KI-Tutor in der Lernplattform: Welche Daten fliessen wohin?

Das Problem

Frau Keller entdeckt in der Lernplattform eine neue Schaltfläche für einen KI-Tutor, einen digitalen Assistenten zur Lernbegleitung. Weil die Funktion innerhalb der vertrauten Oberfläche erscheint, wirkt sie wie ein gewöhnlicher Teil des Kurses. Im Hintergrund können jedoch weitere Dienste beteiligt sein.

Der Assistent könnte nicht nur die eingegebene Frage erhalten, sondern auch Kursmaterial, Kontokennungen oder einen bisherigen Gesprächsverlauf. Hinzu kommen möglicherweise technische Protokolle und gespeicherte Auswertungen. Welche Daten tatsächlich fliessen, lässt sich nicht aus dem Aussehen der Schaltfläche ableiten.

Vor der Nutzung braucht Frau Keller deshalb eine verständliche Beschreibung des Datenflusses: Welche Information geht von welchem Ausgangspunkt zu welchem Empfänger und wofür? Diese Klärung muss mit IT, Datenschutz und Lehrverantwortlichen erfolgen. Eine KI-generierte Vermutung über die Plattform reicht dafür nicht aus.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Beschreiben Sie den Lernzweck. Halten Sie fest, welche Unterstützung der Tutor leisten soll. Für Hinweise zu einer Übungsaufgabe braucht er nicht automatisch Noten, sämtliche Kursaktivitäten oder frühere Gespräche. Grenzen Sie die pädagogische Aufgabe so ein, dass sich der nötige Datenbedarf überhaupt beurteilen lässt.
2. Fordern Sie eine technische Beschreibung an. Bitten Sie die zuständige IT um die beteiligten Systeme und Dienste. Fragen Sie nach übermittelten Feldern, Empfängern, Speicherorten und Aufbewahrung. Prüfen Sie auch, ob die Lernplattform zusätzliche Informationen automatisch beifügt, die Studierende im Eingabefeld nicht sehen.
3. Zeichnen Sie den vollständigen Weg. Erfassen Sie Konto, Lernplattform, Anbindung, KI-Dienst, Ausgabe und Protokollierung. Eine Anbindung ist hier die technische Verbindung zwischen den Systemen. Ergänzen Sie Zugriffe durch Betreuung, Administration und Anbieter sowie mögliche Sicherungskopien; getrennte Zwecke dürfen nicht in einem Sammelfeld verschwinden.
4. Nutzen Sie KI nur zum Ordnen freigegebener Angaben. Geben Sie eine abstrakte Systembeschreibung ohne Zugangsdaten oder echte Lernverläufe ein. Lassen Sie fehlende Informationen als Fragen markieren. Kontrollieren Sie die Tabelle mit den Fachpersonen; die KI darf unbekannte Speicherfristen, Vertragsbedingungen oder Datenorte nicht ergänzen.
5. Prüfen Sie Erforderlichkeit und Grenzen. Fragen Sie für jedes Datenfeld, weshalb es für den Lernzweck gebraucht wird. Entfernen oder begrenzen Sie unnötige Übermittlungen, sofern die technische und institutionelle Prüfung dies bestätigt. Klären Sie gesondert, ob Gesprächsdaten für weitere Zwecke genutzt werden, etwa zur Produktverbesserung oder für Lernanalysen.
6. Lassen Sie Datenschutz und Sicherheit beurteilen. Die Fachstellen prüfen den geltenden Rechtsrahmen, Verträge, Zugriffe und erforderliche Schutzmassnahmen. Bei öffentlichen Hochschulen können kantonale Zuständigkeiten wichtig sein. Lassen Sie offene Fragen und nötige Prüfungen im Einzelfall klären, statt aus einem allgemeinen Datenschutztext eine Freigabe abzuleiten.
7. Erproben und informieren Sie vor dem Start. Testen Sie mit erfundenen Daten, ob die tatsächlichen Abläufe der Beschreibung entsprechen. Informieren Sie Studierende verständlich über Funktion, Datenverwendung und Ansprechstellen. Stellen Sie einen passenden Lernweg ohne persönliches KI-Konto bereit und überprüfen Sie den Datenfluss bei späteren Änderungen erneut.

Vorlage zum Kopieren

Ich bereite als Lehrperson die Prüfung eines KI-Tutors vor.
Lernzweck: [Beschreibung]
Freigegebene abstrakte Systembeschreibung: [Systeme und bekannte Wege]
Erstelle eine Prüftabelle mit Datenkategorie, Ausgangspunkt,
Empfänger, Zweck, Speicherung, Zugriff und offener Frage.
Schreibe bei unbekannten Angaben ausdrücklich «ungeklärt».
Leite keine Datenorte oder Fristen aus Produktnamen ab.
Ergänze Fragen zu Protokollen, Sicherungen und Weiterverwendung.
Triff keine rechtliche Freigabe und verlange keine echten Lerndaten.

Füllen Sie die Tabelle anschliessend mit nachgewiesenen Angaben der zuständigen Fachpersonen und Anbieterunterlagen.

Welche Daten werden leicht übersehen?

Die fachliche Qualität bleibt eine eigene Prüfung. Selbst ein geklärter Datenweg garantiert keine richtigen Lernhinweise. Testen Sie daher zusätzlich, ob der Tutor Fehler erkennt, Unsicherheit zeigt und Studierende zum eigenen Denken anregt, statt fertige Lösungen ungefragt auszugeben.

Worauf Sie achten müssen

• Personendaten von Studierenden und Schülerdaten aus Praxisprojekten gehören nicht in öffentliche KI-Dienste. Klären Sie für institutionelle Systeme genau, welche Datenverarbeitung freigegeben ist.
• Nach den Hinweisen des EDÖB zu KI und Datenschutz bleibt Datenschutz auch bei KI-Anwendungen relevant. Transparenz über die Datenverwendung muss praktisch verständlich werden.
• Eine ausgeschaltete Nutzung zum Training beantwortet noch nicht alle Fragen zu Speicherung, Zugriff und Weitergabe. Lassen Sie diese Punkte getrennt prüfen.
• Prüfen Sie ein mögliches Lernprofil besonders sorgfältig. Aus kurzen Chatnachrichten dürfen keine ungeprüften Aussagen über Begabung, Motivation oder psychische Verfassung entstehen.
• Ein freiwilliges Angebot braucht einen tatsächlich nutzbaren alternativen Lernweg. Besprechen Sie Teilhabe und pädagogischen Nutzen zusammen mit der technischen Freigabe.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein fiktives Beispiel: Frau Keller möchte an einer Schweizer Hochschule einen Tutor für Verständnisfragen erproben. Die erste Beschreibung erwähnt nur die Übermittlung der aktuellen Frage. Die IT-Abklärung zeigt zusätzlich, dass der Gesprächsverlauf und ausgewähltes Kursmaterial beigefügt werden sollen.

Das Team begrenzt den Pilotzweck und prüft, welche Informationen dafür nötig sind. Es verwendet zunächst erfundene Fragen und dokumentiert offene Anbieterangaben. Erst nach der institutionellen Klärung wird über eine Freigabe entschieden. Die Studierenden erhalten eine verständliche Information und geprüfte Übungsunterlagen als alternativen Lernweg.

So hilft Ihnen Alpasana

Mit der KI-Beratung und digitalen Transformation unterstützt Alpasana die Aufnahme von Prozessen, die Analyse sinnvoller KI-Anwendungen und die Planung einer Umsetzung. Sie können damit Abläufe, Zuständigkeiten und einen begrenzten Pilotversuch strukturieren, bevor Sie eine technische Lösung einführen.

Bringen Sie Ihr konkretes Lehrproblem und die bereits geklärten institutionellen Vorgaben mit. Der Beratungsumfang wird für das Vorhaben vereinbart; hochschulrechtliche Entscheidungen und die pädagogische Freigabe treffen weiterhin die zuständigen Stellen Ihrer Hochschule.

Häufige Fragen

Reicht eine allgemeine Datenschutzerklärung?

Sie ist eine Informationsquelle, beschreibt aber möglicherweise nicht die konkrete Anbindung Ihrer Hochschule. Vergleichen Sie sie mit dem tatsächlichen Datenweg und den vereinbarten Einstellungen. Offene Punkte gehören an die zuständigen Fachstellen.

Ist ein Tutor ohne Namen anonym?

Nicht unbedingt, weil Kontokennungen, Gesprächsinhalte oder Kombinationen von Angaben eine Zuordnung ermöglichen können. Prüfen Sie die tatsächliche Wiedererkennbarkeit. Die Bezeichnung «anonym» sollte nicht allein aus dem Fehlen eines Namensfeldes abgeleitet werden.

Muss nach jeder Änderung neu geprüft werden?

Prüfen Sie zumindest, ob sich Datenarten, Empfänger, Zwecke oder Funktionen verändern. Solche Änderungen können die bisherige Beurteilung betreffen. Zuständigkeit und Anlass für eine erneute Freigabe sollten bereits im Pilotplan stehen.

Vertiefen können Sie dies mit Studieren ohne KI-Konto: Gleichwertige Lernwege gestalten, Mit KI adaptive Probequizze für Hochschulmodule gestalten, KI-Richtlinie: Gemeinsame Regeln trotz verschiedener Fächer.