* Seminararbeit von Jonas Busse

Kooperative digitale Praxen

Termin: 14. Juni 20178, 15.15 Uhr

Ort: Seminargebäude, SG 3-13

Thema 1: Jonas Busse, Stephan Matis: Roboter als Lehrer?

• Folien zum Vortrag

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Ankündigung

Thema 1: Roboter als Lehrer?

In den vergangenen Sitzungen wurde viel über künstliche Intelligenz, Big-Data, moderne Medien sowie die Chancen und Risiken des Information-Zeitalters und weiteren derzeit zu Verfügung stehenden Technologien gesprochen. Roboter sind oftmals komplexe Gebilde, die je nach Anwendungsgebiet die oben aufgeführten Ressourcen mehr oder weniger nutzen, um damit verschiedenste Anforderungen zu bewältigen. Die Anforderungen reichen von Montage über Vermittlung bis hin zur Interaktion.

Ausgehend von der Ist-Situation beispielsweise in Japan, wo Lehrroboter an vielen Schulen schon gang und gäbe sind oder einigen Universitäten, an denen Roboter bereits als Assistenten fungieren, soll in unserer Präsentation vor allem der Wandel des Bildungssektors durch Roboter betrachtet werden. Wir stellen dabei eine mögliche Etablierung von Lehrrobotern in Deutschland in Bezug auf gesetzliche Regelungen, bildungspolitische Maßgaben sowie pädagogisch-didaktische Gesichtspunkte vor. Auch Themengebiete wie Emotionen und Heterogenität sollen kurz betrachtet werden.

Diskutiert soll vor allem die Fragen der Chancen und Risiken sowie Probleme, die eben diese Entwicklung mit sich bringt und inwiefern sich das deutsche Bildungssystem auf Reformen einstellen muss.

Jonas Busse, Stephan Matis, 06.06.2018

Thema 2: Citizen Science

Immer häufiger stoßen im wir universitären Diskurs auf den Begriff Citizen Science. Doch was beschreibt Citizen Science genau? Handelt es sich ein rein akademisches Phänomen, ein Projektbezeichnung oder vielleicht um eine leere Wortehülse? In unserem Vortrag werden wir uns dem Begriff Citizen Science durch die Betrachtung von zwei sehr unterschiedlichen Citizen Science Projekten nähern. Hierzu werden wir in einem ersten Schritt die beiden Projekte vorstellen. Anschließend werden wir zwei Definitionen von Citizen Science betrachten und die vorgestellten Projekte aus diesen Perspektiven betrachten.

Zuerst widmen wir uns einem im universitären Bereich angesiedelten Projekt. The Prosecution Project hat sich zum Ziel gemacht, mithilfe einer Online Plattform sämtliche Gerichtsprotokolle der sechs obersten Gerichtshöfe Australiens zu digitalisieren. Das ständig wachsende Corpus umfasst momentan um die 500.000 digitalisierte Protokolle aus den letzten 150 Jahren. Aus den Dokumenten gehen einmal natürlich die geschichtliche Entwicklung der Kriminalität und Jurisdiktion Australiens hervor, aber auch im Feld der Kriminologie bieten die gewonnenen Langzeitdaten neue Einblicke. 

Im zweiten Teil des Vortrags wird eine „praktische“ Spielart von Citizen Science vorgestellt. Anhand zweier Beispiele aus dem Bereich der Maker- bzw. Hackerspaces ( OpenLab Halle und Makerspace Leipzig) soll aufzeigt werden, welches Selbstverständnis dort vorherrscht bzw. welche Möglichkeiten und Probleme in diesen Communities bestehen (können). Gerade im Hinblick auf sich verändernde Produktions- und Arbeitsprozesse lohnt sich ein Blick auf diese Formen kooperativer Praktiken (von DIY zu community-based doing/Open Innovation).

Beide Projekte zeigen zwei sehr unterschiedliche Seiten von Citizen Science. Bei der Betrachtung des Begriffes selber zeigt sich aber auch, dass vieles unter Citizen Science fallen kann. Die Autoren Hackely und Wiggis/Crowston versuchen, durch die Definition von Bereichen und Stufen von Citizen Science, sich dem Begriff Citizen Science zu nähern. In einem dritten Teil werden wir diese Definitionen der beiden Autoren betrachten und versuchen beiden Projekte auf den jeweilig definierten Skalen zu situieren.

Im Anschluss soll der regionale Fokus des Vortrags mit einem Schwenk nach Shenzhen, China, abgerundet werden: die zuvor dargestellten Praktiken sind dort bereits im globalen Wirtschaften fest verankert, einige Unternehmen mit Millionenumsatz aus der Makerszene entsprungen, „Shanzhai“ nicht bloß eine Produktionsweise sondern eine Form von Selbstverständnis. Eine kurze Darstellung der Forschung aus diesem Bereich soll Denkanstöße für die Diskussion liefern.

Nastasja Krohe, Clara Kruckenberg, 09.06.2018

Literatur zur Makerszene in Shenzen:

• Silvia Lindtner, Anna Greenspan, David Li (2015): Designed in Shenzhen: Shanzhai Manufacturing and Maker Entrepreneurs.
• Silvia Lindtner (2017): Laboratory of the Precarious: Prototyping Entrepreneurial Living in Shenzhen.
• Silvia Lindtner, Seyram Avle (2017): Tinkering with Governance: Technopolitics and the Economization of Citizenship.

Anmerkungen

Im Vortrag Roboter als Lehrer wurde unter der Frage, ob es eine Chance oder mehr eine Utopie ist, auf die Möglichkeiten und rechtlichen Umstände einer Einführung des Roboters als Lehrer geschaut. Als Beispiel und Einleitung wurde der Einsatz eines künstlichen Dozenten gewählt, welcher an der Universität Marburg zum Einsatz kommt und gleichzeitig als Problematisierung für die Möglichkeit der Ergänzung oder Ersetzung des Lehrers in Schulen dienen sollte. Sprach-, Stimm-, Raum- und Emotionserkennung wurde als entscheidendes Moment heutiger KI markiert, welche auf der Basis selbstlernender Algorithmen die Ersetzung möglich machen sollen. Die Zunahme der Sensorik wurde am Beispiel japanischer Robotik weiter ausgeführt und zu Anforderungen an einen menschlichen Lehrer kontrastiert, die aus bildungswissenschaftlichen Theorien gewonnen wurden. Für die Vortragenden zeichnet sich das Problem roboterisierter KI besonders im Umgang mit Antinomen ab, sowohl erkenntnistheoretisch, linguistisch und sozial und wurde als spezifisches Problem der Verknüpfung von Gefühlen, Emotionen, Bewusstsein und rechtlich-sanktioneller Durchsetzung in Klassenraum begriffen. Die vermeintliche Programmierung von Moral und dem entsprechenden Asimovschen Gesetzen wurde zum zentralen Problem deklariert und die „nur“ Simulation menschlichen Verhaltens für eine echte Ersetzung als nicht ausreichend bezeichnet. Roboter sollten nicht wie Menschen angesehen werden; eine Verbindung zu minimal invasiven Erziehungsmethoden wurde gezogen, um andere Wege der Nutzung moderner Informationstechnik als den schulischen Robotereinatz zu thematisieren.

In der anschließenden Diskussion wurden die Grundannahmen, vor allem in technischer Hinsicht, kritisiert. Die Vortragenden gingen von einem technischen Stand der roboterisierten KI aus, welche dem Stand der achtziger Jahre entsprach. Ihr KI-Begriff entsprach dem Entwicklungsstand einer programmierten Variante von Eliza und nicht den vernetzten Protokolldependenzen des heutigen Semantic Web, wie sie etwa Watson oder Alexa symbolisieren. Es wurde intensiv über die heutige digitale Architektur geredet und darauf verwiesen, dass heutige Simulationen auf mengensemantischen Simulationen aufbauen. Es werden keine Taxonomien programmiert, sondern Muster auf Muster gebildet, welche durch die Struktur des Webs und der entsprechenden Protokolle schon verknüpft sind. Eine Programmierung einer Moral und dem entsprechender Asimovscher Gesetze ist aufgrund der performativen Gestaltung und Verknüpfung der Daten und ihrer performativen Anwendung moderner robotisierter KI anachronistisch. Die Möglichkeit einer Ersetzung des Lehrers erschien so unter einem Licht, welches sich einer dichotomen Bewertung von Chance oder Utopie entzieht. Entscheidender stellte sich das Problem als ein Problem des Anspruches und Definierens menschlichen Wissens und Bewusstseins dar und nicht so sehr der Bestimmung des Übergangs auf einen nichtmenschlichen Lehrers.

Im Vortrag Citizen Science wurde der Begriff zum eigentlichen Problem: Was ist eigentlich citizen science?

Dazu wurden das Prosecution Project und die Sphäre der Makerspaces und Fablabs verglichen. Ersteres versucht australische Gerichtsprotokolle zu sammeln und verwendet Hobbywissenschaftler zur Unterstützung von Experten. Zweiteres versucht Produktion, Vernetzung und Beratung zu verknüpfen; Hobbywissenschaftler werden hier von Experten unterstützt. Damit konnten die Beispiele schon zeigen, dass der Begriff semantisch sehr verschieden verwendet wird. Diese begriffliche und inhaltliche Problemlage wurde nun zu zwei einschlägigen Definitionen der citizen science in Verbindung gesetzt. Auf der eine Seite wurde das Vier-Level-Modell der partizipativen Erfassung von Muki Hakley verwendet und auf der anderen Seite der architektonische Ansatz von Wiggins und Crowstone. Sehr schnell wurde klar, dass sich nur gewisse Elemente und bestimmte Ebenen der Beispielprojekte mit den jeweiligen Definitionen erfassen lassen und der Begriff kaum klarer geworden ist.

In der Diskussion wurde erneut über die Dynamik und spezifischen Erfordernisse der Beispielprojekte geredet und Vergleiche zur institutionellen Wissenschaft gezogen. Schnell wurde deutlich, dass ein erheblicher Anteil Polemik und PR in der jeweiligen Begriffsbenutzung zu finden ist, und so auch extreme Grade der Opposition gegen den aktuellen Wissenschaftsbetrieb erklärlich werden. Der fachspezifische Diskurs, die interdisziplinäre Abgleichung und institutionelle Fassung der Disziplinen wird selten ernst genommen und hauptsächlich auf vermeintliche Freiheiten und Synergieeffekte verwiesen, welche sich nur außerhalb etablierter Wissenschaft entfalten könnten. Es wurde sehr deutlich, dass die meisten citizen science Unternehmungen nicht über das Credo von Bürgerwissenschaftsprojekten hinaus kommen, was aber weder Nachteil noch Abwertung bedeutet. Die Brückenfunktion derartiger Projekte zur "science" wurde als entscheidendes positives Moment gesehen.

Ken Kleemann, 15.06.2018