Die Denkweise eines Ingenieurs: Warum sie für Kinder im Zeitalter der künstlichen Intelligenz unerlässlich ist

Dieser Artikel ist Teil von „Trending Forward“, unserer Video- und Audio-Serie, die untersucht, wie revolutionäre Technologien unseren Lebensstil verändern.

Das wertvollste Geschenk, das Sie Ihren Kindern machen können, ist vielleicht die Erfahrung des Scheiterns. Das mag radikal klingen und vielleicht etwas unbequem sein, insbesondere da ein Großteil der Erziehung darin besteht, Kinder vor Frustration und Enttäuschung zu bewahren. Doch indem wir jedes Mal eingreifen, wenn sie auf Schwierigkeiten stoßen, berauben wir sie womöglich der Möglichkeit, die notwendigen Fähigkeiten zu entwickeln, die sie brauchen, um sich in einer zunehmend unberechenbaren Welt zurechtzufinden.

Diese Frage gewinnt zunehmend an Dringlichkeit, da künstliche Intelligenz (KI) unsere Vorstellung von Arbeit verändert. In einem früheren Vortrag im Rahmen der Reihe „Trending Forward“ habe ich untersucht, was passiert, wenn KI Aufgaben und Fähigkeiten übernimmt, für die früher jahrelange Ausbildung nötig war. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, vorherzusagen, welche Jobs verschwinden könnten, sondern auch darin, Menschen auf einen KI-gesteuerten Arbeitsmarkt vorzubereiten , auf dem Fähigkeiten, die heute wertvoll sind, in ein oder zwei Jahrzehnten möglicherweise nicht mehr so ​​wichtig erscheinen.

Kinder, die heute aufwachsen, werden in eine Welt kommen, deren genaue Beschaffenheit wir nicht kennen. Manche Berufe, die sie später einmal ausüben werden, existieren vielleicht noch gar nicht. Vor zwanzig Jahren wäre die Arbeit für einen YouTube-Content-Creator undenkbar gewesen; heute ist sie eine durchaus realistische Option. Anstatt zu versuchen, die zukünftigen Berufe vorherzusagen, ist es sinnvoller, sich auf die menschlichen Eigenschaften zu konzentrieren, die sich auf verschiedene Situationen übertragen lassen: Neugier, Urteilsvermögen, Problemlösungskompetenz und Durchhaltevermögen.

Diese Ideen standen im Mittelpunkt meines kürzlich geführten Interviews mit Rachel Harmuth, Chief Product Officer bei CrunchLabs, dem von dem ehemaligen NASA-Ingenieur und YouTuber Mark Roper gegründeten Edutainment-Unternehmen, für Trending Forward . Ich war bereits mit dem Ansatz des Unternehmens vertraut, als ich in das Interview ging. Vor Jahren hatte ich für eine meiner Enkelinnen die CrunchLabs Build Box abonniert, und wir verbrachten Stunden damit, Projekte zu entwickeln. Die Projekte waren clever und wirklich lehrreich, aber was mich besonders beeindruckte, war, dass sie nicht immer auf Anhieb perfekt funktionierten.

Im Rückblick erkenne ich, dass die gescheiterten Versuche genauso wertvoll waren wie die abgeschlossenen Projekte.

Künstliche Intelligenz verändert, was Kinder lernen müssen.

Seit Generationen konzentriert sich Bildung stark auf das Anhäufen von Wissen und das Erlernen etablierter Fertigkeiten. Kinder lernen Daten, Formeln, Sprachen, Programmierung und andere Fächer in der Erwartung, dass diese Fähigkeiten sie auf das spätere Berufsleben vorbereiten. Wissen bleibt wichtig, doch künstliche Intelligenz erleichtert es Maschinen zunehmend, viele Aufgaben zu übernehmen, die zuvor auf der Fähigkeit des Menschen beruhten, Informationen abzurufen oder einen Prozess korrekt auszuführen.

Die schwierigere Frage lautet jedoch: Was passiert, wenn es keinen klaren Ablauf gibt, dem man folgen kann?

Harmuth und ich sprachen darüber, wie schwierig es ist, vorherzusagen, welche Berufe in 15 oder 20 Jahren gefragt sein werden. Die Lösung liegt nicht einfach darin, die vielversprechendste technische Fähigkeit von heute zu identifizieren und sie jedem Kind beizubringen. Bis die heutigen Achtjährigen ins Berufsleben eintreten, wird sich die Technologie um sie herum zweifellos verändert haben. Eine sinnvollere Investition wäre es, ihnen beizubringen, wie sie mit unbekannten Problemen umgehen, Unsicherheiten bewältigen und durchhalten, wenn die erste Lösung nicht funktioniert.

CrunchLabs fasst diese Philosophie in einem einfachen Satz zusammen: „Denk wie ein Ingenieur.“ Das ist keine Aufforderung an jedes Kind, das eines ihrer Projekte baut, Brückenbauer, Roboterentwickler oder später bei der NASA zu werden. Ingenieurwesen bedeutet in diesem Zusammenhang problemlösungsorientiertes Denken: definieren, was man erreichen will, mögliche Lösungen entwickeln, eine testen, verstehen, was schiefgelaufen ist, und die notwendigen Anpassungen vornehmen.

Neugier, kreatives Selbstvertrauen und die Fähigkeit, Misserfolge zu akzeptieren, bilden den Kern dieses Ansatzes. Die ersten beiden sind für Erwachsene relativ leicht zu verstehen, die dritte jedoch deutlich schwieriger.

Scheitern weniger beängstigend machen

Eltern und Großeltern haben einen natürlichen Instinkt, Probleme zu lösen. Wenn wir sehen, wie ein Kind mit einem Puzzle, einem Baustein oder einer neuen Fähigkeit kämpft, reagieren wir oft reflexartig: „Beweg das Teil, dreh es um, ich zeig’s dir!“ Manchmal ist Hilfe nötig, aber jedes Hindernis aus dem Weg zu räumen, beraubt das Kind der Möglichkeit, selbst zu entdecken, was passiert, wenn es Frustrationen überwindet.

Harmuth zog in unserem Gespräch einen interessanten Vergleich. Kinder verstehen diesen Prozess bereits beim Videospielen. Niemand erwartet, einen Controller in die Hand zu nehmen und ein schwieriges Spiel gleich beim ersten Versuch zu meistern. Man scheitert, versucht es erneut, passt seine Technik an und versucht es wieder. Ein gescheiterter Versuch beweist nicht, dass man das Spiel nicht spielen kann; oft ist es vielmehr der Weg, wie man es lernt.

Die physische Welt ruft oft eine ganz andere Reaktion hervor. Eine Zeichnung gelingt nicht wie erwartet, und das Kind beschließt, dass es schlecht zeichnen kann. Ein Musikinstrument macht ein nerviges Geräusch, und plötzlich glaubt das Kind, dass es kein musikalisches Talent hat. Ein Bauvorhaben scheitert, und die Schlussfolgerung lautet: „Das kann ich nicht.“ Das Problem ist nicht der gescheiterte Versuch an sich, sondern die Bedeutung, die wir ihm beimessen.

Mark Robers Arbeit liefert ein aufschlussreiches Gegenbeispiel. Seine Videos präsentieren beeindruckende Erfindungen, doch das perfektionierte Endergebnis erzählt nicht die ganze Geschichte. Hinter dem makellosen Erfolg verbergen sich gescheiterte Ideen, Prototypen und Iterationen, die nicht funktionierten. Seine Bereitschaft, diese Misserfolge einzugestehen, trägt maßgeblich dazu bei, dass sein ingenieurwissenschaftlicher Ansatz Kindern überhaupt erst zugänglich wird.

CrunchLabs verfolgt diese Philosophie in all seinen Produkten. Die Build Boxes bieten jüngeren Kindern praktische Physik- und Ingenieurprojekte, während Hack Pack älteren Kindern die Möglichkeit gibt, die Welt der Robotik zu entdecken. Die CrunchLabs Mysteries-Bücher gehen noch einen Schritt weiter und verwandeln das Lesen in ein interaktives MINT-Abenteuer, bei dem Kinder selbst Rätsel lösen und Geräte bauen. Ich habe mir diese Erweiterung des Storytellings kürzlich genauer angesehen, und sie spiegelt denselben Kerngedanken wider: MINT bedeutet nicht zwangsläufig passives Zuhören; es kann auch bedeuten, Dinge selbst zu entdecken. Wie können KI-Tools diese Art des Lernens unterstützen?

Das Unternehmen expandiert außerdem in den Einzelhandel, bietet Sommercamps an und betreibt Class CrunchLabs, eine gemeinnützige Initiative, die kostenlose MINT-Lehrpläne für die Klassen 3-8 anbietet. Die Formate variieren, aber die Lektion bleibt bemerkenswert einheitlich: ausprobieren, scheitern, lernen, anpassen und es erneut versuchen.

Flexibilität ist eine erlernbare Fähigkeit.

Harmuths Sichtweise auf Resilienz war der Höhepunkt unserer Diskussion. Oft betrachten wir Resilienz als angeborene Eigenschaft – man hat sie oder man hat sie nicht. Harmuth argumentiert jedoch, dass sie vielmehr wie ein Muskel trainiert wird, der aus spezifischen Fähigkeiten besteht: Problemlösungskompetenz, Durchhaltevermögen und Anpassungsfähigkeit.

Eltern können diese Fähigkeiten fördern, ohne die Kindheit ihres Kindes absichtlich zu verkomplizieren. Ein Kind, das einen Skitrick übt, ein Musikinstrument lernt, eine Geschichte schreibt, in der Küche experimentiert oder eine Hütte im Garten baut, unternimmt dieselbe geistige Anstrengung wie ein Kind, das an einem technischen Projekt arbeitet. Wenn etwas nicht funktioniert, muss es herausfinden, warum, eine Anpassung vornehmen und dann entscheiden, was es als Nächstes versucht.

Neugierde treibt ein Kind an, sich zu fragen, was passieren würde, wenn es etwas anderes ausprobierte. Kreatives Selbstvertrauen gibt ihm den Glauben, eine Lösung finden zu können. Und wenn der erste Versuch scheitert, hilft ihm seine Widerstandsfähigkeit, den Satz „Ich kann das nicht“ hinter sich zu lassen und sich die hilfreichere Frage zu stellen: „Was soll ich als Nächstes versuchen?“

Diese Gewohnheiten könnten besonders wertvoll werden, wenn künstliche Intelligenz ihre Fähigkeit zur Generierung von Antworten verbessert. Menschen werden weiterhin entscheiden müssen, welche Fragen relevant sind, die Logik der Antworten bewerten und Lösungen für Probleme finden müssen, die keine offensichtlichen Antworten haben.

Fähigkeiten für eine unvorhersehbare Zukunft

Niemand von uns kann mit Sicherheit sagen, welche Berufe in 15 oder 20 Jahren gefragt sein werden. Viele der Jobs, die Kinder heute vielleicht in Zukunft ausüben werden, existieren dann vielleicht noch gar nicht. Vor zwei Jahrzehnten schien es absurd, für einen YouTube-Content-Creator zu arbeiten. Heute ist es ein durchaus realistischer Karriereweg.

Kinder auf eine bestimmte Zukunftsvision vorzubereiten, ist daher möglicherweise weniger sinnvoll, als ihnen Fähigkeiten zu vermitteln, die sie in jeder Form dieser Zukunft nutzen können. Neugier, Urteilsvermögen , Problemlösungskompetenz und Durchhaltevermögen sind nicht an einen bestimmten Beruf gebunden. Sie können einem Kind nützen, das Ingenieur, Künstler, Lehrer oder etwas anderes wird, das wir heute noch gar nicht als Beruf bezeichnen.

Die Philosophie „Denken wie ein Ingenieur“ funktioniert gerade deshalb, weil es nicht um Ingenieurwesen an sich geht. Der Prozess ist denkbar einfach: Man definiert das Ziel, überlegt sich mögliche Lösungen, testet eine, findet den Fehler und passt die Lösung entsprechend an. Ein Kind muss keinerlei Ingenieurkenntnisse haben, um von dieser Herangehensweise an Probleme zu profitieren.

Jahre nachdem ich meiner Enkelin eine CrunchLabs Build Box gekauft hatte, denke ich heute anders über die Projekte, die wir gemeinsam gebaut haben. Die Befriedigung, etwas zum Laufen gebracht zu haben, war sicherlich ein Teil des Vergnügens, aber die Momente, in denen wir innehalten und herausfinden mussten, warum etwas nicht funktionierte, waren vielleicht sogar noch wichtiger. Die richtige Lösung zu finden, war nur ein Teil des Erlebnisses. Zu lernen, wie man sie findet, war genauso wichtig.

Es ist verständlich, dass Eltern die Probleme ihrer Kinder lösen möchten. Wir sehen ihre Frustration und wollen sie sofort lindern. Auch wenn ein direktes Eingreifen manchmal notwendig sein mag, ist es oft am hilfreichsten, einem Kind die Möglichkeit zu geben, sich Herausforderungen zu stellen und Probleme über einen längeren Zeitraum zu bewältigen.

Die Welt, die die Kinder von heute erben werden, wird von Technologien geprägt sein, die wir nicht vollständig vorhersehen können, und ihre zukünftigen Berufe könnten sich radikal von dem unterscheiden, was wir heute kennen. Sie auf diese ungewisse Zukunft vorzubereiten bedeutet nicht unbedingt, ihnen jede neue Technologie sofort beizubringen. Vielmehr geht es darum, ihnen das Selbstvertrauen zu geben, sich dem Unbekannten zu stellen, die Widerstandsfähigkeit, Misserfolge ohne Verzweiflung zu akzeptieren, und die Neugier, immer weiter zu experimentieren.

Mein Gespräch mit Rachel Harmuth hat mir einen wichtigen Gedanken mitgegeben: Wir können unsere Kinder vielleicht nicht auf jedes Problem vorbereiten, dem sie begegnen könnten, aber wir können ihnen sehr wohl helfen, Probleme besser anzugehen und zu lösen. Selbst wenn sie nie Ingenieure werden, ist geometrisches Denken eines der wertvollsten Geschenke, die wir ihnen machen können.