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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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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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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