Einträge von Prof. Dr. Sigrid Hartong

Sigrid Hartong: Plädoyer für eine transformative statt datafizierungsgetriebene Bildungssteuerung

Sigrid Hartong ordnet die Pläne zur Einführung einer Bildungs-ID und eines Bildungsverlaufsregisters in eine langfristige, zunehmend exzessive Datafizierung von Gesellschaft und Bildung ein und warnt vor erheblichen Risiken. Aus Sicht der „Critical Data Studies“ betont sie, dass viele Probleme, die durch Daten gelöst werden sollten, kaum verbessert oder teils sogar verschärft wurden – auch in Ländern mit Schüler-ID. Mit der Forderung nach einem „Kassensturz“ kritisiert sie zudem die hohen Kosten des erforderlichen Steuerungs- und Verwaltungsapparats, so dass an anderer Stelle Mittel fehlen – etwa für Pädagogik, Unterstützung oder Personal. Die oft behauptete Alternativlosigkeit von „mehr Daten“ weist Hartong zurück und plädiert für eine kritische Auseinandersetzung mit und aktive Gestaltung von Daten und Technologien im Bildungssystem bis hin zu einer datensouveränen und zugleich transformativen Bildungssteuerung.

Sigrid Hartong: Algorithmisierung von Bildung – Über schrumpfende Spielräume für demokratisches (Ver-)Handeln und warum die EdTech-Industrie nicht das einzige Problem ist

Sigrid Hartong befasst sich mit den Konsequenzen der Algorithmisierung von Bildung. Dies scheint in einer Phase des Diskurses, die Corona bedingt durch das Hohe Lied auf E-Learning bestimmt ist, von zentraler Bedeutung. Dabei geht es ihr nicht nur um die Folgen der ökonomischen Macht der großen EdTech-Konzerne (EdTect steht für Education Technology) oder um die Auseinandersetzung um die mit umfassenden Mitteln der Bundesregierung vom umstrittenen Hasso-Plattner-Institut umgesetzte und bundesweit standardisierte Schulcloud. „Das viel gravierendere Problem“ – so Sigrid Hartong – „liegt in der hochpolitischen Grundlogik der Digitalisierung selbst, konkreter in der damit zusammenhängenden Datafizierung und Algorithmisierung von Bildung.“ Denn – so ihre Argumentation – mit wachsender Datenverknüpfung wird die Heterogenität von Modellen und damit der (möglichen) Vielfalt von gesellschaftlichen Bildern und Urteilen „sukzessive reduziert“.