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.
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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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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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.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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