Lieber gut als schnell! Plädoyer für eine nachhaltige Digitalisierung der Bildung

In Deutschland herrscht beim Einsatz digitaler Lernmittel größere Skepsis gegenüber privatwirtschaftlichen Anbietern als in den USA, nicht zuletzt aufgrund von Datenschutzbedenken. Aber die Corona-Pandemie hat den Reformdruck in Deutschland deutlich erhöht. Sigrid Hartong (Helmut-Schmidt-Universität Hamburg) geht der Frage nach, wie eine risiko- und wertebewusste Gestaltung von Bildungsdigitalisierung in Deutschland aussehen könnte.

Dieser Artikel ist Teil unseres Dossiers "Digitale Schule: Lektionen aus der Pandemie".

Ein Kind sitzt mit auf den Händen aufgestütztem Kopf vor einem aufgeklappten Laptop

Bildungspolitiker/innen weltweit scheinen sich derzeit einig darüber zu sein, dass die mit der Coronapandemie eingehende Bildungskrise überhaupt nur zu meistern sei, wenn schnellstmöglich und umfangreicher als je zuvor digitale „Ersatz“-Systeme installiert und für alle zugänglich gemacht würden. Wurden Schulplattformen oder Learning Analytics bislang als große Hoffnungsträger für eine bessere Individualisierung oder die Effizienzsteigerung von Lehr-Lernprozessen gepriesen, hat sich der Fokus durch die Pandemie und die daraus resultierenden Probleme beim Präsenzunterricht gewandelt. So geht es nun darum, dass regelmäßiger Unterricht für alle – zumindest in Phasen steigender Infektionszahlen– möglicherweise überhaupt nur noch mithilfe digitaler Technologien stattfinden kann. Von daher ist es wenig verwunderlich, dass in einer solchen Situation des massiven bildungspolitischen Handlungsdrucks die Suche nach kurzfristig implementierbaren Best-Practice-Modellen Hochkonjunktur hat.1

Bei allem Verständnis für die bildungspolitischen Reaktionen auf den aktuellen Corona-Ausnahmezustand möchte dieser Beitrag jedoch mit Nachdruck davor warnen, gerade jetzt differenziertere, kritischere Perspektiven auf die Digitalisierung von Bildung außen vor zu lassen. Die Digitalisierung von Bildung – und damit eine zukunftsweisende Bewältigung der Krise – kann vielmehr nur dann gelingen, wenn sie folgende drei Kriterien erfüllt:

  • Bildungsdigitalisierung muss nachhaltig sein, darf also nicht auf kurzfristige Ausstattungs- oder Bedienfragen reduziert werden,

  • sie muss pädagogisch orientiert sein, darf also nicht auf jedes technologische Versprechen aufspringen, und 

  • sie muss sozial verträglich sein, darf also etwa die diversen Formen algorithmischer Diskriminierung nicht unterschätzen, sondern muss ihnen vielmehr aktiv entgegensteuern.

Der gezielte internationale Austausch und das globale Voneinander- Lernen spielen in diesem Zusammenhang eine entscheidende Rolle, die weit über die Suche nach Best-Practice-Modellen hinausgeht.

Bei der Frage, wie Digitalisierung von Bildung gelingen kann, muss zudem berücksichtigt werden, dass sich die wissenschaftliche Befundlage zu den erhofften Wirkungen digitaler Bildungstechnologien – Reduktion von Bildungsungleichheit, Steigerung der Lernleistung, Personalisierung von Unterricht, Förderung kooperativen Lernens – bei näherem Hinsehen als deutlich widersprüchlicher erweist als oftmals angenommen.2 Tatsächlich wurden in belastbarer Form bisher kaum positive Lerneffekte nachgewiesen, die nicht auch über analoge Methoden erreicht werden können.3 Andere Forschung identifiziert gar negative Effekte, etwa in Hinblick auf die Rolle zunehmender Bildschirmzeit. Gleichzeitig mangelt es bei zahlreichen Fragestellungen – etwa bezüglich der Effekte beim Einsatz künstlicher Intelligenz – noch gänzlich an fundierten Forschungsergebnissen. Gerade angesichts der enormen finanziellen und ökologischen Ressourcen, die für die Schaffung und den Erhalt digitaler Infrastrukturen erforderlich sind (und die dann gegebenenfalls nicht in andere Formen von Bildungsförderung fließen), sollten Chancen und Risiken der Digitalisierung des Bildungsbereichs systematisch abgewogen werden.

Aber es geht nicht nur um die Wirkungen digitaler Werkzeuge auf Lernleistung oder Ungleichheit. Vielmehr benötigen wir auch ein besseres Verständnis der bildungspolitischen Hintergründe, der Reformakteur/innen sowie der breiteren gesellschaftlichen Zusammenhänge wachsender Digitalisierung. Solche breiteren Zusammenhänge digitaler, datenbasierter Bildungssteuerung (z.B. die weltweite Zunahme von Bildungsmonitoring, Tests, datenbasierter Schulevaluation etc.) mögen auf den ersten Blick für die unmittelbare Wirkung digitaler Bildungstechnologien weniger relevant erscheinen; tatsächlich ist jedoch das Gegenteil der Fall. So lässt etwa ein besseres Verständnis für die wachsende Macht, die mit der Nutzung digitaler Daten sowie den zunehmend zentralisierten Dateninfrastrukturen einhergeht, erkennen, dass Fragen des Datenschutzes nur ein Teil der Problematik darstellen, mit dem wir uns beschäftigen müssen.4 Auch hier geht es also um Wissen, das für eine risiko- und wertebewusste politische Gestaltung von Digitalisierung hochgradig bedeutsam ist.

Im Folgenden möchte ich beispielhaft Einblicke in solche Zusammenhänge digitaler Bildungssteuerung geben und zeigen, wie der vergleichende Blick auf Deutschland und die USA helfen kann, ein derartiges Gestaltungsbewusstsein zu entwickeln.

Bei der Digitalisierung von Bildung unterscheiden sich die USA und Deutschland stark

Eine der zentralen Gemeinsamkeiten zwischen Deutschland und den USA in Bezug auf Bildungssteuerung besteht darin, dass es sich um stark dezentralisierte Systeme handelt. Die Entscheidungshoheit für die Gestaltung von Schule sowie weite Teile der Finanzierung liegen damit in beiden Ländern auf subnationaler Ebene, die entsprechenden Beschlüsse werden also in den Bundesländern beziehungsweise den US-Bundesstaaten oder auf kommunaler Ebene getroffen. Die Konsequenzen sind nicht nur starke intranationale Unterschiede sowie eine starke regionale Bildungsungleichheit5, sondern ebenso eine verhältnismäßig große Trägheit, was systemweite Reformen betrifft. So haben beide Nationen beispielsweise stark damit zu kämpfen, ihre digitalen Datensysteme im Bildungsbereich so zu gestalten, dass diese über die Grenzen der einzelnen Bundesländer beziehungsweise US-Bundesstaaten hinweg kompatibel sind (Stichwort: Interoperabilität). Ebenso fehlen landesweite Standards und entsprechende Finanzierungswege über bildungspolitische Zuständigkeiten hinweg. Gleichzeitig haben sowohl Deutschland als auch die USA genau hier in den letzten Jahren zahlreiche Initiativen unternommen beziehungsweise diese während der Coronapandemie nochmals deutlich verstärkt6.

Wenngleich sich beide Nationen also in vielerlei Hinsicht auf einem ähnlichen Weg befinden und mit ähnlichen Herausforderungen konfrontiert sind, so unterscheiden sie sich doch mitunter stark, was die tatsächliche Gestaltung dieser Initiativen angeht. Diese Unterschiede sind vielfach historisch gewachsen und als Werte und Strukturen entsprechend systemisch verwurzelt.

So findet sich in den USA nicht nur ein insgesamt stärkerer Einfluss von Daten- und Technologieorientierung im Hinblick auf die Gestaltung von Bildungssteuerung – abzulesen etwa an der viel intensiveren Einbindung standardisierter Tests für die Leistungsbeurteilung von Schüler/innen und Lehrkräften –, sondern auch eine wesentlich größere Bedeutung wirtschaftlicher beziehungsweise nichtstaatlicher Interessen. In Bezug auf die Digitalisierung von Bildung betrifft dies insbesondere die Relevanz des sogenannten EdTech-Sektors7, der in den USA im weltweiten Vergleich zu einem der größten zählt, in Deutschland hingegen nach wie vor erst rudimentär etabliert ist.8 So nutzen in den USA zahlreiche EdTech-Anbieter, insbesondere große Unternehmen wie Google, Microsoft oder Apple, die Möglichkeit, ihre Technologien relativ niedrigschwellig in der Schulpraxis zu etablieren. Dies geschieht bspw. in staatlich finanzierten Schulen in privater Trägerschaft. Während einige dieser sogenannten Charterschulen mit besonderer digitaler Innovativität oder Leistungsstärke werben, ist der Charterschulmarkt allerdings nicht auf derartige Schulen reduziert. Vielmehr finden sich auch zahlreiche Charterschulen, die eher reformpädagogischen Programmen folgen und der Digitalisierung deutlich kritischer gegenüberstehen. Gleichzeitig ist dieser Sektor, der oftmals durch unternehmensnahe Stiftungstätigkeiten ergänzt wird, extrem gut vernetzt und entsprechend politisch einflussreich.

Digitale Bildungssteuerung in Deutschland fußt auf anderen Werten

Obgleich auch in Deutschland in den letzten Jahren der Einfluss der EdTech-Befürworter/innen signifikant zugenommen hat, gab und gibt es starke Vorbehalte, insbesondere gegen die großen globalen EdTech-Anbieter. Entsprechend stärker sind die Bemühungen um staatliche Eigenentwicklungen oder lokal zugeschnittene Kleinprodukte.

Hiermit zusammen hängt auch die deutlich stärkere, mit der Verabschiedung der europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) nochmals bekräftigte Regulierung von Datenflüssen und Möglichkeiten der Datennutzung. Sie stellt für viele EdTech-Anbieter in Deutschland eine zumindest an vielen Stellen stärkere Einschränkung von Einfluss- und Marktpotenzialen dar. Derartige Markteinschränkungen sind auch als Werteentscheidungen zu verstehen, die in Deutschland eng mit der Vorstellung verbunden sind, digitale Bildungssteuerung müsse allem voran dem Primat des Pädagogischen folgen und dürfe Freiheit und Schutz dieser pädagogischen Räume und insbesondere die Autonomie von Lehrkräften nicht gefährden. Selbst wenn diese Idee gerade in Zeiten der aktuellen Coronapandemie auch in Deutschland zunehmend unter Druck gerät, stellt sie nach wie vor eine wichtige Facette der Debatte dar.9

Ähnlich verhält es sich, was die Etablierung standardisierter Infrastrukturen für Datenflüsse und Datenaustausch angeht. So wurden in den USA insbesondere in den letzten 15 Jahren und forciert durch zahlreiche nichtstaatliche Reformnetzwerke umfassende Initiativen der Standardisierung von Datensystemen auf den Weg gebracht. Hierzu zählen beispielsweise die ed-fi alliance, die national agierende Data Quality Campaign oder die von der nationalen Bildungsbehörde etablierten Programme State Longitudinal Data Systems (SLDS) sowie EdFacts. Gleichzeitig geht es bei der Standardisierung nicht nur darum, digitale Bildungsdaten über bildungspolitische Ebenen hinweg zu integrieren (z.B. Schuldaten über die Bundesstaatenebene hinweg national zusammenzuführen) und dabei – im Sinne eines „öffentlichen Rechts auf Transparenz“ – auch möglichst vielen Adressat/innen zugänglich zu machen. Sondern das Ziel sind auch die Verlinkung von Bildungs- und Sozialdaten, Daten individueller Personen über den Lebenslauf hinweg sowie die Verbindung von kognitiven Daten (z. B. Ergebnissen aus Leistungstests) mit Sozialverhalten, Schulklima oder Emotions-, Motivations- und Körperdaten (z. B. Gesichtserkennung, Eyetracking, Hirnstrommessung etc.). Auch wenn im amerikanischen Bildungssystem in dieser Hinsicht immer noch deutlich weniger Datenintegration erfolgt, als es bereits in vielen asiatischen Ländern der Fall ist, so wird diese sektorübergreifende, zunehmend dichte Datenerfassung immer bedeutsamer – beispielsweise im Kontext der oben erwähnten SLDS. Ideen dahinter sind eine möglichst ganzheitliche Datenerfassung von Lern- und Unterrichtsprozessen, aber auch die Hoffnung auf technische Möglichkeiten der möglichst frühzeitigen Intervention bei Lernproblemen.

Eine solche Perspektive kann jedoch auch bewusst hinterfragt werden, wenn die Erzeugung von Daten und ihre Zusammenführung nicht nur funktional – im Sinne von Evidenz über Lernen – verstanden wird, sondern ebenso als eine Überführung hochkomplexer Bildungsrealität in numerisch-modellierte Darstellungen, etwa damit Algorithmen diese überhaupt verarbeiten können. Mit der Entscheidung, wie modelliert wird, geschieht dabei immer auch eine folgenschwere Festlegung und Bewertung dessen, was wie sichtbar und damit letztendlich bildungspolitisch, pädagogisch oder in der Bildungsverwaltung bearbeitbar wird. Dies ist umso mehr der Fall, je mehr standardisiert und festgelegt wird, welche Daten überhaupt wie produziert werden (können), in welchem Verhältnis diese zueinander stehen und welche Formate sie haben (dürfen).10 Mit anderen Worten: Mit wachsender Datenverknüpfung – ob sie nun von staatlichen oder privaten Anbietern vorangetrieben wird – wird die Heterogenität von Modellen und damit die (mögliche) Vielfalt, Bildung digital „in Wert zu setzen“, sukzessive reduziert. Das, was bleibt, bestimmt hingegen darüber, wie wir Bildung(seinrichtungen), Lehrkräfte und Schüler/innen „zu sehen bekommen“ sowie welche politischen oder pädagogischen Entscheidungen sich aus diesen Bildern „notwendigerweise“ ergeben. Ein Beispiel hierfür ist die zentrale Produktion von Schuldatenblättern, bei denen Daten unterschiedlicher Quellen standardisiert zusammengeführt werden und hiermit ein vermeintlich „ganzheitlicher“ Blick auf diese Schulen ermöglicht werden soll. Entsprechend – und hier spielt wiederum das Verständnis von Pädagogik und Bildung die entscheidende Rolle – kann die funktionale Zusammenführung und Standardisierung digitaler Bildungsdaten auch jenseits datenschutzrechtlicher Fragen hochgradig problematisch erscheinen.

Nichtsdestotrotz hat auch in Deutschland die Zahl an Initiativen zur stärkeren Datenintegration, -verdichtung und -veröffentlichung in den letzten Jahren stark zugenommen. Zu nennen sind hier beispielsweise die sogenannte Kerndatensatz (KDS)-Implementierung der Kultusministerkonferenz seit 2002, die verstärkte Etablierung zentralisierter Sammelstellen für Testdaten.11 Auch aktuelle Debatten um ein nationales Bildungsregister gehören dazu (während die Einführung einer zentralisierten Schüler-ID noch vor nicht allzu langer Zeit an massiven Protesten scheiterte) oder diverse Datenintegrationsinitiativen von Digitalisierungsbefürwortern wie etwa dem Bündnis für Bildung. Gleichzeitig läuft die Zentralisierung von Daten immer noch deutlich langsamer und oftmals auch bewusst unvollständig ab. Dies gilt insbesondere für die sektorübergreifende Integration personenbezogener Daten, aber auch für die Zentralisierung und Veröffentlichung „schulscharfer“ Daten (z.B. Schulprofile mit detaillierten, auf Schulebene aggregierten Daten, etwa zu Testleistungen).

An deutschen Schulen fehlen digitale Infrastrukturen, Systeme und Standards

Insgesamt zeigt sich also, dass Wertesysteme sowie die Legitimität bestimmter Argumente und Perspektiven entscheidenden Einfluss darauf nehmen, wie die Digitalisierung von Bildung gestaltet wird. Entscheidend ist aber auch, dass diese Perspektiven in jedem Fall mit bestimmten Risiken oder Nachteilen einhergehen.

In den USA zählt hierzu zunächst eine deutlich größere strukturelle Abhängigkeit von Privatakteur/innen.12 Aber auch immer wiederkehrende Datenskandale sowie Probleme mit der pädagogischen Qualität von digital orientierten Charterschulen13 weisen darauf hin, dass weite Teile der EdTech-Industrie im Zweifelsfall profit- und eben nicht unbedingt pädagogisch motiviert agieren. Gerade während der Coronapandemie hat sich diese Abhängigkeit noch einmal deutlich verschärft, wobei die langfristigen pädagogischen Folgen dieses weiteren Booms der EdTech-Industrie noch nicht absehbar sind.14 Aber auch die umfassenden Standardisierungs- und Datafizierungs-Initiativen rufen in den USA in wachsendem Maße Widerstand hervor, gerade bezüglich der zunehmenden Dominanz von Daten bei pädagogisch relevanten Entscheidungen. Hierbei geht es nicht nur um den Ausschluss alternativer Formen der Bewertung, sondern ebenso um zahlreiche unintendierte Nebeneffekte für Schulen, Lehrkräfte oder Schüler/innen in einer Umgebung der kontinuierlichen Bewertung und wachsenden Überwachung.15

Während die tendenziell vorsichtigere und zurückhaltende Haltung Deutschlands sowohl bei der Datafizierung und Digitalisierung als auch bei der Einbindung privater Akteur/innen derartige Probleme bislang eingedämmt hat, werden gleichzeitig Herausforderungen anderer Art deutlich. So wird beispielsweise immer wieder kritisiert, dass auch pädagogisch hochwertige digitale Innovationen ausgebremst würden, da sie gewisse Marktstrukturen voraussetzen beziehungsweise diese auch bräuchten, um über Deutschland hinaus konkurrenzfähige Alternativen zu entwickeln.16 Gleichzeitig machen sich die Nachteile fehlender Standardisierung und Datenintegration an vielen Stellen bemerkbar, die beispielsweise das Arbeiten mit digitalen Werkzeugen, insbesondere für die Schulen, nach wie vor umständlich machen. Schließlich hat sich gerade in der Coronapandemie gezeigt, wie sehr das deutsche Bildungssystem noch deutlich stärker als viele andere ins Schlingern geriet, weil an den meisten Schulen Infrastrukturen, Systeme und Standards fehlten. Diese werden nun zwar auch in Deutschland massiv ausgebaut, aber oftmals unkoordiniert, dadurch teils extrem kostenintensiv sowie, an vielen Stellen, kaum auf Nachhaltigkeit ausgelegt.

 Eine nachhaltige Digitalisierung braucht Zeit

Während Bildungssysteme weltweit also auf ähnliche Weise unter den Auswirkungen der Coronapandemie leiden, darf angesichts der momentanen Ausnahmesituation nicht vergessen werden: Das Verständnis für heterogene Werteprioritäten, für mögliche Sichtweisen auf Bildung und damit auch ein besseres Verständnis für ganz unterschiedliche Effekte von Datafizierung und Digitalisierung werden für eine wohlüberlegte, pädagogisch sinnvolle Bildungsdigitalisierungsstrategie zentral sein.17

Entsprechend gilt es, möglichst viele dieser möglichen Sichtweisen und potenziellen Risiken in Reformüberlegungen einzubeziehen und nicht nur unter funktionalen, sondern auch unter Wertegesichtspunkten demokratisch zur Debatte zu stellen, gegebenenfalls auch immer wieder neu. Hierbei sollte sichergestellt sein, dass in Politik und Öffentlichkeit eine Vielfalt von Stimmen gehört und Menschen ganz unterschiedlicher Interessensgruppen eingebunden werden. Gerade die Erfahrungen aus den USA weisen darauf hin, dass bei der Steuerung des öffentlichen Bildungssystems zu starke Abhängigkeiten vom privatwirtschaftlichen Sektor vermieden werden sollten. Dennoch sollten Wege gefunden werden, pädagogisch sinnvolle Lösungen auch privater Anbieter nutzbar zu machen. Beides zusammen ist mit einem ausreichenden Maß an Regularien und Kontrollstellen möglich, wie sie in anderen gesellschaftlichen Bereichen etwa mit der Forderung nach einem Algorithmus-Audit zu finden sind.18 Stets sollte dabei sichergestellt sein, dass digitale Werkzeuge pädagogisch gestaltet werden können, dass Wahlmöglichkeiten zwischen digital und analog sowie zwischen unterschiedlichen Modellen bestehen und die besondere Schutzbedürftigkeit pädagogischer Räume berücksichtigt wird.

Die Forderung, Heterogenität zu schaffen beziehungsweise bewusst zu erhalten, gilt schließlich auch für die Gestaltung der Dateninfrastrukturen selbst. Umfassende Zentralisierung und Standardisierung von digitalen Daten(systemen) mögen technisch möglich und funktional erscheinen, gehen aber immer mit einer systematischen Reduktion der Deutung von Bildungswelt einher. Gerade unterschiedliche Deutungen (und damit auch sich widersprechende Daten) sind jedoch mitunter zentral, um der Komplexität von Bildungsprozessen gerecht zu werden und Probleme mittels vertrauensgeprägter, pädagogischer Auseinandersetzung anzugehen.

Insgesamt sollte sich also von dem Gedanken verabschiedet werden, dass eine nachhaltige Digitalisierung allzu schnell zu haben sein wird. Nachhaltig meint hierbei nicht nur die ökologische, etwa mit der Anschaffung entsprechender Hardware verbundene Dimension, sondern ebenso die Frage, welche Art von Bildungsdigitalisierung die aktive Auseinandersetzung und damit eine werteorientierte, langfristig gewinnbringende Gestaltung zukünftiger Gesellschaft ermöglicht. Anders formuliert: Während bei der schnellen Digitalisierung die „Wie“-Frage im Vordergrund steht, geht es bei der nachhaltigen Digitalisierung primär um die Frage nach dem „Warum“. Wer sich bewusst für Nachhaltigkeit entscheidet, für den sollte daher zur obersten Priorität werden, entsprechende Zeit- und Fortbildungsressourcen für eine (selbst)bewusste Auseinandersetzung mit digitalen Bildungstechnologien – Critical Digital Literacy – jenseits funktionaler Anwendungskompetenz zu schaffen. Und zwar nicht nur in der Bildungspolitik, sondern auch innerhalb jeder Behörde und innerhalb jeden einzelnen Klassenraums.

Dieser Artikel ist Teil unseres Dossiers "Digitale Schule: Lektionen aus der Pandemie - Ein transatlantischer Erfahrungsaustausch".
 


[1]  Siehe z.B. Bündnis für Bildung e.V.: Informationen zur ganzheitlichen Schultransformation
Aichmayr, H. (2020): Digitales Lernen in Zeiten von Corona: Beginn einer steilen Lernkurve?

[2] Siehe für einen umfassenden Überblick Balslev, J. (2020): Evidence of a potential sowie Reich, J. (2020): Failure to Disrupt. Why technology alone can't transform education. Harvard University Press.

[3] Siehe auch Zierer, K. (2020): Lernen 4.0. Pädagogik vor Technik. Möglichkeiten und Grenzen einer Digitalisierung im Bildungsbereich. Hohengehren: Schneider Verlag.

[4] Siehe Hartong, S. (2020): Algorithmisierung von Bildung.

[5] Siehe z.B. für die USA Meatto, K. (2019): Still Separate, Still Unequal: Teaching about School Segregation and Educational Inequality.; für Deutschland: Kemper, T.; Weishaupt, H. (2011): Region und soziale Ungleichheit - In: Reinders, H.; Ditton, H.; Gräsel, C.; Gniewosz, B. (Hrsg.): Empirische Bildungsforschung. Gegenstandsbereiche. Wiesbaden: VS-Verl., S. 209-219.

[6] Siehe hierzu Hartong, S. (2019): “The transformation of state monitoring systems in Germany and the US: relating the datafication and digitalization of education to the Global Education Industry.” In: Parreira do Amaral, M.; Steiner-Khamsi, G.; Thompson, Ch. (Hrsg.): Researching the Global Education Industry – Commodification, the Market and Business Involvement. Palgrave Macmillan, S. 157–180.

[7] EdTech = Education Technology

[8] Siehe für einen Überblick HolonIQ (2021): 10 charts to explain the Global Education Technology Market.

[9] Beleg siehe Fußnote 1.

[10] Etwa Ed-Fi Data Standard in den USA; Kulturministerkonferenz (2013): Kerndatensatz  (KDS)  für  schulstatistische  Individualakten  der  Länder  in Deutschland.

[11] Etwa beim Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (IQB)

[12] Siehe hierzu Magalhães, J.C.; Couldry, N. (2020): Tech Giants Are Using This Crisis to Colonize the Welfare System. 

[13] Etwa Strauss, V. (2020): New concerns raised about a well-known digital learning platform.

[14] Siehe aktuell hierzu Williamson, B.; Hogan, A. (2020): Commercialisation and privatisation in/of education in the context of Corvid-19.  

[15] Siehe z. B. Ropek, L. (2019): Facial Recognition Software on the Rise in U.S. Schools; Beckett, L. (2019): Under digital surveillance: how American schools spy on millions of kids.

[16] Siehe z. B. Raschke, M. (2019): EdTech Made in Germany - verloren im Systemlabyrinth? 

[17] Für eine aktuelle Initiative hierzu siehe u.a. UNBLACK THE BOX

[18] Siehe z.B. AlgorithmWatch