Algorithmic futures: an analysis of teacher professional digital competence Frameworks through an algorithm literacy lens
Kurzbeschreibung
Müssen Lehrkräfte schon heute über algorithmische Kompetenz verfügen? Müssen sie also wissen, wie Algorithmen verwendet werden und wie diese kritisch zu bewerten sind? Und müssen sie kompetent im Umgang mit algorithmischen Systemen sein? Ja, das sollten sie laut diesem Beitrag. Denn Algorithmen sind heute allgegenwärtig. Sie strukturieren unsere Wahrnehmung und unser allägliches Handeln mit Medien. Doch die wenigen Studien über Algorithmuskompetenz von Lehrkräften veranschaulichen, dass deren Wissen über algorithmische Systeme lückenhaft ist. Vor diesem Hintergrund werden für den vorliegenden Beitrag Rahmenwerke nationaler und internationaler Organisationen zur digitalen Fachkompetenz von Lehrer*innen analysiert. Dabei steht die Frage im Zentrum: Greifen bestehende Kompetenzmodelle das Konzept algorithmischer Kompetenz bereits auf? Insgesamt zeigt sich, dass die wenigsten Modelle dem Konzept algorithmischer Kompetenz Rechnung tragen. Die Kompetenzmodelle, die miteinander verglichen wurden, weisen unterschiedliche Strukturen und Ansätze für professionelle Digitalkompetenz auf. Trotzdem werden drei Merkmale sichtbar, die allen Rahmenwerken gemein sind: Erstens erwähnt keines der Modelle algorithmische Kompetenz direkt als Begriff. Zweitens vermittelt keines der Modelle zwischen dem in den Kompetenzanforderungen inhärenten Widerspruch, algorithmisch gesteuerte digitale Technologien allumfassend zu nutzen und gleichzeitig wachsam und kritisch zu bleiben. Die Möglichkeit, nicht-digitale Lernmittel in bestimmten Lehr-Lern-Konstellationen zu nutzen, wird nicht angedacht. Drittens weisen viele Kompetenzrahmen Anschlussmöglichkeiten auf, um das Konzept der algorithmischen Kompetenz zu integrieren. Abschließend werden Vorschläge gemacht, wie das Konzept von algorithmischer Kompetenz erweitert und in bestehende Medienkompetenzmodelle integriert werden kann.
Annahmen über die Folgen der Digitalisierung
Algorithmen werden bereits jetzt nicht nur in unserem Alltag, sondern auch speziell im Bildungsbereich eingesetzt. So werden mit Hilfe von Algorithmen Studierendendaten, Arbeiten und das Feedback von Schüler*innen und Studierenden analysiert oder maßgeschneiderte, personalisierte Lehr- und Unterrichtspläne erstellt. Folglich müssen Lehrkräfte angesichts der Digitalisierung über bestimmte Digitalkompetenzen verfügen, damit sie Schüler*innen und Studierende beim Erwerb algorithmischer Kompetenz unterstützen zu können.
Kompetenzanforderungen
Lehrkräfte müssen über algorithmische Kompetenz verfügen, damit sie Schüler*innen und Studierende dabei unterstützen können, diese Fähigkeit zu erwerben. Dazu gehört, in Algorithmen eingebaute Vorurteile zu erkennen, die Glaubwürdigkeit von Informationen einzuschätzen, das eigene digitale Selbst zu kultivieren, Digitalisierungsprozesse mitzugestalten, ethische Maximen in Online-Interaktionen umzusetzen und kulturelle Unterschiede zu reflektieren. Zu den Digitalkompetenzen von Lehrkräften zählen sowohl technische als auch pädagogische und soziale Kompetenzen.
Kompetenzbegriffe (nach dem Papier)
Professional digital Competence | Algorithm Literacy
Unterdimensionen (nach dem Papier)
Knowledge,
Awareness,
Critical Evaluation,
Agency
Kompetenzdimensionen (nach dem Rahmenkonzept von Digitales Deutschland)
Kognitive Dimension: Verstehen, dass Algorithmen im Internet eingesetzt werden; Wissen, dass Algorithmen innerhalb von bestimmten Systemen unterschiedliche Funktionen (sortieren, filtern, empfehlen, ranken) übernehmen; Glaubwürdigkeit von Informationen einschätzen.
Affektive Dimension: Die eigenen Gefühle in der Interaktion mit Algorithmen erkennen, interpretieren und regulieren können.
Kreative Dimension: Algorithmische Systeme beeinflussen; Algorithmen kreieren und verändern; die Absicht entwickeln, algorithmische Systeme zu beeinflussen.
Kritisch-reflexive Dimension: Glaubwürdigkeit von Informationen einschätzen; die eigene Haltung zu Algorithmen reflektieren; kritische Evaluation von Algorithmen, um das eigene Verhalten in der Interaktion mit Algorithmen anzupassen; in Algorithmen eingebaute Vorurteile erkennen; sich der Potentiale und Gefahren von Algorithmen bewusst sein.
Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz
Algorithmische Kompetenz ist eine Schlüsselqualifikation im 21. Jahrhundert, über die auch Lehrkräfte verfügen müssen, um die jüngeren Generationen digital kompetent zu machen. Doch weder in der Theorie - also in Kompetenzmodellen zur Digitalkompetenz von Lehrkräften - noch in der Praxis - in empirischen Studien zur Digitalkompetenz von Fachkräften - wird diesem Umstand genügend Rechnung getragen. Algorithmuskompetenz umfasst sowohl kognitive Dimensionen, also Wissen, Bewusstsein und kritische Bewertung von Algorithmen, als auch verhaltensbezogene. Letztere bedeutet etwa, algorithmische Systeme zu beeinflussen oder Algorithmen zu modifizieren (vgl. Dogruel). Hinzu kommen affektive Dimensionen, das bedeutet beispielsweise die eigenen Gefühle bei der Interaktion mit Algorithmen zu erkennen, zu interpretieren und zu regulieren. Diese zielt darauf ab, das eigene Verhalten zu ändern, um mit Algorithmen in einen produktiven Austausch zu kommen.
Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?
keine Angabe
Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?
keine Angabe
Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz
keine Angabe
Zentrale empirische Befunde über Kompetenz
Lehrkräfte verfügen über gering ausgeprägte algorithmische Kompetenzen und Rahmenwerke berücksichtigen diese Kompetenz nicht in angemessener Form.
Quellenangabe
Moylan, R., & Code, J. (2023). Algorithmic futures: an analysis of teacher professional digital competence Frameworks through an algorithm literacy lens. Teachers and Teaching. Theory and Practice, 30(4), 452–470. https://doi.org/10.1080/13540602.2023.2263732