Über das Buch

Dieses Buch ist ein dringend notwendiger Appell. Algorithmen werden von Jobportalen, Versicherungen und Banken eingesetzt und manipulieren über soziale Netzwerke und Mikrotargeting sogar die Demokratie. Sie sind dabei, das Fundament unserer Gesellschaft zu erschüttern. In den USA wurde Cathy O’Neil zur Big-Data-Whistleblowerin. Die ehemalige Hedgefonds-Managerin engagiert sich heute in der Occupy-Bewegung. Ihr Buch erklärt, wie Algorithmen in der Theorie objektive Entscheidungen ermöglichen, im wirklichen Leben aber mächtigen Interessen folgen. Sie gefährden nicht nur freie Wahlen, sondern nehmen Einfluss auf zentrale Aspekte des Lebens: Ob man etwa einen Kredit für sein Haus erhält und wie viel man für die Krankenversicherung bezahlt. Cathy O’Neil zeigt anschaulich wie niemand zuvor, dass Algorithmen Diskriminierung und Ungleichheit verstärken und so zu gesellschaftsgefährdenden Waffen werden.

Hanser E-Book

Cathy O’Neil

Angriff der Algorithmen (Leseprobe)

Wie sie Wahlen manipulieren, Berufschancen zerstören und unsere Gesundheit gefährden

Aus dem Englischen von Karsten Petersen

Carl Hanser Verlag

Dieses Buch ist allen Underdogs gewidmet.

Einführung

Als kleines Mädchen habe ich oft aus dem Fenster unseres Autos geschaut und auf die Nummernschilder der anderen geachtet. Es machte mir Spaß, jede Zahl, die ich dabei sah, in ihre Elemente zu zerlegen – in die Primzahlen, aus denen sie bestand: 45 = 3 × 3 × 5. Das nennt man »faktorieren«, und es war meine liebste Denksport-Freizeitbeschäftigung. Als angehender Mathe-Freak war ich von den Primzahlen ganz besonders fasziniert.

Meine Vorliebe für die Mathematik wurde bald zur Leidenschaft. Als ich 14 war, nahm ich an einem Mathcamp (einem Sommerlager für mathematisch begabte Schüler*1) teil und kam mit einem Zauberwürfel nach Hause, mit dem ich mich stundenlang beschäftigen konnte. Die Mathematik bot mir eine wohlgeordnete Zuflucht aus der Unordnung der realen Welt. Das mathematische Wissen wurde ständig erweitert, um einen Beweis nach dem anderen; die Mathematik schritt unaufhaltsam voran. Und ich konnte etwas dazu beitragen. Ich studierte Mathematik und promovierte dann auch. In meiner Doktorarbeit ging es um algebraische Zahlentheorie, ein Gebiet, das auf den Primfaktoren aufbaut, die ich als Kind so gerne ausgetüftelt hatte. Bald erhielt ich eine unbefristete Professur am Barnard College, das eine gemeinsame mathematische Fakultät mit der Columbia University betreibt.

Aber dann schlug ich einen ganz anderen Weg ein. Ich kündigte meinen Job und begann, als »Quant« (quantitative Analystin) für D. E. Shaw zu arbeiten, einen führenden Hedgefonds. Indem ich von der akademischen Welt in den Finanzsektor wechselte, setzte ich die vorher für mich rein abstrakte, theoretische Mathematik nun auch in der realen Praxis ein. Die mathematischen Operationen, die wir dort mit Zahlen vollführten, bewirkten, dass Billionenbeträge zwischen verschiedenen Konten hin und her schwappten. Am Anfang war es spannend und aufregend für mich, in diesem neuen Labor – der globalen Wirtschaft – zu arbeiten. Aber im Herbst 2008, nachdem ich etwas länger als ein Jahr dort gearbeitet hatte, kam der große Crash.

Dieser Crash machte mir nur allzu bewusst, dass die Mathematik, meine einstige Zuflucht, nicht nur zutiefst in die Probleme der Welt verstrickt war, sondern sogar für viele von ihnen den Nährboden bereitet hatte. Die Immobilienkrise, der Zusammenbruch großer Finanzinstitutionen, die zunehmende Arbeitslosigkeit – all diese Entwicklungen waren von Mathematikern mit ihren Zauberformeln begünstigt und vorangetrieben worden. Hinzu kam, dass die Mathematik dank ihrer außergewöhnlichen Macht, die mich so sehr faszinierte, in der Lage war, sich mit der Technologie zu verbünden und so Chaos und Unglück um ein Vielfaches zu verschlimmern; sie machte Systeme, die ich inzwischen als fehlerhaft erkannt hatte, noch effizienter und größer.

An diesem Punkt wäre es eigentlich ein Gebot der Vernunft gewesen, einen Schritt zurückzutreten und darüber nachzudenken, auf welche Weise die Mathematik missbraucht worden war und wie wir eine ähnliche Katastrophe in Zukunft würden vermeiden können. Aber stattdessen waren die neuen mathematischen Verfahren nach der Krise noch gefragter als je zuvor, und sie wurden in noch mehr Bereichen eingesetzt. Rund um die Uhr pflügten sie durch Petabytes an Daten, die meistenteils auf Websites von sozialen Medien oder Online-Händlern eingesammelt worden waren. Und immer stärker konzentrierten sie sich nicht mehr nur auf die Entwicklungen an den globalen Finanzmärkten, sondern auch auf menschliche Wesen – also auf uns. Mathematiker und Statistiker analysierten unsere Wünsche, Bewegungsprofile und Kaufkraft, sie prognostizierten unsere Vertrauenswürdigkeit und berechneten, welches Potenzial wir als Schüler und Studenten, Arbeitskollegen, Liebhaber oder Kriminelle hätten.

Dies ist die sogenannte »Big Data-Wirtschaft«, und sie verspricht spektakuläre Gewinne. Ein Computerprogramm kann in Sekundenschnelle Tausende von Bewerbungen oder Kreditanträgen auswerten und sie zu wohlgeordneten Listen zusammenstellen, mit den vielversprechendsten Kandidaten ganz oben. Das spart nicht nur Zeit, sondern wird auch als fair und objektiv vermarktet – schließlich würden sich ja nicht mehr voreingenommene Menschen durch Papierstapel wühlen, sondern neutrale Maschinen nüchterne Zahlen auswerten. Schon im Jahr 2010 spielte die Mathematik eine größere Rolle in den Angelegenheiten der Menschen als jemals zuvor, und die Öffentlichkeit begrüßte das sogar weitgehend.

Aber ich sah Probleme auf uns zukommen. Die auf mathematischen Verfahren beruhenden Anwendungen, die die Datenwirtschaft antreiben, basieren auf Entscheidungen, die von fehlbaren Menschen getroffen wurden. Manche dieser Entscheidungen werden zweifellos mit den besten Absichten getroffen, aber dennoch fließen oft genug menschliche Vorurteile, Missverständnisse und Voreingenommenheiten in diese Softwaresysteme ein, die in immer höherem Maße unseren Alltag bestimmen. Solche mathematischen Modelle sind undurchschaubar wie Götter, und ihre Funktionsweise ist nicht zu erkennen, außer für ihre Hohepriester: die Mathematiker und Computerspezialisten. Deren Ratschlüsse, so falsch oder schädlich sie manchmal auch sein mögen, sind erhaben über jegliche Diskussion oder Einwände. Und sie tendieren dazu, die Armen und Unterdrückten unserer Gesellschaft noch stärker zu benachteiligen und die Reichen noch reicher zu machen.

Ich fand eine Bezeichnung für solche schädlichen Modelle: »Weapons of Math Destruction«, abgekürzt »WMDs« (»Mathe-Vernichtungswaffen«). Ich möchte Ihnen ein ausführliches Beispiel einer solchen WMD schildern, um ihre zerstörerischen Eigenschaften aufzuzeigen.

Wie so oft begann auch dieser Fall mit einem lobenswerten Ziel. Im Jahr 2007 beschloss Adrian Fenty, der neue Bürgermeister von Washington, D. C., die schlechten Leistungen der Schulen in der Hauptstadt zu verbessern. Die Probleme lagen auf der Hand: Damals schaffte kaum die Hälfte die High School von der neunten Klasse bis zum Abschluss¹, und nur acht Prozent der Achtklässler genügten den Anforderungen ihrer Klassenstufe in Mathematik.² Fenty engagierte eine Schulreformerin namens Michelle Rhee und schuf für sie einen neuen Posten mit weitreichenden Kompetenzen: Chancellor of Washington’s Schools.

Nach der damals gängigen Theorie lernten die Schüler nicht genug, weil die Lehrer ihren Job nicht gut machten. Also nahm Rhee im Jahr 2009 einen Plan in Angriff, um Lehrer mit schlechten Leistungen erkennen und aus dem Schuldienst entfernen zu können. Im ganzen Land ist dies in Schulbezirken, die in Schwierigkeiten sind, mittlerweile der vorherrschende Trend. Aus systemtechnischer Sicht ergibt diese Theorie Sinn: Man bewerte die Leistungen der Lehrer, eliminiere die Schlechtesten und setze die Besten dort ein, wo sie die größte positive Wirkung erzielen können. Im Jargon von Data Scientists wird auf diese Weise das Schulsystem »optimiert«, was wiederum den Kindern zugute kommen sollte. Wer könnte dagegen schon etwas einzuwenden haben, außer den »schlechten« Lehrern natürlich? Rhee entwickelte ein Assessment-Tool für Lehrer namens IMPACT³, und zum Ende des Schuljahrs 2009/10 entließ die Schulbehörde alle Lehrer, die aufgrund ihrer Scores in den unteren zwei Prozent gelandet waren.⁴ Und zum Ende des darauf folgenden Schuljahrs wurden weitere fünf Prozent gefeuert, nämlich 206 Lehrer.⁵

Sarah Wysocki unterrichtete in der fünften Klassenstufe und schien keinen Grund zu haben, sich Sorgen zu machen. Sie war zwar erst seit zwei Jahren an der MacFarland Middle School, hatte aber schon hervorragende Beurteilungen vom Schuldirektor und den Eltern ihrer Schüler erhalten.⁶ In einer davon wurde gelobt, dass sie sehr aufmerksam mit den Kindern umgehe; in einer anderen hieß es, sie sei »eine der besten Lehrerinnen, denen ich jemals begegnet bin«.⁷

Dessen ungeachtet erhielt Wysocki am Ende des Schuljahrs 2010/11 einen miserablen Score in ihrer IMPACT-Beurteilung.⁸ Ihr Problem war ein neues Scoringsystem, das als »value-added modeling« (»Mehrwert-Modellieren«) bezeichnet wird und angeblich ihren Erfolg beim Unterrichten von mathematischen und sprachlichen Fertigkeiten maß. Dieser von einem Algorithmus produzierte Score machte die Hälfte ihrer Gesamtbeurteilung aus und wurde stärker gewichtet als die positiven Beurteilungen von Schulverwaltung und Eltern.⁹ Daher blieb dem Schulbezirk keine andere Möglichkeit, als sie zu entlassen, zusammen mit 205 anderen Lehrern, die ebenfalls IMPACT-Scores unterhalb des Grenzwerts erhalten hatten.

Das Ganze schien aber keine Hexenjagd oder das Begleichen alter Rechnungen zu sein. Tatsächlich entbehrt das Vorgehen des Schulbezirks keineswegs einer gewissen Logik, denn schließlich könnte doch zum Beispiel ein Schuldirektor mit einer miserablen Lehrerin befreundet sein – vielleicht bewundert er ihren Unterrichtsstil oder ihren vermeintlichen Einsatz. Auch ein schlechter Lehrer kann einen guten Eindruck machen. Darum wollte die Stadt Washington, wie so viele andere Schulbezirke auch, den Einfluss solcher zutiefst menschlichen Neigungen minimieren und sich stärker von Leistungsscores leiten lassen, die auf harten Tatsachen beruhen. Die Zahlen würden eine klare Sprache sprechen, versprachen die Verantwortlichen – sie würden gerechter sein.

Wysocki fand ihre Scores natürlich furchtbar ungerecht, und deshalb wollte sie wissen, wie sie zustande gekommen waren. »Ich glaube, dass niemand die Scores wirklich nachvollziehen kann«, erzählte sie mir später. Wie konnte eine gute Lehrerin nur so abgrundtief schlechte Scores bekommen? Wie waren die Messungen des Mehrwert-Modells zustande gekommen?

Nun, so wurde ihr gesagt, das sei kompliziert. Der Schulbezirk hatte ein Beratungsunternehmen beauftragt, das Assessmentsystem zu entwickeln, nämlich die in Princeton ansässige Firma Mathematica Policy Research.¹⁰ Ihr Auftrag bestand darin, die schulischen Fortschritte der Schüler zu messen und dann zu berechnen, welcher Anteil ihres Erfolgs oder Misserfolgs auf ihre Lehrer zurückzuführen war. Das war natürlich nicht so einfach. Die Spezialisten von Mathematica wussten, dass zahlreiche Variablen den Erfolg eines Schülers beeinflussen können, von seinem sozioökonomischen Hintergrund bis hin zu Lernstörungen. Die eingesetzten Algorithmen mussten all diese Variablen berücksichtigen, was einer der Gründe dafür ist, dass sie so komplex sind.

In der Tat ist es keine leichte Aufgabe, das Verhalten, die Leistungen und das Potenzial von Menschen auf Algorithmen zu reduzieren. Um zu verstehen, mit welchen Problemen Mathematica zu kämpfen hatte, stellen Sie sich einmal ein zehnjähriges Mädchen vor, das in einer armen Wohngegend im Südosten von Washington lebt. Am Ende des Schuljahres absolviert sie die Standardprüfung für Fünftklässler. Aber dann geht ihr Leben weiter: Vielleicht gibt es Probleme in der Familie, Geldsorgen oder dergleichen. Vielleicht zieht sie um oder macht sich Sorgen um einen älteren Bruder, der mit dem Gesetz in Konflikt geraten ist. Vielleicht ist sie unglücklich wegen ihres Übergewichts oder sie wird in der Schule schikaniert. Auf jeden Fall legt sie im folgenden Jahr eine weitere Standardprüfung ab, dieses Mal die für Sechstklässler.

Wenn man die Ergebnisse der beiden Tests vergleicht, sollten die Scores stabil bleiben oder – idealerweise – steigen. Falls jedoch ihre Ergebnisse schlechter werden, lässt sich das Defizit zwischen ihrer Leistung und derjenigen von erfolgreichen Schülern leicht berechnen.

Aber wie viel von diesem Defizit ist tatsächlich ihrer Lehrerin anzulasten? Das ist schwer zu sagen, und die von Mathematica verwendeten Modelle haben nur einige wenige Zahlen zur Verfügung, die sie vergleichen können. Bei Big Data-Unternehmen wie Google lassen die Statistiker dagegen rund um die Uhr Tests laufen und beobachten dabei Tausende von Variablen. Sie können beispielsweise die Schriftfarbe einer Anzeige von Rot auf Blau ändern, beide Versionen zehn Millionen Leuten servieren und aufzeichnen, welche davon öfter angeklickt wird. Dieses Feedback nutzen sie, um ihre Algorithmen zu optimieren und deren Aktivitäten sehr genau zu steuern. Zwar habe ich an Google eine Menge auszusetzen (worauf ich noch zu sprechen kommen werde), aber diese Art von Test ist eine effektive Anwendung statistischer Methoden.

Der Versuch, den Einfluss zu messen, den eine Person im Laufe eines Schuljahres auf eine andere hat, ist dagegen sehr viel komplexer. »Es gibt so viele Faktoren, die das Lernverhalten und das Unterrichten beeinflussen, dass es extrem schwierig wäre, sie alle zu messen«, sagt Wysocki.¹¹ Hinzu kommt, dass es statistisch fragwürdig – wenn nicht gar lächerlich – wäre, den Erfolg eines Lehrers ermitteln zu wollen, indem man die Testergebnisse von nur 25 oder 30 Schülern auswertet. In Anbetracht dessen, was alles falsch laufen kann, ist eine solche Stichprobe viel zu klein. Tatsächlich müssten wir, wenn wir die Leistung von Lehrern mit der statistischen Stringenz einer Suchmaschine analysieren wollten, sie aufgrund von Tausenden oder gar Millionen von zufällig ausgewählten Schülern testen. Statistiker arbeiten mit großen Testgruppen, um Ausnahmen und Anomalien auszugleichen. (Und wie wir noch sehen werden, benachteiligen WMDs häufig gerade die Personen, die zufälligerweise genau eine solche Ausnahme sind.)

Ebenso wichtig ist, dass statistische Systeme Feedback benötigen – etwas, das erkennen lässt, wenn sie falschen Annahmen folgen. Statistiker nutzen Fehler, um ihre Modelle zu trainieren und sie »intelligenter« zu machen. Wenn Amazon aufgrund einer falschen Verknüpfung plötzlich anfangen würde, Mädchen im Teenageralter Bücher über Rasenpflege zu empfehlen, würde die Anzahl der Klicks abstürzen und der Algorithmus dann so lange optimiert werden, bis er es richtig macht. Dagegen kann ein statistisches System ohne Feedback immer weiter falsche und schädliche Analysen produzieren, ohne jemals aus seinen Fehlern zu lernen.

Viele der WMDs, über die ich in diesem Buch sprechen werde, zum Beispiel auch das Mehrwert-Modell des Schulbezirks Washington, verhalten sich so. Sie definieren ihre eigene Realität und verwenden diese dann, um ihre Ergebnisse zu rechtfertigen. Diese Art von Modell erhält sich selbst am Leben, ist extrem schädlich – und kommt sehr häufig vor.

Wenn Mathematicas Scoringsystem Sarah Wysocki und 205 andere Lehrer als »Versager« kennzeichnet, werden sie von der Schulbehörde entlassen. Aber wie soll dieses System jemals erfahren, ob es richtige Ergebnisse geliefert hat? Das kann es nicht. Das System selbst hat bestimmt, dass diese Menschen »Versager« sind, und als solche werden sie dann auch gesehen. 206 »schlechte« Lehrer sind aus dem Verkehr gezogen worden. Diese Tatsache allein scheint zu zeigen, wie effektiv das Mehrwert-Modell ist – es befreit den Schulbezirk von Lehrern, die unterdurchschnittliche Leistungen erbringen. Anstatt die Wahrheit herauszufinden, wird der Score selbst zur Wahrheit.

Dies ist nur ein Beispiel einer WMD-Feedbackschleife; in diesem Buch werden wir noch eine Menge davon zu sehen bekommen. So verwenden zum Beispiel immer mehr Arbeitgeber Bonitätsscores, um Bewerber zu beurteilen. Sie glauben, dass Kandidaten, die ihre Rechnungen pünktlich bezahlen, mit größerer Wahrscheinlichkeit auch pünktlich zur Arbeit erscheinen und die Regeln befolgen werden. Tatsächlich gibt es jedoch eine Menge verantwortungsvolle Menschen, die gute Mitarbeiter sind, aber durch unglückliche Umstände eine Verschlechterung ihrer Bonität erlitten haben. Aufgrund der Überzeugung, dass schlechte Bonität mit schlechter Leistung korreliert, werden Menschen mit weniger guter Kreditwürdigkeit es allerdings schwerer haben, Arbeit zu finden. Die Arbeitslosigkeit drängt sie in die Armut, wodurch ihre Bonität noch mehr unter Druck gerät und es noch schwieriger für sie wird, Arbeit zu finden. Es ist eine Abwärtsspirale. Und die Arbeitgeber erfahren nie, wie viele gute potenzielle Mitarbeiter sie fortgeschickt haben, weil sie auf deren Kreditwürdigkeit fixiert waren. Im Hinblick auf WMDs werden viele toxische Annahmen durch mathematische Verfahren verschleiert und ungeprüft hingenommen.

Das unterstreicht eine weitere, häufig anzutreffende Eigenschaft von WMDs: Sie tendieren dazu, die Armen zu benachteiligen. Das liegt unter anderem daran, dass sie darauf ausgelegt sind, Menschen in großer Zahl einzuschätzen. Sie sind auf Massen spezialisiert, und sie sind billig – das macht einen Teil ihrer Attraktivität aus. Dagegen profitieren Wohlhabende in vielen Fällen von persönlichem Input. Eine elitäre Anwaltskanzlei oder Privatschule wird viel mehr Wert auf Empfehlungen und persönliche Interviews legen als eine Fast-Food-Kette oder ein innerstädtischer Schulbezirk, der ständig knapp bei Kasse ist. Die Privilegierten, das werden wir immer wieder sehen, werden häufiger von Menschen bedient, die Massen dagegen von Maschinen.

Auch der Umstand, dass es Wysocki nicht gelungen ist, jemanden zu finden, der ihr ihren miserablen Score hätte erklären können, ist vielsagend. Das Urteil einer WMD kommt hernieder wie ein unergründlicher Ratschluss der algorithmischen Götter. Das Modell selbst ist eine Blackbox, deren Inhalt ein grimmig gehütetes Geschäftsgeheimnis. Das erlaubt Beraterfirmen wie Mathematica Policy Research, höhere Rechnungen zu stellen, aber es dient auch noch einem anderen Zweck: Wenn die zu beurteilenden Menschen im Dunkeln gelassen werden, so glaubt man, dann würden sie weniger versucht sein, das System auszutricksen. Stattdessen würden sie einfach hart arbeiten, die Regeln befolgen und darum beten müssen, dass das Modell ihre Bemühungen registriert und honoriert. Aber wenn die Details im Dunkeln bleiben, ist es auch schwieriger, den Score infrage zu stellen oder dagegen zu protestieren.

Jahrelang haben die Lehrer in Washington über solche willkürlichen Scores geklagt und immer wieder Einblick in das dahintersteckende System verlangt. Es sei ein Algorithmus, wurde ihnen gesagt, das sei alles sehr komplex. Das entmutigte viele von ihnen, weiter Druck zu machen. Leider werden viele Menschen durch Mathematik eingeschüchtert. Nicht so die Mathematiklehrerin Sarah Bax. Sie bedrängte weiterhin den Verwaltungsleiter des Schulbezirks, einen ehemaligen Kollegen namens Jason Kamras, die Einzelheiten offenzulegen.¹² Nach einem monatelangen Hin und Her sagte Kamras ihr, sie solle einen in Kürze anstehenden technischen Bericht abwarten. Bax antwortete: »Mit welchem Recht beurteilen Sie Menschen aufgrund eines Scores, den Sie selbst nicht erklären können?« Aber das liegt im Wesen von WMDs. Die eigentliche Analysearbeit wird an Programmierer und Statistiker delegiert. Und in der Regel lassen diese dann die Maschinen sprechen, statt sich selbst zu äußern.

Dessen ungeachtet war es Sarah Wysocki sehr wohl bewusst, dass die Standardtestscores ihrer Schüler in der Formel eine gewichtige Rolle spielten. Und in dieser Hinsicht hatte sie einen Verdacht. Als sie das Schuljahr an der MacFarland Middle School begann, das sich dann als ihr letztes erweisen sollte, freute sie sich darüber, dass ihre neu auf die Schule gekommenen Fünftklässler in den Jahresabschlusstests erstaunlich gut abgeschnitten hatten. An der Barnard Elementary School, von der viele ihrer neuen Schüler kamen, waren 29 Prozent der Schüler mit »fortgeschrittenen Lesekenntnissen« eingestuft worden.¹³ Das waren fünfmal so viele wie der Durchschnitt in diesem Schulbezirk.

Aber als der Unterricht begann, stellte sie fest, dass viele ihrer Schüler Schwierigkeiten hatten, selbst einfache Sätze zu lesen. Deutlich später ergaben Recherchen von Washington Post und USA Today, dass die Standard-Testbögen, die an 41 Schulen in diesem Bezirk – auch an der Barnard Elementary School – abgegeben worden waren, zahlreiche Korrekturen durch Radieren aufwiesen.¹⁴ Wenn viel radiert wurde, deutet das darauf hin, dass mit großer Wahrscheinlichkeit geschummelt worden war. An manchen Schulen waren bis zu 70 Prozent der Klassen unter Verdacht.

Aber was hat das mit WMDs zu tun? Zweierlei. Erstens sind Algorithmen zur Beurteilung von Lehrern ein mächtiges Werkzeug, um Verhaltensänderungen zu bewirken. Das ist ihr Zweck, und in den Washingtoner Schulen setzten sie sowohl Zuckerbrot als auch Peitsche ein. Jeder Lehrer wusste, dass sein Job in Gefahr war, wenn seine Schüler bei den Standardtests schlecht abschnitten. Dadurch hatten die Lehrer ein starkes Motiv, dafür zu sorgen, dass ihre Schüler die Tests bestanden, vor allem auch angesichts des darniederliegenden Arbeitsmarkts infolge der Weltwirtschaftskrise ab 2007, der sogenannten »Großen Rezession«. Und zweitens konnten Lehrer und Schuldirektoren einen Bonus von bis zu 8000 Dollar einstreichen, wenn ihre Schüler besser als diejenigen anderer Schulen abschnitten.¹⁵ Wenn man diese starken Anreize zu den Indizien in diesem Fall hinzunimmt – die hohe Zahl von Korrekturen durch Radieren und die abnorm hohen Testscores –, begründen sie den Verdacht, dass die Lehrer der vierten Klassenstufe, sei es aus Angst oder aus Gier, die Testbögen ihrer Schüler korrigiert hatten.¹⁶

Möchten sie weiterlesen?

Den vollständigen Text gibt es als E-Book bei Ihrem Buchhändler im Internet.