Dave Treat von Pearson: KI sollte das Lernen unterstützen, nicht betrügen

Dave Treat, Chief Technology Officer bei Pearson

Über akademische Integrität, den Einsatz von KI und die entscheidenden Kompetenzen, die bei der Transformation des Bildungswesens durch agentische KI eine Rolle spielen

Dave Treat kam vor fast zwei Jahren als Chief Technology Officer zu Pearson und übernahm später die Rolle des Chief Information Officer, wodurch er die Aufsicht über das gesamte Technologieportfolio des Unternehmens erhielt.

Dieser Schritt bedeutete für ihn eine Rückkehr in den Sektor, in dem er groß geworden ist.

„Das Schönste an diesem Job ist für mich die Rückkehr in die Welt der Bildung“, sagt er. „Bildung war mein ursprünglicher Karriereweg. Alle anderen in meiner Familie sind auf die eine oder andere Weise als Lehrer tätig. Jetzt kann ich mit Stolz sagen, dass auch ich dazu beitrage, Menschen dabei zu helfen, durch Lernen das Leben zu verwirklichen, das sie sich vorstellen.“

Die Rolle umfasst sowohl strategische Innovation als auch die Sicherstellung des täglichen Betriebs eines 182 Jahre alten Unternehmens.

„Ich bin für unsere Zukunft im Bereich der agentenbasierten KI ebenso verantwortlich wie dafür, die Leertaste am Laptop unseres CEO zu reparieren, wenn sie kaputtgeht“, erklärt Dave. „Mein Herz schlägt für Innovation, aber ich muss auch dafür sorgen, dass hier alles rund läuft.“

Das ist sicherlich keine leichte Aufgabe, wenn man bedenkt, dass Daves technische Zuständigkeit eine weltweite Belegschaft von rund 17.000 Mitarbeitern in verschiedenen Geschäftsbereichen umfasst.

Dave Treat, Chief Technology Officer bei Pearson. Bildnachweis: Pearson

Bedenken hinsichtlich der akademischen Integrität sind berechtigt

Eine meiner ersten Fragen an Dave war, wie Pearson mit Betrugsfällen umgeht, da Studierende Zugang zu generativen KI-Tools erhalten.

Dave ist sich bewusst, dass das Risiko real ist, argumentiert jedoch, dass es eher davon abhängt, wie die Tools eingesetzt werden, als von der Technologie selbst.

„Es ist wichtig zu erkennen, dass die Bedenken hinsichtlich der akademischen Integrität real sind“, sagt er. „KI ist ein echtes Problem, aber nur, wenn wir sie einfach auf Lehrer und Studierende abwälzen. Wenn sie sie nur nutzen, um Antworten zu erhalten, führt das zu Betrug und verhindert echtes Lernen.“

Die KI-Lerntools von Pearson regen die Schüler stattdessen dazu an, Probleme selbst zu durchdenken, anstatt ihnen fertige Antworten zu liefern – geleitet von den Erkenntnissen der Lernforschung.

Dave stellt fest, dass die Nutzungsdaten ein Muster offenbaren, das wenig mit den Unterrichtszeiten zu tun hat.

„Wir verzeichnen bei US-Studierenden im Hochschulbereich gegen 21 Uhr die höchste Zugriffsrate“, sagt er.

„Sie stellen also naturgemäß Fragen, wenn die Lehrkräfte und Lehrassistenten nicht da sind, um ihnen zu helfen.“

Die gleichen Interaktionen werden den Lehrkräften am nächsten Morgen zurückgemeldet, sodass sie bereits vor Beginn des nächsten Unterrichtstages ein Gespür dafür bekommen, wo die Klasse Schwierigkeiten hat.

Wussten Sie schon?

• 21 Uhr ist der Zeitpunkt mit der höchsten Zugriffsrate, zu dem Studierende an US-Hochschulen die KI-Lerntools von Pearson am aktivsten nutzen

Warum KI eine Fahrschule braucht

Auf die Frage, warum so viele Unternehmen in KI-Technologie investieren, ohne ihre Mitarbeiter zuvor auf deren Nutzung vorzubereiten, verweist Dave auf ein Muster, das er über mehrere Technologiezyklen hinweg beobachtet hat.

„Da ich nun schon seit mehr Jahrzehnten in der Welt der Technologie tätig bin, als ich zählen möchte, ist dies kein neues Muster“, räumt er ein. „Wir alle lassen uns vom nächsten angesagten Tool mitreißen und wollen es anwenden.“

Dave nutzt die Analogie seines 16-jährigen Sohnes, der das Autofahren lernt, um seinen Ansatz bei Investitionen in neue Technologien zu erklären.

Er argumentiert, dass es so ist, als würde man einem Teenager die Autoschlüssel ohne Fahrunterricht in die Hand drücken, wenn man Menschen leistungsstarke Technologie ohne Anleitung zur Verfügung stellt – das führt unweigerlich zu einem Unfall. Stattdessen betont er die Notwendigkeit einer systematischen Schulung, ähnlich wie in der Fahrschule.

Ein zentrales Team für einheitliche KI-Standards

Pearsons Antwort auf diese Herausforderung war der Aufbau eines „AI Centre of Enablement“, das kundenorientierte Produkte, die Technik und interne Abläufe umfasst.

Von Anfang an entschied sich Daves Team dafür, sich direkt mit der Technologie auseinanderzusetzen und sich ganzheitlich darauf zu konzentrieren, wie KI das Unternehmen in drei Schlüsselbereichen verändern könnte.

Um das Unternehmen auf einen gemeinsamen Kurs auszurichten, ermittelt ein kleines zentrales Team, was in bestimmten Bereichen funktioniert, und gibt diese Erfolge weiter.

„Es geht dabei um den Ansatz ‚Gutes finden und verbreiten‘“, sagt Dave. „Uns war sofort klar, dass wir gemeinsame Standards und Protokolle anwenden müssen.“

Grundlage dieser Bemühungen ist eine umfassendere Modernisierung der Dateninfrastruktur von Pearson, die, wie Dave einräumt, noch nicht ganz mit den Ambitionen des KI-Programms Schritt halten kann.

„Wir haben bei unseren Datengrundlagen noch einen langen Weg vor uns, wie wohl die meisten Unternehmen“, sagt er. „Wir sind ein 182 Jahre altes Unternehmen, und man kann mit Fug und Recht sagen, dass wir keine 182 Jahre alte Technik haben! Aber wir suchen stets nach Möglichkeiten, diese zu modernisieren und zu verbessern.“

Zusammenarbeit mit großen Technologieunternehmen

Pearson arbeitet mit mehreren großen Technologieunternehmen zusammen, die ebenfalls ihre eigenen Schulungs- und Lerntools entwickeln – eine Dynamik, die manche als Wettbewerb betrachten könnten.

Dave sieht das jedoch anders: „Wir betrachten das in keiner Weise als Wettbewerb. Wir arbeiten tatsächlich mit vielen von ihnen zusammen und bewegen uns in Richtung eines viel offeneren Ökosystems.“

Er beschreibt die Zusammenarbeit als sich gegenseitig verstärkend, da sie die Bildungsinhalte und die Lernwissenschaft von Pearson mit den Plattformen und Vertriebskanälen der Partner verbindet.

„Unsere Partner verfügen über hervorragende Chief Learning Officers sowie über hervorragende Kompetenzen und Fähigkeiten, und wir sind einfach dazu da, diese zu verstärken – und umgekehrt.“

Auf die Frage, wie ein Universitätsstudent oder ein Lernender in einem Unternehmen im Jahr 2030 aussehen werde, kehrt Dave zu einem wiederkehrenden Thema zurück: Menschen in ihren bestehenden Routinen zu begegnen, anstatt sie daraus herauszureißen. Bildnachweis: Getty Images

Urteilsvermögen und Vorstellungskraft bleiben unverzichtbare Fähigkeiten

Für Organisationen außerhalb des Technologiesektors, die KI einsetzen, haben sich laut Dave die erforderlichen Grundkompetenzen im Vergleich zu früheren Innovationswellen kaum verändert.

„Es kommt immer auf die Qualität des Urteilsvermögens einer Person, ihre Fachkompetenz und ihre Vorstellungskraft an“, sagt Dave. „Je fundierter ihr Fachwissen ist, desto kreativer können sie damit umgehen.

„Kombiniert man das mit Empathie und Zusammenarbeit, sind das die menschlichen Eigenschaften, auf die es ankommt. Ganz gleich, um welche technologische Welle es sich handelt: Wenn man über diese Fähigkeiten verfügt, kann man das Beste aus jeder Technologie herausholen – und bei KI ist das nicht anders.“

Wichtige Tatsache

• Pearson beschäftigt weltweit rund 17.000 Mitarbeiter, die unter Daves technischer Leitung stehen

„Lernen im Flow“ wird die Zukunft prägen

Auf die Frage, wie ein Universitätsstudent oder ein Lernender in einem Unternehmen im Jahr 2030 aussehen werde, kehrt Dave zu einem wiederkehrenden Thema zurück: Menschen in ihren bestehenden Routinen abzuholen, anstatt sie daraus herauszureißen.

„Was tatsächlich funktioniert, ist, die Menschen dort abzuholen, wo sie stehen, und Mikro-Lernerfahrungen in ihren Alltag einzubinden, denn wir haben nun Einblick in ihren spezifischen Kontext“, fügt Dave hinzu.

„Die Zukunft des Lernens liegt im Fluss – im Fluss des Lebens, im Fluss der Arbeit und im Fluss der Bildung.“

Dieser Gedankengang erstreckt sich auch auf die Leistungsbewertung. Dave geht davon aus, dass die mündliche Prüfung, die seit langem als zuverlässiger Indikator für das Verständnis gilt, durch KI-gestützte Interaktion auf der Grundlage des eigenen Lehrmaterials eines Professors endlich in großem Maßstab praktikabel werden könnte.

„Wir wissen schon seit sehr langer Zeit, dass mündliche Prüfungen ein aussagekräftiges Indiz für das Verständnis eines Studierenden zu einem bestimmten Thema liefern“, fährt Dave fort. „Ein Studierender, der einem Professor gegenüber sitzt und genau artikulieren muss, was er weiß, zeigt damit wirklich, wie tief sein Lernprozess reicht.“

Für Unternehmen außerhalb des Technologiesektors, die KI einsetzen, argumentiert Dave, dass sich die erforderlichen Grundkompetenzen im Vergleich zu früheren Innovationswellen nicht wesentlich verändert haben. Bildnachweis: Getty

Ich bin für unsere Zukunft mit agentenbasierter KI genauso verantwortlich wie dafür, die Leertaste am Laptop unseres CEOs zu reparieren, wenn sie kaputtgeht

. Dave Treat, CTO, Pearson

Dave äußert sich ebenso direkt dazu, wo die Branche seiner Meinung nach zu weit vorprescht. Er bezeichnet die Diskussion darüber, dass vollständig autonome Agenten Arbeitsplätze ersetzen würden, als übertrieben, während er die Agentenverifizierung – den Prozess der Bewertung, wozu ein bestimmter KI-Agent tatsächlich in der Lage ist – als einen Bereich hervorhebt, der mehr Aufmerksamkeit verdient.

Pearson hat in diesem Bereich bereits einen funktionierenden Prototyp zur KI-Agentenverifizierung entwickelt und stützt sich dabei auf seine Erfahrung bei der Beurteilung von Menschen statt von Maschinen.

Der gemeinsam mit IBM Consulting entwickelte Prototyp wendet die jahrzehntelange Erfahrung des Unternehmens bei der Zertifizierung von Menschen auf autonome Maschinen an. Das System testet und überprüft digitale Agenten kontinuierlich, um sicherzustellen, dass sie Unternehmensabläufe sicher ausführen können, ohne die festgelegten Grenzen zu überschreiten.

Indem Software-Agenten wie Mitarbeiter behandelt werden, die sich eine Qualifikationsbescheinigung verdienen müssen, bietet die Plattform Unternehmen ein standardisiertes Rahmenwerk, um ihre KI-Belegschaft zu steuern und ihr zu vertrauen.

Wenn Dave darüber nachdenkt, was ihn weiterhin motiviert, kommt er auf etwas zurück, das persönlicher ist als jede Produkt-Roadmap.

„Es erfordert viel Mut, zu lernen“, sagt er. „Lernen soll eigentlich schwer sein. Wenn es nicht schwierig ist und man sein Gehirn nicht dazu bringt, tatsächlich zu arbeiten, dann lernt man nichts.“