Künstliche Intelligenz, Teilhabe und Bildungsgerechtigkeit
Künstliche Intelligenz verändert, wer am Bildungssystem teilnimmt und unter welchen Bedingungen. Dieser Forschungsstrang fragt, wie KI gesellschaftliche Ungleichheit, einen sogenannten AI Divide, verstärkt oder abzubauen hilft. Im Zentrum stehen Fragen von Macht, Partizipation und Bildungsgerechtigkeit aus einer teilhabe- und gerechtigkeitsorientierten Perspektive: KI ist dabei nicht als technologische Lösung zu denken, sondern als Gestaltungsaufgabe, deren Wirkung von den sozialen und didaktischen Bedingungen ihres Einsatzes abhängt.
Vom digitalen zum AI Divide
Seit über vier Jahrzehnten begleitet die Frage nach digitaler Spaltung den gesellschaftlichen Wandel. Mit der raschen Entwicklung Künstlicher Intelligenz verschiebt sich diese Frage: Ein AI Divide droht bestehende Ungleichheiten nicht nur abzubilden, sondern zu verstärken. Wer KI nutzen, verstehen und mitgestalten kann, entscheidet zunehmend über Bildungs- und Teilhabechancen.
Die drei Ebenen des AI Divide
Wer hat Zugang?
Zugang zu KI-Technologien, Geräten und Infrastruktur. Leistungsfähige Systeme bleiben ungleich verteilt.
Wer kann sie nutzen?
Das Wissen und die Fähigkeiten, KI sinnvoll und kritisch einzusetzen, sind ungleich verteilt.
Wer profitiert?
Auf der Ebene der Ergebnisse entscheidet sich, wer von der Nutzung profitiert und wer zurückbleibt.
Eine doppelte Spaltung
Die Spaltung wirkt auf zwei Ebenen zugleich. Extern bleibt die teure Infrastruktur ungleich verteilt, sodass besser ausgestattete Schulen im Vorteil sind. Systemintern werden KI-Modelle auf Daten trainiert, die Verzerrungen enthalten oder bestimmte Gruppen unterrepräsentieren. Beides greift ineinander und erzeugt einen sich selbst verstärkenden Kreislauf aus fehlender Repräsentation, algorithmischen Verzerrungen und ungleichen Ressourcen.
Vom Solutionismus zur Gestaltungsaufgabe
Der Nutzen Künstlicher Intelligenz für inklusive Bildung stellt sich nicht von selbst ein. Technologischer Solutionismus verkürzt komplexe gesellschaftliche Herausforderungen auf vermeintlich technisch lösbare Probleme und blendet ihre strukturellen Dimensionen aus. Techno-Ableismus fasst Behinderung als Defizit, das sich durch Technik überwinden ließe, und übersieht damit ihren gesellschaftlich-kulturellen Charakter.
KI wird deshalb als Gestaltungsaufgabe mit zwei Bezugspunkten gerahmt: Inclusive AI meint die barrierefreie Gestaltung der KI selbst, AI for Inclusion ihren Einsatz zur Unterstützung von Teilhabe. Beide werden als fortlaufende Reflexionspunkte in Entwicklung und Einsatz verankert.
AI Safety und AI Alignment, inklusiv gedacht
Zwei Begriffe aus der KI-Sicherheitsforschung gewinnen aus inklusiver Perspektive neue Bedeutung. AI Safety fragt klassisch nach technischer Robustheit, also danach, dass Systeme zuverlässig und ohne Schaden funktionieren. Inklusiv weitergedacht heißt das auch: Wessen Sicherheit ist gemeint, und wer wird vor Schaden geschützt? AI Alignment fragt, an wessen Werten und Zielen ein System ausgerichtet wird.
Bleiben diese Fragen unbeantwortet, geraten die Bedürfnisse marginalisierter Gruppen leicht aus dem Blick. Der Forschungsstrang plädiert deshalb dafür, AI Safety und AI Alignment kritisch mit inklusiven Bildungsprozessen zu verzahnen und beide Begriffe technisch wie gesellschaftlich-bildungsbezogen zu betrachten.
Was Schule braucht
Reflexionsräume
Räume, in denen KI-Systeme kritisch betrachtet und ihre Voraussetzungen befragt werden.
Kritische Medienanalyse
Verstehen, wie KI funktioniert, woher ihre Daten stammen und wo Verzerrungen entstehen.
Partizipative Gestaltung
Aufgaben, in denen Lernende KI aktiv mitgestalten und über ihren Einsatz mitentscheiden.
Damit KI Teilhabe ermöglicht, braucht es mehr als Technik: eine pädagogische Einbettung, die Vielfalt wertschätzt, verbindliche ethische Leitlinien, Transparenz und Datenschutz sowie Investitionen in Infrastruktur und Personal an allen Bildungseinrichtungen. Inklusion gilt dabei allen Lernenden; ein besonderes Augenmerk auf von Marginalisierung bedrohte Gruppen sorgt dafür, dass sie nicht unsichtbar werden. Gelingt dies, entstehen pädagogische Ermöglichungsräume, in denen Inklusion zu einem fortlaufenden Reflexionsmoment wird und KI im Sinne von AI for Inclusion zu einem Werkzeug für mehr Teilhabe und Bildungsgerechtigkeit werden kann.