LEARN 2 PLAY || PLAY 2 LEARN — UPDATE LEARNING

1. These und Ausgangspunkt

Lernen ist ein zentraler Bestandteil des menschlichen Daseins, essenziell für unser Überleben und idealerweise eine Quelle tiefgreifender Freude. Wirkliches Lernen sollte auf Leidenschaft und intrinsischer Motivation beruhen. Die besten Vorbilder hierfür finden sich oft außerhalb formeller Institutionen: bei Hobbyist:innen und in engagierten Communities, ob im analogen Raum oder in digitalen Netzwerken. Spielerisches Lernen bedeutet in diesem Kontext, das Spiel als eine sichere und anregende Umgebung für eigenmotiviertes Lernen zu begreifen.

Lebenslanges Lernen impliziert, dass dieser Prozess keineswegs mit dem Verlassen der Schule oder dem Hochschulabschluss endet. Gleichzeitig rückt das Konzept des „Unlearning“ in den Fokus: Wir müssen uns kontinuierlich fragen, welche falschen Annahmen oder veralteten Muster wir verinnerlicht haben und wie wir sie aktiv wieder verlernen können. Traditionell assoziieren wir Lernen stark mit Schule und Universität. Beide Institutionen gehen heute jedoch oft an der tatsächlichen Lebenswelt und den realen Anforderungen einer sich rasch wandelnden Arbeitswelt vorbei. Hinzu kommt ein drängendes gesellschaftliches Problem: Die soziale Herkunft entscheidet in Deutschland nach wie vor maßgeblich über den Bildungserfolg, wie PISA-Studien im OECD-Vergleich regelmäßig und eindrücklich belegen. Dieser Umstand birgt enormen sozialen Sprengstoff.

Als Gestaltende stehen wir vor der Frage: Wie können wir konkrete Hilfsmittel, Werkzeuge oder Umgebungen entwickeln, um diesem Dilemma selbstbestimmt und kreativ entgegenzutreten? Dieses Seminar soll aufzeigen, wie facettenreich und integrativ Lernen gestaltet werden kann. Im Mittelpunkt steht der Ansatz, am Menschen und mit dem Menschen zu gestalten – niederschwellig, inklusiv, nicht elitär und frei von rein marktgetriebenen Logiken. Wirtschaftlichkeit ist dabei keineswegs ausgeschlossen, darf aber nicht der alleinige Maßstab für den Erfolg eines Bildungswerkzeugs sein.

Theoretisch stützt sich dieser Ansatz auf etablierte Lernmodelle wie den Konstruktivismus nach Jean Piaget und den Konstruktionismus von Seymour Papert, der das „Lernen durchs Bauen“ propagiert und sich direkt an das Konzept des „Too Rapid Prototyping“ anschließt. Ergänzt wird dies durch die Self-Determination Theory von Edward Deci und Richard Ryan als Rahmen für intrinsische Motivation sowie das Flow-Erleben nach Mihaly Csikszentmihalyi. Ein weiterer essenzieller Bezugspunkt sind Mitchel Resnicks vier Prinzipien aus „Lifelong Kindergarten“ (Projects, Passion, Peers, Play). Resnick, der am MIT Media Lab die Entwicklung von Scratch leitete, vertritt die These, dass unsere gesamte Bildungslandschaft viel mehr wie ein Kindergarten funktionieren sollte – geprägt von freiem Experimentieren, greifbaren Materialien und gemeinsamen Bauprojekten.

Hervorragende Referenzen für solche niederschwelligen Bildungsangebote sind die Volkshochschulen, die seit über 100 Jahren Lernen für alle ohne formale Zugangsvoraussetzungen ermöglichen. Ebenso relevant sind Repair Cafés, offene Werkstätten, Makerspaces sowie Stadtteilbibliotheken als konsumfreie „dritte Orte“. Dass auch wirtschaftlich erfolgreiche Projekte diesen Prinzipien treu bleiben können, zeigen Initiativen wie die Raspberry Pi Foundation oder Arduino: Beide sind aus einem tiefgreifenden Bildungsanliegen entstanden und bis heute offene, zugängliche Plattformen geblieben.

2. Einstieg ins Seminar

2.1 Spiel und Spaß: Was und warum?

Zu Beginn müssen wir grundlegende Begriffe klären: Was genau verstehen wir unter Spiel, und was bedeutet Lernen? Wir gehen der Frage nach, warum Spielen überhaupt Freude bereitet – oft liegt es an der Möglichkeit, sich völlig frei und ohne negative Konsequenzen auszuprobieren. Darauf aufbauend untersuchen wir, wieso auch Lernen Freude bereiten kann und wie beide Konzepte im Idealfall untrennbar miteinander verbunden sind.

2.2 Selbstkritik: Wie wollen wir zusammen lernen?

Das aktuelle Hochschulsystem mit seinen Bachelor-Strukturen und professoralen Hierarchien ist maximal von extrinsischen Motivatoren geprägt: Man arbeitet für Noten, Anwesenheitspflichten und Credit Points. Dieses System widerspricht fundamental einer Umgebung, in der Scheitern nichts kostet, und behindert letztlich echtes, tiefgreifendes Lernen. Der Auftrag im Seminar lautet deshalb auch: Wir müssen kritisch hinterfragen, wie wir unser eigenes Lernen und den Austausch untereinander strukturieren. Um dem Notendruck entgegenzuwirken, streben wir alternative Bewertungsformen an. Ideal wäre eine einfache „Bestanden / Nicht bestanden“-Regelung oder Systeme der Selbst- und Peer-Bewertung, gestützt auf einen gemeinsamen Lernvertrag zu Beginn des Semesters, wie es die Bewegung des „Ungrading“ (Susan D. Blum) vorschlägt. Sollte die Prüfungsordnung eine Benotung erzwingen, müssen wir dieses System transparent und partizipativ hacken: Beispielsweise legen die Studierenden gleich zu Beginn über eine gezielte Hausaufgabe ihre eigenen Bewertungskriterien fest, anhand derer am Ende eine nachvollziehbare Selbstevaluation erfolgt.

2.3 Warum müssen wir überhaupt anders lernen? Es betrifft uns alle!

Die aktuelle Transformation durch Künstliche Intelligenz hat die strukturellen Probleme unseres veralteten Bildungssystems schonungslos offengelegt und verschärft. Schule und Universität gehen vielfach an der Lebensrealität und den kommenden Anforderungen vorbei. Viele engagierte Lehrkräfte und Eltern arbeiten längst mit spielerischen Ansätzen und kämpfen teils gegen die starren Mühlen der Institutionen. Diese Transformation betrifft jedoch alle Lebensbereiche. Als Gestaltende haben wir die einmalige Möglichkeit, mit unseren spezifischen Mitteln neue Perspektiven, spekulative Ideen und konkrete Impulse zu entwickeln, diese direkt in der Praxis zu überprüfen und so einen aktiven Beitrag zu diesem gesellschaftlichen Wandel zu leisten.

2.4 Warum sollten wir KI mitdenken?

Die Technologie der Künstlichen Intelligenz ist in ihrer Tragweite so bedeutend, dass wir sie weder ignorieren noch unkritisch umarmen dürfen. Wir müssen sie uns als Verbündete aneignen. Es geht darum, KI als ein formbares Material zu begreifen, das wir aktiv und kritisch gestalten, anstatt sie als unantastbares Orakel oder reines Konsumprodukt zu akzeptieren, das letztlich unser Verhalten formt.

3. Punchlines und Orientierung

3.1 Spiel ist nicht Gamification

Gamification wird oft missverstanden als das bloße Aufkleben von Punkten, Badges und Streaks auf eine im Kern unveränderte, oft monotone Tätigkeit. Wie Ian Bogost bereits 2011 scharf kritisierte, ist dies eher eine Marketing-Erfindung, die das eigentliche Wesen des Spiels verfehlt. Echtes Spiel verändert die Tätigkeit selbst tiefgreifend: Es erlaubt Umwege, Unsinn und vor allem ein Scheitern ohne reale Folgen. Das beste Diskussionsbeispiel hierfür ist Duolingo. Die grüne Eule ist zwar ein humorvoller Meme-Star, arbeitet aber stark mit Schuldgefühlen und dem psychologischen Druck, Streaks nicht abreißen zu lassen. Sie fungiert als kuscheliger Lehrer, bedient sich dabei jedoch der Mechanismen klassischer Dark Patterns.

3.2 Spiel ist nicht Lernen, sondern Spiel ist die Umgebung fürs Lernen

Spiel führt in der Regel ganz natürlich zum Lernen. Doch wie Johan Huizinga in seiner klassischen Definition („Homo Ludens“) feststellt, zeichnet sich das Spiel gerade durch seine Zweckfreiheit aus. Sobald man das Spiel mit einer strengen Absicht verzweckt („Wir spielen jetzt, damit wir etwas lernen“), läuft man Gefahr, die magische Dynamik des Spiels zu zerstören. Die ehrlichere Formel lautet daher: Das Spiel schafft lediglich den geschützten Raum, in dem Fehler keine Strafen nach sich ziehen, und genau in diesem Freiraum geschieht das Lernen fast nebenbei.

3.3 Das Kuscheltier / der Avatar als Schüler, nicht als Lehrer

Ein Kuscheltier fungiert klassischerweise als emotionale Brücke. Diese Mechanik können wir auf Avatare übertragen, indem wir den Avatar jedoch nicht als allwissenden Lehrer, sondern als Schüler konzipieren. Wir lernen, indem wir uns um diesen digitalen Gefährten kümmern und ihm Dinge beibringen. Dieser Ansatz verbindet Faktoren wie Cuteness, Humor und Zuwendung mit dem Erklären, einem der effektivsten Lernmechanismen überhaupt. Es kehrt die gängige EdTech-Logik um, in der die Maschine sendet und der Mensch passiv empfängt. Auch die in der Pflege eingesetzte Seniorenrobbe ließe sich so umdenken: Nicht die Robbe betreut die Senior:innen, sondern die Lebenserfahrung der Älteren wird zum Lehrstoff. Sie bringen der Robbe alte Lieder oder Begriffe bei, wodurch die Maschine zum lebendigen Archiv wird und den Menschen eine aktive, sinnstiftende Rolle zurückgibt.

4. Thematische Säulen

4.1 Too Rapid Prototyping: Was bleibt vom Lernen, wenn der Bot baut oder alles schreibt?

Wenn Bots und Algorithmen auf Knopfdruck komplexe Texte generieren und Prototypen entwerfen können, stellt sich die Frage: Muss ich das Herstellen überhaupt noch selbst lernen? Die Antwort ist ja, aber der Fokus verschiebt sich. Es geht weniger um die reine handwerkliche Produktion als vielmehr um das Beurteilen, das kritische Hinterfragen, das Zerlegen von Systemen und das Tragen von Verantwortung. Wer nie selbst etwas von Grund auf gebaut hat, kann Gebautes nur schwer bewerten. Das physische und digitale Selbstbauen bleibt essenziell für die Wahrnehmungsschulung. Die Forschung bestätigt dies: Studien wie die von Bastani et al. (2025) zeigen, dass KIs, die fertige Lösungen liefern, dem langfristigen Verständnis schaden. Nur wenn das System einen gezielten Widerstand leistet – Prinzipien wie „Desirable Difficulties“ oder „Productive Failure“ – findet echtes, tieferes Lernen statt. Die bewusste Konfrontation mit der Fehlerhaftigkeit von KI wird so selbst zu einer zentralen pädagogischen Methode.

4.2 Solo vs. Kollektiv

Lernen ist weit mehr als ein individueller Prozess; es ist tief in kollektiven Strukturen verwurzelt. Ein Fokus liegt auf Open-Source-Communities wie p5.js, Processing, ComfyUI, Shadertoy oder der Demoszene, wo Wissen aus der Freude am Teilen frei zugänglich gemacht wird. Die Theorie des „Situated Learning“ von Lave und Wenger beschreibt Lernen als legitime periphere Partizipation: Neulinge dürfen am Rand mitmachen, fremden Code kopieren oder abändern und rücken so langsam ins Zentrum vor. Allerdings müssen wir kritisch anmerken, dass reine Tech-Communities in der Praxis oft hohe Hürden aufweisen, überwiegend männlich geprägt sind und technisches Vorwissen erfordern. Um dem entgegenzuwirken, erweitern wir das Konzept um analoge Communities of Practice: Strickgruppen, Repair Cafés, Chöre, Schrebergärten oder Kochgruppen. Sie beweisen eindrücklich, dass Open Source kein rein technisches Phänomen ist, sondern eine uralte, analoge Kulturtechnik des gemeinsamen Wissensaustauschs.

4.3 Die Rolle von Cuteness

Donald Winnicott beschrieb das Kuscheltier als Übergangsobjekt, als Werkzeug, um sich mutig ins Unbekannte zu trauen. Cuteness kann im Lernkontext genau dieser Mutmacher sein. Doch wie die Theoretikerin Sianne Ngai betont, birgt Cuteness immer auch ein Machtgefälle: Das Niedliche ist das Schwache, das wir besitzen wollen. Es ist nicht unschuldig, sondern kann auch stark manipulativ wirken. Beim Einsatz von Cuteness – etwa im Protégé-Effekt, wo Lernende sich für eine virtuelle Figur mehr anstrengen als für sich selbst – ist deshalb Vorsicht geboten. Gerade im Austausch mit unterschiedlichen Altersgruppen kann Niedlichkeit schnell infantilisierend wirken, was eine sensible und kontextbewusste Gestaltung erfordert.

4.4 Out of the Bubble: Lernen ist immer auch eine Herausforderung

Digitale Assistenten und große Sprachmodelle tendieren dazu, uns in einer hyper-personalisierten Filterblase zu bestätigen. Echtes Lernen erfordert jedoch Reibung und das Einnehmen völlig neuer, unbequemer Perspektiven. Wir müssen aus der Komfortzone ausbrechen. Methoden hierfür können vom analogen Raum inspiriert sein, wie das Dérive der Situationisten um Guy Debord – ein zielloses Streifen durch die Stadt nach absurden Regeln – oder das Format der Human Library, bei dem man Gespräche mit Menschen führt, denen man im eigenen Alltag nie begegnen würde.

4.5 Verlernen: Warum das wichtig ist

Lernen ist kein rein additiver Prozess; manches muss erst aktiv verlernt werden. Eine „School of Unlearning“ nutzt Methoden des lustvollen Aufbrechens festgefahrener Strukturen, inspiriert durch Werke wie Keri Smiths „Mach dieses Buch fertig“. Die Forschung zum Konzeptwechsel zeigt, dass Menschen fehlerhafte Vorstellungen erst aufgeben, wenn sie mit ihnen unzufrieden werden. Dies lässt sich durch spielerische Methoden wie „Vorhersagen, Beobachten, Erklären“ provozieren. Ergänzt wird dies durch Ansätze von Paulo Freire zur Aufdeckung verinnerlichter Machtstrukturen und humorvolle Lernregeln wie die von Corita Kent, die Fehler als essenzielle Entwicklungsschritte begreifen.

4.6 Lern-Politik: Wer hat Zugang?

Zugang zu Bildung und KI-Tools ist keineswegs neutral, sondern berührt Fragen der Bildungsungleichheit, Datensouveränität und Inklusion. Wie rasch niedliche KI-Systeme kollabieren können, zeigte der Roboter Moxie: Als die Betreiberfirma Insolvenz anmeldete, verloren die Geräte ihre Funktion – wer die Server besitzt, besitzt die Beziehung. Ähnlich kritisch beleuchtet Sherry Turkle die Pflege-Robbe PARO als Symbol dafür, dass menschliche Zuwendung aus Kostengründen an Maschinen ausgelagert wird. Ergänzend gilt im Seminar eine strikte Regel zum Datenschutz: Wer KI-Lernwerkzeuge mit Kindern oder vulnerablen Gruppen testet, muss den Schutz persönlicher Daten als fundamentale Gestaltungsaufgabe begreifen.

4.7 Die Rolle von Humor

Forschungsarbeiten belegen, dass passender Humor die Aufmerksamkeit steigert und ein förderliches Lernklima schafft, während abwertender Humor schadet. Ein Paradebeispiel sind die „Lach- und Sachgeschichten“ der Sendung mit der Maus. Gestalterisch entsteht Humor oft aus der Fallhöhe zwischen ernster Absicht und absurd-lächerlichem Mittel. Wichtig ist jedoch zu reflektieren, dass Humor auch ausschließen kann: Insider-Witze erzeugen Hürden. Für gelungene Partizipation muss Humor daher immer gemeinsam mit den jeweiligen Partner:innen entwickelt werden.

4.8 Die Rolle von Sympathie und Attraktivität

Persönliche Sympathie und wahrgenommene Attraktivität beeinflussen Lehr- und Lernprozesse messbar, wie Studien zu Verzerrungen bei Bewertungsevaluationen belegen. Da vollkommene Neutralität eine Illusion ist, fordert dieses Seminar absolute Transparenz und Reflexion. Klare Bewertungskriterien, anonymisierte Abgabeformen und die bewusste Aufarbeitung von Machtgefällen sorgen dafür, dass Sympathie als Beziehungsressource genutzt wird, ohne in Ungerechtigkeit zu kippen.

4.9 Physisches Lernen, Haptik und Materialität

Lernen findet nie nur im Kopf oder auf Bildschirmen statt, sondern ist tief im menschlichen Körper und in der haptischen Erfahrung verankert. Die physikalische Interaktion, räumliche Bewegung und das Begreifen unkonventioneller oder roher Materialien schulen die Wahrnehmung auf eine Weise, die rein digitale Interfaces nicht leisten können. Gerade die Schnittstelle zwischen physischer Sensorik, greifbarer Hardware und digitalen Systemen bietet ein enormes Potenzial für spielerisches Begreifen und macht abstrakte Zusammenhänge im wahrsten Sinne des Wortes erfassbar.

5. Seminarziel

Das Ziel des Semesters ist die Entwicklung eines konkreten Lernwerkzeugs oder Prototyps – ob analoges Legespiel, physisches Interface oder KI-gestützter Lernassistent. Dieser Prototyp entsteht in enger Kooperation mit einer frei gewählten Partnergruppe aus der Praxis, wie etwa Kindern, Senior:innen, Nachbar:innen oder lokalen Vereinsgruppen. Im Rahmen des partizipativen Co-Designs sind diese Partner keine bloßen Testpersonen, sondern Expert:innen ihres eigenen Alltags. Die Zusammenarbeit muss stets auf Augenhöhe stattfinden und einen echten Mehrwert für die Partner:innen schaffen. Zudem gilt bei der Arbeit mit Minderjährigen eine verbindliche Datenschutzregel. Jedes Projekt beantwortet am Ende die zentrale Leitfrage: Was lernt dein Partner, was lernst du selbst, und was lernt – falls vorhanden – die Maschine?