Gewinne:
- Verständnis dafür, dass es sich bei Studierendendaten um personenbezogene und häufig private Daten handelt, und dass die Anonymisierungs- und Aufbewahrungsregeln im Rahmen der KVKK und der beruflichen Schweigepflicht gelten
- Fähigkeit, bei der Eingabe von Daten in öffentlich verfügbare Tools für künstliche Intelligenz die Anonymisierung zu üben und ein sicheres/institutionelles Tool auszuwählen
- Es ist zu beachten, dass die Zustimmung zur Datenweitergabe, zur Datenminimierung und zur Einhaltung der Schulrichtlinien in der Verantwortung des Lehrers liegen.
Ein Lehrer hat im Rahmen seiner Arbeit Zugriff auf sehr sensible Informationen: Noten, Verhaltensaufzeichnungen, Gesundheitszustand, Familieninformationen, Beratungsgespräche, sozioökonomische Daten. Diese Informationen gehören zum privatesten Bereich des Schülers und können, wenn sie in die falschen Hände geraten, lebenslangen Schaden anrichten. Die meisten KI-Tools sind cloudbasiert. Das bedeutet, dass der von Ihnen eingegebene Text auf entfernten Unternehmensservern und nicht auf Ihrem Computer verarbeitet wird und in einigen Tools zur Entwicklung des Modells verwendet werden kann. Wenn Sie also die Informationen eines Schülers in eine öffentliche KI schreiben, entziehen Sie sich Ihrer Kontrolle. Diese Einheit legt die wichtigste Sicherheitsebene beim Einsatz von KI im Unterricht fest. Die Regel ist klar: Anonymisieren Sie zuerst die Daten der Studierenden und verwenden Sie nach Möglichkeit sichere/institutionelle Tools. Die Verantwortung liegt beim Lehrer.
Welche Daten sind geschützt? Rahmen von KVKK
Personenbezogene Daten sind alle Informationen, die eine Person spezifisch oder identifizierbar machen: Vor- und Nachname, Schulnummer, Ausweis, Foto oder auch indirekte Beschreibungen wie „der größte Schüler von 3-A“ in einem Kontext. Besondere (sensible) personenbezogene Daten werden stärker geschützt: Gesundheit, ethnische Zugehörigkeit, Religion, strafrechtliche Verurteilung, biometrische Daten, Vereins-/Gewerkschaftsmitgliedschaft. Der Gesundheitsbericht des Schülers, die Diagnose einer Lernbehinderung oder ein Familientrauma fallen in diese Kategorie.
Das KVKK (Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten) verlangt, dass personenbezogene Daten rechtmäßig, für einen bestimmten Zweck, auf maßvolle und sichere Weise verarbeitet werden. Praktische Implikationen für den Lehrer: Daten nur bei Bedarf verwenden (Datenminimierung), Daten nicht missbrauchen, sicher aufbewahren, nicht ohne Erlaubnis an Dritte (einschließlich öffentlicher KI) weitergeben. Darüber hinaus besteht die Verpflichtung zur beruflichen Verschwiegenheit: Der Lehrer darf die Informationen, die er über den Schüler und seine Familie erfährt, nicht weitergeben.
Achtung: Die Annahme „das Unternehmen liest dies sowieso nicht“ ist nicht sicher. Einige kostenlose KI-Tools können Eingaben im Training speichern/verwenden. Sobald die Daten gelöscht sind, können sie nicht mehr abgerufen werden. Am sichersten ist es, die Daten niemals herauszunehmen.
Anonymisierung: Es zum Reflex machen
Unter Anonymisierung versteht man das Entfernen aller Elemente, die eine Person identifizieren, aus den Daten und deren unwiderrufliche Verallgemeinerung. In der Praxis:
- Vor- und Nachname → „Student A“, „ein Student“
- Schulnummer, TR-ID, Klassenzweig → komplett entfernen
- Name, Telefonnummer, Adresse des Elternteils → entfernen
- Seltene/beschreibende Details → verallgemeinern (Ausdrücke wie „ein Student, der einen Rollstuhl benutzt“ verraten die Person; sagen Sie „ein Student“)
- Name der Schule/Institution → Verlassen Sie die Schule oder sagen Sie „unsere Schule“
Bevor Sie der KI einen Text geben, gehen Sie davon aus, dass ein Fremder ihn lesen wird: Lässt sich anhand dieses Textes erkennen, um welches Kind es sich handelt? Wenn es klar ist, verallgemeinern Sie es weiter.
Sichere Fahrzeugauswahl
Nicht alle KI-Tools sind gleich. Am sichersten sind Unternehmenstools, die Ihre Schule/Institution bereitstellt, über eine Datenverarbeitungsvereinbarung (DPA) verfügt und keine Eingaben im Bildungsbereich verwendet. Bei kostenlosen, öffentlich verfügbaren Tools sollte man vom Worst-Case-Szenario ausgehen. Fragen Sie bei der Auswahl eines Tools: Werden meine Eingaben gespeichert? Wird es in der Bildung verwendet? Wo werden die Daten verarbeitet? Befürwortet die Schulpolitik dieses Tool? Wenn Sie sich nicht sicher sind, verwenden Sie die Daten nicht ohne Anonymisierung.
Schritt für Schritt: privat-sicherer Workflow
- Nach persönlichen Daten suchen. Name, Nummer, Institution, sensible Situation.
- Anonymisieren. Durch allgemeine Ausdrücke ersetzen; Identifikationsdaten löschen.
- Datenminimierung anwenden. Fügen Sie keine Informationen hinzu, die für die Aufgabe nicht erforderlich sind.
- Fahrzeug auswählen. Möglichst institutionell; Wenn nicht, gehen Sie vom Worst-Case-Szenario aus.
- Benutze es. Arbeiten Sie nur mit anonymem Text.
- Überprüfen Sie auch die Ausgabe. Die KI kann die Informationen, die Sie ihr geben, wiedergeben. In der Ausgabe sollte es keine Identitätslecks geben.
drei Mini-Koffer
Fall 1 – Last-Minute-Erfassung. Ein Berufsberater schrieb an AI, um sich über das Familienproblem eines Schülers zu beraten; Der Text enthielt Namen, Klasse und „seine Mutter ist im Krankenhaus“. Er bemerkte es, ohne es abzusenden, und verallgemeinerte das Ganze als „13-jähriger Student, ein gesundheitliches Problem in seiner Familie.“ Die allgemeinen Lösungsvorschläge, die er erhielt, funktionierten; Es wurden keine personenbezogenen Daten preisgegeben.
Fall 2 – Indirekte Identifizierung. Ein Lehrer schrieb an AI, dass es „Material für den einzigen sehbehinderten Schüler in der Klasse“ sei. Es gab keinen Namen, aber der Satz beschrieb definitiv den Jungen in der Schule. Als er es bemerkte, änderte er es in „für einen Schüler, der Sehunterstützung benötigt“. Bei der Anonymisierung geht es nicht nur darum, Namen zu löschen, sondern auch identifizierende Details zu verbergen.
Fall 3 – Fahrzeugauswahl. Eine Schule verbot Lehrern die Verwendung kostenloser Tools mit Schülerdaten und stellte ein Unternehmenstool mit Datensicherheit zur Verfügung. Ein Lehrer fügte aus Gewohnheit eine Notizenanalyse in das kostenlose Tool ein; Dank der Richtlinienerinnerung wechselte er zum Unternehmenstool und anonymisierte die Daten trotzdem. Zwei Schutzschichten kombiniert.
Kopierbare Vorlagen
1) Scannen vor der Anonymisierung:
Gehen Sie davon aus, dass ein Fremder den folgenden Text liest. Kann aus diesem Text direkt ODER indirekt entnommen werden, um welchen Schüler es sich handelt? Listen Sie alle Ausdrücke auf, die die Identität verraten (Name, Nummer, Institution, seltenes Merkmal) und schlagen Sie für jeden eine allgemeine Alternative vor. Text: [einfügen]
2) Selbsteinschätzung des sicheren Fahrzeugs:
Schreiben Sie eine Checkliste mit 6 Fragen, um ein KI-Tool zu bewerten, das ich verwenden möchte: Eingabespeicherung, Verwendung im Bildungsbereich, Datenspeicherort, institutionelle Genehmigung, Recht auf Löschung, Einhaltung sensibler Daten. Fügen Sie jeder Frage „Was tun, wenn ja/was tun, wenn nein“ hinzu.
3) Kontrolle der Datenminimierung:
Vereinfachen Sie den Text, den ich der KI für die folgende Aufgabe geben werde: Entfernen Sie alle persönlichen/kontextbezogenen Details, die für die Aufgabe NICHT ERFORDERLICH sind, und lassen Sie nur das übrig, was für die Erledigung der Aufgabe erforderlich ist. Aufgabe: [beschreiben]. Text: [einfügen]
4) Entwurf einer Schulrichtlinie (für Lehrer):
Entwerfen Sie eine kurze, klare 8-Punkte-Liste mit Regeln für Lehrer an einer Schule, um KI-Tools zum Schutz von Schülerdaten zu verwenden: Anonymisierung, genehmigtes Tool, sensible Daten, Aufbewahrung, Einwilligung, Benachrichtigung bei Verstößen. Es soll türkische, anwendbare Artikel geben. Ich werde dies der Genehmigung des Managements/Experten vorlegen.
Schwache Eingabeaufforderung / Starke Eingabeaufforderung
Schwache Eingabeaufforderung:
Ahmet Yılmaz, 7-B Nummer 214, ist in Mathematik sehr schwach und sein Vater ist gleichgültig; Was soll ich für diesen Schüler tun?
Name, Nummer, Klasse, Familiengerichtsbarkeit – eine grobe Verletzung der Vertraulichkeit; Die Daten liegen außerhalb Ihrer Kontrolle.
Kraftvolle Aufforderung:
Schlagen Sie drei Unterstützungsstrategien vor, die in der Schule für einen Schüler der 7. Klasse umgesetzt werden können, der Schwierigkeiten mit grundlegenden Operationen in der Mathematik hat, vorausgesetzt, es gibt zu Hause nur begrenzte Unterstützung. (Student anonym; ich gebe keine persönlichen Daten weiter.)
Datentyp
Beispiel
Ist es der KI gegeben?
Wie
direkte Identifikation
Name, Nummer, TR
Nein
Komplett entfernen
indirekte Identifikation
„Alleinstehender behinderter Student“
Nein
verallgemeinern
Sensible Daten
Gesundheit, Diagnose, Familie
sehr vorsichtig
Anonym + Unternehmenstool
Allgemeine pädagogische Situation
„Ein Schüler mit Schwierigkeiten“
Ja
anonym
Häufige Fehler
- Löschen Sie einfach den Namen. Bleibt die Nummer, Klasse oder indirekte Definition erhalten, ist die Identität immer noch klar.
- Die indirekte Definition übersehen. Ausdrücke wie „Du bist der Einzige in deiner Klasse …“ verraten die Person.
- Sensible Daten auf die leichte Schulter nehmen. Gesundheits-/Familieninformationen sind besondere Daten und erfordern einen höheren Schutz.
- Übernahme der Fahrzeugsicherheit. Es ist riskant anzunehmen, dass das kostenlose Tool keine Daten speichert. Gehen Sie vom Schlimmsten aus.
- Die Ausgabe wird nicht gesteuert. Die KI wiederholt möglicherweise die von Ihnen in der Antwort angegebenen Anmeldeinformationen. Reinigen Sie auch die Ausgabe.
Tipp: „Zwei-Minuten-Regel“: Bevor Sie schülerbezogenen Text in die KI einfügen, nehmen Sie sich zwei Minuten Zeit, um den Namen, die Nummer, die Institution und die identifizierenden Details zu löschen. Diese kleine Angewohnheit verhindert die größten Verstöße.
Zusammenfassend
Studentendaten sind personenbezogene, oft private Daten und unterliegen dem KVKK- und Berufsgeheimnisschutz. Öffentliche KI-Tools sind cloudbasiert; Wenn man die Daten so gibt, wie sie sind, geraten sie außer Kontrolle. Der richtige Weg: persönliche und indirekt identifizierende Informationen zu anonymisieren, nur das Notwendige weiterzugeben (Datenminimierung), nach Möglichkeit unternehmenseigene und genehmigte Tools zu verwenden und die Ergebnisse zu prüfen. Die Verantwortung liegt beim Lehrer.
Anwendungsaufgabe
Bringen Sie einen Text über einen Studenten, den Sie in der letzten Woche geschrieben haben (oder schreiben möchten), zu AI. Erkennen und verallgemeinern Sie alle direkten und indirekten Identifikatoren mit der Vorlage „Vor-Anonymisierungs-Screening“. Bewerten Sie dann das von Ihnen verwendete KI-Tool anhand der Liste „Selbstbewertung sicherer Tools“ und entscheiden Sie, welche Art von Daten Sie mit diesem Tool verwenden können.
Checkliste
- [ ] Habe ich direkte Identifikatoren wie Name, Nummer, TR-ID, Institution entfernt?
- [ ] Habe ich indirekte Beschreibungen wie „Der Einzige in Ihrer Klasse…“ verallgemeinert?
- [ ] Habe ich sensible (Gesundheits-/Familien-)Daten mit zusätzlichem Schutz behandelt?
- [ ] Habe ich die Datenrichtlinie und die Schulgenehmigung des von mir genutzten Fahrzeugs überprüft?
- [ ] Habe ich auch in der Ausgabe nach Identitätslecks gesucht?