Die Förderung von transversalen Kompetenzen in der Berufsbildung

In diesem Beitrag wird der Frage nachgegangen, inwieweit Programmieren als transversale Kompetenz für die Berufsbildung gefördert werden sollte. Mit den neuesten Entwicklungen im Bereich der Künst­lichen Intelligenz (ChatGPT von OpenAI.com) stellt sich die Frage, inwieweit das Erlernen von Pro­grammiersprachen künftig überhaupt noch notwendig sein wird. Um dieser Frage und der Bedeutung von Programmierung in der Berufsbildung nachzugehen, wird zunächst auf den Stand der bildungspo­litischen Diskussion eingegangen. Dazu wird das Verständnis von transversalen Kompetenzen, Pro­grammierung als Kompetenz im DigComp Framework sowie das Konzept des Computational Thinking (CT) näher untersucht. CT gilt als eine Kernkompetenz des 21. Jahrhunderts und zielt darauf ab, den Menschen in die Lage zu versetzen, Methoden der Informatik für die Lösung von Problemen in einer Vielzahl an Domänen zu lösen. Neben der Aufarbeitung der bildungspolitischen Diskussion werden anschließend verschiedene Ansätze zum Programmieren, mit denen Berufslernende in Berührung kom­men, genauer erörtert: 1) Regelbasiertes Programmieren (insbesondere mit visuellem Coding), 2) Pro­grammieren als Aufsicht im Kontext des maschinellen Lernens und 3) Programmieren in Zusammenar­beit mit generativ vortrainierten Sprachmodellen. In jedem dieser drei Ansätze übernehmen die Berufs­lernenden eine andere Rolle. Eine Synopse der Überlegungen strukturiert erforderliche Programmier­kompetenzen entlang einer KI-Wertschöpfungskette. Damit geben wir einen differenzierten Diskussi­onsbeitrag auf die Frage, inwieweit noch Programmierkompetenzen gefördert werden sollten, da KI-Systeme dies nun ggf. effizienter bewältigen könnten. Basierend auf unserer Analyse stellen wir viel­mehr fest, dass andere Programmierkompetenzen in der Breite erforderlich werden. Berufslernende soll­ten bereits heute an sog. «Prompting-Skills» (im Sinne von Low-Coding) herangeführt werden, um sie auf zukünftige neue Formen der Zusammenarbeit mit generativen KI-Systemen vorzubereiten.