Herausgegeben von Mandy Schiefner-Rohs, Sandra Hofhues und Andreas Breiter
Bitte reichen Sie Ihren Beitrag bis zum 31. Juli 2020 unter https://www.medienpaed.com/about/submissions ein. Dort finden sie auch Hinweise zur formalen Gestaltung.
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Thema
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).
Mit dem vorliegenden Aufruf für Beiträge möchten wir den genannten Fragen und Diskussionen Raum geben – sei es auf Ebene theoretischer Reflexionen oder konkreter Konzepte oder auf Ebene empirischer Untersuchungen. Dabei sind die folgenden Gegenstände von besonderem Interesse:
Schülerinnen und Schüler und die automatisierte Vermessung ihres Lernstands. Zunehmend werden (verwaltungsorientierte) Schulinformationssysteme durch die Schulgesetzgebung obligatorisch. Die Datenintegration mit Lernmanagementsystemen erlaubt oftmals die Verknüpfung von Lernständen, Lernwegen usw. mit anderen Daten. Die digitalen Daten, die für die Systeme erhoben und in ihnen gespeichert und verarbeitet werden, können für kurz- bis langfristige Entscheidungen in Bezug auf den Lernstand von Schülerinnen und Schüler genutzt werden. Beispiele aus den USA bzw. UK zeigen, dass hierüber die Zusammensetzung von Klassen oder die Kommunikation mit Eltern «optimiert» werden (können). Aus Schulverwaltungssoftware, Stundenplanung, elektronischen Klassenbüchern und/oder digitalen Tests etc. ergeben sich folglich ethische Herausforderungen, indem neue Macht und Kontrolltechniken infolge datengestützter Schule ihre Anwendung finden. Forschungsseitig ergeben sich in Deutschland im Gegensatz zu anderen Ländern (z.B. UK, NL, USA) zudem Lücken, die in Form theoretisch-konzeptioneller Beiträge zu eruieren sind.
Verheissungsvolle Versprechen individualisierter Lernangebote. Learning Analytics mit dem Versprechen individualisierter und personalisierter Lernangebote finden sich im Bildungskontext Schule ebenso wie in anderen Bildungsbereichen, darunter die Lehrpersonenbildung, Hochschule oder Weiterbildung. In allen Bereichen sind die dort erzeugten Daten zumindest prinzipiell verknüpfbar mit anderen – sie erlauben demnach «Vorhersagen» ungeahnter Breite. So würde die Verbindung von Daten aus Learning Management Systemen mit geobasierten Standortdaten der Lernenden zulassen, Vorhersagen über den Lernerfolg zu treffen, wie dies bei Studierenden bereits erfolgt, um ihren Studienerfolg zu bestimmen (weiterführend Hartong 2019). Zu prüfen sind die Grenzen solcher Versprechen und Vorhersagen sowie die Rollen der daran beteiligten (Lehr-)Personen.
Zunehmende Vermessung organisationalen Handelns: Seit einigen Jahren werden unter Perspektive der Schulentwicklung mehr und mehr Daten in der Schule erzeugt und ausgewertet, um Wissen über die Stärken und Schwächen der Einzelschule und von Schulen im Vergleich zu generieren (z.B. Maag Merki und Altrichter 2010; Thiel et al. 2019). Auch unter dieser Perspektive bergen Schulinformationssysteme Potenziale und bringen Ambivalenzen zutage, die in Verbindung mit anderen Systemen einen vertieften Blick in die Schulverwaltung und das organisationale Lernen von Einzelschulen oder mehreren Schulen bietet. Anzunehmen sind auch hier Implikationen, etwa für organisierte Lernprozesse oder kollektive Arrangements des Organisierens und Lernens in der Schule.
Selbstoptimierung im Lichte von Selftracking. Die eigenverantwortliche Sammlung und Auswertung von Daten mittels eigener, zum Teil am Körper getragener Geräte, eröffnet in Lebenswelt und Alltag ein ambivalentes Feld zwischen neuen Bildungserfahrungen auf der einen und Selbsttechnologien auf der anderen Seite (u.a. Damberger 2019), dem unter einer medienpädagogischen Forschungsperspektive Rechnung zu tragen ist. Darüber hinaus erlauben unterschiedliche Devices ein von den Subjekten ausgehendes Selftracking (Gapski 2015; Damberger und Iske 2017; Biermann und Verständig 2017; Dander 2017, 2018; Rode und Stern 2019; von Felden 2020) und eine Form von Selbstermächtigung. Darin liegende Ambivalenzen und Grenzen sind speziell für den Kontext Schule zu benennen, sofern diese Technologien des Selbst (Foucault 1993) dort zum Einsatz kommen.
Zugänge und Formen (zu) schulischer Datenbildung. Da die Digitalisierung zu einem veränderten Umgang mit den kulturellen Gegenständen und der Ausbildung neuer Handlungspraktiken führt, bieten sich alternative Möglichkeiten der kulturellen Bildung sowie Daten- und Medienbildung. Unter medienpädagogischer Perspektive sind deswegen alternative Zugänge zu einer Datenbildung (z.B. durch künstlerisch-ästhetische Formen und/oder Theater) zu prüfen und bei der Gestaltung von Schule mitzudenken (jüngst Rat für kulturelle Bildung 2019; Jörissen 2019). Während bildungspolitisch und wirtschaftlich gewollte Konzepte von data literacies vor allem informationswissenschaftlich und/oder methodenorientiert sowie auf einzelne Fächer und Bereiche fokussiert sind, gilt es gerade die Verbindungen zu tradierten Konzepten von Medienkompetenz und Medienbildung unter emanzipatorischer und kritischer Perspektive herauszuarbeiten (z.B. Niesyto 2018).
Das Themenheft geht damit zusammenfassend der Frage nach, wie sich das ambivalente Feld zwischen Optimierung und Vermessung bzw. zwischen Freiheit und Unmündigkeit durch Datafizierung (nicht nur) in Schulen zeigt. Zugrunde liegen zwei Prämissen: Erstens wird von einer zunehmenden Relevanz unterschiedlicher Daten ausgegangen, die auch Auswirkungen auf die Gestaltung von Bildung(-sprozessen) haben. Zweitens geht das Themenheft davon aus, dass dieser Prozess alle an Bildungsorganisationen Beteiligten betrifft. Datafizierung wird damit zunehmender Teil von Organisationskultur und pädagogisch motivierten Organisationsentwicklungsprozessen, zu denen auch datenbasierte Kommunikationsstrukturen, Teamentwicklungen und Anforderungen an Wissensmanagement zählen. Hieraus ergibt sich ein aktueller Forschungs- und Reflexionsbedarf: Es ist kritisch über die Generierung von Daten und deren Gewinnung im Kontext Schule zu diskutieren. Zudem ist zu reflektieren, welche Implikationen dies für Bildungsprozesse ebenso wie für Forschung darüber hat. So ermöglicht der Prozess der Datafizierung auch die Weiterentwicklung empirischer Forschungsmethoden, die angesichts der Vielzahl insbesondere impliziter datengestützter Entscheidungen stärker in den Blick zu nehmen sind (vgl. Mayerl und Zweig 2016, Fromme et al. 2020). Schliesslich gibt es den dringenden Bedarf, sich als Schule zu Prozessen der Datafizierung zu positionieren.
Beiträge
Für den Call sind solche Beiträge und Einreichungen von Interesse, die sich umfassende und übergreifende Fragen der Datafizierung mit engerem oder weiteren Bezug zur Schule stellen und diese Fragen ausgehend von der Medienpädagogik bearbeiten. Ziel ist es, Schlaglichter auf ein derzeit hoch relevantes, aber bisher wenig untersuchtes Thema zu werfen. Dabei sind sowohl theoretisch-konzeptionelle als auch empirische Beiträge erwünscht. An zuvor genannte Gegenstände lässt sich mit folgenden Fragen exemplarisch anknüpfen:
- Schülerinnen und Schüler und die automatisierte Vermessung ihres Lernstands: Wie sieht der mehrseitige Nutzen schulischer Informationssysteme aus? Welche Anwendungen im Zusammenhang mit der Datafizierung werden in Schulen sichtbar? Welche Szenarien für die Er- und Beforschung eben dieser sind aktuell und in Zukunft denkbar? Welche Implikationen hat die zunehmende Aggregierung von Daten für das Lernen von Schülerinnen Schüler sowie das pädagogische Handeln von Lehrpersonen? Wie verändern sich pädagogische Praktiken durch Datafizierung?
- Verheissungsvolle Versprechen individualisierter Lernangebote: Welche Bedeutung haben Daten im Alltag von Lehrpersonen und (Schul-)Leitungspersonal? Wie verändert sich das Verhältnis individualisierter, datengestützter Lernangebote und kollektiver Lernprozesse in der Schule? Welche Implikationen haben Daten für Aspekte sozialer Ungleichheit und Bildungsbenachteiligung in und von Schulen?
- Vermessung organisationalen Handelns: Wie kann Softwareentwicklung im Einklang mit organisationaler Entwicklung erfolgen? Welche Besonderheiten weisen datengestützte Verwaltungs- und Lernsysteme im Allgemeinen sowie schulische Informationssysteme im Besonderen auf? Wie gestaltet sich das Verhältnis zwischen digitalisiertem New Public Management und Data-driven School Improvement? Wie verändern Daten womöglich Unterricht und Organisationskulturen?
- Selbstoptimierung im Lichte von Selftracking: Welche Datenpraktiken lassen sich in Schule und Bildungsorganisationen beobachten? Wie sind diese zu erklären? Welche Implikationen haben diese für Partizipations- und Bildungsprozesse in Schule?
- Zugänge und Formen (zu) schulischer Datenbildung: Welche Personengruppen werden unter Daten- und Medienbildung in der Schule adressiert? Welche Menschenbilder werden mithilfe schulischer Datenbildung gezeichnet? Wie wird in der Bildungsorganisation Schule über Datafizierung gesprochen? Was wissen Lehrende, Leitungspersonal, pädagogisches Personal oder Lernende selbst über ihre datengestützte Bildungsorganisation? Welche Verfahren zur Berücksichtigung des Datenschutzes und im Umgang mit Algorithmic Bias werden identifiziert?
Wir laden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Bildungspraktikerinnen und -praktiker sowie Medienpädagoginnen und -pädagogen ein, Abstracts von bis zu 1200 Zeichen bis 31.07.2020 in elektronischer Form einzureichen unter: https://www.medienpaed.com/about/submissions. Die Herausgeber innen und Herausgeber benachrichtigen über die vorläufige Annahme des Beitrags bis 15.09.2020. Die Volltexte sind bis 01.01.2021 einzureichen und werden dann im double-blind peer-review begutachtet. Die Beiträge sind nach den Hinweisen zur Manuskripteingabe (http://www.medienpaed.com/about/submissions#authorGuidelines) zu verfassen.
Einreichung
Via:
https://www.medienpaed.com/about/submissions
Deadline für Abstracts: 31. Juli 2020
Publikation:
Themenheft der Zeitschrift MedienPädagogik
Hinweis:
Bitte bereiten Sie Volltexte vor, um rechtzeitig nach Benachrichtigung einzureichen.
Beiträge sollten 40.000 Zeichen (inkl. Leerzeichen, ohne Abstract und Literaturverzeichnis) umfassen. Bei den eingereichten Artikeln (in Deutsch oder Englisch) muss es sich um Originalbeiträge beziehungsweise Erstveröffentlichungen handeln. Ein Abstract von 150–200 Wörtern fasst die zentralen Aussagen und Ergebnisse kurz zusammen. Sowohl Titel wie Abstract des Beitrags müssen in deutscher und englischer Sprache vorliegen und zusammen mit dem Artikel eingereicht werden.
Herausgeber
- Mandy Schiefner-Rohs (TU Kaiserslautern)
- Sanda Hofhues (Universität zu Köln),
- Andreas Breiter (ifib und Universität Bremen)
Literatur | References
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