Gestaltung datenschutzkonformer, unterrichtsbasierter Lehrvideos durch artifical intelligence

Gestaltung datenschutzkonformer, unterrichtsbasierter Lehrvideos durch artifical intelligence

Worum geht es?

Ziel des vorliegenden Projektes ist die (Weiter-)Entwicklung einer AI-Software zur automatisierten, datenschutzkonformen Verfremdung von Unterrichtsvideos zum Einsatz in der Hochschullehre. Die Verwendung von Lehr- und Lernvideos in der Hochschullehre ist durch die in den letzten Jahren schnell fortschreitende Digitalisierung geprägt und neuen Herausforderungen ausgesetzt. Zu diesen gehört insbesondere die Bereitstellung der unterrichtsbasierten Videos unter Erfüllung des Schutzes personenbezogener Daten der abgebildeten Personen bei gleichzeitiger Berücksichtigung forschungsethischer Anforderungen (Sonnleitner et al., 2020).

Die Videografie von Unterricht wird in der Lehramtsausbildung zu unterschiedlichen Zwecken eingesetzt. Zu diesen gehören u. a. die Anbahnung und Ausprägung einer Analyse- und Reflexionskompetenz sowie die Auseinandersetzung mit möglichst authentischen Unterrichtssituationen (Wolff, 2020), um die professionelle analytische Wahrnehmung weiterzuentwickeln (Indelkofer & Ringler, 2020). Die Effektivität der Verwendung von Lehr- und Lernvideos in der Hochschullehre wird in der Forschung aufgrund vieler offenen Fragen zu den Bedingungen ihres Einsatzes (Wolff, 2020) und zu der Qualität der Lernumgebungen (Meschede & Steffensky, 2018) diskutiert. Durch ihre unterschiedlichen Formate und vielfältige Einsatzmöglichkeiten sind jedoch viele Vorteile belegt (Obermoser, 2018). Insbesondere der Verwendung von Unterrichtsvideos in der Lehrerinnen- und Lehrerbildung fördert die Reflexion über die Unterrichtsgestaltung und trägt somit zum Theorie-Praxis-Transfer bei (Krammer, 2014; Kurtz, 2021).

Mit unserem Projekt wollen wir die Erstellung datenschutzkonformer, unterrichtsbasierter Lehr- und Lernvideos zur Nutzung in bildungswissenschaftlichen Veranstaltungen durch größtmögliche Automatisierung vereinfachen. Dafür wird in Zusammenarbeit mit der Softwarefirma Brighter AI eine AI-Software weiterentwickelt, die die Anonymisierung der Videos bei gleichzeitigem Erhalt realitätsnaher Abbilder und wesentlicher unterrichtsrelevanter Aspekte ermöglichen soll. Oberstes Ziel ist die datenschutzrechtliche Konformität, die mithilfe der externen Rechtsberatung von Glende Consulting im Projekt abgesichert wird. Das Projekt leistet einen Beitrag für die digital gestützte Hochschullehre durch die Option, Videomaterial aus sensiblen Räumen wie dem Klassenzimmer vollautomatisch und somit effizient datenschutzkonform aufzubereiten, wodurch letztlich ein Einsatz in der Ausbildung angehender Lehrkräfte ermöglicht wird. Flankierend zu der Softwareentwicklung und -anwendung ist die Erforschung von ethischen Aspekten bei der Erstellung von Lehr- und -Lernvideos während des Projektzeitraumes geplant.

 

Kooperationspartner:

Brighter AI entwickelt die Anonymisierungssoftware.

Glende Consulting leistet externe Rechtsberatung zu datenschutzrechtlichen Themen.

Team

Projektleitung:

Jun.-Prof. Dr. Sven Basendowski | Institut für Sonderpädagogische Entwicklungsförderung und Rehabilitation
sven.basendowskiuni-rostockde
Telefon: +49 (0) 381 / 498 21 20

Dr. phil. Janet Langer | Institut für Sonderpädagogische Entwicklungsförderung und Rehabilitation
janet.langer@uni-rostock.de
Telefon: +49 (0) 381 / 498 25 36

Wissenschaftliche Mitarbeiterin:

Dominika Paula Gornik | Institut für Sonderpädagogische Entwicklungsförderung und Rehabilitation
dominika.gornik2uni-rostockde
Telefon: +49 (0) 381 / 498 2674

Studentische Hilfskräfte:

Anna Palm

Julia Groß