Datenschutz in der Lernschleife

Stand: Oktober 2026. Dieses Kapitel beschreibt, welche Daten in der Lernschleife wohin fließen, wie sie geschützt sind und was eine Schule tun muss, bevor sie den Workflow einsetzt. Es ist eine fachliche Beschreibung, keine Rechtsberatung; die Bewertung im Einzelfall liegt bei der Schulleitung und dem oder der Datenschutzbeauftragten der Schule.

1. Der Grundsatz: Die KI sieht nie ein Kind

Die Lernschleife ist so gebaut, dass Klarnamen an keiner Stelle ein Sprachmodell erreichen. Das ist keine Verabredung, sondern eine Eigenschaft der Architektur: Alles, was Namen berührt, passiert in Apps, die als einzelne HTML-Dateien lokal im Browser laufen und technisch keine Verbindung nach außen aufbauen können. Alles, was ein Sprachmodell zu sehen bekommt, ist vorher von diesen Apps von Namen, Nummern, Klassen- und Schulangaben befreit worden.

Trotzdem sind die Daten, mit denen die Lernschleife arbeitet, Leistungsdaten von Kindern – und aus Sicht der Schule bleiben sie das auch dann, wenn sie in einem Chat nur noch als „Kennung K7QX“ auftauchen. Dieses Kapitel erklärt, warum das so ist und was daraus folgt.

2. Der Datenfluss, Station für Station

Auftrag → Arbeitsblatt-Assistent (KI). Die Lehrkraft beschreibt Thema, Jahrgangsstufe und Lernziele. Es fließen keine Schülerdaten; der Assistent erzeugt nur Unterrichtsmaterial. Datenschutzrechtlich unproblematisch.

Arbeitsblatt-Builder (App, lokal). Prüft das Blatt und packt es zum SCORM-Paket. Keine Schülerdaten. Die App hat keinen Netzzugang.

Bayern Cloud Schule (ByCS). Die Klasse bearbeitet das Blatt in der Lernplattform des Landes; Eingaben, Prüfklicks, Hilfen und Selbsteinschätzungen werden im Lernpaket gespeichert. Das ist Verarbeitung von Schülerdaten auf einer vom Land bereitgestellten Plattform im Rahmen des schulischen Auftrags – dieselbe Grundlage wie jede andere Moodle-Aktivität. Die Lehrkraft lädt die Ergebnisse als CSV-Dateien („Trackingdetails“) herunter; ab hier liegen Schülerdaten auf dem Rechner der Lehrkraft.

Dashboard-App (App, lokal). Liest die CSVs, die Klassenliste und das Arbeitsblatt und erzeugt drei Dinge:

• das Dashboard (HTML) mit Namen – für die Lehrkraft, bleibt auf ihrem Rechner;
• die Zuordnungsdatei (JSON) – verbindet die zufälligen Kennungen mit Nummer und Name, bleibt auf ihrem Rechner;
• den Klartext-Export (Markdown) – die einzige Datei, die an ein Sprachmodell geht.

Der Klartext-Export enthält je Kind eine zufällige vierstellige Kennung (bei jeder Auswertung neu vergeben, kein Bezug zur Klassenliste), die Aufgaben mit Wertung, erste Falscheingaben, Prüfklick-Zahlen, Hilfen- und Musterlösungsnutzung, Selbsteinschätzungen und die Freitexte des Kindes. Er enthält nicht: Namen, Listennummern, Klasse, Schule, Datum, Dateinamen, Zeitstempel oder Logins. Klassenbezeichnungen, die im Titel des Arbeitsblatts stehen („Übungsblatt 6c“), werden automatisch entfernt.

Vor dem Export erzwingt die App eine Sichtung der Freitexte: Alle Zwischenstopp-Notizen, Exit-Ticket-Antworten und Textantworten werden angezeigt; Einträge mit Wörtern, die wie Vornamen aussehen, sind markiert. Die Lehrkraft kürzt oder streicht, was ein Kind erkennbar machen könnte. Erst danach ist der Export freigegeben. Dieser Schritt ist nötig, weil Kinder in Freitexten Namen schreiben („mit Lena zusammen gerechnet“) – eine Kennung nützt nichts, wenn der Name im Satz darunter steht.

Feedback-Assistent (KI). Bekommt den Klartext-Export und schreibt je Kennung ein Drei-Ebenen-Feedback. Der Systemprompt verbietet es ihm, Namen, Klasse oder Schule zu erfragen oder zu übernehmen. Was das Modell sieht, ist eine Tabelle „Kennung K7QX hat bei Aufgabe 3 zuerst 3,6 statt 36 eingegeben“.

Feedback-Builder (App, lokal). Liest die Zuordnungsdatei, übersetzt die Kennungen in Nummern und Namen und packt das Feedback als SCORM-Paket, in dem jedes Kind nur sein eigenes Feedback sieht. Keine Netzverbindung.

Zurück in die ByCS. Das Feedback-Paket wird als Lernpaket hochgeladen. Damit schließt sich die Schleife, und alle Schülerdaten liegen wieder dort, wo sie begonnen haben.

3. Pseudonymisiert, nicht anonym

Der wichtigste Satz für jedes Gespräch mit einem Datenschutzbeauftragten: Der Klartext-Export ist pseudonymisiert, nicht anonymisiert. Die Lehrkraft besitzt mit der Zuordnungsdatei den Schlüssel, mit dem sich jede Kennung einem Kind zuordnen lässt. Nach der DSGVO (Art. 4 Nr. 5) bleiben pseudonymisierte Daten für den, der den Schlüssel hat, personenbezogen.

Der Europäische Gerichtshof hat am 4. September 2025 (Rechtssache C‑413/23 P, SRB/EDSB) zwei Dinge klargestellt, die für die Lernschleife beide wichtig sind:

• Ob Daten personenbezogen sind, wird aus der Sicht des Verantwortlichen beurteilt – hier der Schule. Für sie sind die Exportdaten personenbezogen; sie braucht also eine Rechtsgrundlage und muss ihre Informationspflichten erfüllen (dazu Abschnitt 4).
• Für einen Empfänger, der den Schlüssel nicht hat und mit vernünftigen Mitteln nicht an ihn kommt, können dieselben Daten nicht personenbezogen sein. Das ist das Argument, das die Übermittlung an den KI-Anbieter trägt – aber nur, solange beim Anbieter wirklich nichts liegt, was als Schlüssel dienen könnte.

Genau deshalb sind die Kennungen zufällig (kein Listenplatz, der sich mit einer alphabetischen Klassenliste auflösen ließe), deshalb fehlen Klasse, Schule und Datum im Export, deshalb die Freitext-Sichtung, und deshalb die Regel, dass Vornamen, Klassenlisten oder das Dashboard nie in einen Chat, ein Projekt oder eine „Erinnerung“ eines Assistenten gelangen dürfen. Wer einem Assistenten einmal „Nr. 7 ist die Lena“ geschrieben hat, hat die Pseudonymisierung für diesen Anbieter aufgehoben.

4. Was die Schule tun muss

Rechtsgrundlage. Unterricht, Übung und Rückmeldung an Schülerinnen und Schüler gehören zum schulischen Auftrag; in Bayern ist die Verarbeitung von Schülerdaten dafür in Art. 85 BayEUG in Verbindung mit Art. 6 Abs. 1 lit. e DSGVO geregelt. Die Lernschleife erzeugt keine neuen Datenkategorien – es sind Übungsergebnisse, wie sie auch in einem Heft oder in einer Moodle-Aktivität entstehen – und sie dient keinem anderen Zweck als der individuellen Förderung. Ob für den Weg über einen KI-Anbieter zusätzlich eine Einwilligung der Eltern verlangt wird, entscheidet die Schule mit ihrem Datenschutzbeauftragten; die Rechtsprechung zur Pseudonymisierung ist jung, und die bayerische Aufsicht war bisher eher vorsichtig. Eine Einwilligung ist rechtlich die sicherere Variante, eine Information ist das Minimum.

Informationspflicht. Eltern und Schülerinnen und Schüler müssen wissen, dass pseudonymisierte Ergebnisdaten an einen KI-Anbieter als Empfängerkategorie gehen, zu welchem Zweck, und dass das Feedback von der Lehrkraft gelesen und verantwortet wird. Die VORLAGE_Elterninformation.md deckt das ab; sie lässt sich als Information oder als Einwilligung verwenden.

Verfahrensbeschreibung. Abschnitt 2 dieses Kapitels ist als Verfahrensbeschreibung für das Verarbeitungsverzeichnis gedacht. Dazu gehören Angaben zur Löschung: CSV-Exporte, Dashboards, Zuordnungsdateien und Feedback-Pakete werden auf dem Rechner der Lehrkraft nach Abschluss der Übungsphase, spätestens zum Schuljahresende, gelöscht; in der Lernplattform gelten die Regeln der ByCS.

Privates Gerät. Läuft die Dashboard-App auf einem privaten Rechner der Lehrkraft, braucht es die schulübliche Genehmigung zur Verarbeitung dienstlicher Daten auf privaten Geräten (in Bayern das entsprechende KM-Formular). Das ist derselbe Vorgang wie für Notenlisten.

Keine Bewertungsentscheidung durch KI. Das Feedback ist ein Entwurf für die Lehrkraft; es wird gelesen und bei Bedarf geändert, bevor es ein Kind sieht, und es hat keinen Einfluss auf Noten. Das entspricht den bayerischen Hinweisen zum KI-Einsatz, nach denen die Bewertungsverantwortung vollständig bei der Lehrkraft bleibt.

5. Die Wahl des KI-Zugangs

Die Architektur schützt vor dem Anbieter; sie schützt nicht vor einem Konto, das Chats zum Training verwendet. Deshalb in dieser Reihenfolge:

1. Bayerische Lehrkräfte-KI (ByLKI) oder die KI der ByCS. Landesinfrastruktur, keine Übermittlung an einen Drittanbieter. Die Lernschleife ist ausdrücklich so gebaut, dass sie damit läuft (Kurzfassungen der Systemprompts, Kompaktformat des Exports). Wer die Assistenten dort selbst anlegen kann, hat den kürzesten Datenweg.
2. Fobizz – der Weg der fertigen Assistenten. Die beiden geteilten Assistenten der Lernschleife (Arbeitsblatt, Feedback) laufen auf Fobizz (101skills GmbH, Hamburg) mit Claude Sonnet 5.5 als Sprachmodell. Fobizz verarbeitet die Chats als Auftragsverarbeiter und reicht die Eingaben an den Modellanbieter weiter; nach Angaben von Fobizz werden Eingaben nicht zum Training der Modelle verwendet. Mit einer Schullizenz besteht ein Auftragsverarbeitungsvertrag zwischen Schule und Fobizz – das ist die Form, in der der Feedback-Assistent (der den pseudonymisierten Export sieht) eingesetzt werden sollte. Mit einer Einzellizenz steht die Lehrkraft selbst im Vertrag; dann vorher mit Schulleitung und Datenschutzbeauftragten klären, ob der Export über dieses Konto laufen darf. In beiden Fällen gehört in die Elterninformation, dass Fobizz der Empfänger ist und welches Rechenzentrum für das Modell eingetragen ist (steht in den Lizenzunterlagen). Der Arbeitsblatt-Assistent sieht nie Schülerdaten; für ihn genügt jede Lizenz.
3. Andere Schul-Lizenz mit Auftragsverarbeitungsvertrag (z. B. Claude Team/Education, ChatGPT Edu): Daten werden nicht zum Training verwendet, der AVV regelt Unterauftragsverarbeiter, Speicherort und Löschfristen. Damit können die ausführlichen Systemprompts mit Wissensdateien aus dem Ordnerpaket genutzt werden.
4. Privates Konto (Claude Pro/Max, ChatGPT Plus): nur mit ausgeschalteter Trainingsnutzung in den Kontoeinstellungen, nur mit dem pseudonymisierten Export, und nur, wenn die Schule das ausdrücklich zulässt. Verbraucherkonten bieten keinen AVV; die Verantwortung liegt bei der Lehrkraft.

6. Nachprüfbar statt behauptet

Alle drei Apps tragen im Kopf eine Content-Security-Policy mit connect-src 'none' und default-src 'none'. Ein Browser, der diese Seite lädt, verweigert damit jede Netzverbindung aus der Seite heraus – Skripte, Bilder, Schriften, Formulare, Abrufe. Das lässt sich im Quelltext (erste Zeilen) und in den Entwicklerwerkzeugen des Browsers (Reiter „Netzwerk“: keine Anfragen nach dem Laden) nachprüfen. Die Apps funktionieren vollständig offline; wer ganz sicher gehen will, trennt vor dem Auswerten die Internetverbindung.

Die Apps als Webseite. Dieselben drei Dateien liegen unter andreas-hemmeter.de/Lernschleife/apps/ auf GitHub Pages, damit sie ohne Herunterladen und auch am iPad nutzbar sind. Daran ändert sich datenschutzrechtlich wenig: Der Browser lädt die App einmal vom Server; ab dann gilt dieselbe Content-Security-Policy, und Klassenliste, CSV-Exporte, Dashboard und Zuordnungsdatei verlassen den Browser nicht. Was der Betreiber der Seite (GitHub, Microsoft) sieht, ist der Seitenaufruf selbst – IP-Adresse, Zeitpunkt, Browser –, wie bei jeder Webseite; Schülerdaten sieht er nicht. Wer auch das vermeiden will, nutzt die Dateien aus dem Ordnerpaket (Weg 2 in der Anleitung).

7. Was die Lernschleife nicht löst

Sie ersetzt keine Entscheidung der Schule über den KI-Einsatz und keine Absprache mit dem Datenschutzbeauftragten. Sie schützt nicht davor, dass jemand Namen von Hand in einen Chat tippt. Und sie ändert nichts daran, dass die Leistungsdaten der Kinder in der Verantwortung der Schule bleiben – vor, während und nach dem Durchlauf.

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Lizenz. Text unter CC BY-SA 4.0 – Andreas Hemmeter. Keine Rechtsberatung; die Bewertung im Einzelfall liegt bei Schulleitung und Datenschutzbeauftragten. Erstellt mit Unterstützung von Claude Cowork.