Transformationen in der beruflichen Bildung – Handlungsräume und Gestaltungsfelder der Wirtschafts- und Berufspädagogik.

1 Individuelle Förderung als bildungstheoretische Leitidee im Werk von H.-Hugo Kremer

Den Jubilar kenne ich seit seiner Studienzeit. Seit jeher verbindet er pädagogisches Denken und Handeln mit dem Anspruch einer individuellen bzw. individualisierten Förderung. Dies zeigt sich bereits in frühen Arbeiten, etwa in der Konzeption komplexer Lehr-/Lernarrangements, die explizit das Merkmal der Individualisierung von Lernprozessen aufgreifen (Dilger & Kremer, 2001, S. 13 ff.; Kremer & Sloane, 2001, S. 179 ff.). Diese Linie lässt sich konsequent weiterverfolgen – über die Publikation „Individuelle Förderung in der beruflichen Bildung“ (Kremer & Zoyke, 2010) sowie den Beitrag „Ausbildungsvorbereitung als Domäne – Inklusion in der Exklusion?“ (Frehe & Kremer, 2016) bis hin zur aktuellen Veröffentlichung „Inklusion im Kontext beruflicher Bildung“ (Burda-Zoyke & Kremer, 2024).

Besonders hervorzuheben ist in diesem Zusammenhang erstens, dass der Jubilar frühzeitig das pädagogische Potenzial digitaler Medien erkannt und reflektiert hat. Zweitens hat er deren Bedeutung konsequent vor dem Hintergrund eines inklusiven Bildungsverständnisses erörtert und damit zur fachlich fundierten Diskussion über die Gestaltung chancengerechter Lernumgebungen beigetragen. Drittens ging seine Perspektive dabei stets über die Unterrichtsebene im engeren Sinne hinaus: Sein besonderes Interesse galt der systemischen Betrachtung und der Verschränkung von Mikro-, Meso- und Makroebene – eine Dimension, die er in seinen wissenschaftlichen Arbeiten sowohl theoretisch fundiert als auch konzeptionell weiterentwickelt hat.

Vor diesem Hintergrund möchte ich zwei aktuelle, eng miteinander verknüpfte Konzepte zur Diskussion stellen – in der Erwartung, dass der Jubilar daran Freude findet und nicht zögern wird, mir auf seine gewohnt anregende Weise mögliche Grenzen oder Weiterentwicklungen aufzuzeigen. Diese beiden Konzepte werde ich in einer Vision zusammenführen und an einem konkreten Beispiel illustrieren.

2 Multi-Tiered Systems of Support (MTSS) und personalisiertes Lernen

2.1 Das Konzept der Multi-Tiered Systems of Support (MTSS)

Das Modell der Response-to-Intervention (RTI) bzw. der Multi-Tiered Systems of Support (MTSS) ist bislang noch wenig beachtet in Deutschland. Nach der Analyse von Zhang et al. (2023) haben in den USA inzwischen alle Staaten ein solches System. Entsprechend der Vorstellung des Center on Multi-Tiered Systems of Support (2024) hat ein MTSS vier grundlegende Elemente.

• Screening: Erstens beinhaltet ein MTSS ein periodisches Screening, mit dem Ziel, Lernende zu identifizieren, bei denen ein Risiko für schwache Lernleistungen besteht.
• Monitoring: Dem Screening schließt sich ein Monitoring an, das den Fortschritt über die Zeit verfolgt. Dabei werden sowohl die Lernleistungen als auch das Verhalten erfasst.
• Multi-tiered Prävention, Förderung, Intervention: Ein drittes Element ist die Förderung und Prävention auf verschiedenen, weiter unten erläuterten Ebenen (multi-tiered). Der größte Teil der Förderung geschieht auf der ersten Ebene (tier 1) mit allen Lernenden. Die zweite Ebene (tier 2) richtet sich an identifizierte Lernende, die zusätzlich und in Kleingruppen gefördert werden. Erweist sich das als nicht erfolgreich, erfolgt eine intensive Einzelförderung auf der dritten Ebene (tier 3).
• Datenbasierte Entscheidungen: Viertens sollten alle Entscheidungen datenbasiert getroffen werden.

In den USA bilden MTSS in den Staaten unterschiedliche Schwerpunkte (Zhang et al., 2023). In Deutschland ist das Konzept eines Multi-Tiered System of Supports (MTSS) bislang nur wenig verbreitet und in der bildungspolitischen wie wissenschaftlichen Diskussion noch nicht flächendeckend etabliert. Aufmerksamkeit erlangt haben in diesem Zusammenhang insbesondere die Arbeiten der Forschungsgruppe um Bodo Hartke, die sich mit der Konzeption und praktischen Umsetzung einer inklusiven Grundschule auf Grundlage des sogenannten Rügener Inklusionsmodells beschäftigt (Hartke et al., 2022; Mahlau et al., 2011).

2.2 Das Konzept des personalisierten Lernens

Das Konzept des personalisierten Lernens wird seit längerer Zeit, insbesondere in den USA, Großbritannien, Australien und Neuseeland, als zentrales Reformleitbild diskutiert (Dockterman, 2018), auch im Kontext der Berufsbildung (Duckett, 2010). Das Konzept unterscheidet sich von älteren pädagogischen Ansätzen der Individualisierung und Differenzierung insbesondere dadurch, dass der Einsatz digitaler Tools von Anfang an integraler Bestandteil ist und somit eine konstitutive Rolle für das gesamte Konzept spielt

Im deutschsprachigen Raum fand das Konzept hingegen bislang vergleichsweise wenig Beachtung. Ausnahmen für den deutschsprachigen Raum bilden die Arbeiten der Schweizer Arbeitsgruppe um Reusser im Rahmen des perLen-Projekts (Schmid, 2022; Stebler et al., 2018), das Projekt Perlen 4.0 in Bayern (Rieder & Kaulfuß, 2021; Rieder & Wilbers, 2023), das Projekt Sperle (Behrend et al., 2024), die praktischen Entwicklungen im Internat Beatenberg (Müller, 2014) sowie die Initiative der Bosch-Stiftung (Holmes et al., 2018).

Das personalisierte Lernen lässt sich in vier Schritte untergliedern (Wilbers, 2021b). Bei der Festlegung der Kompetenzerwartungen werden erstens umfassend sowohl Fachkompetenzen, aber auch personale Kompetenzen berücksichtigt. Innerhalb des personalisierten Lernens wird zweitens die Lernausgangslage erfasst. Anschließend wird drittens differenziert die Entwicklung der Kompetenzen angeregt, wobei die Lernenden ihr Lernen weitgehend selbst in die Hand nehmen. In einem vierten Schritt werden Lernfortschritte sichtbar gemacht. Insgesamt soll die Verantwortung für die Lernprozesse auf die Lernenden selbst übertragen werden. In allen vier Schritten werden digitale Tools eingesetzt.

Personalisiertes Lernen wird als konzeptionelle Antwort auf die Heterogenität in beruflichen Schulen verstanden. Das Verhalten und die Heterogenität von Schülerinnen und Schülern werden von Lehrkräften an beruflichen Schulen in den letzten Jahren als große Herausforderungen erlebt (Jude et al., 2024).

Die empirischen Befunde zu personalisiertem Lernen sind heterogen. Empirische Studien weisen in Teilen auf positive Effekte auf Lernleistungen durch personalisiertes Lernen (Pane et al., 2017) hin, während andere Studien (Phillips, 2023) auf ein erhöhtes Engagement der Lernenden, aber nicht auf erhöhte Lernleistungen hinweisen. Eine deutsch-schweizer Längsschnittstudie zeigt positive Effekte auf die Lernfreude auf (Mötteli, 2024). Ein erhöhtes Engagement kann mit Hilfe der Selbstbestimmungstheorie der Motivation (Deci & Ryan, 2020) reflektiert werden, weil durch selbstgesteuerte Aktivitäten, wie sie personalisiertes Lernen darstellen, die Anforderungen an die Selbstbestimmung gut adressiert werden können (Cents-Boonstra et al., 2021). Personalisiertes Lernen kann die Metakognition fördern, was sich jedoch nicht in allen empirischen Studien zeigt (Ackermans et al., 2025). Die gemischte Befundlage wird in Teilen darauf zurückzuführen sein, dass das Konzept national und international unterschiedlich begrifflich gefasst und entsprechend realisiert wird.

Personalisierung setzt immer schon auf digitale Tools. In der älteren deutschsprachigen Literatur wird auf eine Unterstützung personalisierten Lernens durch intelligente tutorielle Systeme und Lernmanagement-Systeme, aber auch auf exploratives und selbstbestimmtes Lernen, beispielsweise durch Internetrecherchen, digitale Spiele und kreative Anwendungsprogramme (Schaumburg, 2021) hingewiesen. In der neueren Diskussion um KI wird Personalisierung als Potenzial in der auf KI fokussierten Literatur (Hofhues, 2023) und Potenziale des KI-Einsatzes in der Literatur zu personalisiertem Lernen (Bayly-Castaneda et al., 2024; Ellikkal & Rajamohan, 2024) aufgeführt. So zeigt die Übersichtsstudie von Ayni et al. (2024), dass KI beim personalisierten Lernen den Lernprozess individualisiert, das Engagement steigert und Lernergebnisse verbessert.

Insgesamt kann das personalisierte Lernen als spezifische Form der individuellen Förderung im Sinne des Jubilars verstanden werden, ergänzt jedoch, insbesondere durch die konstitutive Einbettung digitaler Medien, das Konzept.

3 Die Vision eines adaptiven Systems datengestützten beruflichen Lernens

Die Konzepte der Multi-Tiered Systems of Support (MTSS) und des personalisierten Lernens lassen sich in einer gemeinsamen Vision eines adaptiven Lernsystems integrieren, das das berufliche Lernen innovativ bereichern kann

3.1 Übersicht über die Architektur des Systems

Die Architektur eines adaptiven Systems datengestützten beruflichen Lernens (Anders et al., 2025) wird über sechs Elemente aufgespannt, die die folgende Abbildung in der Übersicht wiedergibt.

Abbildung 1: Adaptives System datengestützten beruflichen Lernens

Dies kann am Beispiel der berufssprachlichen Förderung erläutert werden, das schon heute einige Elemente dieser Vision aufnimmt. Im Pakt für berufliche Schulen wird im Eckpunktepapier (BMBF & KMK, 2023) die Bedeutung der berufssprachlichen Förderung betont. In der wissenschaftlichen Diskussion wird häufig zwischen Sprachbildung und Sprachförderung unterschieden (Günay & Bigos, 2022). Beide Konzepte sind eng miteinander verwandt, werden jedoch insbesondere im schulischen Kontext primär anhand der Zielgruppe differenziert. Sprachbildung richtet sich an alle Lernenden und nimmt dabei häufig die gesamte Klasse als Bezugspunkt. Typische Ansätze sind der sprachintegrierte oder der sprachsensible Unterricht (Wildemann & Merkert, 2023). Sprachförderung hingegen adressiert eine spezifische Teilgruppe, die durch ein Assessment bzw. eine Sprachdiagnose identifiziert wurde. Diese Gruppe wird meist mit dem Ziel der Überwindung von Defiziten entweder additiv oder unterrichtsintegriert unterstützt (Becker-Mrotzek & Roth, 2017). Ein solches Verständnis von Sprachförderung legt konzeptionell bereits einen starken Fokus auf Personalisierung und Individualisierung nahe.

3.2 Kompetenzerwartungen bzw. Standards als Komponente des Systems

In einem adaptiven System datengestützten beruflichen Lernens müssten zunächst Standards bzw. Kompetenzerwartungen formuliert werden. In einem solchen System richten ausformulierte und verpflichtende Standards für Basiskompetenzen bzw. Kompetenzerwartungen sowie Verhaltenserwartungen Instrumente analog der oben skizzierten MTSS zu den periodisch durchgeführten Screenings aus. Dies gilt auch für basale Kompetenzen, etwa zur Berufssprache Deutsch. Für die berufssprachliche Förderung erfüllt dies in Bayern zum Beispiel der Lehrplan Deutsch mit einem Alphabetisierungs-, Basis-, Regel- und Wahlpflichtlehrplan. Screenings sind in der beruflichen Bildung auch an den vielfältigen Übergängen von zentraler Bedeutung. Dies gilt sowohl für Lernleistungen als auch für Hinweise auf lernerfolgsgefährdendes Verhalten, etwa im Zuge dokumentierter Ordnungsmaßnahmen.

3.3 Screening und Monitoring als Komponente des Systems

Screenings bilden die Grundlage für die Förderung und Intervention auf verschiedenen Ebenen (multi-tiered), wobei die Entwicklung der Lernleistungen, etwa im Bereich der basalen Kompetenzen, aber auch das Verhalten, wie zum Beispiel Abwesenheiten oder abweichendes Verhalten, in einem Monitoring verfolgt werden. Für das Screening und das Monitoring müssen darüber sowohl für die Lernleistungen bzw. die Lernausgangslage als für das Verhalten Instrumente bereitgestellt werden. Für die Berufssprache Deutsch liegen in Bayern beispielsweise die oben genannten wissenschaftlichen und informellen Tests vor. Die Förderinstrumente sollten sowohl den integrierten Unterricht als auch die isolierte Förderung basaler Kompetenzen berücksichtigen.

Nach den bayerischen Erfahrungen bei der Implementierung integrierten berufssprachlichen Unterrichts an beruflichen Schulen sollten sich Assessment-Instrumente nicht allein auf wissenschaftliche Tests beschränken, sondern auch informelle Tests berücksichtigen.

Tabelle 1: Assessment-Typen, hier am Beispiel Sprachkompetenz

Entsprechend der Praxis berufssprachlicher Förderung an beruflichen Schulen in Bayern lässt sich die Notwendigkeit von zwei Formen des Assessments ableiten, über deren faktische Verbreitung jedoch keine Daten vorliegen. Dazu gehört erstens die Bereitstellung wissenschaftlicher Tests. Für die Sprachkompetenz sind dies beispielsweise das deutsche Sprachdiplom – Erste Stufe für berufliche Schulen (DSD I PRO) der Kultusministerkonferenz, der Nürnberger Berufliche Schulen Deutsch Test NBD-T (Döll et al., 2024), die telc Deutsch-Tests für den Beruf (DTB) oder der Deutsch B1∙B2 Pflege des Sprachanbieters telc gGmbH.

Zweitens sollten informelle, also durch Lehrkräfte produzierte Tests, diese wissenschaftlichen Tests ergänzen. Angesichts der hohen Heterogenität der Berufsbildung – etwa mit Blick auf über 300 Ausbildungsberufe – ergibt sich hier ein trade-off zwischen hoher Standardisierung und Berufsnähe von Assessments, Standards und Förderstrategien. Mit Ausnahme der Sprachförderung gibt es für die anderen basalen Kompetenzen keine Standards, kaum wissenschaftliche Tests für berufliche Schulen und nur mit wenigen Ausnahmen Materialien für den integrierten berufsbildenden Unterricht, etwa die Umsetzungshilfe zur Vermittlung von mathematischen und zeichnerischen Grundlagen im Rahmen des Lernfeldunterrichts (ISB, 2021).

3.4 Förderung und Intervention als Komponente des Systems

Für die Förderung berufssprachlicher Kompetenz haben sich in der Berufsbildung in den letzten Jahren gute Beispiele herausgebildet (Wilbers, 2023b, S.137). Der Verbreitungsgrad in der Praxis kann mangels Daten nicht gut beurteilt werden. Als Organisationsmodell hat sich in den letzten Jahren an beruflichen Schulen der hier sogenannte integrierte Unterricht entwickelt, und zwar in Anlehnung an die international übliche Bezeichnung „Content and Language Integrated Learning (CLIL)“. Dabei werden der Sprach- und der Fachunterricht verschmolzen. Als dritte Unterrichtsform wird die isolierte Förderung basaler Kompetenzen ausgewiesen.

Tabelle 2: Förderung von fachlichen, überfachlichen bzw. basalen Kompetenzen

Die systematische und verbindliche Förderung der basalen Kompetenzen als isolierter bzw. integrierter beruflicher Unterricht hat sich in der Berufsbildung vor allem auf die Sprachkompetenz konzentriert, nicht jedoch auf die anderen basalen Kompetenzen. So liegen für sozial-emotionale Kompetenzen weder Standards noch Screening- bzw. Monitoring-Instrumente oder darauf abgestimmte berufsbildungsspezifische Präventions-, Förder- bzw. Interventionsstrategien vor. In den USA verbreitete Verfahren, etwa Behavior Assessment System for Children BASC-3 (Reynolds & Kamphaus, 2015), sind für den alltäglichen Schulgebrauch an beruflichen Schulen in Deutschland meines Wissens nicht verbreitet und auch schwierig zu adaptieren. Um einem typischen Missverständnis entgegen zu wirken, sei betont, dass solche Verfahren keineswegs ‚nur‘ defizitorientiert ausgelegt sind, sondern eigenständige Verfahren dazu dienen, Stärken zu ermitteln, etwa Devereux Student Strengths Assessment DESSA (LeBuffe et al., 2014).

Grundsätzlich lässt sich personalisiertes Lernen in verschiedenen Graden automatisieren und durch KI unterstützen. Molenaar (2022) unterscheidet dabei sechs Ebenen der Rollenverteilung zwischen Lehrkraft und KI, die von vollständiger Steuerung durch die Lehrkraft bis hin zur vollständigen Automatisierung reichen. Allerdings zählt die erste Ebene in Molenaars Modell, aufgrund der hier zugrunde liegenden Definition von personalisiertem Lernen, per Definition nicht als personalisiertes Lernen.

Tabelle 3:     Formen des personalisierten Sprachlernens nach Graden der KI-Unterstützung in Anlehnung an Molenaar (2022)

3.5 Soziotechnische Infrastruktur für datengestützte Entscheidungen als Komponente des Systems

Lernstandsdaten wie die aus Sprachassessments sind nur ein Element des umfangreichen Datensatzes, der zur Fundierung von Entscheidungen zu Unterricht und Schule führen soll. Die Diskussion um Datenunterstützung in der Berufsbildung steht noch am Anfang (Wilbers, 2023a) und lässt sich dabei als Entwicklungsperspektive für die Berufsbildung in Deutschland ausmachen (Wilbers, 2024). Daten sind dabei nur ein Element eines soziotechnischen Systems. Der notwendige Schutz der informationellen Selbstbestimmung muss mit Datennotwendigkeiten zur Gewährleistung beruflichen Lernens austariert werden. In technischer Hinsicht gehören zum Beispiel in Form von Dashboards zielgruppengerechte, sparsam und zeitnah bereitgestellte Daten mit einer abgeklärten Data Governance (Wilbers, 2023a). Daten sind dabei nur ein Element eines soziotechnischen Systems. Dazu gehören in sozialer Hinsicht beispielsweise Strukturen kooperativer Professionalität (Klopsch & Sliwka, 2021), die Arbeit mit Datenteams (Schildkamp & Poortman, 2015) oder Datenkonferenzen (Tränkmann & Schulze, 2021) und die Einbettung der Daten in Handlungszyklen (Jonach & Paasch, 2024).

Die Steuerung von Schulen bzw. die Schulautonomie ist mit einer veränderten Rolle von Schulleitung verbunden. Eine Fülle ‚neuer‘ Führungsmodelle wird in der Wissenschaft, aber auch in der Praxis diskutiert – vornehmlich noch in Unternehmen, zum Teil aber auch in Schulen. Sie wollen auch Antworten geben auf die veränderten Ansprüche neuer Generationen von Beschäftigten. Dazu zählen etwa agile Führungsinstrumente oder Modelle der Selbstführung. Besondere Innovationsbedarfe – etwa die Digitalisierung – führen zu spezifischen Führungsmodellen, beispielsweise Digital Leadership in den ergänzenden Empfehlungen der KMK (2021) zur KMK-Strategie „Bildung in der digitalen Welt“ (KMK, 2016). Die sich lange Zeit ausschließlich auf die Person der Schulleiterin bzw. des Schulleiters konzentrierte Führungsvorstellung wandelt sich unter der Vorstellung „distributed leadership“ (Wilbers et al., 2024; Wu et al., 2020). Dies würde unter anderem zur Berücksichtigung der Teamebene in Qualitätsmanagement-Systemen führen, was jedoch bislang die Ausnahme darstellt (Wilbers, 2021a). Insgesamt sind neue Führungsmodelle für berufliche Schulen bislang wenig reflektiert.

3.6 Schulinterne und -externe Supportsysteme als Komponente des Systems

In der Schule steht den Lehrkräften in der Vorstellung adaptiver Systeme beruflichen Lernens ein Supportsystem zur Verfügung, wie beispielsweise den sog. „Berufssprache Deutsch-Teams“ an beruflichen Schulen in Bayern. Derartige schulinterne Supportsysteme sollten multiprofessionell angelegt sein (Urton, Hertel & Hennemann, 2021).

Die Schulen werden im adaptiven System datengestützten beruflichen Lernens nicht allein gelassen, sondern könnten auf ein schulübergreifendes Supportsystem zurückgreifen. Die Analyse internationaler Best Practices, etwa Kanada, Estland oder Singapur (Sliwka, 2024), zeigt, dass bei der datengestützten Schulentwicklung Daten auf mehreren Entscheidungsebenen, also auch auf der Schulaufsichtsebene, verfügbar sind. Das Bildungssystem wird zu einem über mehrere Ebenen aufgespannten komplexen adaptiven System und Schulqualität ein Resultat der Verschränkung von Systemebenen (Klopsch & Sliwka, 2020). Die zur Verfügung stehenden Daten lassen sich nach den Kernaufgaben zu Kontroll-, Beratungs- und Unterstützungszwecken nutzen. So kann die Ressourcenallokation etwa knapper Fördermittel indikatorengesteuert erfolgen. Neben den ‚Small Data’ auf der Ebene des Unterrichts stehen ‚Big Data‘ auf ‚der‘ Systemebene (Sliwka, 2024).

Ein Beispiel indikatorengesteuerter Ressourcenzuweisung ist die aktuelle bildungspolitische Diskussion um das Startchancenprogramm, in dem die beruflichen Schulen – vorrangig Schulen der Berufs- bzw. Ausbildungsvorbereitung – in der entsprechenden Verwaltungsvereinbarung explizit erwähnt werden. Allerdings legen auch Länder bzw. Kommunen, die einen Sozialindex schon länger nutzen, etwa seit 1996 Hamburg (Schulte et al., 2014; Schulte et al., 2023) oder seit 2013 Hessen, diesen zumindest für die erste Runde nicht für berufliche Schulen vor. Einige Entwicklungen sind erkenntnisleitend. Eine Ausnahme in der Entwicklung stellt Baden-Württemberg dar. Bei den öffentlichen beruflichen Schulen erfolgt die Schulauswahl dort aufgrund von Indikatoren in der Armuts- und Migrationsdimension. Die Ermittlung erfolgt u. a. auf der Grundlage der Adressdaten der Schülerinnen und Schüler. Insgesamt ist die Diskussion um tragkräftige Konzepte zu einer indexgesteuerten Vergabe von Ressourcen an beruflichen Schulen noch in einem frühen Stadium. Große südliche Bundesländer, vor allem Bayern, Baden-Württemberg und Sachsen, berücksichtigen keine beruflichen Schulen zum Programmstart. Eine bundesweite Diskussion – in der Bildungspolitik, Bildungspraxis und Wissenschaft in der Berufsbildung – erfolgt zurzeit noch nicht. Dabei wäre an vorliegende Modelle bzw. Praxis anzuknüpfen. Dazu gehört vor allem die bereits seit 2012 praktizierte bedarfsorientierte Budgetierung (BoB) der Stadt München (Löwigt & Wieland, 2024). Auffällig ist in diesem Diskussionsstrang im Licht des KIPO-Modells (Kontext, Input, Prozess, Output) ein Übergewicht der indikatorengesteuerten Ressourcenzuweisung an Daten für den Kontext und eine vergleichsweise geringe Bedeutung von Input-, Prozess- und Outputdaten.

Adaptive Systeme datengestützten beruflichen Lernens führen zu einer Neuausrichtung schulaufsichtlicher Praxis. Die Schulaufsicht ist organisatorisch komplex angelegt, meist über mehrere Ebenen, ist in den Ländern und zum Teil selbst innerhalb der Länder nach Schularten unterschiedlich. Die Schulaufsicht wird durch intermediäre Akteurinnen und Akteure (Altrichter & Heinrich, 2007, S. 62–63) ergänzt, etwa eigenständigen Instituten wie Qualitätsagenturen oder Fortbildungsinstituten (Diedrich, 2020). Typisch ist auch die Ergänzung durch diverse, zum Teil vermutlich redundant arbeitende Beratungsstrukturen, die unterschiedlich organisatorisch aufgehängt sind.

In der neuen Steuerungslogik soll nicht mehr die Einzelschule einseitig durch die politisch-administrative Ebene beeinflusst werden, sondern es soll auch die politisch-administrative Ebene entwickelt werden, d. h. die Beziehung ist wechselseitig gedacht. Empirische Arbeiten zeigen jedoch, dass beide Systeme weitgehend geschlossen und nicht anschlussfähig agieren (Kallenbach & Dedering, 2021). Schulleitungen sprechen Zielvereinbarungen bisher nur moderate Änderungen zu (Schulz, 2017). Spannungen zwischen diesen Akteurinnen und Akteuren ergeben sich aus deren Eigenlogik sowie den unterschiedlichen Funktionen und damit einhergehenden Handlungsformen (Diedrich, 2020). Trotz der inzwischen großen Aufmerksamkeit für die Schulaufsicht sind die theoretische Aufarbeitung und empirische Erfassung schulaufsichtlicher Strukturen noch nicht weit fortgeschritten (Klein & Bremm, 2020).

4 Fazit

Die Vision eines adaptiven, datengestützten Systems beruflichen Lernens integriert zentrale konstruktive Elemente aus den Konzepten des personalisierten Lernens sowie der Multi-Tiered Systems of Support (MTSS). Sie eröffnet damit Perspektiven für eine evidenzbasierte und zugleich individualisierende Praxis beruflicher Bildung, in der technische Innovationen, pädagogische Professionalität und systemische Steuerung miteinander in Beziehung treten.

Die hier skizzierte Vision lässt sich – aus meiner Perspektive – in die bildungstheoretische Traditionslinie des Jubilars einordnen, der die individuelle Förderung konsequent als normative Leitidee beruflicher Bildung verfolgt hat – stets im Spannungsfeld zwischen pädagogisch-praktischer Gestaltung und systemischer Reflexion.

Ob diese Deutung auch von anderen geteilt wird, erscheint offen. Auch der Jubilar selbst dürfte, so meine Vermutung, kritische Einwände erheben – insbesondere gegenüber der vorgeschlagenen Operationalisierung und Integration zentraler Konstrukte in datenbasierte Steuerungsprozesse. Diese kritische Infragestellung wäre im besten Sinne produktiv – und steht in eben jener dialogischen Haltung, die das Denken des Jubilars auszeichnet.