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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Das Gründungsteam von AI Baseline: Xenia Galkina, CEO, und Alexander Czech, CTO | © APA-Fotoservice / Krisztian Juhasz
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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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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

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  • Die Auswirkungen der Corona-Pandemie haben die Schulsysteme an ihre Limits gebracht.
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