Wie ältere Menschen durch KI-gestützte Gesundheitstechnologien lernen

Technische Systeme, die künstliche Intelligenz (KI) beinhalten – und damit sind algorithmische Systeme gemeint, die auf Basis von großen Datenmengen automatisierte Entscheidungen treffen – wurden in den letzten Jahren zunehmend für unterschiedliche Kontexte des Alter(n)s entwickelt [2, 22] und gelten als „dritte Generation“ von Ambient-Assisted-Living(AAL)-Technologien [2]. Anwendungsfelder von KI-Technologien im Kontext von Gesundheit und Pflege reichen von intelligenten Toiletten, Betten und Sturzsensoren bis hin zu Smart Homes und assistiven Robotern.

Während Forschung und Entwicklung in diesem Bereich mit einer beachtlichen Geschwindigkeit voranschreiten, wurden die Perspektiven älterer Menschen auf das Thema KI in der Pflege nur selten untersucht [8]. Die Entwicklung von KI-Technologien ist in einen Alters- und Innovationsdiskurs eingebettet, der ältere Menschen als passive Nutzer*innen, denen aktive und lernwillige Technologien gegenübergestellt werden, positioniert [16]. Diese Engführung übersieht allerdings, dass sich ältere Menschen aktiv mit KI-Technologien auseinandersetzen und sich diese selbstbestimmt aneignen. Empirische Studien zum Einsatz von KI zeigen, dass es aufgrund von Stereotypen teilweise sogar vermieden wird, die Funktionsweise von KI-Technologien zu erklären und ältere Menschen so von der aktiven Nutzung ausgeschlossen werden [8]. Im Setting der Pflege kann das dazu führen, dass Lernprozesse vonseiten der Pflege- und Betreuungskräfte im Prozess der KI-Implementierung in den Blick genommen werden, nicht jedoch die der Bewohner*innen [18].

Anknüpfend an geragogische Konzepte von alltagsnahem Lernen im Kontext von Technikentwicklung und -implementierung [21] wird in diesem Beitrag ein praxistheoretisches Konzept von Lernen im Alter verfolgt. Der analytische Fokus verschiebt sich von formalen oder nonformalen Lernumwelten hin zu lebensweltlichen Kontexten des Lernens im Alltag älterer Menschen [9]. Insbesondere im Kontext neuer Technologien sind solche alltäglichen und informellen Lernpraktiken bedeutend, da bestehende Forschung darauf hingewiesen hat, dass sich ältere Menschen Wissen zur Nutzung neuer Technologien häufig im Alltag, informell und manchmal sogar spielerisch („en passant“) aneignen [3, 24]. Solche und ähnliche Studien haben auch darauf verwiesen, dass der Widerstand gegenüber neuen Technologien als Teil eines selbstbestimmten, aktiven und lernenden Umgangs mit Digitalisierung verstanden werden kann [10].

Unter Lernpraktiken versteht der Beitrag nicht nur gezielte Formen der Aneignung von neuen Kompetenzen und neuem Wissen, sondern bezieht sich auf ein erweitertes Lernverständnis der Geragogik. Dieses schließt die Entwicklung von Reflexions- und Gestaltungskompetenz bewusst als Teil von Lernen ein [5] und versteht die Fähigkeit, sich selbstbestimmt an unterschiedliche, sich im Alternsprozess verändernde Lebensbedingungen anzupassen, als Kern von Lernprozessen im späteren Leben [12]. Erweitert wird ein solches geragogisches durch ein praxistheoretisches Verständnis von Lernen, das Lernpraktiken als Verkörperung sozialer Strukturen betrachtet [4], die mit Prozessen der Subjektivierung [1] einhergehen. Wir passen uns durch Lernprozesse nicht nur selbstbestimmt an sich verändernde Umweltbedingungen an, sondern verstehen durch Lernen auch, wer wir sind, und welche Positionen wir in dieser Welt einnehmen [2]. Dies ist v. a. bei neuen Technologien relevant, da die Auseinandersetzung mit und das Erlernen von digitalen Technologien von internalisierten Stereotypen und Selbstzuschreibungen älterer Menschen als uninteressiert und inkompetent beeinflusst wird [11]. Im Sinne der Geragogik lässt sich davon ausgehen, dass sich Lernen im Kontext von KI sowohl im Welt- als auch im Selbstbezug [6] vollzieht. Im Folgenden werden daher neben konkreten Lernpraktiken auch die mit diesen Lernpraktiken verbundenen Subjektivierungsprozesse herausgearbeitet, und es wird danach gefragt, inwiefern sich ältere Pflegeheimbewohner*innen als kompetente Akteur*innen verstehen, wenn sie mit KI-Technologien interagieren und diese erlernen.

Demnach stellen sich für die Analyse die folgenden Forschungsfragen:

Diese Arbeit untersucht den Einsatz von 2 KI-Systemen: einem KI-gestützten Sturzsensor und einer Roboterrobbe; diese stellen typische Anwendungsbereiche von KI in der Pflege dar [17]. Ersterer dient der Erkennung von Stürzen mithilfe von Tiefendaten, ist täglich in den Räumen der Bewohner*innen aktiv und soll Pflegepersonal im Fall eines Sturzes alarmieren. Die Roboterrobbe ist mit mehreren Sensoren ausgestattet und reagiert auf Berührung, Stimme und Licht in Form von Bewegungen, Geräuschen und Blinzeln. Bei regelmäßiger Verwendung lernt die Robbe durch KI, auf ihren Namen zu reagieren. In den untersuchten Einrichtungen findet der Roboter überwiegend in der Senior*innenbetreuung im Gruppen- und im Einzelsetting Einsatz.

Die Datenerhebung erfolgte mithilfe von 10 leitfadengestützten Interviews, welche zwischen 21 und 64 min andauerten und im Sommer 2022 und Herbst 2023 in 2 österreichischen Pflegeheimen durchgeführt wurden. Zusätzlich zu den Interviews wurden 75 h teilnehmende Beobachtung in den beiden Pflegeheimen durchgeführt und dokumentiert. Der Zugang zum Feld erfolgte durch die Heimleitungen, über die Auswahl der interviewten Personen entschied das Pflegepersonal, basierend auf dem Gesundheitszustand und der Tagesverfassung der Bewohner*innen. Die interviewten Bewohner*innen waren zwischen 83 und 96 Jahre alt und lebten zumindest ein Jahr in der jeweiligen Pflegeeinrichtung. Der verwendete Leitfaden thematisierte tägliche Routinen der Bewohner*innen, ihre Sicht auf den Einsatz der KI sowie mögliche Bias und Fehler der Technologien.

Zur Auswertung des Datenmaterials wurde eine Situationsanalyse nach Clarke et al. [7] durchgeführt. Dafür wurden die Transkripte der Interviews sowie die Protokolle der teilnehmenden Beobachtung mit der Analyse-Software MAXQDA codiert. Im Zuge des offenen Codierens des Materials entstanden rund 450 Codes, anschließend wurde das Interviewmaterial in 20 Analysesitzungen durch 4 Forscher*innen bearbeitet. Relevante Elemente unterschiedlicher Lernsituationen im Umgang mit KI wurden identifiziert und Zusammenhänge auf Situationsmaps visualisiert (Abb. 1). So wurden 2 zentrale Lernpraktiken identifiziert, die im Folgenden dargestellt werden. Die Interviewzitate wurden in die deutsche Standardsprache übersetzt und geglättet.

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Im Vorfeld der Datenerhebung fand ein Ethikscreening durch die Technische Universität Wien statt. Vor Interviewbeginn wurden beteiligte Personen über das Ziel der Studie aufgeklärt und anschließend um ihr schriftliches Einverständnis gebeten. Personen mit Demenz und Personen, die kein Einverständnis zur Studienteilnahme geben konnten, wurden nicht interviewt.

Im Datenmaterial wird deutlich, dass Interesse an KI-Technologien unter Pflegeheimbewohner*innen besteht. Trotz dieses initialen Interesses werden Schulungen zwar in beiden beobachteten Fällen für Pfleger*innen und Seniorenbetreuer*innen, allerdings nicht für Bewohner*innen angeboten. Die festgestellten Lernpraktiken finden also informell und selbstgesteuert im Alltag der interviewten Pflegeheimbewohner*innen statt. Diese Lernpraktiken werden im Folgenden beschrieben (F1) und darauf aufbauend danach gefragt, welche Selbstbeschreibungen (F2) sich in Relation zu den identifizierten Lernpraktiken ausmachen lassen.

Die Ergebnisse haben Lernpraktiken älterer Pflegeheimbewohner*innen im Umgang mit KI-Technologien aufgezeigt und problematisiert, dass diese kaum als Adressat*innengruppe von Schulungen im Kontext der KI-Implementierung verstanden werden. In der folgenden Diskussion stellen wir die Anschlussfähigkeit der Ergebnisse an Konzepte der Geragogik dar und geben einen Ausblick für weitere Forschung zum lernenden Umgang älterer Menschen mit KI:

Zunächst zeigen die Ergebnisse zu den unterschiedlichen Lernpraktiken von Pflegeheimbewohner*innen, dass Lernen im Umgang mit KI nicht isoliert, sondern relational – in Beziehung zu Pfleger*innen, technologischen Geräten und biografischen Erfahrungen – stattfindet. So greifen Bewohner*innen auf frühere Erlebnisse zurück, um die Funktionsweise der Roboterrobbe zu interpretieren, beobachten Pflegepersonal oder reflektieren ihre eigenen Sturzerfahrungen, um den Nutzen des Sturzsensors einzuordnen. Diese relationale Sicht auf Bildung und Lernen im Alter wurde in der Geragogik bereits herausgearbeitet [21] und erscheint auch anwendbar, um den lernenden Umgang von Pflegeheimbewohner*innen mit KI zu beschreiben. Gleichzeitig ermöglichen die Ergebnisse eine erweiternde Reflexion zu der Frage, wer oder was als Akteur*in im Prozess des relationalen Lernens verstanden werden kann. Hier erweitern unsere Ergebnisse bestehende Studien, die darauf hingewiesen haben, dass nicht nur in Relation zu Menschen, sondern auch im Umgang mit Materialitäten (etwa KI-Systemen) gelernt wird [19]. Inwiefern solche materiellen Akteure des Lernens im Alter zukünftig auch als lernend verstanden werden können – etwa, indem kontinuierlich Daten gesammelt und maschinell auf Basis dieser Daten gelernt wird –, stellt eine spannende Frage für weitere Entwicklung an der Schnittschnelle von Geragogik und Technik-Gerontologie dar.

Weiter verweisen die Ergebnisse auf Subjektivierungspraktiken, welche ältere Pflegeheimbewohner*innen als weniger kompetente Akteur*innen im Prozess der Technikimplementierung positionieren. Während die Bewohner*innen durchaus Wissen über die Technologien erwerben, wird ihnen wenig Raum für eine aktive Auseinandersetzung oder Mitsprache eingeräumt – etwa, indem keine Lernangebote für sie bestehen und ihre aktive Auseinandersetzung mit KI von anderen Akteur*innen übersehen wird. Diesen Befund unterstützen auch Ergebnisse zum multiperspektivischen Teil des vorgestellten Projektes, in dem neben Interviews mit Pflegeheimbewohner*innen auch Perspektiven von Technikentwickler*innen, Pfleger*innen und Angehörigen berücksichtigt wurden [6]. Dies verdeutlicht die Relevanz des geragogischen Zugangs, der neben dem Weltverständnis auch das Selbstverständnis als wichtiges Element des Lernprozesses betont [6]. Ziel von geragogischer Begleitung des KI-Umgangs im Alter sollte nicht nur ein besseres Verständnis dieser komplexen Technologien, sondern die Entwicklung von (Selbst‑)Reflexions- und Gestaltungskompetenz im Umgang mit KI sein.

Eine gezielte Förderung von Technikkompetenzen im Rahmen von KI in der Pflege stellt daher einen wichtigen Ansatz dar, um das Verständnis von älteren Pflegeheimbewohner*innen für KI-Technologien zu verbessern und es ihnen zu ermöglichen, ihre Beziehung zu KI-Technologien als aktiv Handelnde zu gestalten [21]. Partizipative Konzepte von soziotechnischer Innovation, die handelnde und lernende Menschen als Ausgangspunkt für technische Innovation verstehen, stellen hier einen förderlichen Ansatz, welcher bislang im Kontext von KI und Alter kaum angewandt wurde, dar [14]. Die Entwicklung eines dezidiert geragogischen Konzepts von KI-Innovation, gemeinsam mit entsprechenden Angeboten der Schulung und Unterstützung für ältere Menschen, könnte ein fruchtbares Feld für zukünftige Forschung sein.

Neben der praktischen Unterstützung des Lernens im Kontext von KI im Alter hat der Beitrag auch gezeigt, dass in der Forschung zu KI in der Pflege eine konzeptionelle Weiterentwicklung notwendig ist. Zu häufig werden Technologien in der gerontologischen Forschung als rein technische Interventionen verstanden, die an passive, pflegebedürftige ältere Menschen herangetragen werden [15]. Solche Stereotype, die sich im Kontext von KI teilweise noch verschärfen [23], infrage zu stellen, sollte weiteres Ziel geragogischen Arbeitens zum Thema KI sein. Auf Basis unserer Ergebnisse plädieren wir dafür, den aktiven, selbstbestimmten und mitunter widerständigen Umgang älterer Menschen mit KI als Ausgangspunkt für Lernen im Alter zu begreifen.