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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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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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