Blog - blog.doebe.li

Was RandomUser über GMLS-EdTech sagen

2026-08-26T09:13:00Z

Derzeit spriessen die EdTech-Startups, die Schulen und Hochschulen Unterstützung mit KI-Hilfe bieten wollen, wie Pilze aus dem Boden. Das Praktische daran: Wer zwar schon sein KI-Produkt, aber evtl. noch keine User-Testimonials hat, kann die auch gleich mit KI generieren lassen. Zum Beispiel hier:

Klingt doch gut, was diese User über das Produkt sagen, oder?

Schaut man sich den Quelltext der Website an, so sieht ein solches Testimonial so aus:

Das beweist natürlich nicht, dass es diese Personen nicht gibt und sie nicht diese Testimonials abgegeben haben. Wer aber https://randomuser.me/ als Quelle von Testimonialfotos verwendet, riskiert mindestens, dass man sich entsprechende Fragen stellt...

Nicht nur KI macht dumm..

2026-08-25T12:53:00Z

Derzeit geistert der Preprint einer Studie The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education (Biblionetz:t33879) durch die sozialen Medien und wurde auch bereits von ersten Massenmedien aufgenommen: The Economist berichtete am 18.08.26 darüber (Biblionetz:t33880) und macht die Studie damit einem breiteren Publikum bekannt.

Zitiert wird dabei meist folgende Grafik:

Quelle: The Economist

Sie zeigt, dass bei 26'811 chinesischen Schüler:innen die Nutzung von generativen Machine-Learning-Systemen (GMLS) dazu geführt hat, dass sie im Schnitt ihre Hausaufgaben schneller erledigt haben und bessere Resultate erzielten, wenn sie GMLS nutzen - danach aber in der Prüfung ohne GMLS-Hilfe schlechter abschnitten.

Daraus wird oft geschlossen, dass GMLS das Lernen behindern würden (und fordern dann oft ein Verbot (Biblionetz:w03400) oder mindestens einen weitgehenden Verzicht auf GMLS bei Lernprozessen). Nur wenige lesen detaillierter und betrachten auch eine weitere wichtige Grafik des Artikels:

Quelle: The Economist

Diese zeigt, dass insbesondere Schüler:innen schlechter abschneiden, welche mit Hilfe von GMLS bei den Hausaufgaben Zeit sparen. Setzen sie GMLS aber nicht als Abkürzung (Biblionetz:w03717) ein, sondern nutzen es als Werkzeug(Biblionetz:w03718) oder Tutor (Biblionetz:w03719), sind ihre Prüfungsnoten gleich gut oder besser als ohne GMLS-Hilfe.

Somit könnte ein anderes Fazit aus diesem Paper darin bestehen, dass wir Schüler:innen dazu bringen müssen, GMLS nicht als Abkürzung, sondern als Lernwerkzeug zu nutzen. Diese Erkenntnis scheint mir banal, deren Umsetzung weniger.

Hört auf mit egoistischem Kollateralschaden-Tagging!

2026-07-30T16:10:00Z

Ich gebe es zu, ist warm hier im Büro. Aber das ist nicht der Grund, dass ich mich jetzt für diesen Rant hinsetze, es liegt eher daran, dass ich in der Sommerpause eher Zeit für solche Postings habe.

Worum geht es? Ich ärgere mich darüber, dass vermehrt User in sozialen Netzwerken Postings mit dem Namen anderer User kommentieren, damit diese auf das Posting aufmerksam werden:

Computergeneriertes Symbolbild
(absichtlich exemplarisch lang, damit spürbar wird, wie mühsam das darüberhinwegscrollen ist...)

Warum mich das ärgert? Für mich ist das eine egoistische Form von digitalem Littering. Zwar werden die getaggten User wie gewünscht benachrichtigt, als Kollateralschaden werden aber auch viele andere User informiert (Notification spam) , dass ein Posting kommentiert worden ist und die Kommentarspalte füllt sich mit Beiträgen, die für 99% der User irrelevant sind (Thread-Verschmutzung). Damit wird die eigene Bequemlichkeit an erste Stelle gesetzt und die Verschlechterung des Signal-Noise-Verhältnisses für andere in Kauf genommen.

Just stop it. Postings lassen sich auch per privater Direktnachricht weiterleiten.

Was unterdessen bereits mein Büchergestell kann

2026-07-26T14:52:00Z

Dies ist eher eine Notiz für mich selbst - oder ein Eintrag in meinem eigenen Techniktagebuch. Im April 2026 hatte ich berichtet, dass ich mir einen Mac Mini für Experimente mit lokalen generativen Machine-Learning-Systemen (LGMLS, Biblionetz:w03773) gekauft hatte.

Erstaunlich, was diese Modelle bereits können. Ich habe meinen lokalen Chatbot gefragt:

was sind die vier kränkungen der menscheit (kopernikus, freud, ???, künstliche intelligenz)?

Und das war die Antwort des Modells:

Qualitätslabel für EdTech-Software?

2026-07-21T16:17:00Z

In letzter Zeit häufen sich die Anfragen nach einer Art Qualitätslabel für Software und Plattformen, die für Bildungszwecke verwendet werden. Lehrpersonen, Schulleitungen und Bildungsbehörden auf verschiedenen Stufen sind verständlicherweise überfordert von der Flut an digitalen Angeboten, die versprechen, das Lernen zu verbessern. Da wäre es doch sehr hilfreich, es gäbe ein entsprechendes, einfach verständliches Qualitätslabel und eine Behörde, welche solche Produkte prüft und labelt.

Ich verstehe diesen Wunsch. Ich zweifle jedoch, ob ein solches Qualitätslabel praktisch umsetzbar wäre und es der Schulpraxis tatsächlich helfen würde.

Ich habe diesbezüglich déjà-vus auf zwei Ebenen:

Ähnliche Wünsche habe habe ich bereits erlebt bei Lernsoftware als sie noch auf CDs verteilt worden ist und beim Aufkommen von Lernapps für Smartphones und Tablets sowie bei der Messung von Anwendungskompetenzen sowohl von Schüler:innen als auch Lehrpersonen.
Darüber hinaus habe ich auch sonst immer wieder erlebt, dass Menschen davon ausgehen, dass wenn ein Bedürfnis genügend gross ist, es doch auch eine Lösung dafür geben muss (Wünschbarkeit impliziert nicht Machbarkeit, Februar 2006).

Hier ein erster Entwurf meiner Vorbehalte:

1. Ein Hauch von Technikdeterminismus
2. Pädagogische Komplexität
3. Technische Komplexität
4. Juristische Komplexität
Zwischenfazit zur Komplexität: Dilemma zwischen Einfachheit und Ausführlichkeit
5. Produktanzahl und Aktualisierungsgeschwindigkeit
6. Marktproblematik I: Kritik ist heikel
7. Marktproblematik II: Welche Produkte werden beurteilt?
8. Illusion der grünen Wiese
9. Aktuelle GMLS-Entwicklungen noch unberücksichtigt
Mein Fazit: Wünschbar, aber nicht realistisch umsetzbar und an der Schulrealität vorbei
Was ist die Alternative?

1. Ein Hauch von Technikdeterminismus

Wer ein Qualitätslabel für EdTech-Software vorschlägt, postuliert damit bis zu einem gewissen Grad, dass EdTech-Software unabhängig vom Kontext, in welcher sie eingesetzt wird, gewisse Wirkungen haben wird. Dies entspricht einem gewissen Technikdeterminismus (Biblionetz:w02180). Software lässt sich aber sehr unterschiedlich einsetzen - unter anderem hängt dies von den Absichten und Kompetenzen der Beteiligten ab.

Aus eigener, bitterer Erfahrung: Ich habe lernen müssen, dass auch ein extrem offenes und unstrukturiertes Wiki, das sich sehr für kollaboratives Arbeiten eignen würde, von Lehrpersonen zu einem extrem strukturierten und eingeschränkten Werkzeug umgestaltet wurde. Wenig von dem, was man dem Werkzeug Wiki zuschreiben würde, kam in diesen Fällen in der Schulpraxis an. Der Wiki-Weg des Lernens (Biblionetz:b05000) ist ein Angebot der Plattform - es hängt vom Kontext ab, ob dieses Potenzial im konkreten Fall genutzt wird.

2. Pädagogische Komplexität

Unterricht ist ein komplexes Phänomen. Es ist nicht einfach, ein allgemein akzeptiertes Instrument zur Beurteilung von Unterrichtsqualität zu finden (bereits Konsens über die Bedeutung einzelner Begriffe ist schwierig zu erreichen - wer das nicht glaubt, soll es mal mit selbstreguliertem Lernen oder computational thinking versuchen). Für unseren Bericht Digitale Lernplattformen in der Volksschule (Biblionetz:b08000) haben wir uns nach längeren Diskussionen für das Main-Teach-Modell 2.0 von Praetorius et al. (2023) entschieden - ich weiss aber z.B. nicht, ob diese Strukturierung von Unterrichtsqualität auch in der Romandie und im Tessin geteilt wird.

Selbst wenn man sich auf ein solches Modell einigt, ist die Einschätzung einer Software anhand dieser Aspekte umfangreich, anspruchsvoll und nur schwer objektiv umzusetzen. Im Vergleich zu gedruckten Lehrmitteln früherer Zeiten ist die didaktische Komplexität bei digitalen Produkten grösser geworden:

Sowohl bei gedruckten Lehrmitteln, Lernsoftware als auch Apps/Plattformen gilt es, die inhaltliche und didaktische Qualität des Contents zu prüfen. Bei Lernsoftware und Apps/Plattformen kommt dazu noch die Qualität der möglichen Interaktionen zwischen Produkt und Lernenden und bei Apps/Plattformen muss auch die Qualität der möglichen Interaktionen zwischen Menschen berücksichtigt werden.

Während bei einem gedruckten Lehrmittel vollständige Transparenz herrscht, was den Inhalt und die Funktionalität anbelangt, fehlt diese bei digitalen Produkten. Ist das digitale Produkt nicht als Open Source verfügbar, lässt sich nicht herausfinden, wie es in einer bestimmten Situation reagieren wird. Die Integration von generativen Maschine-Learning-Funktionen macht die Situation noch intransparenter.

3. Technische Komplexität

Wir haben in der Schweiz Erfahrung mit der Beurteilung von Lehrmitteln: Die interkantonale Lehrmittelzentrale (ilz) organisiert seit mehr als 50 Jahren die Beurteilung von gedruckten Lehrmitteln. Doch mit der Digitalisierung nimmt die technische Komplexität der Produkte massiv zu, was wiederum den Beurteilungsaufwand massiv erhöht:

4. Juristische Komplexität

Auch bezüglich einer juristischen Einschätzung weisen digitale Produkte eine deutlich höhere Komplexität auf als bisherige gedruckte Schulbücher: War früher primär das Urheberrecht zu berücksichtigen, spielt heute insbesondere das Datenschutzrecht eine Rolle - das einerseits kantonal unterschiedlich geregelt ist und gelebt wird und angesichts technischer und politischer Entwicklungen auch öfters neu beurteilt werden muss (Juli 2026: Urteil des Supreme Court zur Unabhängigkeit der FTC - welche Folgen hat das bezüglich Zulässigkeit einer Datenspeicherung in den USA?).

Zwischenfazit zur Komplexität: Dilemma zwischen Einfachheit und Ausführlichkeit

Bereits bei bisherigen Versuchen, Lernsoftware zu beurteilen ergab sich aufgrund der zunehmenden Komplexität ein Dilemma: Entscheidungsträger:innen im Bildungswesen sind meist auf der Suche nach einem einfach handhabbaren Instrument, das aber mitunter die in der Realität vorhandene Komplexität nicht abbildet. Ich zweifle, ob diesbezüglich ein allgemein akzeptierter Kompromiss gefunden werden kann.

Zur Illustration: In unserem Bericht zu Lernplattformen haben wir versucht aufzuzeigen, wie divers Lernplattformen sein können - sprich in wie vielen Dimensionen sie sich unterscheiden können. Nach vielen, vielen Diskussionen ist eine Liste entstanden, die zwar unsere Aussage Lernplattformen sind divers belegt, sich aber nicht zur vollständigen Charakterisierung von Lernplattformen eignet und von der wir noch nicht wissen, ob sie ausser von uns Autoren des Berichts von jemand anderem als nützlich betrachtet und in irgendeiner Form verwendet werden wird:

5. Produktanzahl und Aktualisierungsgeschwindigkeit

Der Aufwand zur Beurteilung gedruckter Lehrmittel war bisher unter anderem leistbar, weil die Zahl der gedruckten Lehrmittel vergleichsweise überschaubar war und diese während Jahren unverändert blieben - dementsprechend war auch eine Lehrmittelbeurteilung während längerer Zeit aktuell. Auch dies änderte mit der Digitalisierung. Apps und Websites sind deutlich zahlreicher und werden vor allem fortlaufend aktualisiert, entsprechend können Beurteilungen und Labels mit der Publikation veraltet sein.

6. Marktproblematik I: Kritik ist heikel

Bereits bei der Lehrmittelbeurteilung durch die ilz wissen wir, dass Kritik an Lehrmitteln heikel ist. Wer getraut sich, öffentlich Lehrmittel zu kritisieren in Qualitäts-Dimensionen die einen gewissen Ermessensspielraum enthalten? Wer hat die Kapazität, bei entsprechenden Konflikten dazustehen und sich gegebenenfalls auch gegen juristische Angriffe wehren zu können? Es ist kein Zufall, dass die detaillierten Lehrmitteleinschätzungen der Kantone nicht öffentlich einsehbar sind.

7. Marktproblematik II: Welche Produkte werden beurteilt?

Abhängig davon, ob die Beurteilung etwas kosten wird für Anbieter:innen, wie viele Produkte beurteilt werden können und wer die Auswahl trifft, wird ein solches Label nicht das gesamte Angebot abdecken und somit eventuell die Marktübersicht verzerren.

8. Illusion der grünen Wiese

Heute müssen neue EdTech-Lösungen zur bisherigen digitalen Umgebung einer Schule passen - was weit über das vorherrschende Betriebssystem hinausgeht. Die Wahl neuer EdTech-Lösungen geschieht somit nicht rein aufgrund der Qualitätsdimensionen eines Produkts, sondern stark abhängig von vorhandener Infrastruktur, bereits vorhandenen EdTech-Lösungen und den Kompetenzen der Beteiligten.

Diese Erkenntnis senkt die Bedeutung eines Qualitätslabels: Die Qualitätskriterien eines Produkts sind nur zum Teil ausschlaggebend für dessen Wahl. Passungen zu bisherigen Systemen oder Kompetenzen der Lehrpersonen und Systembetreuenden spielen ebenfalls eine Rolle.

9. Aktuelle GMLS-Entwicklungen noch unberücksichtigt

Die Idee eines EdTech-Qualitätslabels geht davon aus, dass es einigermassen stabile Produkte von Anbieter:innen gibt, die vielfach in identischer Ausführung verwendet werden. Aktuelle Entwicklungen im Bereich generativer Machine-Learning-Systeme verändern eventuell diese Ausgangslage: Es ist möglich, dass mehr Menschen mit Hilfe von GMLS Software für Lehr- und Lernzwecke herstellen (lassen) und somit nicht nur die Zahl der Produkte ansteigt, sondern vielleicht auch die Zahl der Nutzungen einer spezifischen Software sinkt. Zudem könnten GMLS-Anteile in EdTech-Lösungen deren Beurteilung durch Aussenstehende weiter erschweren, da die Systeme noch dynamischer als bisher agieren könnten.

Mein Fazit: Wünschbar, aber nicht realistisch umsetzbar und an der Schulrealität vorbei

Alle diese Aspekte führen mich aktuell zur Überzeugung, dass eine zentralisierte oder föderierte Beurteilung von EdTech-Produkten nicht so umsetzbar ist, dass es der Schulpraxis wirklich weiterhilft. So wünschbar ein solches Werkzeug wäre, ich glaube nicht an die Umsetzbarkeit in einer Art und Weise, die Entscheidungsträger:innen etwas bringt.

Was ist die Alternative?

Mich treibt insbesondere der Glaube an die Formalisierbarkeit und evtl. sogar Quantifizierbarkeit hinter der Idee eines EdTech-Qualitätslabels um. Entsprechende Überlegungen, welche digitalen Werkzeuge und Umgebungen für bestimmte Ziele und Kontexte vermutlich hilfreicher sein könnten als andere, sind hingegen sehr wichtig. Ich gehöre zur Fraktion, die seit längerem postuliert, dass das Digitale nicht neutral ist. Für mich sollten aus diesem Grund die entsprechenden Ressourcen eher verwendet werden zur Erforschung von Zusammenhängen sowie zur Publikation von entsprechenden Modellen, Fragekatalogen und Empfehlungen mitsamt der notwendigen Weiterbildungen und Diskussionen mit Entscheidungsträger:innen. Aber bitte keine Objektivität suggerieren, die sich nicht umsetzen lässt.