Ich habe mir einen Themenvorschlag für das kommende EduCamp 2010 (übrigens mein erstes) überlegt, den ich gern schon vorab in der Community diskutieren würde. Ich bin bezüglich der genauen Ausgestaltung noch nicht festgelegt. Wer findet das Thema „Der gläserne Student“ auch interessant?
Inhaltlich kurz zusammengefasst würde ich gerne mit den TeilnehmerInnen den Konflikt: „Analyse persönlicher Studierendendaten“ vs. „Datenschutz“ diskutieren. Im Folgenden habe ich ein paar Stichpunkte gesammelt und bin gespannt auf Ihre/Eure Ergänzungen und Kommentare.
- Massen an Studentendaten an Hochschulen vorhanden, die interessante Informationen enthalten. „Diese hätten viele gern: Fahnder und neugierige Arbeitgeber, freche Krankenkassen und ungeduldige Eltern. Datenschützer mahnen zur Gegenwehr.“ (http://www.spiegel.de/unispiegel/studium/0,1518,549856,00.html)
- „Mittlerweile laufen fast alle organisatorischen Dinge, die einen Studenten betreffen – von der Immatrikulation bis zu den Prüfungen – über Computer ab, sind digital gespeichert, könnten im schlimmsten Falle missbraucht werden. Immer neue E-Learning-Formen vergrößern die Datenmenge täglich.“ http://www.berlinonline.de/berliner-zeitung/archiv/.bin/dump.fcgi/2010/1018/sov/0002/index.html
- Zusätzlich ist auch eine größer werdende Bereitschaft (aber auch ein wachsender Druck) zu beobachten, im Internet (Facebook, Twitter, etc.) persönliche Informationen preiszugeben. „Je mehr Freunde dabei sind, desto größer ist der Nutzen und auch der Zwang einer Mitgliedschaft.“ http://www.ruprecht.de/no_cache/nachrichten/archive/2008/january/29/article/der-glaeserne-student/
- In Bezug auf Blended Learning Szenarien sind die persönlichen Daten eine hochinteressante Ressource um z.B. Lehrmaßnahmen bzgl. ihrer Wirkung auf unterschiedliche Studierendengruppen zu untersuchen und mit dem neu gewonnen Wissen die Qualität der Lehre zu verbessern (z.B. Forschungsgebiet: Educational Data Mining).
- Auch die Studierenden könnten von einer Analyse diverser verfügbarer Daten (z.B. durch die Entwicklung von Recommender Systemen) profitieren.
- Die Vernetzung und Speicherung von Daten aus getrennten Systemen ist jedoch datenschutzrechtlich bedenklich und zu klären. (Aspekt der „verkettbaren Identitäten“: Daten aus einem Kontext können mit Daten aus anderen Kontext in Zusammenhang gebracht werden)
- Problematisch sind insbesondere die „reaktiven Verfahren“ (Inhaltsanalyse, Data Mining). Diskussion in http://www.slideshare.net/JanSchmidt/forschungsethik-im-web20-2009
- Es gibt viele Fragen, die relevant für Forschende sind: Wie kann Anonymität angesichts reichhaltiger Daten gewährleistet werden? Wann ist mir Identifizierbarkeit von Dritten zu rechnen? Welche Personen müssen wann im Forschungsprozess ihre Einwilligung erklären? Welcher Grad an Anonymisierung der Ergebnisse ist notwendig?
Also… einfach melden, wenn Interesse da ist!






