Seite - 368 - in L3T - Lehrbuch für Lernen und Lehren mit Technologien

368 Alexander (2009) nennt in einer Auflistung von Verfahren zur Zukunftsforschung, die zukünftig auch für technologiegestütztes Lernen und Lehren eingesetzt werden könnten, die Methode ‚Prognosemarkt‘ (engl. ‚prediction market‘). Dabei werden nach dem Vorbild des Derivate-Handels Wetten auf zukünftige Ent- wicklungen gehandelt. Vom aktuellen Wert solcher Aktien lassen sich Wahrscheinlichkeiten für Entwick- lungen ableiten. Eine einfache Version ist ein Wettverfahren, das sich an den Regeln für Sportwetten orien- tiert. Mit Hilfe von Wetten und Auswertung der Wetteinsätze wird im deutschsprachigen Raum bei „L3T’s bet!“ gearbeitet (Schön & Ebner, 2012). 40 Expertinnen und Experten haben hier zu Aussagen zur zukünf- tigen Entwicklung von Lern- und Lehrmaterialien im deutschsprachigen Raum Wetteinsätze getätigt. Eine Jury entscheidet über das Eintreffen der Aussagen, sodass auch Wettköniginnen und Wettkönige gekürt werden. Bei einem Wettverfahren ist somit im Verfahren eingebaut, dass die Qualität der abgeleiteten Vor- hersagen auch relativ exakt bewertet werden kann. Zukunftsforschung gehört in eine Grauzone wissenschaftlicher Verfahren. Ihre Güte zu bewerten und sie kritisch zu betrachten ist notwendig. Gütekriterien wissenschaftlichen Arbeitens sind unter anderem die Gültigkeit von Aussagen und ihre Korrektheit. Auf den ersten Blick sind das auch Erwartungen, die man an die Forschung über zukünftige Entwicklungen heranträgt: Man will schließlich verlässlich erfahren, was zukünftig passiert. Gute Aussa- gen sollten demnach zukünftig zutreffen. Auf den zweiten Blick wird jedoch deutlich, dass Zukunftsfor- schung häufig betrieben wird, um Planungen und Strategien zu beeinflussen, also auch, um Zukunft aktiv zu beeinflussen. In diesem Sinne kann Zukunftsforschung auch davor bewahren, falsche Entscheidungen zu treffen. Die Vorhersagen treffen dann gerade wegen der guten Forschung nicht ein (Grunwald, 2002). Ob es sich um eine qualitativ hohe Studie zur Zukunft von Lernen und Lehren mit Technologien han- delt, lässt sich aber dennoch bewerten. Boon et al. (2005) haben ein Konzept zur Bewertung der Qualität von Zukunftsstudien entwickelt und teilen 22 Kriterien vier Dimensionen zu: (a) Autorinnen und Autoren und ihre Autorität, (b) Forschung und Datensammlung, (c) Genauigkeit des Reports und (d) Objektivität der präsentierten Inhalte. Man muss nicht lange nach ‚Zukunftsstudien‘ im Bereich des technologiegestütz- ten Lernens suchen, um Beiträge zu finden, die diese Kriterien nur unzureichend erfüllen. Boon et al. (2005, 210) haben dies für die Jahre 2000 bis 2002 unternommen. Sie haben damals festgestellt, dass die Untersuchungen in diesem Bereich nur selten auf überzeugendem methodischen Vorgehen basieren. Daran hat sich kaum etwas geändert; auch aktuelle Beiträge tragen häufig unsystematisch Aussagen als ‚Trends‘ zusammen. Es gibt auch Bedenken gegenüber dem typischen methodischen Vorgehen, der Einbindung von und Dis- kussion mit Expertinnen und Experten. So haben diese eine persönliche Geschichte, spezifisches Vorwis- sen, persönliche Haltungen und auch persönliche Eigenschaften wie beispielsweise einen ausgeprägten Op- timismus. Es zeigt sich, dass die Erwartungen an den Nutzen technologiegestützten Lernens positiv von der eigenen Interneterfahrung, Computerängstlichkeit und Selbstwirksamkeit beeinflusst werden (Rezaei et al., 2008, 86). Auch beeinflusst der kulturelle Hintergrund das Bild vom technologiegestützten Lernen. So soll es beispielsweise drei unterschiedliche Metaphern geben, welche die Möglichkeiten von technologiege- stütztem Lernen beschreiben: Im deutschsprachigen Raum spricht man häufig vom ‚Potenzial‘ des techno- logiegestützten Lernens, in englischsprachigen Veröffentlichungen wird hingegen das Bild vom ‚Katalysa- tor‘ oder vom ‚Hebel‘ verwendet. Während der Katalysator eingesetzt wird, um mit geringerem Einsatz gleiche oder bessere Ergebnisse zu erhalten, kann die Hebelwirkung nur einsetzen, wenn die Zielsetzungen des Technologieeinsatzes bekannt sind (Klebl, 2007 verweist auf Venezky & Davis, 2002, 14). Studien soll- ten also mit dem Blick auf die beteiligten Expertinnen und Experten die Ergebnisse reflektieren und bewer- ten.