Warum Data Literacy weiter gedacht werden muss

Digitales Tagebuch des Dr. D.: Siebter Eintrag, September 2018

Das Thema, über das ich in meiner neuen Kolumne schreibe, liegt mir schon länger am Herzen. Allerdings fehlte mir bislang noch der Aufhänger, der mir einen guten Einstieg ermöglicht. Dann stolpere ich bei meiner „publizistischen Heimat“, dem MERTON-Magazin, über den Artikel Datenliteraten braucht das Land! Darin führt der Generalsekretär des Stifterverbandes, Andreas Schlüter, in einem programmatisch-alarmistischen Ton aus, warum es sowohl mehr Informatik als auch Data Literacy in deutschen Bildungseinrichtungen braucht. Die Prämisse für sein Argument ist wohlbekannt: Deutschland darf im globalen Wettbewerb um die digitale Transformation nicht hinterherhinken. Als Belege lassen sich der schleppende Breitbandausbau oder die ungenügende Versorgung von WLAN an Schulen heranführen.

Die Konsequenz besteht in einer technologischen und konzeptionellen Aufrüstung. Beides ist plausibel, in der Umsetzung allerdings nicht trivial. Dies ist begründet in der gewaltigen Komplexität, mit der uns die Digitalisierung täglich begegnet. Darum erscheint es auch nur logisch, wenn Andreas Schlüter die drohende digitale Spaltung – immer mehr Menschen stehen den Errungenschaften der Technik unverständlich gegenüber – zum Anlass nimmt und fordert, Data Literacy als neue Kulturtechnik zu etablieren. So hat es schließlich auch zu früheren Zeiten in der Menschheitsgeschichte funktioniert, als sich nach der Einführung einer neuen Technik auch neue kulturelle Praktiken herausbildeten. Doch spätestens mit der Einführung der Dampfmaschine zeigten sich problematische Muster, wie etwa die Akkumulation der Produktionsmittel in der Hand von wenigen Fabrikbesitzern oder die Mechanisierung der Arbeit, was für viele Menschen stupide, routinemäßige Tätigkeiten bedeutete.

Damit fällt Data Literacy in eine Reihe von Kompetenzen, die sich mit dem produktiven Umgang mit Maschinen und Computern auseinandersetzen und die bis zum Zweiten Weltkrieg zurückreichen. Es lohnt sich, einen Blick zurückzuwerfen. Damals war das Computing noch den Menschen überlassen, wie etwa beim IBM Selective Sequence Electronic Calculator (SSEC), der 1948 in New York installiert wurde. Um der Befürchtung entgegenzuwirken, die Maschinen könnten die Menschen ersetzen, wurden Bediener öffentlich in Schaufenster ausgestellt. Verborgen blieb allerdings der eigentliche Zweck, die Berechnung thermonuklearer Simulationen für den aufziehenden Kalten Krieg. Nach und nach verschwanden dann die menschlichen Berechner und die Computer füllten bald nicht mehr ganze Räume aus, sondern wurden persönlicher, handlicher und mobiler. Heute ist das Smartphone omnipräsent und dessen Benutzung nur noch für bestimmte Bevölkerungsgruppen stark eingeschränkt, wie etwa in Frankreichs Schulen.

Durch die Verkleinerung der Geräte verschwanden auch deren Funktionen aus unserem Blickfeld. Gleichzeitig findet eine schleichende Anpassung an die Logik der Computer statt, also das Bestreben, alle möglichen Dinge in quantifizierbare Einheiten zu überführen, um damit alle Arten von Berechnungen durchführen zu können, bis hin zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Diese Logik ist im Prinzip gleich geblieben, hat sich jedoch durch technologische Entwicklungen verfeinert, so zum Beispiel durch die aktuelle Renaissance der künstlichen Intelligenz, und dringt immer tiefer in die Lebenswirklichkeit vieler Menschen ein. Sie macht auch nicht mehr halt vor gesellschaftlichen Teilbereichen mit einer starken inneren Eigenlogik wie etwa Kunst, Kultur und Bildung. Wie der Soziologe Dirk Baecker in seinem neuesten Buch 4.0 oder Die Lücke die der Rechner lässt aber schreibt, ist es bisher nicht gelungen, „die Kalküle dieser Gegenstände algorithmisch auszuschreiben“. Damit gemeint ist eine Absage an den Glauben, die Komplexität von Bildungsprozessen maschinenles- und -auswertbar einzufangen (außerhalb der Soziologie ist dieses Argument wenig populär und so arbeiten Unternehmen wie Pearson munter weiter an der Automatisierung pädagogischer Beziehungen).

Nachdem das geklärt ist, sollten wir uns mit der Vision von Data Literacy beziehungsweise den dahinterliegenden Vorstellungen zum Verhältnis Mensch und Maschine beschäftigen. Unstrittig scheint zu sein, dass Computer nachhaltig die Wahrnehmung von Welt und deren Bearbeitung beeinflussen. Wie wir uns in der Welt bewegen, uns dort orientieren und mit anderen Menschen interagieren, ist zunehmend durch digitale Medien gerahmt. Allerdings nutzen wir Dienste wie Facebook, Google oder Dropbox meist nur über eine Nutzerschnittstelle, die uns einen komfortablen Umgang garantiert. Was dann mit den Daten, die ins System gespeist werden, passiert, entzieht sich unserer Kenntnis, da die digitalen Infrastrukturen als Geschäftsgeheimnis behandelt werden. Aber auch die Daten werden immer komplexer, was die Bestimmung der dafür notwendigen Analysefähigkeiten erschwert.

Vor diesem Hintergrund der steigenden Komplexität von Daten und des undurchschaubaren Umgangs mit diesen erscheint das kürzlich in einem Fachjournal vorgestellte Konzept Data Infrastructure Literacy etwas weiter gefasst. Es begreift Infrastruktur nicht nur als etwas Technisches, sondern als etwas, dass Beziehungen zwischen Menschen, Maschinen und Perspektiven organisiert. Es geht um die kulturellen und politischen Dimensionen von Daten und darum, inwieweit Daten sinnvollerweise Auskunft über so komplexe Dinge wie Lehr- und Lernprozesse geben können. Dazu ist es zunächst einmal notwendig offenzulegen, welche Daten in einem pädagogischen Kontext an welcher Stelle anfallen, wie diese verarbeitet beziehungsweise gespeichert werden und wer darauf Zugriff hat. Diese infrastrukturellen Prozesse sind nämlich ein deutlicher Eingriff in die pädagogische Freiheit. Was früher beim handgeschriebenen Klassenbuch relativ unproblematisch war, ist heute beim digitalen Curriculum deutlich komplexer.