KI - Datenschutz & KI-Verordnung & Urheberrecht
| Website: | Lehren und Lernen in der digitalen Welt - Bezirksregierung Arnsberg |
| Kurs: | KI - Datenschutz & KI-Verordnung & Urheberrecht |
| Buch: | KI - Datenschutz & KI-Verordnung & Urheberrecht |
| Gedruckt von: | Gast |
| Datum: | Freitag, 19. Juni 2026 |
Beschreibung
Ziel dieses Kurses ist es, einen grundlegenden Überblick über alle wichtigen Fragen zum Einsatz von KI in der Schule, sowohl in der Hand von Lehrkräften als auch bei der Nutzung durch Schülerinnen und Schüler mit Blick auf Datenschutz, die KI-Verordnung und Urheberrecht zu geben.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Datenschutzrecht
- 2.1. Grundregeln
- 2.2. Wie schaut Datenschutz auf KI-Systeme?
- 2.3. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler I
- 2.4. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler II
- 2.5. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler III
- 2.6. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler IV
- 2.7. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler V
- 2.8. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler VI
- 2.9. Hintergrundwissen - Nutzung von KI via API
- 2.10. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte I
- 2.11. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte II
- 2.12. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte III
- 2.13. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte IV
- 2.14. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte V
- 2.15. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte VI
- 2.16. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte VII
- 2.17. KI-Systeme und Datenschutz-Folgenabschätzungen
- 2.18. Hintergrundwissen - Automatisierte Entscheidungen - Art. 22 DS-GVO
- 3. KI-Verordnung
- 3.1. Warum braucht es noch eine weitere Vorordnung?
- 3.2. Grundlegendes
- 3.3. Hohes Risiko im Kontext Bildung
- 3.4. 4 Kategorien von Hochrisiko-KI-Systemen im Bildungsbereich
- 3.5. Stichtag 02.08.2026
- 3.6. Zu beachtende Vorgaben
- 3.7. Wann gilt ein KI-System trotz seiner Funktionen nicht als Hochrisiko-KI-System?
- 3.8. Wenn eine Schule zum Anbieter wird
- 3.9. KI-Kompetenz
- 3.10. KI-Kompetenz erwerben
- 3.11. Transparenzpflicht
- 3.12. Ausnahmen von der Transparenzpflicht.
- 3.13. Transparenzpflicht bei Unterrichtsmaterialien
- 3.14. KI und Recht in der Praxis I
- 3.15. KI und Recht in der Praxis II
- 3.16. KI und Recht in der Praxis III
- 4. Urheberrecht
- 5. Fachbegriffe erklärt
- 6. Hinweise zum Urheberrecht dieses Kurses
- 7. Versionshinweise
1. Einleitung
KI im Schulalltag: Zwischen Begeisterung und Rechtssicherheit
Ob im privaten Alltag oder in der Schule: Künstliche Intelligenz ist scheinbar allgegenwärtig. Sie schreibt Texte, entwirft komplexe Aufgaben samt Musterlösungen, generiert Bilder oder komponiert Musik.
Die Möglichkeiten wirken oft grenzenlos. Es ist nur konsequent, diese Werkzeuge für die eigene Unterrichtsvorbereitung oder direkt mit der Klasse zu nutzen. Doch genau hier entstehen Fragen, die viele im Kollegium verunsichern: Was ist eigentlich erlaubt? Wo verlaufen die "roten Linien" und worauf müssen wir in der Praxis wirklich achten?
Häufig sucht man nach Wegen, eine Plattform anonym oder ohne Anmeldung zu nutzen, um rechtliche Hürden zu umgehen. Doch ob das tatsächlich sicher ist, lässt sich nur beurteilen, wenn man die Grundlagen kennt. Die Nutzung von KI im Bildungsbereich findet nicht im rechtsfreien Raum statt.
Der rechtliche Rahmen
2. Datenschutzrecht
In diesem Kapitel erfahren Sie, worauf Sie als Lehrkraft mit Blick auf Datenschutz achten müssen, wenn Sie KI
- zur Unterrichtsvor- und Nachbereitung einsetzen wollen oder
- Ihren Schülerinnen und Schülern zur Nutzung bereitstellen möchten.
2.1. Grundregeln
Eine Schule darf die personenbezogenen Daten von Schülern, Lehrkräften und Eltern nur dann verarbeiten,
-
wenn dies mit den Grundsätzen der DS-GVO vereinbar ist, und
-
das Schulrecht eine Rechtsgrundlage dafür liefert, oder
-
eine Einwilligung der Betroffenen vorliegt.
Das gilt so auch für KI-Plattformen, bei denen zusätzlich die Vorgaben der KI-Verordnung (KI-VO) zu beachten sind.
2.2. Wie schaut Datenschutz auf KI-Systeme?
Aus der Datenschutzperspektive sind bei der Nutzung von KI-Systemen vor allem folgende Kernpunkte von Interesse:
| ✔ Rechtsgrundlage vorhanden? | ✔ KI-Training DS-GVO konform? |
| ✔ Datenminimierung (Notwendigkeit)? | ✔ Betroffenenrechte (Löschung etc.)? |
| ✔ Datensicherheit gewährleistet? |
✔ Drittlandtransfer abgesichert? |
2.3. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler I
⚠️ Wichtige Einschränkung
Lehrkräfte dürfen Schülerinnen und Schüler nicht auffordern, im Unterricht oder zu Hause direkt (via Website/App) mit folgenden Plattformen zu arbeiten:
| 🚫 US-KI-Plattformen (z. B. ChatGPT, Claude, Gemini) |
| 🚫 Chinesische KI-Plattformen |
| 🚫 Sonstige Drittstaaten-Plattformen |

Sonderfall (ab 16 Jahren): Möchten ältere Schüler private Accounts nutzen, kann die Lehrkraft dies zulassen. Wichtig: Es darf kein Bewertungs-Vorteil entstehen und wer keine KI nutzt, darf keine Nachteile erfahren (Chancengleichheit). Für Schüler muss dies transparent sein.
Warum ist die Anweisung untersagt?
Die Schule muss die Kontrolle über die Datenverarbeitung behalten. Bei privaten Accounts ist das unmöglich. Es drohen:
- 📉 Datennutzung für Training: Prompts und Dateien werden oft ungefragt zum Training der KI-Modelle verwendet.
- 🕵️ Fehlende Transparenz: Kein Nachweis über Verarbeitungsort oder Sicherheitsstandards.
- ⚖️ Rechtliche Unzulässigkeit: Verstoß gegen schulische Datenschutzauflagen (Fehlender AVV).
Was ist mit Alternativen (DuckAI / Mistral)?
| DuckAI Nutzer bleiben anonym (API-Prinzip). Sehr datenschutzfreundlich, aber dennoch: Keine Anweisungspflicht möglich. Kann als Empfehlung für freiwillige Nutzung aufgezeigt werden. (DuckAI) |
Mistral Sitz in der EU (Frankreich). Unterliegt direkt der DS-GVO. Dennoch gilt: Solange kein offizieller Schul-Account vorliegt, bleibt es eine rein freiwillige Alternative. (Mistral) |
2.4. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler II
🚫 Kein KI-Training mit Schülerdaten!
Wenn Schülerinnen und Schüler mit KI-Systemen arbeiten, dürfen folgende Daten unter keinen Umständen zum Training der KI verwendet werden:

Konsequenz für die Praxis:
Erfüllt eine Plattform diese Voraussetzungen nicht (d. h. sie nutzt Daten zum Training), darf sie nicht im Unterricht eingesetzt werden. Eine Ausnahme besteht nur dann, wenn für diese spezifische Datennutzung eine explizite Rechtsgrundlage vorliegt.
Bildquellen: Bench Press by lastspark; Weight Training by nixart; Ai by Iconfly; Noun Project; CC BY 3.0
2.5. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler III
Schülerinnen und Schüler dürfen niemals persönliche Informationen von
-
sich selbst oder
-
anderen ihnen bekannten Personen
als Bestandteil von Prompts in ein KI-System oder eine KI-gestützte Plattform eingeben.

Eine Ausnahme von dieser Vorgabe ist nur möglich, wenn in der Plattform die Verarbeitung von personenbezogenen Daten ausdrücklich zugelassen ist.
Bildquelle: Personal Information by Amethyst Studio; Noun Project; CC BY 3.0
2.6. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler IV
📸 Vorsicht beim Upload von Medien
Wenn Schülerinnen und Schüler Mediendateien (Fotos, Audio, Video) hochladen, dürfen diese keine personenbezogenen Daten enthalten. Prüfen Sie insbesondere:
| 👤 Abbildungen: Keine Gesichter oder erkennbare Merkmale. |
| 🎙️ Stimmen: Keine Stimmprofile (bei Audio/Video). |
| 📍 Metadaten: Keine Standortdaten (GPS) oder Gerätekennungen. |
Praxistipp zu Metadaten
Auch wenn Plattformen Daten oft nicht direkt zum Training nutzen: Entfernen Sie Metadaten konsequent. Das schließt Restrisiken aus und verhindert den Abfluss versteckter Informationen (wie den exakten Aufnahmeort).
Ausnahme: Offiziell von der Schule bereitgestellte Plattformen, bei denen die Verarbeitung explizit zugelassen und vertraglich abgesichert ist.
📄 Achtung bei Word, Excel & Co.
Klassische Office-Dokumente enthalten oft versteckte Infos:
- Vollständiger Name des Urhebers (Account-Name)
- Bearbeitungsverlauf (Zeitstempel)
- Versteckte Kommentare
2.7. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler V
📜 Empfehlung einer Aufsichtsbehörde
Nach einer Empfehlung der Aufsichtsbehörde Baden-Württemberg sollten Lehrkräfte bei der Nutzung von KI-Plattformen in der Lage sein, die Interaktion ihrer Schülerinnen und Schüler nachträglich stichprobenartig zu kontrollieren.
Ziel: Verhinderung von Missbrauch und riskanter Nutzung.

Option A: Kommerzielle Schul-KIAnbieter wie fobizz, SchulKI, Paddy, FellowFish, ... haben dies technisch gelöst:
|
Option B: Landeslösung ais.chatHier gibt es aktuell keine integrierte Kontrollfunktion:
![]() |
Bildquellen: Insight by Haris Awan; Noun Project; CC BY 3.0; ais.chat Logo nachempfunden.
2.8. Nutzung von KI-Systemen durch Schülerinnen und Schüler VI
In der Regel verfügen Schulen über eine Mediennutzungsordnung, die allgemeine Regeln zum Umgang mit der digitalen Ausstattung der Schule festlegt, insbesondere zum Abruf und zur Verbreitung verbotener Inhalte sowie zu Sicherheit, Datenschutz und Netiquette.
⚠️ Gerade die Nutzung von KI-Systemen sollte als sensibles Thema ausdrücklich in diese Ordnung aufgenommen werden. Nur klare und verbindliche Regeln ermöglichen eine konsequente Einhaltung und – falls nötig – Sanktionen bei Verstößen.

Der Weg zur eigenen KI-Nutzungsordnung
Eine moderne Mediennutzungsordnung sollte über Standard-Vorgaben für digitale Endgeräte, Apps und Online-Plattformen hinausgehen. Die Einführung einer spezifischen KI-Nutzungsordnung bietet sich an.
Prozess-Tipp: Lassen Sie die Ordnung von den schulischen Mitbestimmungsgremien beschließen, um eine breite Akzeptanz im Kollegium und bei der Elternschaft zu erreichen.
Praktische Unterstützung
Nutzen Sie den spezialisierten Generator, um unkompliziert einen Leitfaden für Ihre Schule zu erstellen:
KI-Policy-Generator von Dirk LedwigBildquellen: Icons: Rules by Andre Buand; Ai by Setitik pixel; Noun Project; CC BY 3.0
2.9. Hintergrundwissen - Nutzung von KI via API
🚫 Keine direkte Nutzung
Lehrkräfte dürfen Schülerinnen und Schüler nicht anweisen, direkt Konten bei kommerziellen Anbietern (OpenAI, Google, Anthropic, Meta etc.) oder auch EU-Anbietern wie Mistral zu nutzen (siehe 2.3). Die Risiken werden aktuell als zu hoch und nicht verlässlich abschätzbar eingestuft.
Gegenwärtig sind wir noch an einem Punkt, an welchem es selbst nicht zulässig ist, Schülerinnen und Schüler direkt mit EU Anbietern wie Mistral interagieren zu lassen oder mit von in der EU ansässigen Firmen bereitgestellten Open Source Versionen von gängigen Systemen der großen Anbieter oder frei entwickelten Varianten davon. Noch hält man die dabei entstehenden Risiken für nicht verlässlich abschätzbar.
💡 Die Lösung: Nutzung via API
Die wichtigste Alternative ist die Nutzung über eine spezielle Schnittstelle: die API (Application Programming Interface). Landeslösungen wie ais.chat sowie Plattformen wie fobizz oder SchulKI nutzen genau diesen Weg.
Zusage der Anbieter: Über APIs eingegebene Inhalte werden NICHT für das Training der Modelle verwendet.
Unterschied: Lehrkräfte- vs. Schülerzugänge
Lehrkräfte, bleiben wie alle Nutzer gegenüber dem KI-Anbieter anonym, haben in der Plattform jedoch individualisierte Accounts. Schüler erhalten Zugriff meist temporär über Links oder QR-Codes.
2.10. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte I
Lehrkräfte haben das Potenzial generativer Sprachmodelle (LLM) früh erkannt. Da schulische Lösungen anfangs fehlten, etablierten sich oft private Zugänge zu ChatGPT, Gemini & Co. – teils aus Neugier, teils aufgrund des (noch) größeren Funktionsumfangs der US-Originale gegenüber ersten Schullösungen.

Vom Arbeitsblatt zur Leistungsbewertung
Die Nutzung entwickelt sich bei Lehrkräften meist in drei Stufen:
| Stufe 1: Unterrichtsvorbereitung Erstellung von Arbeitsmaterialien, Planung von Reihen, Vereinfachung organisatorischer Aufgaben (Elternbriefe etc.). |
| Stufe 2: Feedback & Analyse Eingabe von Schülertexten, um mithilfe von KI individuelles Feedback auf Basis vorgegebener Kriterien zu generieren. |
| Stufe 3: Leistungsnachweise Hochladen von Fotos handschriftlicher Schülerarbeiten via Smartphone-App zur direkten Aus- und Bewertung. |
Der kritische Blick
Neben der systemischen Unzuverlässigkeit (KI-Fehler bei der Textanalyse) steht eine zentrale juristische Hürde im Raum:
Wie steht es um die Rechtmäßigkeit dieser Nutzung im Dienstalltag?
Bildquelle: Automation by Ochtavia Asmieza Rizita; Noun Project; CC BY 3.0
2.11. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte II
Zwei Dimensionen der dienstlichen Nutzung
Um die rechtliche Zulässigkeit der KI-Nutzung im Dienstalltag zu beurteilen, müssen Lehrkräfte zwei zentrale Aspekte gleichzeitig im Blick haben:
1. Art der InformationenUnterscheidung nach dem Inhalt der Eingabe:
|
2. Art des ZugangsUnterscheidung nach dem rechtlichen Rahmen:
|
Übersicht der Kombinationsmöglichkeiten:

💡 Die detaillierte Erklärung der einzelnen Felder dieser Übersicht findet sich auf den folgenden Seiten.
2.12. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte III

KI in der Unterrichtsvorbereitung
Bei der Erstellung von Materialien lassen sich die Möglichkeiten und Grenzen wie folgt abstecken:
Erstellung von Entwürfen oder Aufgaben ohne Personenbezug. Nutzung von dienstlichen und privaten KI-Zugängen ist unbedenklich.
Individualisierung (z.B. namentliche Ansprache). Privat: Strikt untersagt. Dienstlich: Vornamen oft vertretbar, aber teils Graubereich (je nach Nutzungsbedingungen).
Ausarbeitungen zu Lernständen oder Diagnosen. In privaten Systemen grundsätzlich unzulässig, außer bei konsequenter Anonymisierung.
Vorsicht: Wann ist anonym wirklich anonym?
Anonymisierung bedeutet mehr als nur das Weglassen des Namens. Eine Identifikation darf auch durch die Kombination von Merkmalen nicht möglich sein.
Die Beschreibung eines „blinden Kindes“ führt an den meisten Schulen unmittelbar zu einer identifizierbaren Person. Im Gegensatz dazu ist das Merkmal „Lese-Rechtschreib-Schwäche“ oft so häufig, dass kein Rückschluss möglich ist. Sobald jedoch Schulname, Klasse und Merkmal kombiniert werden, droht die Reidentifikation.
Was für uns ein Pseudonym ist (wir wissen, wer "Schüler A" ist), bedeutet für den KI-Anbieter Anonymität. Da der Konzern die Zuordnung nicht herstellen kann, bleiben die Daten für ihn ohne Personenbezug.
* Historischer Kontext: Lehrkräfte verarbeiteten mangels Dienstgeräten über Jahre sensible Daten auf Privatgeräten (Zeugnisse, Gutachten). Die Praxis, Texte zu pseudonymisieren und Namen erst später auf Dienstrechnern einzufügen, wurde als Grauzone toleriert. Für KI-Systeme ist dieser Maßstab jedoch aufgrund der Cloud-Verarbeitung strenger anzulegen.
Bildquelle: vom Verfasser erstellt
2.13. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte IV

KI-Feedback zu Schülerarbeiten
Feedback ist wirkungsvoll, aber zeitintensiv. LLMs können hier entlasten – doch die rechtliche Zulässigkeit ist ein "Nadelöhr":
| 🏛️ Schulische KI-Plattformen | 👤 Private KI-Plattformen |
|---|---|
|
Grundregel: Nur zulässig, wenn die Verarbeitung von pbD ausdrücklich erlaubt ist (bei ais.chat aktuell nicht der Fall). Vertretbar:
Texte ohne persönlichen Charakter (Inhaltsangaben, Protokolle, Übersetzungen), sofern keine Namen genannt werden. Verboten:
Texte mit religiösen, politischen oder biografischen Inhalten (Gefahr der Reidentifikation).. |
Grundregel: Personalisiertes Feedback ist grundsätzlich nicht zulässig. Grauzone / Dringend abzuraten:
Auch das anonyme Kopieren von Sachtexten durch Weglassen von Namen ist datenschutzrechtlich kritisch zu bewerten. Strikt untersagt:
Eingabe von Texten mit politischem/ biografischem Charakter (Gefahr der Reidentifikation). |
🔍 Was bedeutet Reidentifikation?
Selbst ohne Namen kann der Urheber eines Textes identifiziert werden. KI-Systeme können Inhalte automatisiert mit Äußerungen in sozialen Medien, Blogs oder Foren abgleichen. Ein sehr spezifischer, persönlicher Text ist so eindeutig wie ein digitaler Fingerabdruck.
2.14. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte V

Bewertung von Leistungsnachweisen
Die Notenfindung ist eine hoheitliche Aufgabe. Sie unterliegt strengen Anforderungen an Objektivität, Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Der Spielraum für KI ist hier minimal.
👤 Private KI-Plattformen
Die Eingabe von Klausuren, Tests, Hausarbeiten oder digitalen Artefakten (Audio/Video) in private KI-Systeme ist strikt untersagt.
2.15. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte VI
🤔 Ansichtssache?
"Wenn ich den Namen weglasse, bin ich doch auf der sicheren Seite, oder?"
Beim Umgang mit Schülertexten in KI-Systemen stellt sich für Lehrkräfte häufig die Frage, ob dieses so überhaupt zulässig ist? Wenn in einer KI-Plattform keine Eingabe von personenbezogenen Daten zugelassen ist, dann darf man entsprechend keine Texte dort eingeben, welche geeignet sind, den Urheber bzw. die Urheberin zu identifizieren, sei es über den Namen oder Inhalte des Textes. Das ist eigentlich jedem auf Anhieb klar. Doch wie verhält es sich rechtlich, wenn ein Schülertext, der keine identifizierenden Inhalte hat, ohne Namen an die KI übergeben wird? Ist man dann nicht auf der sicheren Seite?
1. Objektive SichtDie technische Anonymität Für den KI-Anbieter findet technisch gesehen keine Verarbeitung personenbezogener Daten statt. Da er nicht weiß, wer den Text schrieb, kann er ihn keiner identifizierbaren Person zuordnen. |
2. Subjektive SichtDer Kontextbezug der Lehrkraft Für die Lehrkraft bleibt es immer ein personenbezogenes Datum. Warum? Weil sie den Bezug zum Urheber jederzeit wieder herstellen kann (Reidentifikation durch Vorwissen). "Wer den Schlüssel zur De-Anonymisierung im Kopf hat, verarbeitet personenbezogene Daten." |
Was bedeutet das für den Schulalltag?
Das bloße Weglassen von Namen (Pseudonymisierung) erhöht die technische Sicherheit massiv, da der KI-Anbieter keine Identität erhält.
Der Vorgang bleibt eine dienstliche Verarbeitung. Da die Lehrkraft den Personenbezug im Kopf hat und die KI gezielt für die Bewertung oder Förderung dieses Schülers nutzt, lässt sich dieser rechtlich nicht "ausblenden".
⚠️ Ergebnis: Die Nutzung privater KI oder Plattformen ohne Freigabe für personenbezogene Daten (wie aktuell ais.chat) bleibt für diesen Zweck formal unzulässig – selbst wenn die Datenübertragung technisch sicher gestaltet wurde.
Quelle u.a.: Memorandum Einsatz von KI für die Leistungsbewertung (DKJS)
2.16. Nutzung von KI-Systemen durch Lehrkräfte VII
✍️ Handschriften in der KI
Darf ich das Foto eines handschriftlichen Aufsatzes hochladen? KI-Systeme entziffern Handschriften heute oft besser als Menschen. Doch wie sieht es mit dem Datenschutz aus?
Beispiel: KI-gestützte Handschrifterkennung

Erkennung ohne Identifikation
KI-Systeme nutzen statistische Wahrscheinlichkeiten, um Wörter zu "erraten". Wichtig zu wissen:
- Die KI erkennt Inhalte, identifiziert aber nicht das Schriftbild als Personenkennzeichen.
- Es fehlen Vergleichsdaten im Netz: Da Schüler kaum Handschriftproben online stellen, ist ein Abgleich für den KI-Anbieter unmöglich.
- Ergebnis: Das Risiko einer Reidentifikation allein über das Schriftbild ist äußerst gering.
⚖️ Die rechtliche Einordnung
Trotz der technischen Entwarnung bleibt die rechtliche Lage unverändert:
Keine Heilung durch Technik: Auch wenn der Upload eines handschriftlichen Schülertextes als Foto technisch "gefahrlos" erscheint, bleibt er formal unzulässig, wenn:
- eine private KI-App genutzt wird oder
- ein dienstlicher Chatbot (wie aktuell ais.chat) genutzt wird, der nicht explizit für personenbezogene Daten freigegeben ist.
⚠️ Wer Schülerarbeiten auf diesen Wegen verarbeitet, handelt entgegen der geltenden dienstrechtlichen Vorgaben.
Bildquelle: Verfasser
2.17. KI-Systeme und Datenschutz-Folgenabschätzungen
"2. Die Verarbeitung umfasst eine automatisierte Entscheidungsfindung mit einer Wirkung, die zwar nicht alleine die Grundlage für Entscheidungen mit Rechtswirkung oder ähnlichen bedeutsamen Auswirkungen für die Betroffenen darstellen, aber einen wesentlichen Beitrag zu solchen Entscheidungen liefern."
und
"7. Bei der Verarbeitung werden Daten zu schutzbedürftigen Betroffenen verarbeitet. Dies umfasst insbesondere die folgenden Gruppen:
a. Kinder"
Ob ein hohes Risiko für Betroffene zu erwarten ist, hängt vom Einsatzzweck des KI-Systems ab. Verantwortliche können sich hier an der KI-Verordnung und deren Einteilung von KI-Systemen in Risiko-Kategorien orientieren. Wie der Name anzeigt, ist im Kontext der Bildung bei den sogenannten Hoch-Risiko-KI-Systemen von einem hohen Risiko auszugehen. Soll ein Hoch-Risiko-KI-System in der Schule zum Einsatz kommen, etwa eine Plattform zur Korrektur und Bewertung von Leistungsnachweisen, würde dieses die beiden erwähnten Kriterien der Positiv-Liste des BfDI erfüllen und den Verantwortlichen zu einer DSFA verpflichten.
Auch in der Orientierungshilfe Datenschutz bei KI-Systemen in der Bayerischen Verwaltung (S. 106ff) des Bayerischen Landesbeauftragten für den Datenschutz geht man davon aus, dass eine DSFA erforderlich ist, wenn es um „Bewerten oder Einstufen (Scoring)“ geht oder um „automatisierte Entscheidungsfindung mit Rechtswirkung oder ähnlich bedeutsamer Wirkung“.
Wie in einem späteren Kapitel erklärt wird, fällt ein KI-System nicht unter die Kategorie Hoch-Risiko-KI-System, wenn es im oben genannten Beispiel nur zur Vorbereitung genutzt wird, die eigentliche Bewertung aber durch die Lehrkraft selbst erfolgt. Inwieweit auch in diesen Fällen eine DSFA erforderlich sein wird, lässt sich momentan noch schwer abschätzen.
2.18. Hintergrundwissen - Automatisierte Entscheidungen - Art. 22 DS-GVO
Der Schutz vor der "Alleinentscheidung" der Maschine
Schon vor ChatGPT gab es Algorithmen, die über Schicksale entschieden. Die DS-GVO schützt uns mit Artikel 22 davor, dass weitreichende Entscheidungen ausschließlich durch Maschinen getroffen werden.
🇺🇸 Ein Blick zurück: Das VAM-Debakel in New York (2007)
In New York wurde 2007 das VAM (value-added-model) eingeführt, um die Effektivität von Lehrkräften zu bewerten und darauf aufbauend Entscheidungen über die Fortsetzung der Beschäftigung oder eine mögliche Kündigung zu treffen. Value‑Added‑Modelle nutzen komplizierte Statistik, um vorherzusagen, wie gut ein Schüler im Jahres‑Endtest abschneiden sollte – basierend auf Faktoren wie Fehlzeiten und früheren Testergebnissen. Lehrkräfte, deren Schüler Standardtests in Mathematik und Englisch schreiben, werden dafür „verantwortlich“ gemacht, diese vorhergesagten Werte zu erreichen. Wenn die Klasse im Schnitt unter der Prognose liegt, gilt die Lehrkraft als wenig wirksam. Erreicht die Klasse die Werte oder übertrifft sie sogar, gilt die Lehrkraft als wirksam oder sogar hochwirksam. Wie sich schnell herausstellte, waren die Modelle allerdings fehleranfällig. Schon die Veränderung einzelner Variablen reichte, um die Bewertungen einzelner Lehrkräfte dramatisch zu verändern. Eine Studie aus dem Jahr 2010 zeigte, dass Value‑Added‑Modelle bei der Einordnung von Lehrkräften relativ ungenau sind: Mit drei Jahren Daten wurde etwa jede vierte Lehrkraft falsch eingestuft, mit nur einem Jahr sogar jede dritte. Deshalb warnten die Forschenden und andere Experten davor, diese Werte für Personalentscheidungen wie Kündigungen oder Vertragsverlängerungen zu nutzen – und New York ging daraufhin von der alleinigen Verwendung dieses Verfahrens ab. Für die Berufslaufbahnen einer Anzahl von Lehrkräften kam diese Entscheidung leider zu spät.
Quelle: Hechinger Report
⚖️ Wann sind Ausnahmen vom Verbot möglich?
Von diesem Verbot sind Ausnahmen möglich, etwa wenn automatisierte Entscheidungen vom Gesetzgeber gem. Art. 22 Abs. 2 lit. b DS-GVO durch ein Gesetz oder eine Verordnung zugelassen werden.
Dann jedoch muss die entsprechende Rechtsvorschrift:
⚠️ Der aktuelle Status Quo:
Bisher gibt es in keinem Bundesland innerhalb des Schulrechts solche spezifischen Rechtsgrundlagen, die eine (teil-)automatisierte Leistungsbewertung durch KI-Systeme legitimieren würden.
Da eine Leistungsbewertung oder ein Zeugnis eine erhebliche rechtliche Wirkung auf den Bildungsverlauf hat, darf diese Entscheidung niemals allein von einer KI getroffen werden. Es muss zwingend eine menschliche Überprüfung und finale Festlegung durch die Lehrkraft stattfinden.
Bildquelle: Stop Sign by Cuputo; Noun Project; CC BY 3.0
3. KI-Verordnung
🇪🇺 Kapitel: Pflichten nach der KI-Verordnung
Die KI-Verordnung (KI-VO) regelt den Einsatz von KI-Systemen in der EU. In diesem Kapitel erfahren Sie, welche Pflichten Ihnen als Nutzende auferlegt werden – abhängig von der Plattform, den Einsatzzwecken und den potenziellen Risiken.
Fokus: Die drei Dimensionen des Risikos
Die KI-VO betrachtet Risiken nicht nur isoliert, sondern in ihrem gesamten Wirkungskreis. Konkret geht es um Gefahren für:
Schutz vor Manipulation, Täuschung oder Fehlentscheidungen durch das System.
Menschen, deren Daten (z. B. Schülerdaten) durch eine KI-Plattform verarbeitet werden.
Schutz vor Deepfakes und nicht als solche gekennzeichneten KI-Inhalten.
3.1. Warum braucht es noch eine weitere Vorordnung?
Zeitliche Entwicklung: Von der DS-GVO zum EU AI Act
Die KI-Verordnung ist die Antwort der EU auf technologische Entwicklungen, die zum Zeitpunkt der DS-GVO-Veröffentlichung noch nicht absehbar waren.
Die DS-GVO konnte das Thema KI nur rudimentär berücksichtigen, da vergleichbare Plattformen bei ihrer Entstehung noch nicht existierten. Daher spricht Art. 22 DS-GVO lediglich von den Vorläufern der KI, den sogenannten „automatisierten Entscheidungen“.
Am 30.11.2022 kam mit ChatGPT 3.5 das erste öffentlich verfügbare große Sprachmodell (LLM) auf den Markt.
Timeline der Umsetzung

- 2016: Verabschiedet
- Mai 2018: In Kraft getreten
- 2024: Verabschiedet
- Ab 2025: Erste Regelungen gelten bereits
- August 2027/28: Vollständige Anwendung
(urspr. geplant f. Aug. 2026)
🔗 Aktualisierung der Umsetzungsfristen (Rat der EU, Mai 2026)
Bildquelle: vom Verfasser erstellte Grafik, CC-BY 4.0
3.2. Grundlegendes
Die KI-Verordnung: Fokus auf Einsatzzweck & Risiko
Anders als die DS-GVO schaut die KI-Verordnung auf Risiken generell. In Risikokategorien unterteilt werden KI-Systeme hierbei nach ihrem Einsatzzweck. Maßgeblich für die Einteilung ist:
- Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Schaden eintritt.
- Der Umfang des möglichen Schadens.

3.3. Hohes Risiko im Kontext Bildung
KI im Bildungswesen: Potenziale nutzen, Rechte schützen
Die KI-Verordnung betont in Erwägungsgrund 56 die große Bedeutung von KI-Systemen für die Bildung. Sie sieht darin eine wesentliche Chance für die moderne Gestaltung von Lehr- und Lernprozessen wie auch den Erwerb digitaler Fähigkeiten und Kompetenzen, von Medienkompetenz und kritischem Denken als Voraussetzung für gesellschaftliche Teilhabe.
Warum "Hochrisiko"?
Da Bildung maßgeblich über den weiteren Lebensweg entscheidet, stuft die KI-VO bestimmte Systeme in diesem Bereich als hochriskant ein. Das Ziel ist nicht, diese Systeme zu verhindern, sondern einen sicheren Rahmen für ihren Einsatz zu schaffen.
Wenn das KI-System bereits im Design oder in der Programmierung Mängel aufweist (z. B. verzerrte Datensätze).
Wenn ein solches System im Schulalltag nicht korrekt oder entgegen der Bestimmungen angewendet wird.
Die Konsequenz für den Lebenslauf
Solche Fehler können Bildungsrechte verletzen, Diskriminierung (z. B. gegen Minderheiten oder Behinderte) verstärken und den Bildungs- sowie Berufsweg einer Person massiv beeinträchtigen.
Ein Beispiel: Ein System zur Leistungsbewertung beurteilt Schüler:innen mit Migrationshintergrund aufgrund historischer Datenverzerrungen systematisch schlechter. Begabte Kinder landen so auf Hauptschulniveau, was ihren Weg zum Abitur blockiert und zu lebenslangen Einkommensnachteilen führt.
Bildquelle: Future On Future by Eucalyp; Noun Project; CC BY 3.0
3.4. 4 Kategorien von Hochrisiko-KI-Systemen im Bildungsbereich
Die 4 Kategorien der Hochrisiko-KI
Gemäß Erwägungsgrund 56 der KI-VO gelten Systeme als "Hochrisiko", wenn sie bestimmungsgemäß* für folgende Zwecke eingesetzt werden:
Steuerung des Zugangs zu Schulen oder Einteilung in Bildungseinrichtungen und Programme.
Bewertung von Lernergebnissen mit Einfluss auf Noten, Abschlüsse oder andere bildungsrelevante Entscheidungen.
Entscheidungen über Bildungsniveau, Bildungswege, Einstufungen oder Übergänge.
Überwachung von Prüflingen auf unzulässige Handlungen (Täuschungsversuche).
* Was bedeutet „bestimmungsgemäß“?
Das meint Systeme, die speziell für diese Bildungszwecke entwickelt wurden. Ein allgemeiner Chatbot (wie ChatGPT), den eine Lehrkraft privat nutzt, ist kein solches System. Wird er jedoch als Bestandteil eines Systems zur Leistungsbewertung, Schulplatzvergabe oder Einstufung eingesetzt, kann das Gesamtsystem als Hochrisiko-KI einzustufen sein.
3.5. Stichtag 02.08.2026
Die KI-Verordnung tritt stufenweise in Kraft (siehe auch Warum braucht es noch eine weitere Verordnung? ).

02.08.2027
bzw. 02.08.2028
(ursprünglich geplant für 02.08.2026)
Mit diesen Stichtagen beginnt die vollständige Umsetzung der KI-Verordnung.
Ab diesem Datum müssen sämtliche Vorgaben bezüglich der Nutzung von Hochrisiko-KI-Systemen zwingend beachtet werden (für in Produkte integrierte Hoch-Risiko-KI-Systeme gilt die Frist bis 2028).
🔗 Aktuelle Information: Rat und Parlament einigen sich auf Vereinfachung der Fristen (Mai 2026)
Bildquelle: Calendar by Alice Design; Noun Project ; CC BY 3.0
3.6. Zu beachtende Vorgaben
Pflichten beim Einsatz von Hochrisiko-KI
KI-Systeme zur Bewertung von Lernergebnissen oder zur Steuerung von Lernprozessen dürfen nur unter strengen Auflagen eingesetzt werden. Die Schule tritt hier in der Rolle des Betreibers auf.
1. Voraussetzungen an das System
CE-Kennzeichen
EU-Konformitätserklärung
Eintrag EU-KI-Datenbank

🔐 Zusätzliche DS-GVO Anforderungen
Da stets personenbezogene Daten verarbeitet werden, muss die Schule zusätzlich sicherstellen:
| Vertrag: Abschluss eines AV-Vertrags mit dem Anbieter. |
| Sicherheit: Einhaltung der Rechenschaftspflicht und Datensicherheit (Art. 5 & 32). |
| Rechte: Wahrung aller Betroffenenrechte (Auskunft, Löschung etc.). |
| Art. 22: Keine Unterwerfung unter ausschließlich automatisierte Entscheidungen. |
| Rechtsgrundlage: Vorliegen einer gesetzlichen Basis im Schulrecht (oder Einwilligung). |
Bildquelle: Checklist by Vectorstall; Noun Project; CC BY 3.0
3.7. Wann gilt ein KI-System trotz seiner Funktionen nicht als Hochrisiko-KI-System?
Wann gilt ein System nicht als Hochrisiko?
Ein KI-System zur Aus- und Bewertung von Leistungsnachweisen fällt normalerweise in die Kategorie der Hochrisiko-KI-Systeme. Dies gilt jedoch nicht, wenn das System zwar die gleichen Aufgaben erledigt, seine Arbeit jedoch:
- nur der Vorbereitung der Korrektur bzw. der Unterstützung dabei dient,
- seine Ausgaben keinen Einfluss auf die Entscheidung der Lehrkraft haben und
- die Endbewertung unabhängig und in alleiniger Verantwortung der Lehrkraft erfolgt.

Auch wenn ein KI-System nicht als Hochrisiko-KI-System genutzt wird, unterliegt die Schule weiterhin Verpflichtungen aus der KI-VO, die allerdings etwas geringer ausfallen.
Hinweis: Auch die Nutzung eines KI-Systems, welches lediglich vorbereitende und unterstützende Funktionen bei der Leistungsbewertung hat, benötigt eine Rechtsgrundlage für die Nutzung.
Bildquelle: Risk by Kholifah; von Noun Project ; CC BY 3.0
3.8. Wenn eine Schule zum Anbieter wird
Die Schule als Betreiber
Im Regelfall agiert eine Schule als Betreiber. Sie nutzt KI-Systeme, die ihr vom Schulträger oder dem Bundesland zur Verfügung gestellt werden (z. B. ais.chat oder kommerzielle Plattformen), gemäß deren Zweckbestimmung. Solange dies der Fall ist, gelten lediglich die Betreiberpflichten der KI-VO.

Wann wird die Schule zur Anbieterin?
Eine Schule gerät in die Rolle eines Anbieters im Sinne von Art. 3 Nr. 3 KI-VO, wenn sie ein KI-System entwickelt (oder entwickeln lässt) und es unter eigenem Namen oder eigener Marke in Verkehr bringt oder für den Eigengebrauch in Betrieb nimmt.
Wichtig: Die Anbieterrolle entsteht also nicht erst durch den Verkauf oder die Weitergabe an Dritte, sondern bereits dann, wenn die Schule ein selbst (wesentlich) modifiziertes System intern in den Dienst stellt.
- Erstellung eines Lernbegleiters innerhalb der Landeslösung ais.chat.
- Chatbots zur Simulation historischer Figuren durch Lehrkräfte, auch wenn eigene Inhaltsdaten hinterlegt werden.
Kritisch ist die tiefgreifende Spezialisierung von KI-Systemen für allgemeine Verwendungszwecke (z. B. ChatGPT, Gemini, Claude). Führt diese Modifikation zu einer Einstufung als Anbieter, müssen zusätzliche Vorgaben für Hochrisiko-Systeme erfüllt werden.
🧪 Sonderfall: Experimentelle Nutzung und Informatikunterricht
Wird in der Schule – beispielsweise im Informatikunterricht der Oberstufe – selbst ein KI-System aufgesetzt, trainiert oder getestet, greift eine wichtige Ausnahme gemäß Art. 2 Abs. 6 KI-VO.
Diese Tätigkeiten im Bereich der Forschung, Erprobung und Entwicklung fallen nicht unter die strengen Vorgaben der Verordnung, solange die Systeme rein experimentell genutzt, nicht mit Echtdaten aus dem Schulbetrieb (z. B. realen Namen, Noten, Schülertexten anderen echten Inhalten) gefüttert und nicht offiziell in Betrieb genommen werden.
Schüler programmieren im Informatikunterricht ein eigenes neuronales Netz zu Testzwecken oder vergleichen verschiedene selbst trainierte KI-Modelle hinsichtlich ihrer Fehleranfälligkeit.
Das selbstgebaute Netz wird genutzt, um Hausaufgaben der Parallelklasse zu korrigieren oder als offizieller Lernbegleiter für die Prüfungsvorbereitung eingesetzt.
Bildquelle: Vegetable Market by Ferifrey; von Noun Project ; CC BY 3.0
3.9. KI-Kompetenz
KI-Kompetenz als gesetzliche Pflicht
Die KI-Verordnung widmet dem Begriff der KI-Kompetenz in Art. 4 KI-VO einen eigenen Artikel. Für Schulen als Betreiber ergibt sich daraus die Pflicht, ein ausreichendes Kompetenzniveau beim Personal sicherzustellen.
Was muss das schulische Personal leisten?
Lehrkräfte und weiteres Personal, die KI-Systeme steuern, müssen über folgende Qualifikationen verfügen:
- Technisches Verständnis & fachliche Erfahrung: Ein grundlegendes Wissen über die Funktionsweise der genutzten Systeme.
- Schulung & Kenntnis des Einsatzkontexts: Vertiefte Kenntnisse über den spezifischen Einsatz, etwa bei KI-Assistenten im Unterricht oder zur Vorbereitung von Bewertungen.
- Berücksichtigung von Schutzbedürfnissen: Angemessene Beachtung der Belange von Schülern, Eltern und weiteren Betroffenen.

Die Rollen der Schülerinnen und Schüler
Schüler bewegen sich in zwei zentralen Rollen im Kontext von KI-Systemen:
Sie sind Empfänger von KI-Entscheidungen, z. B. bei KI-gestützten Bewertungen oder automatisiertem Text-Feedback.
Sie interagieren aktiv mit KI-Systemen, etwa beim Befragen simulierter historischer Figuren oder beim Erstellen von KI-Bildern oder als Nutzer von KI-gestützten Lern‑ und Übungsassistenzsystemen.
In beiden Rollen ist KI-Kompetenz (als Teil der allgemeinen Medienkompetenz) essenziell, um Systeme sinnvoll und gewinnbringend zu nutzen sowie Chancen und Risiken kritisch reflektieren zu können.
Bildquelle: Competence by Camallia23; von Noun Project ; CC BY 3.0
3.10. KI-Kompetenz erwerben
Ressourcen zur Stärkung der KI-Kompetenz
Es gibt bereits zahlreiche hochwertige Angebote, mit denen Lehrkräfte ihr Verständnis für KI vertiefen und ihre Handlungssicherheit im Schulalltag stärken können. Hier eine kleine exemplarische Auswahl.
Der EU AI Act und praxisnahe Handlungsempfehlungen für den Einsatz vor Ort.
Umfassende Orientierungshilfe für den Einstieg in die Welt der schulischen KI.
Aktuelle Handreichung zum Rahmenprogramm empirische Bildungsforschung.
Lernplattform mit kostenlosen Online-Kursen rund um Künstliche Intelligenz.
Fachbeitrag zum Kompetenzerwerb und präzisem Prompten in Zeiten von KI.
Zentrale Übersicht über Fortbildungen, Praxismaterialien und rechtliche Orientierung in Hessen.
3.11. Transparenzpflicht
Transparenzpflicht (ab 2. August 2026)
Nicht nur Anbieter von KI-Systemen sind zur Transparenz verpflichtet, sondern auch Schulen in ihrer Rolle als Betreiber. Die rechtliche Grundlage hierfür bildet Art. 50 KI-VO.
Wann besteht die Pflicht zur Kennzeichnung?
Transparenz ist immer dann erforderlich, wenn Bild-, Ton- oder Videoinhalte genutzt werden, bei denen es sich um Deepfakes handelt. Dies sind Inhalte, die so täuschend echt aussehen oder klingen, dass sie nicht mehr als künstlich erzeugt erkannt werden können.

Analyse des Beispiels: Das Beispiel zeigt links das Originalfoto. Im rechten Bild wurden die Schülerinnen und Schüler mittels KI künstlich hinzugefügt. Auf den ersten Blick ist dieses für Betrachter des Bildes nicht erkennbar. Auf den zweiten Blick vermutlich auch nicht.
Kennzeichnung von Mediendateien
Die KI-Verordnung verlangt, dass Kennzeichnungen „klar und unterscheidbar“ sein müssen. Es gibt eine zweistufige Umsetzung:
1. Die sichtbare Ebene (für Nutzer)
Nutzt man Deepfakes (Bilder/Videos/Audio) in Präsentationen oder auf einer Website wie der Schulhomepage, muss ein Hinweis direkt am Medium stehen.
Beispiel: Ein KI-generiertes historisches Porträt erhält die Bildunterschrift: „Visualisierung erstellt mit KI (DALL-E)“ oder "KI-generiert." Ein Wasserzeichen wie die Raute im im Bild oben rechts ist zusätzlich empfehlenswert - reicht aber alleine als Kennzeichnung nicht aus.
2. Die maschinenlesbare Ebene
KI-Inhalte müssen technisch als solche markiert sein (Metadaten).
Praxis-Tipp: Nutzt man gängige Bild-KI-Tools, betten diese diese Info oft automatisch in die Download-Datei ein. Beim Speichern/Exportieren sollte darauf geachtet werden, diese Metadaten nicht durch „Screenshotten“ oder „Speichern unter“ (ohne Metadaten) zu entfernen
Kennzeichnung von Texten
Eine Transparenzpflicht gilt auch für KI-generierte Texte, etwa für die Schulhomepage, wenn diese zur Information der Öffentlichkeit (z. B. über die Schulgeschichte oder Veranstaltungen) erstellt wurden.
Gemäß Art. 50 Abs. 5 KI-VO müssen diese Informationen:
- spätestens bei der ersten Auseinandersetzung mit dem Inhalt zur Verfügung stehen,
- klar und eindeutig formuliert sein,
- und barrierefrei zugänglich sein.
Müssen jetzt alle KI-Inhalte ausgewiesen werden?
Nein!
Es gibt wichtige Ausnahmen von der Transparenzpflicht. Tief durchatmen und die nächste Seite aufmerksam lesen.
📖 Vertiefende Lektüre:
Einen detaillierten Leitfaden zur rechtskonformen Kennzeichnung von KI-Inhalten (einschließlich technischer Details zu Metadaten) finden Sie im Fachbeitrag von Dr. Schwenke: Praktischer Ratgeber zum AI Act 2026: Deepfakes und KI-Texte richtig kennzeichnen.
Bildquelle: Verfasser
3.12. Ausnahmen von der Transparenzpflicht.
***
Ausnahmen von der Transparenzpflicht
Die Transparenzpflichten gemäß Art. 50 KI-VO gelten nicht uneingeschränkt für jeden mit einem KI-System erzeugten Inhalt. Unter bestimmten Bedingungen sind Betreiber zu einer angepassten oder gar keiner Kennzeichnung verpflichtet.

Künstlerische und kreative Werke
Sind KI-generierte Bilder, Töne oder Videos, die den Charakter von Deepfakes haben, Teil eines erkennbaren Werkes, gelten erleichterte Bedingungen:
Satire, fiktionale Werke oder sonstige künstlerische/kreative Arbeiten.
Muss erfolgen, darf aber dezent sein (z. B. Wasserzeichen, Hinweis im Abspann oder kurzer Disclaimer).
Sonderfall: KI-generierte Texte
Ein informierender Text (z. B. auf der Schulhomepage) muss nicht als KI-generiert gekennzeichnet werden, wenn zwei Bedingungen kumulativ erfüllt sind:
- Der Inhalt wurde durch eine Person an der Schule kontrolliert.
- Die Schulleitung bzw. der Homepage-Verantwortliche übernimmt die redaktionelle Verantwortung.
Wie sieht es mit der Transparenzpflicht bezüglich von mit KI erstellten Unterrichtsmaterialien aus? Das erklärt die nächste Seite.
Bildbeschreibung: Label by Athok; von Noun Project ; CC BY 3.0
3.13. Transparenzpflicht bei Unterrichtsmaterialien
Müssen auch mit KI erstellte Unterrichtsmaterialien als KI-generiert markiert werden? Die Antwort lautet — ja und nein.
Beispiele für Unterrichtsmaterialien mit KI-beteiligung.
🔴 Markierung ERFORDERLICH
Bilder, Töne und Videos mit Deepfake-Charakter müssen markiert werden:
- Fotos in Arbeitsblättern.
- Audiodateien (z. B. Hörverstehen).
- KI-Erklärvideos.
🟢 KEINE Pflicht zur Markierung
Für rein textbasierte Materialien besteht in der Regel keine Pflicht:
- Leseverstehenstexte & Aufgaben.
- Zusammenfassungen & Glossare.
- Muster-Klausuren.
Grund: Diese dienen der Unterrichtsgestaltung und stellen keine Information über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse dar (Art. 50 Abs. 4 Nr. 2 KI-VO).
Pädagogische & rechtliche Hinweise
Bildquelle: vom Verfasser erstellt, teils mit KI
3.14. KI und Recht in der Praxis I
Praxisbeispiel: Der rechtliche Rahmen in Baden-Württemberg
Wie wird KI-Regulierung konkret umgesetzt? Ein Blick nach Baden-Württemberg zeigt, wie gesetzliche Leitplanken den Schulalltag definieren und Lehrkräften Handlungssicherheit geben.
Die gesetzliche Basis
Seit 2024 erlaubt § 115b des Schulgesetzes (SchulG BW) den Einsatz automatisierter Verfahren zur individuellen Förderung.
Präzisiert wird dies durch die Digitalunterrichtsverordnung (DUVO).
Was sind "anpassungsfähige Verfahren"?
Hierunter fallen Systeme (z. B. KI-Tutoren), die:
- ✔ automatisch passende Lernangebote auswählen
- ✔ sich interaktiv an den Lernfortschritt anpassen
- ✔ gezieltes Feedback beim individuellen Üben geben
Zentrale Pflichten & Leitplanken
Wichtig für die Notenbildung
KI-gestützte Leistungen dürfen nur dann in die Note einfließen, wenn sie von der Lehrkraft fachlich und pädagogisch geprüft wurden. Die KI liefert nur Zuarbeit – die Entscheidung liegt beim Menschen.
3.15. KI und Recht in der Praxis II
Praxisbeispiel: Der rechtliche Rahmen in NRW
Im Gegensatz zu Baden-Württemberg gibt es in Nordrhein-Westfalen bisher keine spezifische "KI-Regelung" im Schulgesetz. Stattdessen greifen etablierte Normen und die europäische KI-Verordnung.
Rechtliche Einordnung
KI-gestützte Systeme werden in NRW als Lehr- und Lernsysteme gemäß § 120 Abs. 5 SchulG NRW gefasst.
Mangels bereichsspezifischer KI-Regeln gelten hier die allgemeinen Grundsätze der DS-GVO und des Schulgesetzes.
Wann wird es komplex? Die Unterscheidung:
- Vertrag zur Auftragsverarbeitung nötig.
- Vorab-Information der Betroffenen.
- Nutzung nur im erforderlichen Rahmen.
- Zusätzliche Transparenzpflichten greifen.
- Strikte menschliche Kontrollpflicht (Aufsicht) ist zwingend erforderlich.
Die Rolle der Lehrkraft
Besonders bei Hochrisiko-Systemen, die Lernvorgaben automatisch ohne direkte menschliche Entscheidung verändern, gilt:
- ● Lehrkräfte müssen die Entscheidungen der KI jederzeit nachvollziehen können.
- ● Lehrkräfte müssen in der Lage sein, die Steuerung bei Bedarf manuell anzupassen.
3.16. KI und Recht in der Praxis III
Praxisbeispiel Bayern: Der Schulversuch „proof“
Während NRW und BW allgemeine Rahmenbedingungen setzen, erprobt Bayern mit dem Projekt „proof – Prozessorganisation und Feedback“ ganz gezielt die KI-gestützte Korrektur von Schülerarbeiten.
Das Ziel: Entlastung bei Routineaufgaben
In der Laufzeit von 2024 bis 2027 wird an insgesamt 16 Modellschulen untersucht, wie KI-Plattformen Lehrkräfte bei der Korrektur von digital verfassten Leistungsnachweisen unterstützen können.
Die "Rote Linie" der DS-GVO (Art. 22)
Der Schulversuch muss eine zentrale Hürde beachten: Das Verbot einer ausschließlich automatisierten Entscheidung. In der Praxis bedeutet dies:
| ❌ Nicht zulässig Automatisierte Notenermittlung und ungeprüfte Übernahme in das Notenprogramm. | ✅ Erlaubt im Pilotprojekt Einsatz der KI als Vorkorrektur zur Beurteilung der sprachlichen und inhaltlichen Richtigkeit. |
Eckpunkte der Umsetzung (gemäß BayMBl. 2024 Nr. 439)
- Wissenschaftliche Begleitung: Der Versuch evaluiert die Auswirkungen auf die Korrekturqualität und die tatsächliche Zeitersparnis.
- Datenschutz durch Technik: Es werden spezialisierte Plattformen genutzt, die den strengen Anforderungen an die Verarbeitung von Schülerdaten genügen.
- Mensch-in-der-Schleife: Die abschließende Bewertung und Notenfestlegung bleibt zwingend bei der verantwortlichen Lehrkraft.
4. Urheberrecht
Urheberrecht im Kontext von KI
In diesem Kapitel erfahren Sie, welche urheberrechtlichen Regelungen bei der Nutzung von KI-Plattformen greifen können. Das Urheberrecht spielt an zwei entscheidenden Stellen eine Rolle:
Der Input
Die Nutzung von Inhalten in der Interaktion mit einer KI-Plattform (z. B. Hochladen von Texten oder Bildern in den Prompt).
Der Output
Die Ausgaben von KI-Plattformen aus dieser Interaktion und deren anschließende Nutzung im Schulalltag.

Darf eine KI mit geschützten Inhalten gefüttert werden? Und wer besitzt die Rechte an einem KI-Bild, Text oder dem Prompt selbst?
Gehen wir diesen Fragen Schritt für Schritt auf den Grund.
Bildquelle: Copyright by YANDI RS; Noun Project; Creative Commons Attribution 3.0
4.1. Dürfen urheberrechtlich geschützte Inhalte in einen Prompt eingegeben werden?
Bei der Frage, welche Inhalte in einen Prompt eingegeben werden dürfen, ist entscheidend, wer der Urheber ist.
✅ Fall 1: Der Nutzer ist selbst der Urheber
In diesem Fall gibt es keine urheberrechtlichen Bedenken. Der Nutzer entscheidet selbst über die Verwendung seiner Inhalte.
- Bei offiziellen schulischen KI-Plattformen werden Inhalte nicht zum Training der Modelle verwendet.
- Bei privaten/kostenlosen Plattformen können Eingaben hingegen oft zum Training genutzt werden.
⚠️ Fall 2: Das Urheberrecht liegt bei Dritten
Hier ist Vorsicht geboten. Die Zulässigkeit hängt stark von der Quelle und der Lizenz ab:
Die Eingabe in KI-Systeme stellt eine Vervielfältigung dar, die nicht durch den Fotokopiervertrag abgedeckt und somit gesetzlich untersagt ist.
Nutzen Sie stattdessen die geschlossenen KI-Anwendungen der jeweiligen Verlage.
🔗 Info: Verband Bildungsmedien
Diese dürfen nicht einfach kopiert und in einen Prompt eingefügt werden. Dies kann urheberrechtlich problematisch sein und gegen Nutzungsbedingungen verstoßen.
Diese Inhalte können grundsätzlich in KI-Plattformen genutzt werden.
Ausnahme: "Share Alike" (SA), falls der Urheber eine KI-Nutzung darin explizit ausschließt.
Websites, PDFs oder Mediendateien können KI-Systemen als Grundlage zugeführt werden (z. B. via Link oder kurze Auszüge).
4.2. Sind Prompts urheberrechtlich geschützt?
Sind meine Prompts urheberrechtlich geschützt?
Die Frage scheint zunächst trivial: Man sollte erwarten, dass ein erstellter Textprompt Schutz genießt, sobald er eine ausreichende Schöpfungshöhe erreicht. Die rechtliche Realität ist jedoch komplex.
Ein Prompt müsste eine der folgenden Kategorien des Urheberrechtsgesetzes (UrhG) erfüllen, was in der Praxis selten der Fall ist:
(§ 2 Abs. 1 Nr. 1 UrhG)
Trifft bei meist kurzen oder rein anweisenden Prompts in der Regel nicht zu.
(§ 69a UrhG)
Hiervon kann bei einem Prompt im herkömmlichen Sinne nicht ausgegangen werden.
Hinweis zu System-Prompts: Bei technischen Voreinstellungen durch Bildungsanbieter kommt eher ein Schutz als Geschäftsgeheimnis in Betracht. (GeschGehG)
⚖️ Juristische Einzelfallprüfung
Ob ein Prompt tatsächlich urheberrechtlichen Schutz genießt – sei es als Sprachwerk oder in einer anderen Kategorie –, ist keine pauschale Ja/Nein-Frage. Letztlich müssten Gerichte im Einzelfall entscheiden, ob die erforderliche Schöpfungshöhe im spezifischen Kontext erreicht wurde. Diese Unsicherheit gilt für alle Rechtsbereiche, die ein Urheberrecht eventuell begründen könnten.
📲 Kleingedrucktes beachten: Die Rolle der AGB
Ein oft übersehener, aber praxisrelevanter Aspekt ist die vertragliche Ebene zwischen Nutzer und Plattform:
Training der KI-Modelle
Zudem behalten sich viele KI-Anbieter in ihren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGB) vor, eingegebene Prompts für das Training ihrer Modelle zu nutzen.
Konsequenz für Lehrkräfte: Selbst wenn ein Prompt theoretisch schützenswert wäre, räumt man dem Anbieter einer privat kostenlos genutzten KI-Plattform durch die Nutzung oft weitreichende Rechte an der Verwertung dieser Eingaben ein. Bei offiziell durch das Land oder die Schule bereitgestellten Lösungen ist dieses Training meist explizit ausgeschlossen.

ABER
Egal wie elaboriert ein Prompt ist und wie viel Energie man investiert hat:
Die Inhalte, die eine KI daraus generiert (Output), sind nach geltendem Recht NICHT urheberrechtlich geschützt.
Sie gelten als Werk einer Maschine und nicht als menschliche Schöpfung.
4.3. Sind von einer KI erstellte Inhalte urheberrechtlich geschützt?
Der Grundsatz
Von einer KI erstellte Inhalte genießen keinen urheberrechtlichen Schutz.
Sie gelten als gemeinfrei – unabhängig davon, ob es sich um Texte, Bilder, Musik, Videos oder Code handelt.
ABER
Werden KI-Inhalte durch einen Menschen wesentlich verändert und erreichen eine gewisse Schöpfungshöhe, entsteht Urheberrechtsschutz für das neue Werk.
Bildquelle: Ausschnitt eines mit Google Gemini erstellten Bildes
AUSSERDEM
Gefahr von Urheberrechtsverletzungen
Reproduziert eine KI geschützte Inhalte (Logos, Markenzeichen, Texte oder Melodien), kann die Veröffentlichung zu einer kostenpflichtigen Abmahnung oder Schadensersatzklage führen.

Bilder mit Gemini erstellt: KI generiert oft ungefragt geschützte Logos.
💡 Wichtige Faustregel zur Urheberrechtsfalle bei Texten
"Je spezieller ein Thema ist und je weniger Quellen der KI zur Verfügung standen, desto höher ist das Risiko, dass sie geschützte Texte 1:1 reproduziert".
(z. B. "Apfelkuchen-Rezept")
Die KI mischt Millionen Beispiele so stark, dass ein neuer, generischer Text entsteht. Das Risiko einer Kopie ist gering.
(z. B. Fachartikel eines einzelnen Experten)
Bei wenigen Quellen "verfestigt" sich das Muster (Memorization). Mangels Alternativen wird der Originalwortlaut fast identisch ausgegeben.
4.4. Kann man mit KI erstellte Inhalte Dritter ohne Bedenken für eigene Zwecke nutzen?
Stößt man im Internet auf mit KI erstellte Inhalte von Dritten, hängt die Nutzung für eigene Zwecke stark von der Kennzeichnung durch die veröffentlichende Person ab.
Ausdrücklich als KI-generiert ausgewiesen
Ist der Inhalt mit einem Begleittext versehen, der ihn klar als KI-Produkt deklariert, kann man in den meisten Fällen von Gemeinfreiheit ausgehen.
Als "KI-unterstützt" ausgewiesen
Hier muss man davon ausgehen, dass eine Nachbearbeitung stattgefunden hat. Die Person beansprucht möglicherweise ein Urheberrecht für sich.
VORSICHT BEI DER NUTZUNG
Lehrkräfte sollten KI-Inhalten, die sie nicht selbst erstellt haben, immer große Vorsicht walten lassen.
- Es ist nie auszuschließen, dass der Veröffentlichende ein Urheberrecht in Anspruch nehmen möchte.
- Ob ein solcher Anspruch rechtens ist, müsste im Streitfall ein Gericht klären.
- Um juristische Auseinandersetzungen zu vermeiden, sollte man im Zweifelsfall auf die Nutzung verzichten.
5. Fachbegriffe erklärt
In den vorherigen Kapiteln kommen viele Fachbegriffe aus dem Datenschutzrecht, dem KI-Recht sowie dem Urheberrecht vor.
Nicht alle Begriffe sind selbsterklärend. Deshalb findet sich auf den folgenden Seiten ein Glossar, in welchem die wichtigsten Begriffe ausführlicher erklärt werden.
Bildquelle: Dictionary by Fahmi Hidayat, Noun Project, CC BY 3.0
Die Fachbegriffe
- 🔗 KI-Anbieter und Betreiber
- 🔗 Auftragsverarbeiter
- 🔗 Automatisierte Entscheidungen
- weitere folgen bei Bedarf
5.1. Automatisierte Entscheidungen
Der Begriff “automatisierte Entscheidungen” (Art. 22 DS-GVO) stammt aus der Datenschutz-Grundverordnung von 2018, also lange vor der öffentlichen Einführung von ChatGPT. Er regelt ausschließlich Entscheidungen, die auf algorithmischer Verarbeitung personenbezogener Daten beruhen und rechtliche oder ähnlich erhebliche Auswirkungen haben – anders als die KI-Verordnung, die KI-Systeme umfassend risikobasiert normiert. Betroffene haben hier ein Widerspruchsrecht sowie Anspruch auf eine Erklärung der Logik hinter der automatisierten Entscheidung.
Um es noch einmal genauer zu fassen, automatisierte Entscheidungen liegen vor, wenn digitale Systeme ohne jegliches menschliche Eingreifen – ausschließlich auf Basis programmierter Kriterien und Gewichtungen – entscheiden.
Weitere Informationen unter automatisierte Entscheidungen (deinedatendeinerechte.de)
5.2. KI-System
Was unter einem KI-System zu verstehen ist, beschreibt Art. 3 der KI-Verordnung.
"„KI‑System“ ein maschinengestütztes System, das für einen in unterschiedlichem Grade autonomen Betrieb ausgelegt ist und das nach seiner Betriebsaufnahme anpassungsfähig sein kann und das aus den erhaltenen Eingaben für explizite oder implizite Ziele ableitet, wie Ausgaben wie etwa Vorhersagen, Inhalte, Empfehlungen oder Entscheidungen erstellt werden, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen können;"
Es geht um Computerprogramme mit Eigenständigkeit – von teilautonom bis weitgehend selbständig. Sie können sich durch Lernen verändern. Aus Eingaben etwa durch Nutzer oder Sensormessungen (etwa in einem selbstfahrenden Auto) leiten sie Ziele ab: klar vorgegebene (explizit, z. B. „Finde Route“) oder selbst erschlossene (implizit, z. B. aus Trainingsdaten). Daraus folgen Ausgaben wie Texte, Bilder oder Steuerbefehle, die die reale Welt (physisch, z. B. Auto lenken oder ein Feedback geben) oder virtuelle Räume (z. B. Spiel oder eine Lernumgebungen) beeinflussen.
Aus der Beschreibung sollte klar geworden sein, dass der Begriff des KI-Systems sehr umfassend ist und mehr beschreibt als Große Sprachmodelle (LLM) wie z.B. GPT-4 oder Claude 3.0.
5.3. KI‑Modell mit allgemeinem Verwendungszweck
Die KI-Verordnung unterscheidet zwischen KI-Systemen und KI-Modellen. Ein KI-System beschreibt dabei die vollständige Anwendung, mit der wir interagieren (z. B. eine Chat-Plattform), um Ergebnisse für bestimmte Ziele zu erzeugen. Das KI-Modell hingegen ist der technologische Kern im Hintergrund, der auf riesigen Datenmengen trainiert wurde. Zur Verdeutlichung: Während GPT-4 und GPT-4o die eigentlichen KI-Modelle bezeichnen, ist ChatGPT das darauf aufsetzende KI-System. Begriffe wie 'mini' oder verschiedene Versionsnummern bezeichnen dabei meist die spezifische Generation oder Leistungsstufe des zugrunde liegenden Modells.
Für KI-Modelle beschreibt die KI-Verordnung unter Art. 3 Nr 63 den Begriff des KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck. Gemeint sind damit KI-Modelle wie z.B. GPT-4, Claude 3 oder Llama 3, die sich durch ihr Vielseitigkeit auszeichnen. Sie können so für die unterschiedlichsten Aufgaben eingesetzt werden und lösen diese sehr kompetent. Die Verordnung stellt klar, dass dies auch jene Modelle umfasst, die durch umfassende Selbstüberwachung mit extrem großen Datenmengen (Texte aus Internetseiten, Büchern, Fachveröffentlichungen, von Nutzern online gestellten PDF, ..., Bilder, Code, Audio, ...) trainiert wurden. Modelle dieser Art eignen sich ihr "Wissen" über Sprache und Logik, vereinfacht gesagt, weitgehend eigenständig an, indem sie Muster in riesigen Datenmengen erkennen, ohne dass jeder einzelne Lernschritt durch einen Menschen angeleitet werden muss.
Spezialisierte KI-Modelle vs. Alleskönner
Der Begriff des KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck erfolgt in Abgrenzung zu spezialisierten Modellen, die für einen klar definierten, engen Einsatzbereich entwickelt wurden. Während Universalmodelle wie GPT-4 fast jede Aufgabe "ein bisschen" können, sind spezialisierte Modelle hochpräzise Experten für eine einzige Fragestellung.
Beispiel aus der Praxis: Lexplore
Das KI-Modell, welches in der Plattform Lexplore arbeitet, wurde für einen sehr engen Zweck entwickelt: das Screening der Lesefähigkeit. Es wurde mit den Daten von "nur" etwa 6.000 Schülerinnen und Schülern trainiert, um Augenbewegungen beim Vorlesen präzise zu erfassen (zu tracken).
In Kombination mit den Antworten zu Textfragen erstellt die KI eine Analyse der kognitiven Prozesse im Kopf des Kindes. Dies hilft Lehrkräften, spezifische Leseschwierigkeiten frühzeitig zu verstehen und daraus gezielte Übungen abzuleiten, um das Lesevermögen effektiv zu verbessern.
Spezialisierte Oberflächen vs. Technischer Kern
Die meisten aktuellen "KI-Lösungen für Schulen" (wie Fobizz, SchulKI oder ais.chat) scheinen auf den ersten Blick spezialisierte KI-Systeme für den Bildungsbereich zu sein. Technisch gesehen haben die Anbieter hier jedoch eine pädagogische Oberfläche entwickelt und spezifische Module voreingestellt, die im Hintergrund weiterhin auf Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck beruhen. Welche Modelle dies konkret sind, können Lehrkräfte teilweise selbst sehen und beeinflussen: Bei den Voreinstellungen für Aufgaben oder Lernassistenten lässt sich oft direkt zwischen den in die Plattform integrierten KI-Modellen auswählen. So wird sichtbar, dass das „pädagogische Werkzeug“ seine Intelligenz aus dem jeweils gewählten Basismodell bezieht.
Beispiel ais.chat:
In Plattformen wie ais.chat wurden zusätzlich Kernlehrpläne und Referenzmaterialien verschiedener Bundesländer hinterlegt. Durch spezielle "System-Prompts" (fest hinterlegte Anweisungen) wird vorgegeben, wie der Chatbot antworten soll. Dies schränkt Antworten in bestimmten Inhaltsfeldern ein oder beeinflusst sie inhaltlich so, dass sie genau zu den fachdidaktischen Vorgaben des jeweiligen Bundeslandes passen.
Solche Module ermöglichen Funktionen wie:
- Didaktisches Feedback: Analyse von Aufgaben auf Basis spezifischer Lehrplankriterien.
- Rollenbasierte Chats: Gespräche mit historischen Figuren unter Einhaltung fachlicher Korrektheit.
- Lernassistenten: Unterstützung, die sich am Wissensstand und den curricularen Vorgaben der jeweiligen Schulform orientiert.
- Didaktische Planung: Erstellung von Entwürfen für Unterrichtsstunden und ganze Unterrichtsreihen, die sich strikt an den Kompetenzerwartungen und Inhalten der Kernlehrpläne des jeweiligen Bundeslandes orientieren.
- Feedback-Assistenten: Das Modell analysiert Schülerlösungen auf Basis vorgegebener Kriterien oder fachdidaktischer Standards.
Das bedeutet, auch wenn die Anwendung durch diese Anpassungen "hochspezialisiert" wirkt, bleibt das Fundament ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck. Daher greifen auch hier die entsprechenden Transparenz- und Sicherheitsregeln der KI-Verordnung für diese Basismodelle.
5.4. KI - Anbieter und Betreiber
Die KI-Verordnung unterscheidet zwischen den Anbietern von KI-Systemen und den Betreibern von KI-Systemen. Dieser Unterschied ist wichtig, da sich für Anbieter andere Verpflichtungen aus der KI-Verordnung ergeben, als für Betreiber. Was also ist der Unterschied zwischen den beiden Begriffen und welcher ist für Schulen am relevantesten?
Die KI-Verordnung definiert die beiden Begriffe in Artikel 3, Nummer 3 und 4.
Anbieter
Stark vereinfacht ist ein "Anbieter" eine Person oder Stelle, die ein KI-System oder KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck entwickelt/-lässt und unter eigenem Namen vermarktet oder einsetzt – egal ob kostenpflichtig oder frei.
In der Regel werden Schulen lediglich die "Betreiber" solcher Systeme sein. Das ändert sich jedoch in dem Moment, in dem eine Schule beispielsweise ein Open Source KI-Modell einrichtet und dieses für einen speziellen Anwendungszweck, zum Beispiel personalisierten KI-gestützten Vokabel- und Grammatiktrainer oder einen KI-gestützten Förderplanungsassistenten, weiterentwickelt und trainiert und es dann selbst für diesen Zweck selbst einsetzt und es eventuell sogar anderen Schulen zur Verfügung stellt. Damit wird sie selbst zum "Anbieter" mit allen einhergehenden Pflichten aus der KI-VO.
Betreiber
Unter einem "Betreiber" versteht man - einfach erklärt - eine Person oder Stelle, die ein fertiges KI-System in eigener Verantwortung einsetzt (in Betrieb nimmt). Wer ein KI-System für persönliche und nicht berufliche Zwecke einsetzt, ist kein "Betreiber" im Sinne der KI-VO.
Schulen, welche eine vom Land zur Verfügung gestellte KI-Plattform oder die eines kommerziellen Anbieters zur Erfüllung ihres Bildungs- und Erziehungsauftrages nutzen, agieren damit als "Betreiber." Würde eine Lehrkraft ihr privates ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral oder ähnlich zur Aus- und Bewertung von Leistungsnachweisen nutzen, so würde sie damit zum "Betreiber" und unterläge den damit einhergehenden Pflichten.
(Hinweis: die Nutzung einer privaten KI-Plattform für die Aus- und Bewertung von Leistungsnachweisen von Schülerinnen und Schülern verstößt gegen geltendes Recht und ist damit nicht zulässig.)
5.5. Auftragsverarbeitung
Der Begriff der Auftragsverarbeitung stammt aus dem Datenschutzrecht. In der DS-GVO beschreibt Art. 28 die Rolle des Auftragsverarbeiters. Dieser wird strikt vom Verantwortlichen (Art. 4 Nr. 7 DS-GVO) unterschieden.
- Der Verantwortliche: Die einzelne Schule (vertreten durch die Schulleitung). Sie bestimmt über die Mittel und Zwecke der Verarbeitung – oft gemeinsam mit dem Ministerium (MSB), das Zwecke durch Gesetze und Erlasse vorgibt.
- Der Auftragsverarbeiter: Ein externer Dienstleister (z. B. Schulträger, Lernplattform-Anbieter), der Daten streng nach Weisung der Schule verarbeitet.
Bei jeder Verarbeitung von personenbezogenen Daten muss sichergestellt sein, dass diese ausschließlich entsprechend der vorgegebenen Zwecke erfolgt. Erfolgt die Verarbeitung unmittelbar durch die Lehrkräfte (z. B. Notengebung, Zeugniserstellung, AO-SF-Verfahren), unterliegt sie der direkten Kontrolle der Schulleitung.
Sobald jedoch externe Dienstleister beteiligt sind, wird es rechtlich komplexer:
- Der Schulträger administriert Netzwerke und Endgeräte.
- Der Anbieter einer Lernplattform verwaltet Nutzerkonten und interaktive Aufgaben.
- KI-Plattformen verarbeiten Eingaben zur Erstellung von Inhalten.
In all diesen Fällen muss die Schulleitung mit dem Dienstleister einen sogenannten Vertrag zur Auftragsverarbeitung (AVV) abschließen. In diesem Dokument sind die Mittel und Zwecke der Verarbeitung sowie die gegenseitigen Pflichten rechtssicher festgeschrieben. Der Dienstleister darf die Daten dann nicht für eigene Zwecke (z. B. Werbung oder Training eigener KI-Modelle ohne Erlaubnis) nutzen.
6. Hinweise zum Urheberrecht dieses Kurses
Dieser Kurs steht unter einer Creative Commons Attribution 4.0 Lizenz .
Alle Inhalte (Texte, Grafiken, ...), soweit sie vom Verfasser erstellt wurden, können unter Angabe von datenschutz-schule.info als Urheber weitergenutzt werden.
Die illustrierenden Icons von Noun Project stehen unter einer CC BY 3.0 Lizenz. Urheber sind direkt bei der jeweiligen Grafik aufgeführt.
