KI & Jobs: Warum Schulen Soft Skills priorisieren müssen
Der rasante Fortschritt generativer künstlicher Intelligenz veranlasst K-12-Pädagogen, die Kernkompetenzen, die Schüler für die Zukunft benötigen werden, grundlegend neu zu bewerten. Seit Jahrzehnten drehten sich die lukrativsten Karrieren zunehmend um intellektuelle Aufgaben, insbesondere in Wissenschaft und Technologie. Mit der weiten Verbreitung generativer KI verschiebt sich dieses Paradigma jedoch. Arbeitgeber signalisieren nun ihre Absicht, bestimmte professionelle Rollen zu automatisieren, was Fragen nach der zukünftigen Nachfrage nach kreativen und analytischen Arbeitskräften wie Computerprogrammierern und der Rentabilität vieler Einstiegspositionen in der Wissensökonomie aufwirft.
Dieser tiefgreifende Wandel betrifft nicht nur die Arbeitswelt, sondern auch K-12-Lehrer, die sich lange darauf konzentriert haben, Schüler auf White-Collar-Berufe vorzubereiten. Auch Familien kämpfen mit Ängsten bezüglich der Fähigkeiten, die ihre Kinder in einer von generativer KI durchdrungenen Wirtschaft benötigen werden. Als Professor für Bildungspolitik, der die Auswirkungen von KI auf die Beschäftigung erforscht hat, und als ehemaliger K-12-Lehrer, glaube ich, dass die Lösung für Pädagogen und Eltern darin liegt zu verstehen, was KI nicht kann – und wahrscheinlich nicht können wird.
Frühere Automatisierungswellen verdrängten hauptsächlich Routine- und manuelle Arbeiten und verstärkten dadurch das Verdienstpotenzial intellektuell anspruchsvoller Arbeit. Generative KI arbeitet jedoch anders. Sie zeichnet sich durch Mustererkennung aus, wodurch sie menschliches Codieren, Schreiben, Zeichnen und Datenanalysieren simulieren kann. Diese Fähigkeit macht die grundlegenden Ebenen dieser Berufe anfällig für Automatisierung. Umgekehrt, da ihre Ausgabe auf Mustern in vorhandenen Daten basiert, hat generative KI Schwierigkeiten mit komplexen Denkaufgaben und noch mehr mit komplexen, offenen Problemen, deren Lösungen von zahlreichen Unbekannten abhängen. Darüber hinaus besitzt sie kein angeborenes Verständnis für menschliches Denken oder Emotionen.
Diese entscheidende Unterscheidung legt nahe, dass „Soft Skills“ – die Eigenschaften, die eine effektive menschliche Interaktion und Selbstwahrnehmung ermöglichen – von größter Bedeutung werden. Diese Fähigkeiten sind integral für die Lösung komplexer Probleme und die Zusammenarbeit mit anderen. Während Eigenschaften wie Gewissenhaftigkeit und Umgänglichkeit oft als Persönlichkeitsmerkmale angesehen werden, zeigt die Forschung, dass es sich tatsächlich um entwicklungsfähige emotionale Kompetenzen handelt, die gelehrt werden können.
Die ermutigende Nachricht ist, dass diese entscheidenden Soft Skills nahtlos in den Unterricht traditioneller Fächer wie Mathematik und Lesen integriert werden können, Bereiche, für die Lehrer bereits verantwortlich sind, und dabei vertraute pädagogische Techniken verwendet werden können. Zum Beispiel verwenden Lehrer oft „Exit Tickets“ am Ende einer Lektion – kurze schriftliche Reflexionen oder Fragen zu neu gelernten Konzepten. Diese können angepasst werden, um Schülern zu helfen, ihre emotionalen und sozialen Kompetenzen neben ihrem akademischen Lernen zu verfeinern. Lehrer könnten Anregungen geben, die zur Reflexion über Momente intellektueller Resilienz, emotionaler Kontrolle oder zwischenmenschlichen Verständnisses anregen, wie zum Beispiel: „Beschreibe eine Situation heute, in der du jemandem geholfen hast“, oder „Erzähle mir von jemandem, der heute freundlich zu dir war, und wie er Freundlichkeit gezeigt hat.“ Eine weitere effektive Anregung könnte sein: „Erinnere dich an eine Situation diese Woche, in der du etwas unglaublich Schwieriges gelernt hast. Wie hast du diese Herausforderung gemeistert?"
Das primäre Ziel solcher Übungen geht über die bloße Steigerung der Stimmung oder des Engagements der Schüler hinaus, obwohl dies wertvolle Nebeneffekte sind. Das Kernziel ist es, Schülern zu helfen zu erkennen, dass ihre emotionalen Reaktionen auf äußere Umstände in ihrem Einflussbereich liegen. Ein erhöhtes Bewusstsein für die eigenen Emotionen hat sich als Prädiktor für die Fähigkeit von Kindern erwiesen, Frustration zu bewältigen, die Emotionen anderer zu antizipieren und wahrzunehmen und reibungslos mit Gleichaltrigen zusammenzuarbeiten. All dies sind wichtige Arbeitsplatzfähigkeiten, die zweifellos mit der Verbreitung generativer KI an Wert gewinnen werden.
Lehrer können Schüler auch in die Lösung von „unordentlichen Problemen“ einbeziehen, für die die Antworten nicht sofort bekannt sind. Wenn zum Beispiel Grundschüler lernen, Umfänge oder Volumina zu berechnen, können sie in Gruppen arbeiten, um große oder ungewöhnlich geformte Objekte in der Schule zu messen. Der Schwerpunkt sollte nicht nur auf der Richtigkeit ihrer Antworten liegen, sondern darauf, wie sie jedes Problem formuliert und angegangen sind. Diese reale Anwendung von Wissen, oft als authentische Bewertung bezeichnet, kann in jeder Disziplin umgesetzt werden. Beispiele hierfür sind die Analyse von Bodenhängen und Feuchtigkeitsniveaus auf dem Schulgelände, um Landschaftsgestaltungslösungen vorzuschlagen, die Erstellung und Pilotierung von Videokampagnen für soziale Zwecke oder die Neuinterpretation historischer Ereignisse, indem man überlegt, wie unterschiedliche Führungsentscheidungen die Ergebnisse und ihre modernen politischen Auswirkungen hätten ändern können. Kindern beizubringen, Komplexität zu entschlüsseln, hilft ihnen, zwischen der Suche nach Lehrbuchantworten und dem Erforschen von Möglichkeiten zu unterscheiden, wenn die optimale Lösung unsicher ist. Das Lösen neuartiger, komplexer Probleme wird weiterhin erhebliche Herausforderungen für KI darstellen, nicht nur aufgrund der zahlreichen Schritte und Unbekannten, sondern auch, weil KI unser intuitives Verständnis von Kontext und menschlichen Emotionen fehlt. Selbst auf lange Sicht werden unzählige Variablen, die Menschen instinktiv verstehen, für Algorithmen schwer zu replizieren bleiben.
Die häufigste Sorge, die ich von Lehrern bezüglich Technologie höre, ist, dass Schüler generative KI verwenden, um ihre Aufgaben zu erledigen. Dieses Verhalten rührt nicht von Böswilligkeit her, sondern von der menschlichen Natur; wir werden von Effizienz und Belohnung angetrieben und nehmen oft Abkürzungen bei Aufgaben, die langweilig oder entmutigend erscheinen, um befriedigendere Aktivitäten zu priorisieren. Wenn Schüler sich jedoch in der entscheidenden Phase der Entwicklung neuer Fähigkeiten befinden, ist die Delegation von Arbeit an KI ein erheblicher Fehltritt. Indem KI langsame Prozesse beschleunigt, kann sie das Lernen unbeabsichtigt untergraben, da der wahre Kompetenzerwerb oft nachhaltige Anstrengungen durch herausfordernde Aufgaben erfordert.
Daher bin ich der Meinung, dass Pädagogen das Klassenzimmer als einen Raum schützen müssen, in dem grundlegende Fähigkeiten schrittweise und in Zusammenarbeit mit Gleichaltrigen erworben werden. Für viele Lektionen könnte dies bedeuten, traditionelle Lernmethoden aus der Vor-Computer-Ära wieder aufzugreifen, bei denen Schüler Aufgaben von Hand schrieben oder ihre Arbeiten mündlich präsentierten und lernten, unterschiedliche Standpunkte zu antizipieren und darauf zu reagieren. Wenn Schülern die Verwendung digitaler Automatisierungstools erlaubt wird, sollten sie aufgefordert werden, tiefgehend darüber nachzudenken, wie sie diese genutzt haben, welche Erkenntnisse sie gewonnen haben und, was entscheidend ist, welche Fähigkeiten sie nicht üben konnten – wie Rechtschreibung, schriftliche Division oder Formatierung von Bibliographien –, indem sie die Arbeit an das Tool delegierten.
Obwohl niemand die genaue Zukunft der Arbeit in einer KI-fähigen Wirtschaft definitiv vorhersagen kann und Experten sich uneinig sind, welche Fähigkeiten KI erweitern oder ersetzen wird, werden die grundlegenden Kompetenzen in Mathematik und Lesen zweifellos wichtig bleiben. Entscheidend ist, dass die von Natur aus menschlichen Fähigkeiten der Selbstwahrnehmung und der sozialen Interaktion noch wichtiger werden. Die vielleicht wichtigste Fähigkeit, die Schulen Kindern heute vermitteln können, ist die Selbstwahrnehmung, echtes Lernen über Abkürzungen zu stellen und Aufgaben nicht an Maschinen zu delegieren, bevor sie diese Aufgaben selbst ausführen können. Darüber hinaus wird die Fähigkeit, effektiv mit anderen zusammenzuarbeiten, um schwierige Probleme zu analysieren und zu lösen, zunehmend unverzichtbar. Eine KI-fähige Gesellschaft wird keine sein, die frei von komplexen Herausforderungen ist. Auch wenn sich der Arbeitsmarkt neu konfiguriert, bin ich zuversichtlich, dass sich für diejenigen, die effektiv mit anderen zusammenarbeiten können, um die bevorstehenden großen Herausforderungen anzugehen, zahlreiche Möglichkeiten bieten werden.