Prof. Dr. Heidrun Allert
Beiträge in merz
- Heidrun Allert, Christoph Richter und Benjamin Kindler: Perspektiven auf -Daten, Praktiken und neue -Datenverarbeitungskollektive
Heidrun Allert, Christoph Richter und Benjamin Kindler: Perspektiven auf -Daten, Praktiken und neue -Datenverarbeitungskollektive
Die aktuelle Diskussion um Big Data und die computerbasierte Analyse von Daten in der Pädagogik orientiert sich vorwiegend am Modell der empirischen Sozialforschung. Vor diesem Hintergrund wird insbesondere die These der Theoriefreiheit entsprechender Verfahren kritisch betrachtet. Der Beitrag legt dar, dass im Kontext computerbasierter Datenerhebungs- und -analyseverfahren vielfältige Praktiken aufeinandertreffen und beleuchtet die unterschiedlichen epistemischen Ãœberzeugungen und Perspektivierungen. Im Mittelpunkt der Betrachtung stehen drei grundlegende Qualitäten: (1) Die unmittelbare Verknüpfung von Analyse und Intervention im Rahmen von Big Data-Anwendungen, (2) unterschiedliche Konzeptionen von Daten und ihrer Objektivität sowie (3) die Herausbildung neuer kommerzieller wie auch staatlicher Datenverarbeitungskollektive. Aufbauend auf diesen Überlegungen werden Konsequenzen für die Medienpädagogik als Disziplin herausgearbeitet.
Literatur
Alisch, Lutz-Michael (1995). Technologische Theorien. In: Stachowiak, Herbert (Hrsg.), Pragmatik: Handbuch pragmatischen Denkens. Hamburg: Felix Meiner Verlag, S.403-442.
Alkemeyer, Thomas (2013). Subjektivierung in sozialen Praktiken. Umrisse einer praxeologischen Analytik. In: Alkemeyer, Thomas/Budde, Gunilla/Freist, Dagmar (Hrsg.), Selbst-Bildungen. Soziale und kulturelle Praktiken der Subjektivierung. Bielefeld: transcript; DeGruyter, S. 33-68.
Allert, Heidrun/Richter, Christoph (2017). Das Politische der Algorithmen in der Bildung: Subjektivierungsprozesse und Digitalität. In: Eder, Sabine/Mikat, Claudia/Tillmann, Angela (Hrsg.), Software takes command - Herausforderungen der "Datafizierung" für die Medienpädagogik in Theorie und Praxis, Schriften zur Medienpädagogik 53. München: kopaed, S. 63-83.
Allert, Heidrun/Asmussen, Michael (2017). Bildung als produktive Verwicklung. In: Allert, Heidrun/Asmussen, Michael/Richter, Christoph (Hrsg.), Digitalität und Selbst. Interdisziplinäre Perspektiven auf Subjektivierungs- und Bildungsprozesse. Bielefeld: Transcript, S. 27-68.Bakshy, Eytan/Messing, Solomon/Adamic, Lada A. (2015). Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. In: Science, 348 (6239), S. 1130-1132.
Bickhard, Mark, H. (2008). Social Ontology as Convention. In: Topoi, 27(1-2), S. 139-149.
Boellstorff, Tom (2014). Die Konstruktion von Big Data in der Theorie. In: Reichert, Ramon (Hrsg.), Big Data - Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie. Bielefeld: transcript, S. 105-131.
Boyd, Danah/Crawford, Kate (2011, September). Six provocations for big data. In: A decade in internet time: Symposium on the dynamics of the internet and society. Oxford: Oxford Internet Institute. Available at SSRN: ssrn.com/abstract=1926431 or dx.doi.org/10.2139/ssrn.1926431 [Zugriff: 17.09.2017].
Coyne, Richard D. (1988): Logic Models of Design. London: Pitman.Cross, Nigel (2007). From a Design Science to a Design Discipline: Understanding Designerly Ways of Knowing and Thinking. In: Michel, Ralf (ed.), Design Research Now: Essays and Selected Projects. Basel: Birkhuser.DIN ISO/IEC 2382 (2015). Information technology - Vocabulary, online verfügbar unter: www.iso.org/standard/63598.html. [Zugriff: 17.09.2017].
Eichler, Wolfgang/Heimberger, Horst/Meumann, Eberhard/Werner, Bernhard (1984). Praktisches pädagogisches Handeln - Ausgangspunkt und Ziel pädagogischer Theorie. Bilanz der Diskussion zu theoretischen und methodologischen Fragen der Pädagogik. Pädagogik, 39 (5), S. 406-428.
Fenwick, Tara (2016). Professional Responsibility and Professionalism: a Sociomaterial Examination. London: Routledge.Fenwick, Tara/Nerland, Monika (ed.) (2014). Reconceptualising Professional Learning. Sociomaterial knowledges, practices and responsibilities. Milton Park: Routledge. Floyd, Christiane (2002). Developing and Embedding Auto-Operational Form. In: Dittrich, Yonne/ Floyd, Christiane/Klischewski, Rolf (eds.), Social Thinking - Software Practice. Cambridge: MIT Press, pp. 5-28.
Fuller, Matthew (Hrsg.) (2008). Software Studies A Lexicon. Cambridge, MA: MIT press.Gießmann, Sebastian/Burkhardt, Markus (2014). Was ist Datenkritik? Zur Einführung. Mediale Kontrolle unter Beobachtung, 3(1). Online unter: www.medialekontrolle.de/wp-content/uploads/2014/09/Giessmann-Sebastian-Burkhardt-Marcus-2014-03-01.pdf [Zugriff: 17.09.2017].
Gitelman, Lisa/Jackson, Virginia (2013). Introduction. In: Lisa Gitelman (ed.), "Raw Data" Is an Oxymoron. Cambridge: MIT press, pp. 1-14.Greller, Wolfgang/Drachsler, Hendrik (2012). Translating learning into numbers: A generic framework for learning analytics. Educational Technology & Society, 15 (3), pp. 42-57.
Hörning, Karl Heinz (2004). Soziale Praxis zwischen Beharrung und Neuschöpfung. Ein Erkenntnis- und Theorieproblem. In: Hörning, Karl Heinz/Reuter, Julia (Hrsg.), Doing Culture - Neue Positionen zum Verhältnis von Kultur und sozialer Praxis. Bielefeld: transcript Verlag, S. 19-39.
Jörissen, Benjamin (2015). Bildung der Dinge: Design und Subjektivation. In: Jörissen, Benjamin/Meyer, Torsten (Hrsg.), Subjekt Medien Bildung. Wiesbaden: Springer Fachmedien, S. 215-233.
Jörissen, Benjamin (2014). Artikulationen - Bildung in und von medialen Architekturen. In: Aßmann, Sandra/Meister, Dorothee M./Pielsticker, Anja (Hrsg.), Schriften zur Medienpädagogik: School's out? - informelle und formelle Medienbildung. Müchen: kopaed, S. 13-27.
Krämer, Sybille (1998). Das Medium als Spur und als Apparat. In: Krämer, Sybille (Hrsg.), Medien Computer Realität - Wirklichkeitsvorstellungen und Neue Medien. Frankfurt am Main: Suhrkamp S. 73-94.
Lehman, Meir M. (1980). Programs, Life Cycles, and Laws of Software Evolution. In: Proceedings of the IEEE, 68(9), S. 1060-1076.
Long, Phillip/Siemens, George (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. In: EDUCAUSE review, 46 (5), 30-40.
Magnani, Lorenzo (2009). Abductive Cognition: The Epistemological and Eco-Cognitive Dimensions of Hypothetical Reasoning. Berlin: Springer.Manovich, Lev (2011). Trending: The promises and the challenges of big social data. In: Debates in the digital humanities, 2, pp. 460-475. www.manovich.net/DOCS/Manovich_trending_paper.pdf. [Zugriff: 17.09.2017].
Nake, Frieder (2001). Das algorithmische Zeichen. In: GI Jahrestagung, 2, S. 736-742.Nullmeier, Erhard (2007). Wissensbasierte Systeme. In: Fuchs-Kittowski, Klaus/Umstätter, Walther/Wagner-Döbler, Roland (Hrsg.), Wissensmanagement in der Wissenschaft: Wissenschaftsforschung Jahrbuch 2004. Berlin: GeWiF, S. 43-61.
Orlikowski, Wanda J. (2007). Sociomaterial Practices: Exploring Technology at Work. In: Organization Studies, 28, pp. 1435-1448.
Patry, Jean-Luc/Perrez Meinrad (2000). Theorie-Praxis-Probleme und die Evaluation von Interventionsprogrammen. In: Hager, Willi/Patry, Jean-Luc/Brezing, Hermann (Hrsg.), Evaluation psychologischer Interventionsmaßnahmen - Standards und Kriterien: Ein Handbuch. Bern: Hans Huber, S. 19-40.Paßmann, Johannes (2014). From Mind to Document and Back Again. In: Reichert, Ramon (Hrsg.), Big Data - Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie. Bielefeld: transcript, S. 259-285.
Picciano, Bob (2014, June). Why Big Data is the New Natural Resource. Forbes Brand Voice. www.forbes.com/sites/ibm/2014/06/30/why-big-data-is-the-new-natural-resource/#55a8b3656628/ [Zugriff: 17.09.17].
Pöschel, Florian (2014). Big Data und die Rückkehr des Positivismus: Zum gesellschaftlichen Umgang mit Daten. In: Mediale Kontrolle unter Beobachtung, 3 (1). www.medialekontrolle.de/wp-content/uploads/2014/09/Pueschel-Florian-2014-03-01.pdf [Zuletzt: 17.09.2017].
Reichert, Ramon (2014). Einleitung. In: Reichert, Ramon (Hrsg.), Big Data - Analysen zum digitalen Wandel von Wissen, Macht und Ökonomie. Bielefeld: transcript, S. 9-31.
Richter, Christoph/Allert, Heidrun (2017). Poetische Spielzüge als Bildungsoption in einer Kultur der Digitalitt. In: Allert, Heidrun/Asmussen, Michael/Richter, Christoph (Hrsg.), Digitalität und Selbst. Interdisziplinäre Perspektiven auf Subjektivierungs- und Bildungsprozesse. Bielefeld: transcript, S. 237-261.
Seitz, Tim (2017). Design Thinking und der neue Geist des Kapitalismus: Soziologische Betrachtungen einer Innovationskultur. Bielefeld: transcript.Shamiyeh, Michael (2010). Abductive Reasoning and the Conjecture oft he New. In: Shamiyeh, Michael and DOM Research Laboratory (Ed.), Creating Desired Futures: How Design Thinking Innovates Business. Basel: Birkhäuser, pp. 127-140.
Shove, Elizabeth/Watson, Matthey/Hand, Martin/Ingram, Jack (2007). The design of everyday live. Oxford: Berg.Simon, Herbert, A. (1969). The Sciences oft he Artificial. Cambridge, Mass.: MIT-Press.
Stalder, Felix (2016). Kultur der Digitalität. Berlin: Suhrkamp.Thompson, Terrie-Lynn (2016). Digital doings: curating work-learning practices and ecologies. In: Learning, Media and Technology, 41 (3), pp. 480-500.
Beitrag aus Heft »2017/06 Medienpädagogik zwischen Digital Humanities und Subjektorientierung«
Autor: Heidrun Allert
Beitrag als PDF - Heidrun Allert: Im Spannungsfeld zwischen Digital Humanities und Subjektorientierung - Herausforderungen in der sozialwissenschaftlichen Forschung
Heidrun Allert: Im Spannungsfeld zwischen Digital Humanities und Subjektorientierung - Herausforderungen in der sozialwissenschaftlichen Forschung
Auf die Medienpädagogik kommen mit Prozessen der Digitalisierung und Mediatisierung alltäglicher Praxis zahlreiche neue Fragen und Aufgaben zu. Diese betreffen sowohl den Gegenstand wie auch die Forschungsmethoden der Disziplin. So erfordert die Digitalisierung auf Ebene der Forschungsmethodik, wie in anderen geistes- und sozialwissenschaftlichen Disziplinen auch, die Auseinandersetzung mit neuen Analyseverfahren und Datentypen, den Erwerb eines nicht unerheblichen Maßes an technischem Know-how zur Erschließung der jeweiligen Daten, zur Analyse der informationstechnischen und algorithmischen Strukturen webbasierter Technologien sowie die Entwicklung neuer Kooperationsformen, um den Zugriff auf Daten oder die Implementierung von Technologien realisieren zu können. Darüber hinaus stellen sich jedoch auch grundsätzliche Fragen bezüglich zentraler Konzepte der Medienpädagogik und Erziehungswissenschaft wie etwa die Konzeption von Medienkompetenz, die Bestimmung des Subjekts und der Formen von Autonomie sowie das Verhältnis von Technologie, Mensch und Gesellschaft. Heute rückt die Medienpädagogik mit ihrem Verständnis der „Materialität von Praktiken als essenzielle Dimension von Sozialität“ (Patrick Bettinger, im Heft, S. 6) ins Zentrum der Pädagogik. Das Thema dieser Ausgabe der merzWissenschaft umreißt insofern ein sehr großes Feld, das in einer einzelnen Ausgabe gar nicht vollständig abgehandelt werden kann. Vor diesem Hintergrund erscheint es mir sinnvoll, die Ziele des Calls für das Heft nochmal Revue passieren zu lassen, um kritisch zu fragen, wo wir stehen. Die wissenschaftliche Reflexion von Herausforderungen und Konsequenzen, die mit der Anwendung von computerbasierten Verfahren in der sozialwissenschaftlichen Forschung verbunden sind, anzuregen und im medienpädagogischen Diskurs zu verankern, war zum Zeitpunkt des Calls das Ziel der merzWissenschaft 2017. Aber die Beiträge mit Passung zum Thema stellten sich als rar dar. Auch wenn wir die vorliegenden Beiträge betrachten, haben wir dieses Ziel nicht vollständig erreicht. Mit Interviewdaten und Grounded Theory (Bianca Meise und Dorothee M. Meister), Dispositivanalyse (Johannes Gemkow), praxeologischen und diskursanalytischen Ansätzen (Patrick Bettinger) nähern sich die Arbeiten den Phänomenen digitaler Kultur. Sie befassen sich mit kulturellen Transformationen und wissenschaftlichen Arbeitsweisen, setzen sich jedoch nicht mit den immens großen Datenbeständen und den Verfahren in Big Data Analysen auseinander. Es werden kaum die Herausforderungen und Konsequenzen, die mit der Verwendung von computerbasierten Verfahren in der sozial- und geisteswissenschaftlichen Forschung verbunden sind, thematisiert. Stefan Meißner (im Heft, S. 30) jedoch diskutiert in seinem Beitrag mit Luhmann Technik als „funktionierende Simplifikation“ und skizziert dann einen neuen Modus von Technik. Er fügt das Beispiel sehr großer Websites an: Kontinuierlich werden Varianten erzeugt, an Nutzende ausgeliefert und getestet. „Bestehen bleibt die Variante, die die beste Performance gemäß vorher definierter Kriterien aufweist. Warum sie besser funktioniert, weiß niemand und ob diese Variante auch in ein paar Monaten noch besser funktioniert, ist unerheblich, weil die gesamte Website permanent in diesem Testmodus bleibt“ (Ebd. im Heft, S. 30). Die Suche nach generativen Mechanismen und Regeln, nach Prinzipien und Heuristiken, nach Erklärungen, was unter welchen Bedingungen funktioniert, selbst systematisierende Beschreibungen, bleiben aus. Insofern könnten wir aus Sicht wissenschaftlicher Praktiken so weit gehen zu sagen, es werde mit diesen Verfahren, mit A/B-Tests (auch split tests) kein Wissen generiert.
Gerade die Medienpädagogik erscheint also eher für theoretische Zugänge und für qualitative oder mixed-method Ansätze offen, sollte also der großen Einheitlichkeit der quantitativen Sozialforschung, der These der Theoriefreiheit und der Objektivität kritisch gegenüberstehen (siehe auch der Beitrag von mir, Christoph Richter und Benjamin Kindler im Heft, S. 77). Meine Vermutung ist, dass Medienpädagoginnen und Medienpädagogen (a) diese Verfahren nicht selbst nutzen, (b) den Einfluss entsprechender Verfahren auf Mediennutzungspraktiken systematisch unterschätzen, oder (c) nicht wissen, wie sie sich diesen Fragestellungen praktisch und methodisch nähern sollen.Gerade die kritische Auseinandersetzung mit den Datenformen und computerbasierten Verfahren ist für die Pädagogik jedoch dringend erforderlich und in Bezug auf ihre zentralen Konzepte äußerst erkenntnisreich, denn sie konstituieren die Gegenstände und Konzepte teilweise mit (siehe Anna Wilson, Terrie-Lynn Thompson, Cate Watson, Valerie Drew, Sarah Doyle, im Heft, S. 64). Mit welchen Datentypen haben wir es in digitalen Umgebungen zu tun? Entsprechen diese überhaupt unserer Vorstellung von Daten in der empirischen Sozialforschung? (siehe Heidrun Allert, Christoph Richter, Benjamin Kindler, im Heft, S. 77).
Neben diesen methodischen Herausforderungen warf der Call aber auch die Frage auf, „inwiefern zentrale Konzepte der medienpädagogischen Theoriebildung (wie z. B. die normative Orientierung an einer Selbstbestimmung der Subjekte) mit den Implikationen der digitalen Verfahren vereinbar sind bzw. wo diesbezüglich Konfliktlinien auszumachen sind“. Hierzu sind die Beiträge stark und in verschiedenen theoretischen Perspektiven fundiert. Die Phänomene digitaler Kultur, die Verwicklung von Mensch und Technologie in alltäglichen Praktiken, fordern die klassische Idee eines rational-reflexiven, autonomen Menschen heraus. Poststrukturalistische Positionen stellen das klassische Subjektverständnis, die Vorstellungen vom Menschen und seinen Eigenschaften, die dem Handeln und der performativen Praxis vorausgehen, unabhängig von dieser feststehen und erhoben werden können, heraus. Obwohl das Konzept vom Subjekt für die Erziehungswissenschaft konstitutiv erscheint, zeichnet sich in der Auseinandersetzung mit poststrukturalistischen Positionen, emergenten Qualitäten, performativen Praktiken und den entsprechenden methodologischen Implikationen (jedenfalls zum aktuellen Stand) ein bemerkenswerter Unterschied zu den aktuellen Diskursen in den Bezugsdisziplinen wie der (Kognitions-)Psychologie und der Informatik ab. Patrick Bettinger beschreibt im Heft hybride Subjektivität, das heißt Prozesse der Subjektivierung in materiell-semiotischen Praktiken. Dazu entwickelt er einen analytischen Zugang für die erziehungswissenschaftliche Medienforschung auf Basis neuerer Praxistheorien und der Akteur-Netzwerk Theorie. Johannes Gemkow fundiert seinen analytischen Zugang zu Medienkompetenz unter Rückgriff auf den Ansatz der Mediatisierung und des soziologischen Dispositivkonzeptes. Er reflektiert das idealistische Verständnis von Medienkompetenz: Die empirische „‚Leerheit‘ ist sicherlich auch Folge des idealistischen Verständnisses von Kompetenz, das schließlich nur in theoretischen Modellen (alle genannten Modelle der Medienkompetenz sind theoriegeleitet konzipiert worden) kommunizierbar wird“. Am Beispiel der Formierung von Wissen in bzw. durch digitale(n) Medien zeigt er gemeinschaftliche Praktiken als Singularitäten auf, die sich entsprechend der Mediatisierungsforschung methodisch weder subjekt- oder medienzentriert erfassen, sondern als relationales Verhältnis von technischen Kommunikationsinstrumenten und sozial geregelten Handlungspraktiken rahmen lassen. Entsprechend wird in Bezug auf Medienkompetenz bzw. Mediensouveränität der Blick auch auf die gesamtgesellschaftliche Verantwortung gelenkt. Auch Stefan Meißner fundiert ein analytisches Konzept für die Medienpädagogik im digitalen Zeitalter und lotet die Spannung zwischen Mensch, Gesellschaft und Technik systemtheoretisch aus. Eine besondere Herausforderung für die (Medien-)Pädagogik besteht darin, nicht nur mit den Entwicklungen innerhalb der eigenen Disziplin, sondern auch mit denen ihrer Bezugsdisziplinen Schritt halten zu müssen. Neben der Soziologie und Psychologie sind für die Medienpädagogik hierbei insbesondere die theoretischen und methodischen Entwicklungen in den Medienwissenschaften wie auch der Informatik von Bedeutung. Die Aufgabe der Medienpädagogik kann sich jedoch nicht darauf beschränken, die Theorieofferten ihrer Bezugsdisziplinen zu rezipieren, sie muss sich vielmehr mit diesen kritisch auseinandersetzen. Sie muss sich in die kritische Auseinandersetzung mit den Annahmen und Modellen der Technologieentwicklung hineinwagen und den State-of-the-Art in internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaften wie die der Society for Learning Analytics Research (SoLAR)1 rezipieren. Die Schwierigkeit ist es, den Faden nicht nur aufzunehmen und fortzuführen, im dort produzierten interpretativen Rahmen zu verbleiben, die jeweils skizzierte „further work“ aufzunehmen und die sich anschließende Forschungsfrage zu bearbeiten, sondern das Feld zu strukturieren, Konzepte zu hinterfragen und neue theoretische Perspektiven einzubringen - selbst wenn Beiträge von Gutachterinnen und Gutachtern unter dem Argument „it is a bit unclear“ zurückgewiesen werden, wie ich es erlebe, wenn ich unerwartete Beiträge einreiche. Aber die Zeit ist reif. Zum einen haben sich Journals mit Titeln wie Educational Philosophy and Theory und Journal of Philosophy of Education dem Thema zugewandt, zum anderen werden die Positionen auch in den informationstechnisch dominierten wissenschaftlichen Communitys vielfältiger und kritischer. merzWissenschaft bleibt die Zeitschrift, in der wir Medienpädagoginnen und -pädagogen uns besser auf einen gemeinsamen Hintergrund beziehen können als im internationalen Kontext, um unsere Perspektiven zu entwickeln. Die Entwicklungen im Feld konkret nachzuvollziehen ist erforderlich, um etwa Big Data nicht als Begriff für eine einheitliche Praktik aufzufassen und diese als Utopie oder Dystopie zu verstehen, sondern die vielfältigen Konzeptionen zu erkennen. Wir müssen uns detailliert damit auseinandersetzen. Dazu vergleichen Anna Wilson, Terrie-Lynn Thompson, Cate Watson, Valerie Drew und Sarah Doyle in ihrem Beitrag detailliert die Datenbasis, die zugrundeliegenden Annahmen und Implikationen von Learning Analytics mit drei anderen Big Data Praktiken in den Feldern Physik, Business Intelligence und im Gesundheitssystem.Im Sinne einer Gestaltungswissenschaft ist die Medienpädagogik zudem immer auch dazu aufgefordert, technologische Entwicklungsprozesse nicht nur kommentierend zu begleiten, sondern sich aktiv in diese Prozesse einzumischen. Dass sich Fragen unweigerlich stellen, sobald wir aus der Beobachterperspektive in die Rolle aktiver (Mit-)Gestalterinnen und Gestalter wechseln, zeigt der Beitrag von Elke Schlote, Daniel Klug und Klaus Neumann-Braun, der „bedarfsnahe Entwicklungsprozesse für einen wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn“ (ebd., S. 51) nutzen will. So stellt sich in der Entwicklung u.a. die Frage: Wollen wir Datenspuren, die jeder User einer Lernapp hinterlässt, die technisch automatisiert ausgewertet und dargestellt werden können, nutzen, damit „die Lehrperson die individuelle Leistung bewerten und auch besser die Qualität im Teamwork beurteilen kann“ (ebd.)? Die Frage kann in der Entwicklung der Lerntechnologie nicht offen bleiben. Sie wird in der Realisierung der Software unweigerlich beantwortet - wenn nicht im Modell der Software, das schriftlich zumeist zugänglich und somit verhandelbar ist, dann ganz sicher in der Programmierung, im Code. Bei diesen sich in der Realisierung auch überraschend stellenden Fragen sollten wir als Medienpädagoginnen und Medienpädagogen mitentscheiden, denn die Fragen stellen sich unweigerlich und keine kann unbeantwortet bleiben. Die Medienpädagogik ist nicht in der Lage, sich in alle Entwicklungsprozesse aktiv einzubringen. Viele der digitalen Technologien, mit denen wir es zu tun haben, sind bereits vorhanden und stehen uns oftmals als Black Boxes gegenüber. Vor diesem Hintergrund bedarf es, so eine abschließende Ãœberlegung, wiederum neuer forschungsmethodischer Zugänge. Exemplarisch seien hier drei Anknüpfungspunkte skizziert. So eröffnen sich etwa im Rahmen der Critical Software Studies neue analytische Zugänge über die Dokumentation und Kommentierung des Codes durch die Entwicklerinnen und Entwickler (z.B. im Rahmen von Versionsverwaltungswerkzeugen wie GitHub). Entsprechende Dokumente liefern etwa Einblicke in die implizit und explizit formulierten Annahmen über die Lernenden und Lernprozesse unter den Entwicklerinnen und Entwicklern von Lerntechnologien. Eine weitere Richtung, die bislang in der Medienpädagogik nur sporadisch berücksichtigt wurde, sind die Critical Data Studies. Diese sind ein eigenständiger Forschungszweig, der sich insbesondere mit der Entwicklung von Datenmodellen und ihren wirklichkeitskonstituierenden Konsequenzen auseinandersetzt, sowie den zugrundeliegenden Annahmen nachgeht. Prototypisches Beispiel hierfür ist die konzeptuelle Auflösung von Inhalten und Texten in „wiederverwendbare Lernobjekte“. Schließlich gewinnen in Anbetracht der zunehmenden Verbreitung geschlossener Systeme Verfahren an Bedeutung, die Einblick in die inneren Abläufe dieser Technologien etwa in Form eines Reverse Engineerings liefern. Wie werden zum Beispiel die Profile von Facebook generiert? Dies ist technisch und methodisch aufwändig und teilweise nur in kollektiven Bemühungen zu realisieren. Gleichzeitig wird kaum besprochen, wie drängend dies als medienpädagogische Aufgabe ist. Die Annäherungen in diesem Heft sind insofern noch zaghaft aber (insbesondere aufgrund ihrer verschiedenen theoretischen Perspektiven) hochinteressant. Ich wünsche Ihnen beim Lesen das Entdecken vieler weiterer Aspekte. Beste Grüße, Heidrun Allert
Anmerkung
Beitrag aus Heft »2017/06 Medienpädagogik zwischen Digital Humanities und Subjektorientierung«
Autor: Heidrun Allert
Beitrag als PDF - Heidrun Allert: Algorithmen und Ungleichheit
Heidrun Allert: Algorithmen und Ungleichheit
Die Automatisierung von Tätigkeiten wird weiter zunehmen. Dabei lassen sich Technologien und Kultur nicht voneinander trennen. Wo muss man hinschauen, wenn man den Zusammenhang von Algorithmen und Ungleichheit verstehen möchte? Um die Logik der algorithmischen Unterscheidung zu verstehen, werden verschiedene Strukturen und Prozesse beleuchtet und ihre Relevanz für Bildungsprozesse und Bildungsinstitutionen aufgezeigt.
Literatur:
Allert, Heidrun/Richter, Christoph/Kindler, Benjamin (2017). Perspektiven auf Daten, Praktiken und neue Datenverarbeitungskollektive. In: merzWissenschaft, 66 (6), S. 77–92.
Andrejevic, Mark/Selwyn, Neil (2019). Facial recognition technology in schools: critical questions and concerns. In: Learning, Media and Technology, DOI: 10.1080/17439884.2020.1686014.
Bickhard, Mark H. (2008). Social Ontology as Convention. In: Topoi, 27 (1), S. 139–149.
BMBF (2020). Richtlinie zur Förderung von Zuwendungen für die Forschung zur digitalen Hochschulbildung – Innovationen in der Hochschulbildung durch Künstliche Intelligenz und Big Data, Bundesanzeiger vom 04.03.2020. www.bmbf.de/foerderungen/bekanntmachung-2873.html [Zugriff: 31.03.2020]
Bucher, Taina (2018). IF…THEN: Algorithmic power and politics. Oxford University Press.
Dourish, Paul (2016). Algorithms and their others: algorithmic culture in contect. In: Big Data & Society, 3 (2), S. 1–11. DOI: 10.11.77/2053951716665128.
Gran, Anne-Britt/Booth, Peter/Bucher, Taina (2020). To be or not to be algorithm aware: a question of a new digital divide? In: Information, Communication & Society, 5(2), S. 1–18. DOI: 10.1080/1369118X.2020.1736124.
Hartong, Sigrid (2019). Learning Analytics und Big Data in der Bildung: Zur notwendigen Entwicklung eines datenpolitischen Alternativprogramms. Schriftenreihe „Bildung in der digitalen Welt“ der GEW. www.gew.de/index.php?eID=dumpFile&t=f&f=91791&token=702ec8d5f9770206a4aa8a1079750ec9021b90bf&sdownload=&n=Learning-analytics-2019-web-IVZ.pdf [Zugriff: 31.03.2020].
Hartong, Sigrid (2020). The Power of Relation-Making: Insights into the Production and Operation of Digital School Performance Platforms in the US. In: Decuypere, Mathias/ Grimaldi Emiliano and Paolo Landri.Critical Studies in Education, Special Issue: Digital platforms and the changing forms of education.
Manovich, Lev (2018). Can We Think Without Categories? In: Digital Culture & Society (DCS), 4 (1), S. 17–28.
Morozov, Evgeny (2013, 11 November). The internet ideology: Why we are allowed to hate Sillicon Valley. Frankfurter Allgemeine. www.faz.net/aktuell/feuilleton/debatten/the-internet-ideology-why-we-are-allowed-to-hate-silicon-valley-12658406.html [Zugriff: 31.03.2020].
Omedes, Jose (2018). Learning Analytics 2018 - An updated perspective. AD Learning. www.iadlearning.com/learning-analytics-2018 [Zugriff: 31.03.2020]
Onuoha, Mimi (2016). The Library of Missing Datasets. https://mimionuoha.com/the-library-of-missing-datasets [Zugriff: 31.03.2020]
Richter, Christoph/Allert, Heidrun (2017). Poetische Spielzüge als Bildungsoption in einer Kultur der Digitalität. In: Allert, Heidrun/Asmussen, Michael/Richter, Christoph (Hrsg.), Digitalität und Selbst - Interdisziplinäre Perspektiven aus Subjektivierungs- und Bildungsprozesse. Bielefeld: transcript Verlag, S. 237–262.
Selwyn, Neil (2018). The Promises and Problems of Learning Analytics. Keynote, The 8th International Learning Analytics & Knowledge Conference, Sydney, März 8–10. www.youtube.com/watch?v=rsUx19_Vf0Q&list=PLOF7tBP24lAd6eRYKrKfk5oY9zMSl5WEX&index=22 [Zugriff: 31.03.2020].
Scriven, Michael (1959): "Explanation and Prediction in Evolutionary Theory". In: Science 130, S. 477–482.
Soller, Amy/ Martinez, Alejandra/Jermann, Patrick/Muehlenbrock, Martin (2005). From Mirroring to Guiding: A Review of State of the Art Technology for Supporting Collaborative Learning. In International Journal of Artificial Intelligence Education. 15 (4), S. 216–290.
Zweig, Katharina (2019). Ein Algorithmus hat kein Taktgefühl: Wo künstliche Intelligenz sich irrt, warum uns das betrifft und was wir dagegen tun können. München: Heyne.