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… und was mich zu einem subjektiven Vergleich zu Deutschland veranlasst! Als Vertreterin des Civic Data Lab durfte ich eine sehr intensive Woche bei der SXSW EDU Conference in Austin, Texas verbringen. Die Konferenz bot maximalen Input für mich zu den Themen Bildung, Teilhabe und KI-Kompetenzen – besonders spannend war, um die US-amerikanische Perspektive kennenzulernen und mit unseren Erfahrungen in Deutschland zu vergleichen.
Ein zentrales Thema der Konferenz war die Entwicklung von KI im Bildungsbereich. Bemerkenswert ist, dass KI zunehmend nicht nur zur Informationsvermittlung eingesetzt wird, sondern auch für Aufgaben, die traditionell in den menschlichen Kompetenzbereich fallen: Motivation, emotionale Unterstützung und Wertschätzung werden in die personalisierte Beratung von High-School-Schüler*innen mit Hilfe von KI-Tools bereits integriert.
Eine Herausforderung, die uns auch im Civic Data Lab beschäftigt, war auf der SXSW deutlich zu spüren: Wie können ethisch hochwertige, spezialisierte KI-Lösungen gegen die „Schweizer Taschenmesser“ wie ChatGPT bestehen, an deren Nutzerfreundlichkeit alle anderen gemessen werden? Eine vielversprechende Antwort könnte nach meiner Einschätzung die Vernetzung von AI4Good-Projekten sein, die gemeinsam ein Ökosystem mit verschiedenen KI-Tools bilden und so nachhaltige Lösungen entwickeln.
Trotz beeindruckender Präsentationen auf den Bühnen zeigte sich in Gesprächen mit Lehrkräften und Behördenmitarbeitenden eine große Skepsis gegenüber KI – übrigens ähnlich wie bei uns in Deutschland. Einheitliche Standards zur KI-Nutzung fehlen auf beiden Seiten des Atlantiks, oft wird nach meiner Einschätzung nicht systematisch genug über KI-Kompetenzen nachgedacht.
Der „Elefant im Raum“ bei dieser SXSW EDU waren die angekündigten Kürzungen der neuen US-Regierung. Die damit verbundene Unsicherheit und Angst war während der gesamten Konferenz spürbar.
Während alle Programmpunkte des Festivals sich um Teilhabe und Chancengerechtigkeit im Bildungssystem drehten und auf die Agenda von Diversity-Equity-Inclusion (DEI) einzahlten, war allen Beteiligten klar, dass staatliche Förderung zukünftig ausbleiben wird, massiv Stellen gestrichen werden und auch Unternehmen und Stiftungen von der Anti-DEI-Politik betroffen sein werden. Viele hoffen, dass neben den Unternehmen und Stiftungen, die bereits alle DEI-Maßnahmen streichen, andere Haltung zeigen und einen Ausgleich schaffen. Doch die Realität ist bereits ernüchternd: Strukturen, die jetzt zerstört werden, können nicht durch privatwirtschaftliche Gelder erhalten werden.
Einige ziehen drastische Konsequenzen: Eine Teilnehmerin berichtete mir, dass sie die texanische Schulbehörde verlässt, um in Kolumbien für eine niederländische Ed-Tech-Firma zu arbeiten. Der Grund: Texas plant ein Gesetz zum „Bürokratieabbau“, das den bisherigen Etat von Schulbehörden direkt an Eltern auszahlen soll – 10.000$ pro Kind pro Jahr für Privatschulen, 6.000$ für öffentliche Schulen. Ihre Stelle wird vermutlich gestrichen. Ihre Worte haben sich mir eingeprägt: „Als Frau habe ich in Texas mittlerweile so wenige Rechte, dass ich auch gleich ins Ausland gehen kann.“ Die Stimmung war geprägt von einer Ratlosigkeit, die für mich nicht vergleichbar ist mit der Wut und Energie, die zu den großen Protesten am Anfang der ersten Amtszeit von Donald Trump geführt hatten.
Ein besonders berührender Moment der Konferenz war für mich ein Gespräch zwischen Simran Jeet Singh, (Geschäftsführer des Inclusive America Project am Aspen Institute), und Jasmin Rubero (Art Direktor von Kokila bei Penguin Random House) über Repräsentation und die Bedeutung der Details in Geschichten, die wir erzählen, und den Bildern, die wir dafür nutzen. Unsere Gesellschaften sind plural und divers, und es liegt an uns, diese faktische Realität in unseren Erzählungen zu zeigen.
Dies hat für mich direkte Relevanz für die Arbeit gemeinnütziger Organisationen und die Nutzung von Daten: Die Geschichten, die wir erzählen, beruhen auf unterschiedlichen Arten von Daten. Was diese Daten alle gemeinsam haben: Sie sagen etwas über Menschen aus – ob aus Interviews, Beobachtungen oder Experimenten. Dieser menschliche Faktor der Geschichten ist es, der berührt und entscheidend ist.
Daten und Geschichten können auch falsche Bilder erzeugen und gerade daher ist das Bewusstsein für Vorurteile (Bias) immens wichtig. Ebenso wichtig ist es, Geschichten so nah wie möglich an den gelebten Realitäten von Menschen zu erzählen – durch Zusammenarbeit auf Augenhöhe und echte Partizipation, nicht nur durch Zuhören.
Die SXSW EDU bot einen intensiven Einblick in die US-amerikanische Bildungslandschaft mit ihren Innovationen, aber auch ihren politischen und gesellschaftlichen Herausforderungen. Für unsere Arbeit im Civic Data Lab nehme ich einige wichtige Impulse mit – sowohl zu KI-Kompetenzen als auch zum verantwortungsvollen Storytelling mit Daten.
Was mich während der Konferenz immer wieder beeindruckt hat, ist die Kraft der Geschichten, die Menschen verbinden können, trotz politischer Gräben und unterschiedlicher Lebensrealitäten.
Wer mehr zum Thema Storytelling mit Daten erfahren möchte: Wir haben im Civic Data Lab eine Sammlung von Tipps zusammengestellt, die hier verfügbar ist. Außerdem veröffentlichen wir bald einen E-Learning zum Thema Storytelling, der hoffentlich bei Euch bald auf großes Interesse stößt.
Projektleitung nora.perseke@gi.de Kontakt in HumHub