In seinem Klassiker „The Children’s Machine“ (1992) hat Seymour Papert beschrieben, wie gut sich die Schule gegen unerwünschte Eindringlinge (aka neue Technologien) zu wehren weiß.

Papert vergleicht die Schule mit einem lebenden Organismus, dessen Immunsystem u.a. mithilfe von Makrophagen („großen Fresszellen“) körperfremdes und potenziell gefährliches Material erkennt, assimiliert und zersetzt. In ähnlicher Weise gelingt es der Schule, systemfremde Technologien zu erkennen, zu assimilieren und zu zersetzen. Die Schule als Makrophage transformiert potenziell disruptive in systemstabilisierende Technologie.

Papert illustriert diese These 1992 am Beispiel des Computers, der sich von einem „radically subversive instrument in the classroom” zu einem „blunted conservative instrument in the computerlab“ (ebd.) gewandelt hat:

„What had started as a subversive instrument of change was neutralized by the system and converted into an instrument of consolidation.“ (Papert 1992, S. 39)

Die Parallelen zum aktuellen KI-Diskurs liegen auf der Hand: EdTech-Startups sales pitchen uns eine revolutionäre Zukunft des Lernens mit innovativen KI-Tools, während sie de facto das bestehende System konsolidieren. Konventionelle Unterrichtsentwürfe, konventionelle Arbeitsblätter, konventionelle Lückentexte, konventionelle Multiple-Choice-Tests etc. lassen sich mit KI jetzt schneller und mit weniger Arbeitsaufwand erstellen. Revolutionär oder innovativ ist daran exakt nichts.

Anders ausgedrückt: 

Die schulische Makrophage assimiliert die potenziell disruptive KI-Energie und verwandelt sie – um das wunderbare Bild von Nele Hirsch zu nutzen – in Unterrichts-Zement. 

Diese Diagnose ist nicht besonders originell. 

Sie lässt sich jedoch um eine gesellschaftlich-bildungspolitische Dimension erweitern. In ihrem Buch „The AI Con” (2025) weisen Emily M. Bender und Alex Hanna darauf hin, dass KI-Technologie immer häufiger als kostengünstige Scheinlösung für gesellschaftliche Probleme eingesetzt wird, ohne dass deren komplexe Ursachen hinreichend in den Blick genommen werden. 

Anstatt die sozialen, strukturellen, ökonomischen und institutionellen Gründe für Defizite im Schulsystem in den Vordergrund zu rücken, werden KI-Tools als wohlfeile Heilmittel inszeniert, die den Zugang zu  Bildung demokratisieren, innovativen Unterricht ermöglichen, den Lehrkräftemangel abfedern, Lehrer:innen von unliebsamen Routineaufgaben befreien und – endlich! – das Versprechen vom individualisierten Lernen einlösen können. 

Ein rascher Blick auf die lange Geschichte der falschen Versprechungen der EdTech-Industrie (vgl. Watters 2021) genügt, um hier begründet skeptisch zu bleiben. Ein aktuelles Beispiel aus Schleswig-Holstein zeigt, dass auch die deutsche Bildungspolitik KI-Tools als kommode Lösungsstrategie entdeckt hat.

Effizienzsteigerung statt Innovation

Ein KI-Startup mit dem Namen „TeachPie“ (sic!) hat 2024 den Digitalisierungspreis des Landes Schleswig-Holstein für „Innovation im Bereich Bildung“ gewonnen.

„TeachPie“ gehört zu der rasch wachsenden Gruppe der KI-Tools, die Entlastung und „Differenzierung auf Knopfdruck“ versprechen, mit wenigen Klicks und Prompts lehrplankonforme Unterrichtsentwürfe sowie konventionelle Arbeitsblätter generieren können und tendenziell (im Sinne Paperts) das System konsolidieren.

Interessant ist in diesem Kontext weniger das Tool selbst als die Begründung der Jury für die Vergabe des Preises. Sie lautet:

Diese Begründung illustriert exakt das oben skizzierte Muster, das Bender und Hanna kritisieren: Relativ kostengünstige KI-Tools werden als technische Pseudo-Lösungen für grundlegende Probleme präsentiert. 

Das preiswürdige Potenzial des Tools wird nicht pädagogisch-didaktisch begründet, sondern durch einen ökonomischen „Mehrwert“, der durch „Zeitersparnis“ und „Effizienzsteigerung“ generiert wird. Es geht also nicht um innovative Bildung, sondern um möglichst wirksame Assimilation.

Fast schon zynisch ist der Hinweis darauf, dass „TeachPie“ „positive Auswirkungen auf den Fachkräftemangel mit sich bringen“ könne. Anstatt die realen Ursachen eines strukturellen Problems (Überlastung, Unterfinanzierung etc.) politisch anzugehen, setzt man auf eine Produktivitätssteigerung durch KI, die perspektivisch die Fachkräfte ersetzt. 

Bender und Hanna fassen in einem Satz zusammen, warum KI-Tools (in der Regel) keine nachhaltigen Lösungen, sondern Symptome einer Krise sind und warum der bildungspolitische Techno-Solutionismus in eine Sackgasse führt:

„Text synthesis machines can’t fill holes in the social fabric. We need people, political will, and resources.” (Bender/Hanna 2025, S. 99)

Es steht zu befürchten, dass es aktuell an Menschen, politischem Willen und Ressourcen mangelt, um drängende Probleme im Bildungssystem nicht nur auf der Oberfläche, sondern in struktureller Tiefe angemessen anzugehen. Zu verlockend, kostengünstig und schlagzeilenträchtig ist es für politische Entscheidungsträger:innen, getragen vom KI-Hype überall Nägel zu sehen, die man mit dem KI-Hammer einschlagen kann. 

Das ist besonders für diejenigen frustrierend, die in der (hoch-)schulischen Praxis tatsächlich versuchen, KI-Technologie innovativ und disruptiv zu nutzen. Und so wird sich am Beispiel der KI höchstwahrscheinlich wiederholen, was Seymour Papert 1992 über progressive Lehrende geschrieben hat, die versuchten, das Schulsystem mit dem Computer zu verändern:

„Progressive teachers knew very well how to use the computer for their own ends as an instrument of change; School knew very well how to nip this subversion in the bud.“ (Papert 1992, S. 40)

Literatur:

Bender, Emily M. / Hanna, Alex (2025) The AI Con. How to Fight Big Tech’s Hype and Create the Future We Want. London: Vintage.

Papert, Seymour (1992): The Children’s Machine. Rethinking School in the Age of the Computer. New York: Basic Books.

Watters, Audrey (2021): Teaching Machines. The History of Personalized Learning. London, Cambridge (Massachusetts): MIT Press.