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Die intelligente Klassenbildung mit algorithmischer Unterstützung ermöglicht eine faire, transparente und effiziente Verteilung von Schülerinnen und Schülern.
Es war Frühling, und Peter Sandberg Nielsen saß bei einem Informationsabend zur Schuleinführung seiner ältesten Tochter. Die Schule stand kurz davor, die neuen Klassen zu bilden, und immer wieder baten die Verantwortlichen die Eltern um eines: sich hinterher bitte nicht zu beschweren. Denn hinter einer Klassenliste steckt ein enormer Aufwand. Kinder mit besonderem Förderbedarf müssen verteilt, Freundschaftswünsche erfüllt, ungünstige Beziehungen getrennt, Kitas gleichmäßig verteilt und das Geschlecht ausgeglichen werden – und die Klassen sollen möglichst homogen sein. Die Rücksichtnahmen ziehen in unterschiedliche Richtungen, und selbst wenn die Arbeit fertig ist, kann niemand beweisen, dass das Ergebnis das beste war – nur, dass es das Beste war, was in der verfügbaren Zeit machbar war.
„Ich habe einfach zugehört“, sagt er. „Und je mehr sie erzählten, desto mehr dachte ich: Das ist im Grunde ein mathematisches Problem. Es ist schwer für Menschen, weil wir nicht Hunderte von Kombinationen gleichzeitig im Kopf behalten können. Aber genau das kann ein Computer gut.“
Der Gedanke ließ ihn nicht los. Bei Dataproces begann ein internes Testprojekt: Kann ein Algorithmus diese Rücksichtnahmen verstehen – und lässt er sich von einer ganz normalen Mitarbeiterin ohne Doktortitel in Mathematik nutzen? Man beschreibt jede Rücksichtnahme als Kriterium, gibt ihm ein Gewicht nach Wichtigkeit und lässt den Algorithmus die bestmögliche Verteilung finden. Am wichtigsten ist: Die Schule bestimmt die Gewichtung selbst.
Eine Schule war bereit, das Werkzeug an einem echten Jahrgang zu testen. Am Demo-Tag – mit Schweißperlen auf der Stirn – drückten sie auf den Knopf. Zwei Minuten später lag eine Verteilung vor, die sämtliche gewählten Kriterien zu 100 % erfüllte. Die Schule hatte einen ganzen Tag mit mehreren Mitarbeitenden für die Aufgabe eingeplant. Diesen Tag konnten sie nun absagen.
Es ist keine Magie. Der Algorithmus findet die beste Verteilung basierend auf dem, was er weiß – aber es sind immer noch Menschen, die entscheiden, was wichtig ist, und das Ergebnis prüfen. Dafür ist das Werkzeug transparent: Man kann sehen, warum die Verteilung so aussieht. Und man kann sie erklären – gegenüber Leitung und Eltern. Und erkennt eine erfahrene Mitarbeiterin etwas, das der Algorithmus nicht wissen konnte, lässt es sich anpassen.
Das Potenzial des Algorithmus
Kurz darauf kam eine Anfrage: Wenn ihr Kinder auf Schulklassen verteilen könnt, könnt ihr sie dann nicht auch auf Grundschulen verteilen? Die Antwort war ja – dieselben Mechanismen in größerem Maßstab, mit Schulbezirken, Kapazitäten und Geschwistern. Und Dataproces ist nun auch im Gespräch über die Verteilung in Kitas und der Tagespflege. Das Grundprinzip ist dasselbe: gerechte Verteilung unter widersprüchlichen Rücksichtnahmen. Deshalb lässt sich derselbe Motor vom Klassenzimmer auf die ganze Kommune übertragen – schneller und günstiger, weil man nicht jedes Mal das Rad neu erfindet.
So arbeiten wir
Dataproces baut nie etwas fertig, bevor die Idee verifiziert ist, und arbeitet deshalb immer mit mindestens drei Pilotkommunen. Wenn drei Kommunen das Problem unabhängig wiedererkennen, ist der Bedarf real. Das verteilt die Kosten und macht die Lösung für jede günstiger, und es schont die Pilotkommunen, weil sich die Fragen zwischen ihnen ausbalancieren lassen. Am wichtigsten: Es verbindet Fachexpertise mit dem Alltagswissen der Kommunen.
„Wir können noch so elegante Software bauen“, sagt Peter Sandberg Nielsen. „Aber wenn sie nicht zur Realität passt, in der die Mitarbeitenden stecken, ist das egal. Diese Geschichte begann ja damit, dass ich Menschen zugehört habe, die das Problem von innen kannten. Wir haben dieses Zuhören einfach systematisiert.“
Ein ganzer Arbeitstag wurde zu zwei Minuten – nicht weil die Menschen überflüssig waren, sondern weil sie den Tag nun für etwas Besseres nutzen konnten. Und dasselbe Puzzle widersprüchlicher Rücksichtnahmen gibt es überall in einer Kommune: Dienstpläne, Ressourcen, Aufgaben, die den richtigen Händen zugeordnet werden müssen. Vielleicht liegt genau dort die nächste gute Idee – in dem Gefühl, dass es einen klügeren Weg geben muss.
Kommen Sie gerne auf uns zu, wenn Sie von diesem Artikel inspiriert wurden, an der Softwarelösung zur intelligenten Klassenbildung interessiert sind oder mit uns über mögliche Pilotprojekte unverbindlich ins Gespräch kommen möchten.
Kontakt:
Dataproces ApS
Skalhuse 13
9240 Nibe (Dänemark)
Ansprechpartnerin:
Lena-Marie Baerens, Business Development Managerin
Tel.: +49 177 8703 027
E-Mail: lmb@dataproces.de
www.dataproces.de
