Der 8. Dezember ist der Tag der Bildung in Deutschland, ein jährlicher Aktionstag, der sich für chancengerechte Bildung einsetzt. In diesem Zusammenhang stellt sich auch die Frage, wie moderne Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz (KI), den Zugang zu Bildung und Wissen erleichtern können. Der TRR 318 hat dazu mit Prof. Dr. Elena Esposito, Professorin für Soziologie an der Universität Bielefeld, gesprochen.
Wie kann Künstliche Intelligenz dazu beitragen, den Zugang zu Bildung und Wissen weltweit gerechter zu gestalten?
Elena Esposito: Künstliche Intelligenz kann weltweit zu mehr Bildungsgerechtigkeit beitragen, indem sie personalisiertes Lernen ermöglicht, Sprach- und Zugangsbarrieren abbaut, und hochwertige Lernmaterialien kostengünstig bereitstellt. KI-gestützte Übersetzungen, adaptive Lernplattformen und Tutor-Systeme können besonders Lernenden in strukturschwachen Regionen neue Chancen eröffnen.
Wo sehen Sie die größten Potenziale von KI für die Bildungsförderung, und welche Risiken sollten dabei bedacht werden?
Elena Esposito: Die größten Chancen liegen in individualisierten Lernwegen, in der gezielten Förderung von Lernenden sowie in barrierefreien Bildungsangeboten. Außerdem kann KI Lehrkräfte bei Routineaufgaben entlasten, sodass mehr Zeit für pädagogische Arbeit bleibt. Allerdings bestehen auch Risiken: KI kann bestehende Ungleichheiten verstärken, etwa durch ungleichen Zugang zu Geräten, Internet und digitaler Kompetenz. Hinzu kommen Bias in Algorithmen, Datenschutz- und Überwachungsrisiken, die Kommerzialisierung von Bildung sowie die Gefahr pädagogischer Abhängigkeit von wenigen großen Tech-Anbietern.
Wie sehen Sie die zukünftige Entwicklung von KI in der Bildung?
Elena Esposito: Künftig wird KI voraussichtlich stärker in Lernplattformen, Prüfungsformate und Unterricht integriert. Lehr- und Lernprozesse werden datenbasierter, personalisierter und hybrider. Gleichzeitig wird der Bedarf an digitaler und kritischer Kompetenz wachsen, um KI sinnvoll und reflektiert einzusetzen. Wichtige Fragen bleiben: Wie sichern wir faire, inklusive Systeme? Wie schützen wir Daten? Und wie bewahren wir die pädagogische Verantwortung?
Wie wichtig ist es in dem Zusammenhang, dass KI-Systeme ihre Entscheidungen verständlich erklären können?
Elena Esposito: Erklärbarkeit ist zentral, damit Lernende, Lehrkräfte und Institutionen verstehen, wie Empfehlungen oder Bewertungen zustande kommen. Erklärbare KI stärkt Vertrauen und reduziert das Risiko unfairer Entscheidungen oder versteckter Bias. Neueste Forschungen zeigen jedoch, dass Erklärbarkeit nicht notwendigerweise Transparenz bedeutet, da die internen Prozesse von KI-Systemen oft schwer nachvollziehbar bleiben.
Elena Esposito ist Professorin für Soziologie an der Universität und Projektleiterin im TRR 318. Ihre Forschung im Projekt B01 beschäftigt sich mit der Rolle von Erklärbarkeit in der Interaktion zwischen Menschen und KI-Systemen in unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen.
