Künstliche Intelligenz verändert rasant die Art und Weise, wie wir das menschliche Potenzial einschätzen, doch ihre Undurchsichtigkeit birgt ein erhebliches Risiko. Der aktuelle Trend zum Einsatz von „Black-Box“-KI-Systemen in der Bildung – bei denen der Entscheidungsprozess verborgen bleibt – untergräbt Vertrauen und Verantwortlichkeit. So wie Passagiere es verdienen, zu verstehen, wie ein Flugzeug funktioniert, müssen Studenten und Pädagogen sehen, wie KI-gestützte Bewertungen zu ihren Schlussfolgerungen gelangen. Dabei geht es nicht nur um Fairness; Dies ist eine Grundvoraussetzung für sinnvolles Lernen und Chancengleichheit.
Das Problem mit undurchsichtiger KI
Der Reiz der KI beim Testen liegt in ihrer Fähigkeit, Bewertungen zu personalisieren und Fragen an individuelle Interessen anzupassen (ein Sportfan, der Statistiken verwendet, ein Astronom, der Planeten analysiert). Aber diese Anpassung schafft ein Paradoxon: Wenn jeder Schüler einen einzigartigen Test macht, wie können wir dann garantieren, dass die Ergebnisse vergleichbar sind? Ohne Transparenz besteht die Gefahr, dass willkürliche Standards entstehen und bestehende Ungleichheiten verstärkt werden.
Die Gefahr besteht darin, dass proprietäre KI-Modelle, die von kommerziellen Interessen getrieben werden, als geheime Torwächter zu Bildungs- und Berufschancen fungieren können. Dies steht in direktem Gegensatz zur wissenschaftlichen Strenge der etablierten Bildungsmessung, die den offenen Zugang zu Methoden und Daten in den Vordergrund stellt. Wer keine Erklärbarkeit fordert, bedeutet, ein System zu akzeptieren, in dem KI die Ergebnisse ohne Begründung bestimmt.
Wissenschaftliche Solidität erfordert Transparenz
Die OECD argumentiert, dass die Gültigkeit – die Genauigkeit und Aussagekraft einer Bewertung – nicht am Ende überprüft werden muss; Es muss von Anfang an eingebaut werden. Gültigkeit ist keine statische Eigenschaft mehr; Es handelt sich um ein dynamisches Argument über einen Lernenden im Kontext. Ein KI-gestützter Lesetest ist ungültig, wenn seine Ergebnisse falsch interpretiert oder missbraucht werden, beispielsweise wenn ein Schüler auf der Grundlage einer einzelnen Punktzahl unfair kategorisiert wird.
Erklärbarkeit ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass dies nicht geschieht. Die Schüler verdienen es zu verstehen, warum sie eine bestimmte Punktzahl erhalten haben (zum Beispiel eine 78 für einen Aufsatz). Feedback ohne Verständnis ist nutzlos. So wie wir Nährwertkennzeichnungen auf Lebensmitteln erwarten, brauchen wir „Bewertungskennzeichnungen“, die das Design, die Bewertung und die Einschränkungen von KI-gestützten Tests detailliert beschreiben. Die Internationale Testkommission empfiehlt Lernenden und Familien Erklärungen in einfacher Sprache.
Fairness und Schadensvermeidung
KI-Systeme übernehmen Vorurteile aus den Daten, auf denen sie trainiert werden, sodass Fairness ein entscheidendes Anliegen ist. Technologie kann neue Barrieren mit sich bringen: Eine Sprachbewertungs-KI muss beispielsweise gehörlosen Schülern Rechnung tragen. Der Grundsatz „keinen Schaden anrichten“ muss an erster Stelle stehen.
Wie das Handbook for Assessment in the Service of Learning betont, muss jeder Test nicht nur beweisen, dass er genau, sondern auch sicher, effektiv und gerecht ist. Dies erfordert ein strenges Validitätsargument, das potenzielle Vorurteile berücksichtigt und einen gleichberechtigten Zugang zu Chancen gewährleistet.
Auf dem Weg zu einem digitalen öffentlichen Platz
Wir stehen an einem Scheideweg. Akzeptieren wir eine Zukunft, die von proprietären „Black Boxes“ dominiert wird, die stillschweigend die Wege der Lernenden gestalten, oder bauen wir einen „digitalen öffentlichen Platz“, auf dem die Bewertungsgestaltung offen, transparent und diskutierbar ist? Innovation ohne Erklärbarkeit ist unverantwortlich.
Der Wert einer Beurteilung liegt nicht nur in ihrer Genauigkeit; Es geht darum, wie nützlich die Erkenntnisse für Lernende und Lehrende sind. Es ist an der Zeit, von den KI-Anbietern zu verlangen, dass sie „ihre Arbeit zeigen“, um sicherzustellen, dass die Geschichte der KI im Bildungsbereich von Offenheit, wissenschaftlicher Genauigkeit und verdientem Vertrauen geprägt ist.
Die Zukunft der KI in der Bildung hängt von unserer Bereitschaft ab, Transparenz, Fairness und wissenschaftliche Validität in den Vordergrund zu stellen – und nicht nur den technologischen Fortschritt. Nur dann können wir die Leistungsfähigkeit der KI nutzen, ohne die Grundsätze der Chancengleichheit und des sinnvollen Lernens zu opfern.
