25.11.2020

Wie unsere Schulen digitaler werden können

Videokonferenzen reichen nicht aus, um unsere Schulen zu digitalisieren. Anna Iarotska, Gründerin von Robo Wunderkind, skizziert in ihrem Gastbeitrag weitere wichtige Erfolgsfaktoren.
/artikel/schulen-digitaler
Anna Iarotska, CEO von Robo Wunderkind (c) Robo Wunderkind
Anna Iarotska, CEO von Robo Wunderkind (c) Robo Wunderkind

Die Auswirkungen der Corona-Pandemie haben die Schulsysteme an ihre Limits gebracht. Erfahrungen mit Homeschooling und Distance Learning zeigen vielerorts: Die Schule muss digitaler werden. Und zwar rasch. Alleine darauf zu fokussieren, wie wir mit Zoom oder Microsoft Teams das physische Klassenzimmer in den virtuellen Raum übertragen, wäre aber zu kurz gedacht: Wir sollten überdenken, wie wir Kinder auf die Herausforderungen in einer schnelllebigen, technologiegetriebenen Welt vorbereiten und ihnen dafür die notwendigen Fähigkeiten mitgeben können. 

Wie sieht also die Zukunft der Schule aus? Um diese Frage zu beantworten, will ich hier smarte Lehr- und Lernansätze vor den Vorhang bringen, die auf Elementen der STEAM smart school (Science, Technology, Engineering, Art, Math) beruhen. STEAM – auch als MINT bekannt – ist eine integrierte, interdisziplinäre Lernmethode, die Wissenschaft, Engineering, und Mathematik mit Sprachen und künstlerischen Ansätzen verknüpft und es Kindern ermöglicht, selbst zu erforschen, wofür sie sich interessieren und wo ihre Talente liegen. Die Lehrpläne setzen hier auf „Learning by doing“ statt auf Auswendiglernen. 

Es gibt einige wichtige Elemente der STEAM-Lernmethode, die jede Schule implementieren kann und die ich nachfolgend beschreiben möchte.

Pädagogen sind Begleiter 

Information und Technologie bewegen sich in einem so schnellen Tempo, dass fast niemand mehr mithalten kann. Auch Pädagoginnen und Pädagogen nicht. Pädagogen sind unstrittig Fach-Experten, müssen aber akzeptieren, dass sie nicht alles wissen können. Was völlig normal ist! Pädagogen lernen Seite an Seite mit ihren Schülern und unterstützen sie dabei, sich auch auf emotionaler Ebene zu entwickeln und mit Frust und Freude umzugehen.

Lisa Anthony, Medien- und Technologiespezialistin an der Madeleine Elementary School in Berkeley, Kalifornien, erzählte mir einmal: „Irgendwann in meiner Karriere musste ich akzeptieren, dass einige meiner Schülerinnen und Schüler im Umgang mit Technologie und in Informatik besser sind als ich. Ich kann nicht alle ihre Fragen beantworten, aber ich kann sie bei ihrer Suche nach Antworten unterstützen.“

Pädagogische Online-Inhalte auf Weltklasse-Niveau

Nicht alle Kinder haben Zugang zu Weltklasselehrern in einem bestimmten Fachgebiet. Sarah Mintey, Gründerin von Developing Experts, fand dafür eine Lösung und streamt Expertinnen und Experten aus Industrie und Universitäten live und interaktiv in den Unterricht. 

Projektbasiertes Lernen (PBL) oder phänomenbasiertes Lernen

Vorbei sind die Zeiten, in denen der Schulunterricht in einzelne Fächer aufgesplittet wurde. Kinder müssen verstehen, wie die verschiedenen Disziplinen miteinander vernetzt sind. Unsere Robo-Wunderkind-Pädagogen wenden projektbasiertes Lernen an, um den Kindern in einer Unterrichtseinheit die Schnittstellen zwischen Design, Literatur, Engineering und Mathematik aufzuzeigen. In den Robo Wunderkind Spezial-Einheiten wird konkret Storytelling mit dem Coden eines Roboters kombiniert. Die Schülerinnen und Schüler arbeiteten in kleinen Gruppen zusammen, diskutieren, welche Geschichte sie erzählen wollten und welche Figuren eine Rolle spielen. Mit Hilfe des Roboters erwecken sie ihre eigene Story zum Leben. Dieses phänomenbasierte Lernen ist im Vorzeigeland Finnland bereits zum Standard geworden. 

Differenziertes Lernen 

Jedes Kind ist anders, bringt unterschiedliche kulturelle Hintergründe und Interessen mit und lernt in unterschiedlichem Tempo. Warum behandeln wir also alle Kinder noch immer gleich? Wir müssen damit beginnen, die Unterrichtspläne auf die Bedürfnisse der Kinder zuzuschneiden. Es gibt nichts Demotivierenderes, als sich sagen zu lassen zu müssen, was zu tun sei.

Ähnlich wie beim projektbasierten Lernen passen die Pädagogen hier ihren Lehrplan an die Kinder an. Die Kinder können mitbestimmen, in welchem Format sie die jeweilige Aufgabe lösen wollen – ob Aufsatz, gemeinsames Projekt oder Theaterstück. Die Kinder erhalten die Möglichkeit, selbst zu entscheiden, in welchem Format sie ihr erarbeitetes Wissen teilen wollen. 

Gemeinsames Lernen 

In vielen Klassenzimmern arbeiten Kinder noch immer im Alleingang daran, den Unterrichtsstoff auswendig zu lernen. Das hilft den Kindern aber nicht, Teamarbeit zu erlernen oder sich mit anderen Kulturen und Sprachen ihrer Altersgenossen auseinanderzusetzen. Deshalb haben wir alle unsere Robo-Wunderkind-Lehrpläne auf Teamarbeit ausgerichtet. Als ein großartiges Beispiel für Teamwork sei hier Tract erwähnt, eine Peer-to-Peer Plattform aus den USA, auf der Kinder und Jugendliche ihr Wissen teilen und auch brainy Themen gemeinsam out-of-the-box entwickeln. 

Ich bin zuversichtlich, dass wir in den kommenden Jahren große Fortschritte dabei machen werden, an unseren Schulen neue Methoden des Lernens umzusetzen, die den Kindern die wichtigsten Fähigkeiten für die Welt von morgen vermitteln, dabei aber Flexibilität, Kreativität und vor allem spielerisches Lernen und Experimentieren ermöglichen.

Über die Autorin

Anna Iarotska ist Gründerin und CEO von Robo Wunderkind. In ihrem Unternehmen ist das Team davon überzeugt, dass Kinder und Jugendliche am besten spielerisch lernen. Die Robo Wunderkind-Lernmethode stimmt mit dem STEAM-Ansatz überein, da das modulare Robo Wunderkind-Design unendliche Möglichkeiten bietet, zu experimentieren – ohne das Risiko, dabei zu scheitern. 

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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AI Summaries

Wie unsere Schulen digitaler werden können

  • Die Auswirkungen der Corona-Pandemie haben die Schulsysteme an ihre Limits gebracht.
  • Pädagogen sind unstrittig Fach-Experten, müssen aber akzeptieren, dass sie nicht alles wissen können.
  • Jedes Kind ist anders, bringt unterschiedliche kulturelle Hintergründe und Interessen mit und lernt in unterschiedlichem Tempo.
  • In vielen Klassenzimmern arbeiten Kinder noch immer im Alleingang daran, den Unterrichtsstoff auswendig zu lernen.
  • Ich bin zuversichtlich, dass wir in den kommenden Jahren große Fortschritte dabei machen werden, an unseren Schulen neue Methoden des Lernens umzusetzen, die den Kindern die wichtigsten Fähigkeiten für die Welt von morgen vermitteln, dabei aber Flexibilität, Kreativität und vor allem spielerisches Lernen und Experimentieren ermöglichen.

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