BERLIN. Wenn es um Künstliche Intelligenz geht, richtet sich der Blick der Politik meist auf Start-ups, Rechenzentren und internationale Wettbewerbsfähigkeit. Sechs mathematische Fachgesellschaften und Verbände halten dagegen: Entscheidend dafür, ob Deutschland im globalen KI-Wettlauf bestehen kann, ist aus ihrer Sicht vor allem das Bildungssystem – beginnend in der Schule.
In einem gemeinsamen Strategiepapier fordern unter anderem die Deutsche Mathematiker-Vereinigung, der KI-Bundesverband und mehrere mathematische Fachgesellschaften, Deutschland müsse in der nächsten Phase der KI-Entwicklung eine aktive Rolle übernehmen. „Deutschland kann und muss in der nächsten Welle der KI-Innovation eine gestaltende Rolle einnehmen“, heißt es in dem Papier. Voraussetzung dafür seien „konsequenter Transfer, interdisziplinäre Zusammenarbeit und der Fokus auf mathematische Exzellenz im KI-Umfeld“.
Ausgangspunkt der Analyse ist ein ernüchternder Befund: Deutschland liegt als drittgrößte Volkswirtschaft im internationalen Vergleich der KI-Leistungsfähigkeit derzeit nur auf Platz acht. Abgehängt sei das Land damit aber noch nicht. Die Verbände verweisen auf die enorme Dynamik im KI-Sektor. „Technologische Durchbrüche sind in sehr kurzer Zeit möglich“, schreiben sie – ein heute noch unbedeutendes Unternehmen könne „schon in wenigen Monaten zur internationalen Spitze gehören“, wenn die Rahmenbedingungen stimmen.
Der zentrale Engpass liegt aus Sicht der Fachgesellschaften jedoch nicht bei Rechenleistung oder Software, sondern bei den Menschen, die KI entwickeln, verstehen und verantwortungsvoll einsetzen können. Und diese Fachkräfte wachsen nicht in Forschungslaboren heran, sondern im Klassenzimmer.
„Die Relevanz der Mathematik für KI muss durch eine Informationskampagne bekannter gemacht werden“
Die Ausbildung künftiger Fachkräfte betrachten die Verbände deshalb ausdrücklich „ganzheitlich, von der Schule bis zur mathematischen Ausbildung an den Universitäten“. Ein zentrales Problem sei, dass die Rolle der Mathematik für KI vielen Schülerinnen und Schülern nicht ausreichend bewusst sei. „Die Relevanz der Mathematik für KI muss durch eine Informationskampagne bekannter gemacht werden“, heißt es im Strategiepapier. Zielgruppe seien „insbesondere Schüler*innen“. Zugleich solle „das KI-Interesse von Mädchen insbesondere bestärkt werden, um den Talentpool auszuschöpfen“.
Deutlich wenden sich die Fachgesellschaften gegen einen verkürzten KI-Unterricht, der sich auf die Bedienung von Tools beschränkt. Ein Unterricht, der sich lediglich auf die Nutzungskompetenz von KI-Tools beschränkt, sei nicht nachhaltig, heißt es. Stattdessen müsse das „mathematische Verständnis von KI Teil schulischer Curricula werden“. Schülerinnen und Schüler sollen nicht nur anwenden, sondern verstehen, auf welchen mathematischen Prinzipien maschinelles Lernen, Datenanalyse und algorithmische Entscheidungen beruhen.
Eine Schlüsselrolle kommt dabei den Lehrkräften zu. Die Verbände sehen hier akuten Handlungsbedarf und fordern ein bundesweites Sofortprogramm. „Ein Sofort-Programm mit Weiterbildungsangeboten für Mathematik-Lehrer*innen zum Verständnis der mathematischen Grundlagen von KI soll als Bund-Länder-Programm eingerichtet werden“, heißt es im Papier. Ohne entsprechende Qualifizierung bestehe die Gefahr, dass KI-Bildung an Schulen oberflächlich bleibe und ihr eigentlicher Bildungswert verloren gehe.
Die Defizite setzen sich nach Einschätzung der Fachgesellschaften im weiteren Bildungssystem fort. So fordern sie die „Integration von Data Science Inhalten in die universitäre Lehrkräftebildung“. Darüber hinaus sollen mathematisch geprägte Data-Science-Studiengänge gezielt gestärkt werden. Vorgeschlagen wird unter anderem die „Stärkung mathematischer Data Science Studiengänge durch mathematisch orientierte KI-Professuren im Rahmen eines Bund-Länder-Programms“.
Der Handlungsdruck ist erheblich. Nach Angaben des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie werden bereits heute „pro Quartal über 35.000 Fachkräfte mit vertieften mathematischen Kenntnissen für KI-Anwendungen gesucht – Tendenz steigend“. Gleichzeitig, so warnen die Verbände, befinde sich „die Zahl der Studienanfänger*innen in mathematischen Studiengängen auf einem dramatischen Tiefstand“.
Neben der Ausbildung benennen die Fachgesellschaften zwei weitere Hebel: einen deutlich verbesserten Transfer zwischen Wissenschaft und Wirtschaft sowie gezielte Investitionen in die mathematischen Grundlagen der KI. Erfolgreiche KI-Ökosysteme entstünden dort, wo Unternehmen in unmittelbarer Nähe „führender Universitäten mit exzellenter Ausstattung“ angesiedelt seien. Deshalb sei es entscheidend, „in herausragende Forschung an den mathematischen Grundlagen der KI zu investieren und dadurch die besten akademischen Talente für das deutsche KI-Ökosystem zu gewinnen“.
Doch ohne eine tragfähige schulische Basis, so die implizite Botschaft des Strategiepapiers, greifen auch diese Maßnahmen zu kurz. Oder anders gesagt: Wer Deutschlands Rolle im internationalen KI-Wettbewerb sichern will, darf die Debatte nicht bei Technologie und Wirtschaft beginnen – sondern muss sie im Mathematikunterricht führen. News4teachers
Hier geht es zum vollständigen Strategiepapier.
Hier geht es zu allen Beiträgen des News4teachers-Themenmonats “Mission MINT”.
Was Schüler im MINT-Unterricht motiviert – und was sie daran abturnt
“ gezielte Investitionen in die mathematischen Grundlagen”
oh – aus der Wirtschaft kommt der Wink, dass man in Bildung auch mal investieren müsste…
na das wird spannend.
Sofortprogramme halte ich aber für sinnfreie Schnellschüsse. Die Leute, die diese Programme zusammenschustern haben meist von Didaktik keine Ahnung, und diejenigen, die darüber entscheiden haben vom Thema keine Ahnung…
Da trägt der Lahme den Blinden, der sagt, wo es langgeht … so wie immer … wir sind sowas von am Arsch… i.d.S.:
Frohes Neues Jahr!!
Einige Anmerkungen:
Algorithmen würde ich eher im Informatikunterricht, also echten Informatikunterricht, sehen. Die informationstechnologische Grundbildung, die derzeit den Hauptteil des Schulfaches Informatik ausmacht, ist eigentlich in Heimarbeit leistbar.
Oberflächlich ist der Mathematikunterricht schon jetzt, weil er kaum über einfaches Rechnen mit maximal einer Variablen hinausgeht.
Die Bildungspolitiker und -ökonomen müssen sich noch immer entscheiden, ob sie viele hohe Schulabschlüsse und halbwegs kompetente Absolventen (im Sinne der Kompetenzorientierung) oder fachlich versierte Absolventen, aber dafür wieder mehr niedrigere Abschlüsse, die dann aber ihren Namen auch wieder wert sind.
Kurz: Sollen die Schüler wieder etwas für die Schule tun müssen inkl. aller Konsequenzen bei Beibehaltung der aktuell ausreichenden Arbeitshaltung, oder den Status quo bestenfalls halten.
Die Verknüpfung der beiden Fächer macht es aus. Z.B. einen Bubblesort Algorithmus kann man auch gut in Mathe und ohne die eigentliche Programmierung machen. Die Umsetzung nachher mit den Mitteln einer Programmiersprache in Informatik.
Es gab mal Lehrpläne, die verzahnt waren, so dass man in vielen Fächern parallel Ähnliches gemacht hat, aber im Zuge der Umgestaltung, wo jeder Schule in jeden Fach was schuleigenes machen musste, ist das natürlich verloren gegangen.
“Nach Angaben des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie werden bereits heute „pro Quartal über 35.000 Fachkräfte mit vertieften mathematischen Kenntnissen für KI-Anwendungen gesucht – Tendenz steigend“.
Gleichzeitig, so warnen die Verbände, befinde sich „die Zahl der Studienanfänger*innen in mathematischen Studiengängen auf einem dramatischen Tiefstand“.”
Warum noch einmal sollte einer der raren Mathematikstudenten, der oder oder die das Zeug zum hochbezahlten KI-Experten hat, Lehrer werden?
Irgendwie wird das im Text nicht erklärt.
Kleiner Tipp: Die meisten Mathematik-Studenten können rechnen, also warum Lehrer werden?
Hm … bin Diplom Informatiker (Uni) und arbeite an einer IGS. Aber ja, ich sehe den Punkt ähnlich.
Da bin ich mir nicht so sicher:
Fachkräftemangel ist vorbei: Was Deutschland jetzt erlebt, ist viel schlimmer – FOCUS online
Wurde nicht gerade das schriftliche Dividieren in einem Bundesland gestrichen? Wir sind auf einem guten Weg.
Dabei teilen wir jeden Tag in den sozialen Medien.
Die Argumentation baut auf der Annahme auf, KI sei die Zukunft der Wirtschaft, schaffe mehr sinnvolle Innovation als Probleme. Das wird aber immer stärker diskutiert, gerade im Hinblick auf gesamtgesellschaftliche Folgen. Ist den Mathematikern noch bewußt, dass KI als Hilfsmittel für Routineprogrammierung anfing? Ist ihnen klar, dass mit Fortschreiten der Entwicklung der Bedarf an mathematischen Fähigkeiten eher abnehmen wird, denn abgesehen von Nischen kann die KI die meisten Routineaufgaben dann erledigen? Data Mining und lernende Algorithmen, das kann die KI bald ohne Menschen, auch ihre eigene Optimierung. Es ist deutlich einfacher, die ‘vertieften mathematischen Kenntnisse’ durch angepasste Verfahren und Anwendungen zu ersetzen als eine von 35000 immer weiter wachsende Zahl dieser Fachkräfte auszubilden.
Wer sieht, wie stark sich die Schule durch KI verändert, wie hoffnungslos sie hinterherläuft, der kann in Ansätzen verstehen, was die Wirtschaft erwartet. Das Strategiepapier hat bestenfalls ein Jahr, bis es völlig überholt ist und jeder das auch sehen kann. Wer soll da noch mithalten, speziell welche Schüler? Bringt ihnen einfach die Basics bei….Basics? Wir reden von 70%, die in der Oberstufe keine Bruchrechnung beherrschen, die den Unterschied zwischen mathematischer Wahrscheinlichkeit und Gefühl nicht bemerken. Wir können gerne alles in die Lehrpläne schreiben, die haben seit Jahren schon wenig mit der Realität zu tun.
Übrigens, wenn schon der Informatikunterricht weitgehend ohne den Begriff Algorithmus auskommt, wie kann man dann erwarten, Schülern “Prinzipien für maschinelles Lernen, Datenanalyse und algorithmische Entscheidungen” näher bringen zu können?
Die SuS der Sek II können ja heute kaum noch simpelste Mathematik, sie dann in der Schule bereits an Data Science, neuronale Netze etc. heranzuführen ist wie einem Säugling Stabhochsprung beizubringen. Aus meiner Sicht gehört das an eine Universität und nicht an eine Schule, wo wir SuS beibringen müssen 5 Minuten in Stillarbeit eigenständig zu lernen ohne sich von Snapchat/Tik Tok beschallen zu lassen.
Ein anderes Zitat:
“Prognosen gehen davon aus, dass zukünftige KI-Systeme weltweit den Strombedarf ganzer Länder wie der Niederlande, Schwedens oder Argentiniens verschlingen werden.”
Quelle:
https://www.mathematik.de/images/Mathe-FGs-zu-KI-Position082024mit5UNT.pdf
Gut, dass Deutschland keine eigene KI hat und seine Stromversorgung umgestellt hat.
Schön!!
… dann mal los!
Und verratet uns doch bitte einmal, wie man mit ner dreirädrigen Seifenkiste bei der Formel1 einen Gesamtsieg herausfährt – ohne an den Ausgangs- und Startbedingungen maßgebliche Veränderungen vorzunehmen.
Ganz einfach: für die Dreiräder gibt es eine Abkürzung namens Kolpetenzorientierung.
Gleichzeitig schreiben Spitzenforscher bei Anthropic, dass Claude (Frontier-Modell) sich seit Monaten zu 90% und steigend selbst schreibt. Boris Cherny/Anthropic vor zwei Tagen: “In the last thirty days, 100% of my contributions to Claude Code were written by Claude Code”. Von anderen Frontier Labs hört man vergleichbares.
Dieser Artikel hier legt auf erschreckende Weise offen, wie wenig Ahnung offenbar deutsche Mathematiker und Lehrkräfte vom auch nur gegenwärtigen Stand der Technologie haben, geschweige denn, wo wir nach Ansicht der Spitzenforscher von Google DeepMind, Anthropic und OpenAI bereits in fünf Jahren seien werden. Es fehlen nur noch ein bis zwei Schlüsselinnovationen. Eine ist persistentes Gedächtnis / kontinuierliches Lernen / evolvierende statt statische Gewichte und Anthropic (Dario Amodei / Sholto Douglas) lässt gerade dieser Tage durchblicken, dass dieses Problem wohl gelöst ist.
Es ist natürlich nie verkehrt, auf Bildung zu setzen, erst recht nicht im Humboldt’schen Sinne. Aber die Begründung hier ist ein eindrucksvoller Beleg dafür, wie weit abgehängt Deutschland schon ist. So wenig Ahnung, was draußen andernorts in der Welt gerade passiert.
Ich find das toll! Lass uns nicht mehr raufpfropfen auf due ohnehin sinnlos überfrachteten Lehrpläne. Laßt uns weiter mit inadequater Technik, Ausbildung etc Sachen unterrichten, von denen keiner eine Ahnung hat … warum nicht endlich mal das völlig veraltete Schulsystem wie einen gordischen Knoten lösen und mal NEU denken?
Das verstehen von KI hat sehr viel mit Datenauswertung zu tun. Dafür braucht man UNBEDINGT moderne COMPUTER-TOOLS als Unterstützung. Aber in der Schule tun sich Mathematiklehrer ja schon schwer den Schülern die Funktionsweise eines wissenschaftlichen Taschenrechners zu erklären.
“Oh, das kann der! Wusste ich gar nicht.”
Und in den Lehrplänen steht Statistik (nicht Wahrscheinlichkeit) maximal mal in der 6./7. Klasse drin. Arithmetisches Mittel (Boxplot, ..) schön per Hand schriftlich rechnen. Das wars dann. Klar, dass man hier zum Verständnis wie KI funktioniert, umplanen muss.
Natürlich sollte man wissen, wie man statistische Kenngrößen auch ohne Taschenrechner ermittelt. Sonst ist man nämlich nicht in der Lage, z.B. Eingabefehler zu erkennen, da man die Korrektheit des Ergebnisses nicht abschätzen kann. Und was nutzen mir Kenngrößen wie Median, arithmetisches Mittel, Modalwert …, wenn ich nicht wirklich weiß, was diese Größen bedeuten, da ich nicht weiß, wie ich sie ermitteln soll?
Übrigens: wozu soll ich SuS die Funktionsweise eines TR erklären? Ich bin schon glücklich, wenn sie die für sie hilfreichen Funktionen kennen und verwenden können. Die Funktionsweise des TR ist im Matheunterricht maximal uninteressant.