gedanken, Publikationen oder Entwicklungen im Themengebiet meines Vortrags präsentieren würde. Seit ChatGPT hat das spürbar geändert. Weder kann ich die grossen Fragen beantworten noch habe ich den Überblick über alle Entwicklungen.

Ich fand es deshalb bemerkenswert, dass der vielfache Buchautor und Experte für Wissensmanagement Tom Davenport (Biblionetz:p00374) in seiner gestrigen Kolumne (Biblionetz:t32566) schrieb:

Da steht ein weltbekannter Experte hin und sagt: "Ich habe keine Ahnung, wie das weitergehen wird."

Dieses Zugeben des Nichtwissens scheint mir bedeutsam. Wir sollten öfters hinstehen und sagen «Wir wissen es (noch) nicht.»

Im Umkehrschluss sollten wir dann aber auch (vor-)schnelle Antworten auf grosse Fragen entsprechend kritisieren. Konkret im Wissenschaftsbereich betrifft dies z.B. die beiden Metastudien, die bezüglich Lernförderlichkeit von GMLS publiziert und in den sozialen Medien anfänglich unkritisch geteilt und bejubelt, dann aber methodisch heftigst kritisiert worden sind (es ist ein Symptom dieser Überforderung, dass ich die beiden Studien und die methodische Kritik daran noch nicht im Biblionetz erfasst habe,,,(Update siehe unten)). (Stichworte: slow science - fast science Wir sollten darauf hinweisen, dass es methodisch gar nicht möglich ist, in so kurzer Zeit saubere Metastudien zu produzieren und dass sowohl die technische Entwicklung als auch der Umgang der Menschheit sich mit GMLS derzeit noch so rasch entwickelt, dass jegliche Studien nur Momentaufnahmen sind, die bei der Publikation bereits von der technischen und gesellschaftlichen Entwicklung überholt worden sind.

In meiner überholten traditionellen Arbeitsweise versuche ich diese Entwicklung für mich zu fassen, indem ich ihr ein Biblionetzobjekt mit dazu gehörendem Permalink verpasse: Generative Machine-Learning-Systeme überfordern derzeit alle (Biblionetz:a01568)

* 25.05.25 Hier Verweise zu den erwähnten Metastudien und der Kritik an ihnen:

• Biblionetz:t32349 Deng, R. et al. (2024) Does ChatGPT enhance student learning?
  • Biblionetz:t32459 Weidlich, J. et al. (2025) ChatGPT in education: An effect in search of a cause
• Biblionetz:t32540 Wang, J. & Fan, W. (2025) The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking
  • Biblionetz:t32541 Bergenholtz, C. (2025) Comment to the Wang & Fan metatudy on ChatGPT
  • Biblionetz:t32568 Bartoš, F; Martinková,, P & Wagenmakers, E. J. (2025) Adjusting for Publication Bias Reveals No Evidence for the Effect of ChatGPT on Students’ Learning Performance, Learning Perception, and Higher-Order Thinking

@ENDE

@ANFANG 02 July 2025 UmgangMitNotifications Umgang mit Notifications

Disclaimer: Dieses Posting hat nicht den Anspruch, dass man beim Lesen etwas lernt. Es soll dazu anregen, diese Fragen im Team zu diskutieren und Lösungen zu finden!

Ende Juni hatten wir an der Pädagogischen Hochschule Schwyz eine obligatorische interne Weiterbildung für alle Mitarbeitenden (ja, wir sind so klein, dass sowas möglich ist...) zum Thema Digitale Zusammenarbeit. Als Einstiegsreferenten konnten wir Jöran Muuß-Merholz (Biblionetz:p09916) gewinnen, der uns von den Erfahrungen mit digitaler Zusammenarbeit in seiner Agentur Jöran & Konsorten und den daraus abgeleiteten Konzepten berichtet hat.

Was Jöran diesbezüglich zu sagen hat, steht im Wesentlichen in den beiden Büchern Digitale Zusammenarbeit (Biblionetz:b08860 und Biblionetz:b08924).

Die beiden Bücher gibt es für je 2 Euro als PDF. Das Wichtigste an den Büchern scheint mir aber nicht zu sein, dass man sie selbst gelesen hat, sondern dass man sie als Diskussionsanlass auf den Tisch legen kann. Und das erfordert gedruckte Exemplare. (bereits ein erster spannender Hinweis zum Verhältnis von Digitalem und Analogem in der Zusammenarbeit...)

Der Grundgedanke der beiden Bücher lässt sich zusammenfassen mit dem von Jöran erfundenen Begriff der Pre-Empathie (Biblionetz:w03655), den er folgendermassen definiert:

(Quelle: Band 1, Seite 36)

Im Anschluss an Jörans Referat wurde in kleineren Gruppen zu verschiedenen Themen des digitalen Zusammenarbeitens. Ich habe meinen Workshop dem Umgang mit der Notificationflut gewidmet und die Teilnehmenden als erstes gefragt, wie sie zu Hause reagieren, wenn während des gemeinsamen Nachtessens das Telefon klingelt.

Die Reaktionen haben einerseits gezeigt, wie unterschiedlich Menschen im privaten Bereich auf Unterbrechungen reagieren und andererseits, dass wir Lösungen nicht primär auf der technischen Ebene suchen müssen. Selbstverständlich lässt sich bei allen piepsenden und vibrierenden Geräten alles Mögliche einstellen (und es lohnt sich auch, sich mit diesen Mechanismen vertraut zu machen).

Das Wesentliche ist aber (einmal mehr) nicht die Technik, sondern das eigene Mindset: Was will ich? Was darf ich, insbesondere im beruflichen Kontext? Wann muss ich welche Störungen zulassen?

Bei dieser Diskussion hat sich einmal mehr gezeigt, wie unterschiedlich die Aufgabenbereiche und Arbeitsweisen der Mitarbeitenden an der PHSZ sind. Mitarbeitende in der Administration haben ganz andere Anforderungen an ihre Tätigkeit (und ihre Erreichbarkeit) als Dozierende oder Forschende. Für eine gute Zusammenarbeit ist ein erster wichtiger Schritt, sich dieser Unterschiede bewusst zu sein (Pre-Empathie...) und zu schauen, wie man gegenseitig je einen Schritt aufeinander zugehen könnte.

Zum Thema deep work (Biblionetz:w03491) gibt es zahlreiche Artikel und Bücher (z.B. Bibblionetz:b07709, Biblinetz:b07602, Biblionetz:b08311, Biblionetz:t25404)

All diese Ratgeber funktionieren aber eigentlich primär, wenn man entweder alleine arbeitet oder egoistisch agiert. Am krassesten ist dies im Buch *Getting things done (GTD) (Biblionetz:b08923) von David Allen wie auch Jöran schreibt:

und

Für mich stellt sich das insbesondere in meiner Rolle als Vorgesetzter als Dilemma dar:

Ich will rasch verfügbar und unterbrechbar sein, damit andere weiterarbeiten können. Das wiederum zerstückelt meinen Arbeitstag. Darum - und das war meine Hauptthese im Workshop - benötigt es Absprachen im Team und die Frage der Notifications hat mindestens drei Ebenen.

P.S.: In der Diskussion hat sich gleich ein weiteres Workshop-Thema ergeben: Wann wählen wir welches Kommunikationsmedium? Provokante Frage als Gesprächseröffnung: Erhaltet ihr gerne Telefonanrufe? Zur Vorbereitung siehe Anrufen = Angreifen! (Biblionetz:a00117) und Vilém Flussers Text Die Geste des Telefonierens (Biblionetz:t00269)

@ENDE

@ANFANG 21 May 2025 DeepLearningIstMeistEinUeberfluessigerBegriff Deep Learning ist meist ein überflüssiger Begriff

In vielen Handreichungen, Positionspapieren, Erklärungen und Materialien zu maschinellem Lernen (aka "KI") wird im Abschnitt "Wie funktioniert das?" der Begriff "Deep Learning* (Biblionetz:w02947) verwendet und mehr oder weniger schlecht definiert.

Ich wage jetzt mal zu behaupten: In den allermeisten Fällen ist die Verwendung des Begriffs Deep Learning überflüssig und macht nichts verständlicher.

Begründungen:

• Zu technisch: Um mit dem Begriff Deep Learning etwas anfangen zu können, also z.B. zu verstehen, was denn der Unterschied zu Nicht-Deep-Learning ist, müssten Leserinnen und Leser deutlich mehr Verständnis von der Funktionsweise von maschinellem Lernen haben, als sich in der zur Verfügung stehenden Zeit vermitteln lässt.
• Nicht notwendig für weitere Erkenntnisse: Der Begriff ist nicht notwendig, um über Potenziale und Herausforderungen von maschinellem Lernen diskutieren zu können und schon gar nicht für die Nutzung von generativen Machine-Learning-Systemen (GMLS). Es reicht in diesem Zusammenhang zu erklären, dass Computer in den letzten Jahren massiv leistungsfähiger wurden und ihnen massiv mehr Daten zur Verfügung stehen, um mittels Statistik Muster in diesen Daten erkennen und daraus etwas ableiten zu können.

Warum wird der Begriff trotzdem so häufig verwendet?
Ich habe so meine Verdachtsmomente, warum der Begriff trotzdem so häufig verwendet und erklärt wird:

• Veraltetes Verständnis von Didaktik: Die Autor:innen gehen davon aus, dass eine seriöse Publikation zu einem Thema doch die wesentlichen Fachbegriffe enthalten muss, statt sich zu überlegen, welche Begriffe man dem Publikation wirklich zumuten soll und wo didaktische Reduktion sinnvoll wäre.
• Glitzernde Begriffe zur Aufwertung des Themas: Auch wenn das fast nicht mehr nötig wäre, klingt KI und deep learning fancier als "Statistische Auswertungen aus grossen Datenmengen" oder "Mustersuche mit mathematischen Modellen".
• Aufwertung des eigenen Expertenstatus: Wer mit solchen Begriffen um sich wirft, erweckt oberflächlich den Eindruck, Experte oder Expertin auf diesem Thema zu sein. Mir scheint, dass viele Erklärungen des Begriff in solchen Publikationen eher zeigen, dass es Einäugige unter Blinden sind.

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