Predictive Governance

Im Rahmen wachsender Datafizierung und Digitalisierung von Bildungssteuerung spielen prädiktive Governance-Instrumente eine zunehmend zentrale Rolle. Hierzu gehören etwa sogenannte Frühwarnsysteme (Early Warning Indicator Systems, EWIS), welche als dauerhafte Learning Analytics darauf abzielen, durch möglichst frühzeitige Intervention negative Bildungsverläufe systematisch zu verringern. Daten werden hierbei dazu genutzt „[…] to identify students who are off track“ (Bruce et al. 2011) und damit für die Generierung möglichst solider Zukunftsprognosen.

An der Professur untersuchen wir Gestaltung und Wirkungen derartiger Frühwarnsysteme mit einem Fokus auf Schule. Hierbei geht es u.a. um die folgenden Fragen:

1. Wie binden Schulleitung und Lehrkräfte prädiktive Steuerungstools konkret in ihr Handeln ein bzw. wie haben sich ihr Handeln und damit ggf. die sozialen Beziehungen in der Schule durch das Instrument verändert?

2. Inwieweit verändert das „flagging“ von Schüler_innen hierbei das Sprechen über und das Einschätzen diese/r Schüler_innen? Wie werden Frühwarnsysteme und bisheriges (professionelles) Wissen dabei in Beziehung gesetzt?

3. Wie schätzen Schulleitung und Lehrkräfte die Effekte des „flaggings“ für die Schüler_innen selbst, etwa in Bezug auf die Produktion von Datenbiografien und soziale Ungleichheit, ein?

Neben der eigenen empirischen Forschung beschäftigen wir uns mit der Frage, in wie weit prädiktive Steuerung über den Bildungssektor hinaus zu einem Kernphänomen digitaler Gesellschaft geworden ist. Hierbei kooperieren wir insbesondere mit der Professur Tobias Scheytt an der HSU. Im Februar 2020 haben wir gemeinsam einen entsprechenden internationalen Workshop mit interdisziplinärer Ausrichtung durchgeführt (PREGOV – Predictive Governance).

Hier kommen Sie direkt zur PREGOV-Projektseite auf ResearchGate mit weiteren Einblicken.

HSU

Letzte Änderung: 5. Januar 2021