Bildungsgipfel, der Podcast über Schule und Politik
Warum noch ein Podcast zu Schule, fragen Sie sich vielleicht. Weil sich die Perspektive unterscheidet: Beim Bildungsgipfel legen wir den Fokus weniger auf Methodik, Didaktik oder Unterricht, sondern auf die Bildungspolitik und die politischen Rahmenbedingungen für Schulentwicklung – mit dem Anliegen, Ihnen noch mehr Einblicke in dieses sehr weite und komplexe Feld zu geben, das so wichtig für Schulen und für die Zukunft der Kinder und Jugendlichen in Deutschland ist. Unser Gastgeber beim Bildungsgipfel-Podcast ist der Redakteur und Bildungsjournalist Roman Eisner.
Jede Podcast-Folge besteht aus zwei Teilen:
· Teil 1: Zunächst präsentieren wir Ihnen kurz und knapp die wichtigsten aktuellen Nachrichten aus der deutschen Bildungspolitik und der Schulwelt.
· Teil 2: Dann folgt jeweils ein Gespräch, das wir mit einer Expertin oder einem Experten zu einem dringenden Thema aus der Bildungspolitik führen.
So bleiben Sie als Lehrkraft, Schulleitung, Schulträger oder Bildungsentscheider jeglicher Art immer auf dem Laufenden und das in kurzweiligen 20 Minuten!
Viel Spaß beim Zuhören,
euer Bildungsgipfel-Team
Bildungsgipfel, der Podcast über Schule und Politik
Bildungsgipfel – Mehr Geld für Bildung, bitte
In der zweiten Folge des Bildungsgipfels geht es um die bildungspolitischen Ziele der sich anbahnenden Großen Koalition und um das geplante Sondervermögen über 500 Milliarden Euro. Podcast-Host Roman Eisner spricht mit der GEW-Vorsitzenden Maike Finnern über die Forderungen der GEW an die CDU und SPD. Sie fordert unter anderem eine finanzielle Entlastung für Kommunen, Investitionen in Schulgebäude, ein Qualitätsgesetz für Ganztagsschulen, die Aufhebung des Kooperationsverbotes zwischen Bund und Ländern sowie bessere Arbeitsbedingungen für Lehrkräfte. Finnern analysiert zudem die Gründe für das extreme Wahlverhalten junger Menschen bei der Bundestagswahl. Außerdem im Bildungsgipfel: Bremen prescht voran bei der Arbeitszeiterfassung für Lehrkräfte und die Bundesländer leisten sich einen schweren Fehler beim Aufbau eines adaptiven KI-gestützten Lernsystems.