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Recht & Verwaltung20 September, 2021

Messen ist nicht Verstehen

von Ingo Hamm
Dateninstrumente fördern unzweifelhaft die vielgepriesene quantitative Transparenz. Doch grundlegendes Wissen über das in seinen natürlichen Wesenszügen geradezu paradigmatisch qualitative menschliche Verhalten geht darüber mehr und mehr verloren. Droht diese so modische wie bedrohliche Entwicklung derforcierten Quantifizierung des Menschen nun auch an Schulen?

Seit Beginn der Digitalen Revolution bilden Key Performance Indicators (»KPI’s«), Kennzahlen-Cockpits und People Analytics in einer stetig, wenn nicht unaufhaltsam wachsenden Anzahl von Wirtschaftsunternehmen, die Arbeitsbasis für unzählige Verantwortliche in Personalabteilung und Mitarbeiterführung.

Wir kennen die nahezu totale Quantifizierung aus dem Wirtschaftsleben. Was will man auch von einem Bereich der Gesellschaft erwarten, der sich anscheinend dem zweifelhaften Dictum verschrieben hat:

»You can’t manage what you can’t measure.« Grob übersetzt: Du kannst nur managen, was du auch messen kannst.

Dieses Bonmot wird häufig William Edwards Deming unterstellt, dem Begründer des Total Quality Managements, der sich jedoch viel zu gut mit Zahlen auskannte, um so etwas zu behaupten. Ganz im Gegenteil äußerte er sich anlässlich einer Diskussion der sieben Todsünden des Managements eher ablehnend über die bloße Idee, ein Unternehmen »rein nach Zahlen« führen zu wollen:

»Nothing becomes more important just because you can measure it. It becomes more measurable, that’s all.« Nichts wird, bloß weil man es messen kann, wichtiger – es wird lediglich messbar.

Warum grassiert dann eine solche Quantifizierungshysterie in der Wirtschaft, dass sie bereits auf das Privatleben übergreift (Stichworte Quantified Self, Smartwatches, Schrittzähler, Pulsuhren) und nun droht, sich nicht zuletzt im Zuge der forcierten Digitalisierung des Unterrichts auch auf Schulen auszubreiten?

Man tut, was man kann

Eine mögliche Antwort könnte sein: Wir tun tendenziell vieles, weil wir es tun können – und nicht, weil es vordringlich, nützlich oder auch nur nötig wäre. Nie zuvor in der Menschheitsgeschichte hatten wir mehr Daten über unser Leben zur Verfügung; der Digitalisierung sei Dank. Nun hat die Corona-Pandemie der Digitalisierung, die an Schulen im Vergleich zur Wirtschaft bislang eher zögerlich verlief, eine ungeahnte Beschleunigung beschert. Noch dient sie, sofern sie überhaupt technisch funktioniert und auf Seiten der Schülerinnen und Schüler auf sinnvolle Hardware trifft, hauptsächlich der Aufrechterhaltung des Unterrichts im Wechsel oder auf Distanz. Doch auch in den Unternehmen der Wirtschaft erfüllte die digitale Technologieeinst auf den ersten Blick einleuchtende Funktionen, bevor sie den Menschen vollumfänglich als Datenobjekterschloss, durchleuchtete, dokumentierte und ihn auf Basis dieser Zahlen zu steuern versuchte. Warum sollte ausgerechnet das weite Feld der Bildung von dieser Irradiation des Quantitativen ausgenommen bleiben?

Digital oder dystopisch?

m Vergleich zur drohenden Schüler-Quantifizierung nehmen sich Diskussionen zu Themen wie »Wozu noch Noten in der Schule?« geradezu vorgestrig aus. People Analytics ist nicht auf Noten angewiesen, da sie das komplette Leistungsprofil und die ganze psychologische Persönlichkeitsstruktur eines Menschen samtminutiösem Verhaltensprofil anhand von mehr Inventaren vermessen kann, als ein Familientherapeut aufzählen könnte. Diese exakte Vermessung einer Klasse, quasi das GPS für die Schülerseele, diese kundengenaue Quantifizierung jeglicher persönlicher Parameter sind keine Dystopie, sondern lediglich Ausdruck der technischen Gegebenheiten. Es drohen weniger die gläsernen, als die geröntgten Schüler/-innen; die im wahrsten Sinne des Wortes dauercomputertomographierte Schüler-/innen. Skeptik erhalten diese Ausbreitung des Zahlenwahns von der Wirtschaft auf die Bildung für weit hergeholt. Und gewiss: Wir reden hier über eine Prognose, ein Szenario. Doch die historische Analogie hilft uns über eine anfängliche Skepsis hinweg.

Es war einmal: Der Fußball

In ferner Vergangenheit war Fußball ein Spiel, bei dem 2 mal 11 Menschen hinter einer Lederkugel herjagten. Inzwischen ist etwas passiert, das der durchschnittliche Sportschau-Zuschauer vor 10 Jahren kaum erahnt hätte: Der Fußball ist quantifiziert. Die Vermessung des Spiels (ein schönes Oxymoron) ist komplett und wird pro Ausstrahlung in aller statistischen Detailversessenheit zelebriert anhand von Pro-Kopf-Angaben zugelaufenen Kilometern, gewonnenen und verlorenen Zweikämpfen, Fehlpässen, Fouls, Laufwegen in Prozentangaben, Torschüssen und noch vieles mehr – ohne dass dafür ein Trainer zu Stoppuhr und Klemmbrett greifen müsste. Das machen inzwischen (fast) alles die Algorithmen. Warum? Weil die Algorithmen das können. Ist das Spiel dadurch besser geworden? Oder auch nur dessen Kommentierung in Radio und TV? Jeder Sportbegeisterte kennt die Antwort. Die Quantifizierung hat dem Spiel zwar nicht die Seele geraubt, wie extreme Kritiker meinen, doch mit Spielidee und -verlauf hat sie nicht viel zu tun. Dazu ein Extrembeispiel.

Schülerflüsterer – nicht Statistiker

Die Startrainer der Welt und aller Teamsportarten sind nach eigenem Bekunden und auch im Fremdurteil weder Statistiker noch IT-Spezialisten. Im Gegenteil: Sie demonstrieren fast zutiefst menschliche Qualitäten, die rein qualitativer Natur sind. Sie sind »Teamflüsterer«. Sie sind weniger Psychometriker als Psychologen. Sie vermessen ihre Spieler und das Spiel weniger als dass sie beide verstehen – und vor allem verstehen wollen. Sie wissen und praktizieren intuitiv: Vermessen heißt nicht Verstehen. Vermessen ist kein Verständnissurrogat und noch nicht einmal eine Verständnisapproximation, sondern leider oft genug das Gegenteil: ein untauglicher Ersatz für Verstehen. Freud erzielte seine erzieherischen Erfolge mit einer Couch und nicht mit einer Excel-Tabelle. Warum sollte sich das geändert haben? Weil die Zeit inzwischen vorangeschritten ist? Jene Metropole, in welcher sie am schnellsten voranschritt, ist New York. Und bei keinem der dortigen Psychotherapeuten steht neben der Couch ein Computer.

Verstehen ist besser als Vermessen

Man kann in Unternehmen die Mitarbeiter vermessen und in Schulen die Schülerinnen, Schüler, Lehrer und Lehrerinnen – aber nicht ihre Seelen, ihren Charakter, ihre Befindlichkeiten und vielfältigen Motive. Selbstwenn man es könnte – und die unaufhaltsame Metrik der Algorithmen wird das eines Tages auch schaffen: Man sollte das genauso wenig zur Basis von Psychologie und Pädagogik im Klassenraum machen wie der Fußballtrainer seine Spielstatistik zur Basis der Betreuung und Entwicklung seiner Spieler macht. Was gut ist für den Fußball sollte mindestens genauso gut für die Schule sein. Einmal ganz davon abgesehen, dass selbst die valideste und reliabelste Statistik an die natürlichen Grenzen ihres Wirkungsbereiches stößt: Statistik kann nicht, was Statistik nicht kann.

Was Statistik nicht kann

Empirie kann zum Beispiel Erfolg ex post messen, aber ex ante prognostizieren? Das kann sie immer noch nicht genau und zuverlässig; siehe Fußball: Ballbesitz ist eben kein Erfolgsgarant. Selbst wenn es ein quantitatives Erfolgsrezept für Fußball gäbe – würden es dann nicht längst, sagen wir, alle Champions League-Teilnehmer praktizieren? Und selbst wenn die Noten des letzten Jahres einer Durchschnittsschülerin zusammen mit weiteren weitaus stärker ausgeklügelten quantitativen Indikatoren ihrer Person erfasst und in den Algorithmus gefüttert würden, um ihren schulischen Erfolg im neuen Schuljahre valide prognostizieren zu können, würde da nicht mindestens die Hälfte von der realen Wirklichkeit der Schülerin aus der digitalen Wirklichkeitsabbildung herausfallen? Was ist zum Beispiel mit der Interaktion im Klassenraum? Spielt sie für den Lernerfolg und persönliche Entwicklung keine Rolle? Was ist mit der wechselhaften Gruppendynamik, den mannigfachen Tendenzen der Kommunikation, den vernetzten Interdependenzen des Sozial-, Freundes-& Familienkreises? Daran scheitert bislang und auf absehbare Zeit selbst die beste Statistik.

Metrik macht, was Metrik kann. Ob das, was sie kann, ihre Nutzer weiterbringt, überlässt sie ihnen selbst. Oft sind es die Metriker und Empiriker selbst – sofern sie einmal Schüler waren oder Kinder haben –, die den Nutzen ihrer eigenen verdienten Disziplin im Klassenraum schwer in Frage stellen. Eine Kollegin zum Beispiel, versiert in mehr quantitativen Verfahren »als auf eine Kuhhaut passen«, pickt sich als Standardbeispiel der Illustration gerne die einfach messbare Lautstärke im Klassenraum heraus und fragt sich und uns: Was sagt nun die gemessene Lautstärke in der Klasse über die Qualität meines Unterrichts aus? 75Dezibel können eine massive, tumultartige Störung bedeuten, aber auch einen kurzzeitigen Gipfel der euphorischen Begeisterung der Klasse, wobei beide Interpretationen gegensätzlicher nicht sein könnten. Der Algorithmus, spätestens die KI wird schon die richtige Interpretation treffen?

So intelligent ist keine Künstliche Intelligenz

Spricht man heute mit KI-Entwicklern, winken diese müde ab. Ihre aktuellen KIs leiden derzeit und auf absehbare Zeit unter geradezu unüberwindlichen Problemen beim Erkennen einfachster Mimik und anderer Nuancen im Ausdruck – und wenn sie es doch können, gleiten KIs leicht ab in überzogene Deutungen, sprich Vorurteile. Was einem Menschen dank mitgelieferter »Grundausstattung« an intuitiver Analytik geradezu traumwandlerisch gelingt, misslingt der Künstlichen Intelligenz gerade aus dem namensgebenden Grund: Es ist eben keine menschliche, sondern eine künstliche Intelligenz. Sie kann auf Anhieb nicht sagen, ob ein Schüler das Gesicht angeekelt oder ironisch verzieht und ob ab 75 Dezibel der Unterricht schlecht oder geradezu phänomenal wird – eine Lehrerin, ein Lehrer kann das. Immer. Fehlerfrei. Im Bruchteil einer Sekunde. Ergo: Verstehen schlägt Vermessen. Das liegt auch daran, dass Lehrer und Lehrerin etwas kennen und verstehen können, was selbst für eine KI schwer erfassbar und noch schwerer analysierbar ist: Kontext.

Im Kontext gesehen

Auch und gerade Statistiker und Coder (wie Programmierer heute heißen) würden sofort und unumwunden zugeben – wenn Zahlenfetischisten sie denn fragen würden: Ohne Kontext sagt eine Zahl, ein Ergebnis einer Berechnung, überhaupt nichts. Auch einer KI nicht und den Algorithmen schon lange nicht. Das haben Lehrerinnen und Lehrer jeder KI voraus: Sie kennen den Kontext, sehen ihn, setzen ihn. Der Kontext wird vom Lehrer gesetzt, nicht von der Software. Warum? Weil Lehrerinnen und Lehrer ihre Schülerinnen und Schüler als Person kennen, als Mensch – und nicht bloß als Zahlencluster. Sie kennen ihre zutiefst menschlichen Neigungen, Prädispositionen, Interessen, Vorlieben, Motive, sozialen Background, Familiensystem, persönliche und erweiterte soziale Lebensumstände, Lernvorlieben, Idiosynkrasien und ihre unterschiedlich intensive Vernetzung innerhalb der Klasse. Eine Software, die das kann, was jeder erfahrene Lehrer kann, muss erst noch geschrieben werden, ganz zu schweigen von einer Akzeptanz einer solch allumfassend (über)wachenden Software. Das heißt: Jede Quantifizierung im Klassenraum, die genau das nicht kann, ist nicht nur aussageschwach, sondern geradezu gefährlich – wenn und insofern sich Verantwortliche bei ihren Entscheidungen auf deren fahrlässig unvollständigen Angaben verlassen. Genau das passiert in vielen Unternehmen, in denen die Belegschaft moniert: »Die da oben kennen die Zahlen –aber nicht, wie sie zustande kommen.« Eine KI kennt das auch nicht. Sie kann Muster erkennen, aber nicht erklären, was sie da erkannt hat. Trotzdem arbeitet die Wirtschaft weitläufig mit diesem Analysemodell. Soweit läufig, dass ein eigener Beruf daraus entstanden ist.

Customer Insights Manager

So heißt in quantifizierten Unternehmen jener Manager, der Kunden versteht. Angeblich. Denn tatsächlich versteht er oder sie lediglich das elaborierte Zahlenwerk, das die Internet-Plattformen aus den Tausenden einlaufenden Bestellungen und anderen Marktdaten generiert haben. Die Software macht daraus etwas, was sich kein Mensch trauen würde: Sie setzt Zahlen mit Menschen gleich. Übertragen wir dieses Modell auf die Schule der Zukunft und ihre »Children Insights Manager«, erhalten wir einen Experten, der jede verfügbare Zahl über jede Schülerin und jeden Schüler kennt und interpretiert – ohne jemals ein Kind persönlich getroffen haben zu müssen. Im Gegenteil: Dafür hat er gar keine Zeit. Einmal abgesehen davon, welche absurden Ergebnisse so ein Denkmodell zeitigen wird: Wollen wir das? Wollen wir, dass Experten über unsere Kinderentscheiden, die unsere Kinder persönlich gar nicht kennen? Das allerdings wäre die finale Quantifizierung des Menschen: Seine menschliche Existenz wurde aufgegeben. Der Mensch ist nur noch Zahl.

Wirklich unersetzlich

Wir alle mögen während unserer eigenen Schulzeit unter dem einen oder anderen »Pauker« gelitten haben, doch: Auch die Quantitative Revolution kann Lehrerinnen und Lehrer als »Schüler-Flüsterer« nicht ersetzen. Das heißt nicht, dass wir jeden Algorithmus, jede gemessene Zahl vom Schulgelände verbannen sollten. Marketing und Human Resources von Unternehmen haben dank Quantifizierung eine Menge über Kunden und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter gelernt, wo früher galt: Der Mitarbeitende/Kunde – das unbekannte Wesen. Aber sie tun dies nicht ohne »Qualitative Insights«. Die damit verbundenen Begriffe wie »Mitarbeiterorientierung« oder »Customer Centricity« beugen auch einer Tendenz vor, welche Kritiker gerne unterstellen: Es geht eben nicht darum, Menschen zu »durchleuchten« und »auszubeuten«, sondern sie vielmehr in den Mittelpunkt des Wirtschaftens zu stellen, wo sie hingehören und wo früher Maschinen, Profite und Shareholder Value standen: ein Fortschritt.

Vermessen, um zu verstehen

Quantifizierung an sich ist nichts Böses – sofern man den Karren nicht vor das Ross spannt. Zahlen können helfen, wenn man sie denn helfen lässt und nicht als Verstehenssurrogat betrachtet. Zahlen können helfen, Kundinnen und Kunden, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, Schülerinnen und Schüler und Menschen generell, mit denen man es in Beruf und Alltag zu tun hat, besser zu verstehen, um sie damit besser zu behandeln. Vermessen, um zu verstehen, ist ein vielversprechendes Rezept, das die Prioritäten einhält: Vermessung ist die Magd, nicht die Herrin des Verstehens. Und niemand würde sich beklagen, wenn wir unsere Schülerinnen und Schüler noch besser verstehen würden – am aller wenigsten die Schülerinnen und Schüler selbst.
Ingo Hamm
Professor für Wirtschaftspsychologie, Hochschule Darmstadt

Prof. Dr. Ingo Hamm

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