Tag: Datenschutz

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Blogpost: Hard facts über Software

Wissenschaft, Forschung und Lehre an Hochschulen braucht Software, die verlässlich funktioniert – von Campus- und Lernmanagementsystemen über Statistiksoftware bis hin zum einfachen Mailprogramm. Für etablierte Softwareanwendungen werden deswegen hochschulseitig bundesweit Lizenzverträge in Höhe von mehreren Millionen Euro geschlossen. Dennoch stellen stark variierende Bedarfe und mangelnde Kompetenzen auf seiten der Anwender*innen/Nutzer*innen sowie unzureichender IT-Support noch immer eine große Herausforderung für Hochschulen und deren Mitarbeitende und Studierende dar. 

Schon länger wird auch vor diesem Hintergrund das Thema Freie- und Open-Source-Software (kurz: FLOSS oder OSS) diskutiert – im Rekurs auf die rasante Digitalisierung von Strukturen während Corona stärker denn je. 

Öffentliche Gelder für offene Software – so lautet eine bekannte Forderung der Open-Source-Bewegung. Aber wie liegt der Status Quo?

Stand 2022 optieren die meisten öffentlichen Hochschulen mit proprietären Anbietern, kommerzielle Software führt die Liste der genutzten Dienste mit 53% an – zu 31% Open-Source-Lizenzen (vgl. Ergebnisse der Umfrage des ZKI-Arbeitskreises Strategie und Organisation zu Softwarelösungen an den Hochschulen 2022 https://zenodo.org/record/7194328#.ZCcQcHZBy5e). Lernmanagementsysteme basieren mittlerweile vermehrt auf Open-Source-Lösungen anstatt auf Campus-Management-Software und Office-Produkten, für Videokonferenzen steht eine weit verbreitete Nutzung von Zoom Open-Source-Systemen wie BigBlueButton oder Jitsi entgegen, offene Dienste wie Nextcloud konkurrieren mit Komplettlösungen wie Microsoft Teams, das inklusive Datenbank zunehmend für die interne Zusammenarbeit eingesetzt wird (vgl. zB hier: https://blogs.tu-berlin.de/datenschutz_notizen/2022/05/13/digitale-souveraenitaet-von-hochschulen/ und hier https://taz.de/Open-Source-Software-an-Universitaeten/!5686650/.

Freie Software für freie Bildung

Wie können also öffentliche Gelder am sinnvollsten für Software eingesetzt werden? Wie müssen, dürfen und sollten insbesondere öffentlich-rechtliche Hochschulen mit personenbezogenen und vertraulichen Daten umgehen, welchem System dürfen diese anvertraut werden? Welche Rolle spielt die Freiheit der Wissenschaften vor dem Hintergrund von Softwarelösungen? Welche Verantwortung tragen Hochschulen, auch gesellschaftlich mit Blick auf das Einsetzen bestimmter Software-Anwendungen? Und welche Konzepte und Kriterien zu Vergabe und Anschaffung gibt es hier bereits? Mithilfe eines Softwaremonitorings öffentlich-rechtlicher Hochschulen wollen wir in den kommenden Monaten den Status Quo erfassen, um davon ausgehend Ansätze zu erarbeiten, die notwendige Kriterien für die Einführung und Nutzung offener Software an Hochschulen in den Blick nehmen.

Erste vielversprechende Einblicke über die Nutzung unterschiedlicher Software-Kategorien hat die zuvorzitierte Umfrage des ZKI-Arbeitskreises “IT-Strategie und -Organisation” bereits ergeben, wir möchten noch einen Schritt weiter gehen und das Feld explorativ erfassen: Neben der quantifizierbaren Abfrage von eingesetzter Software bei den IT- und Rechenzentren wollen wir stärker auf die tatsächlichen Nutzenden in Verwaltung, Forschung und Lehre zugehen und mithilfe von leitfragengestützten Interviews qualitativ ergründen, nach welchen Vorgaben und Kriterien Software ausgewählt und eingesetzt wird. Der alleinige Blick auf die Rechenzentren scheint hier zu kurz gegriffen, um tatsächlich zu erfassen, wie sich die Lage an deutschen Hochschulen darstellt, mit welchen Dilemmata und Hürden Mitarbeitende zu kämpfen haben, müssen wir mit handelnden, verantwortlichen Personen an den Fakultäten ins Gespräch kommen.

Fakt ist: Nach einem ersten repräsentativen Monitoring der öffentlichen Hochschulen in Deutschland wird im Rahmen unserer Vorrecherchen deutlich, dass für Studierende und Mitarbeitende vor allem im Bereich der kommerziellen Anbieter breite Softwareangebote vorgehalten werden. Trotzdem entsteht der Eindruck, kein ganz umfassendes Bild bekommen zu können, wir vermuten eine hohe Dunkelziffer an OSS-Nutzenden im Hochschulbereich – vor allem im Rahmen von Lehre und Forschung. Denn  diese Software ist frei und meist kostenlos zugänglich , sodass diese im Gegensatz zu teuren Lizenzen, die offiziell bereitgestellt werden, nicht durch Datenschutzbeauftragte abgesegnet oder in Rechenzentren beschafft werden muss. 

Eine weitere Vermutung, der wir nachgehen möchten, ist die Korrelation zwischen Gründungsjahr der Hochschule, Studierendenzahl und die Art gewählter Software-Lizenzmodelle; ältere und größere Hochschulen scheinen auf den ersten Blick weniger flexibel in Bezug auf Software-Umstellungen in Richtung Open-Source, vermutlich, da Change-Management und Umstrukturierungen sehr viel aufwendiger sind und mehr Ressourcen binden. 

Vorläufig lässt sich festhalten, dass kommerzielle Software häufig genutzt wird, weil direkte Ansprechpartner*innen mit Blick auf Verträge und Support verfügbar sind. Zudem herrscht noch immer der Irrglaube, die Kosten sagten etwas über Qualität aus. Hinzu kommt das vielfach wiederholte Narrativ des intuitiven Nutzens: “Es funktioniert einfach!”. Letztlich muss dieses als selbsterfüllende Prophezeiung gelesen werden, denn wo Mittel verfügbar sind, werden diese eingesetzt, um Nutzung und Umfang zu vereinfachen und zu verbessern – derzeit trifft dies eben vor allem auf den kommerziellen Sektor zu. 

Nicht nur der Datenschutz ist im Bereich der Abhängigkeit von proprietären Anbietern vielfach problematisch, auch das Engführen des Feldes für Studierende füttert den Teufelskreis: Lerne ich im Studium statistisches Rechnungen ausschließlich in IBMs SPSS, werde ich auch in Zukunft eher keine Alternative nutzen. 

Schließlich geben Hochschulen mit dem Festhalten an kommerziellen Lizenzen das auf, wofür sie an anderen Stellen nachdrücklich einstehen: Freiheit. FLOSS ist, einmal etabliert, in der Regel nicht nur günstiger in Anschaffung und Hosting, sondern auch nachhaltiger, unabhängiger und bietet einen viel größeren Gestaltungs- und Anpassungsspielraum.

Kurz gesagt: Freie Software fördert freie Lehre und freie Lehre fordert freie Software! 

Ihr habt Lust, unser Vorhaben zu unterstützen? Dann meldet euch bei uns!

Nächste Woche stellen wir im Rahmen des University:Future Festivals unsere Idee detailliert vor und geben Einblicke in erste Ergebnisse unserer Untersuchung. Der Talk findet online statt und die Anmeldung ist kostenlos. Schaut gern rein und beteiligt euch an der Diskussion am 27. April 2023 von 15.50 Uhr -16.20 Uhr. 

Dieser Text steht unter der CC BY 4.0-Lizenz.

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Der Dualismus der Daten und die Bedeutung von Algorithmen

Wir interagieren bei der Internetnutzung im Alltag mit diversen Algorithmen, sei es auf unseren Social-Media-Profilen, beim Surfen im Web, beim Lesen einer Online-Zeitung oder beim Schauen eines YouTube-Videos. Algorithmen erweisen sich als nützliche Helfer, denn sie ermöglichen z.B. beim Online-Shopping die Speicherung des Warenkorbs beim Verlassen der Website. Dabei nehmen wir diese Algorithmen kaum aktiv wahr, was hat es also mit ihnen auf sich und welche Kehrseiten müssen wir bedenken?

Unsichtbares Protokoll

Ein Algorithmus ist ein Satz von Routinen, Regeln oder Befehlen. Da Algorithmen in der Regel auf der Benutzeroberfläche unsichtbar sind, werden sie auch als “Blackbox” bezeichnet. Die Funktionsweise ist Internetzutzenden nicht immer bekannt und dadurch fehlt eine Sensibilisierung für potentielle Bedrohungen: Algorithmen werden versteckt, um das geistige Eigentum zu schützen, die Details vor den Nutzenden zu verbergen und deren „Interaktion“ mit dem System mühelos zu gestalten. Dadurch wird aber gleichzeitig verhindert, dass die Nutzenden die Einzelheiten der Funktionsweise oder sogar die Existenz algorithmischer Systeme verstehen. Unabhängig davon, ob das Verständnis der Nutzenden vorhanden ist oder nicht, kann ihr wahrgenommenes Wissen über einen Algorithmus dennoch ihr Verhalten beeinflussen, weshalb ein Bewusstsein für diese Prozesse wichtig ist. Dazu gehört, Algorithmen transparent zu machen – zumindest auf der Ebene, die für eine verantwortungsvolle Nutzung erforderlich ist – und Menschen dabei zu unterstützen, ihr Verhalten im Internet verantwortungsvoll zu gestalten.

Das Risiko der Filterbubble

Algorithmen sortieren Daten auf der Grundlage dessen, was uns zu gefallen scheint, und schlagen uns darauf basierend ähnliche Inhalte vor. Künstliche Intelligenz (KI) kann bei der Sortierung derartig großer Datenmengen äußerst effizient sein. Sie filtert durch Klassifikationen und Priorisierungen von Informationen den Inhalt, den wir täglich online sehen. So werden uns individuell zugeschnittene Online-Inhalte und Dienste auf der Grundlage unserer Gewohnheiten, Vorlieben und Identitätsmerkmale angeboten. Automatisiert bestimmen sie unsere Informationsquellen und damit auch unsere Perspektive auf die Welt und auf andere. Diese Filterblase führt zu einer Reproduktion unserer bereits bestehenden Meinungen und spitzt sie eventuell noch zu, denn andere Perspektiven werden ausgeblendet. Filterblasen können uns so zwar Zeit bei der Suche nach neuen Inhalten sparen, aber auch unser Weltbild stark beeinflussen und kognitive Verhaltensweisen wie Impulsivität und Ablenkung verstärken. Werden wir uns dieser Blasen bewusst, können wir Online-Inhalte differenzierter betrachten und den Algorithmus gezielt beeinflussen, indem wir z.B. nach anderen Perspektiven auf ein Thema suchen.

Das Risiko von Personalisierung und Profilierung

Mit der zunehmenden Anzahl an Personalisierungstechnologien durch kommerzielle Plattformen wie Amazon, Netflix oder Spotify wächst auch die Anzahl der Datenverfolgungspraktiken, die dazu dienen, Rückschlüsse auf die alltäglichen Gewohnheiten und soziokulturellen wirtschaftlichen Verhaltensweisen abzuleiten. Zu den aktuellen Strategien der Datenverfolgung gehören das Sammeln von Browserverläufen, „Likes“, Kauf- und Suchverläufen, Geolokalisierung, App-Interaktionen, hochgeladenen Fotos, mobilen und anderen hörbaren Gesprächen, geschriebenen Kommentaren, geräteübergreifenden Aktivitäten und IP-Adressen, Inhalten von E-Mails, sozialen Kontakten, Song-Downloads, Kreditvergangenheit, Film-/Fernsehverhalten, Spiele-Highscores und eine Vielzahl anderer nachvollziehbarer alltäglicher Handlungen. Benutzerinformationen und Suchanfragen werden in Datenbanken zusammengefasst, um Kaufabsichten, Wünsche und Bedürfnisse verstehen und voraussagen zu können, welche dann in Echtzeit mit Verhaltensmodellen abgeglichen werden können. Klicks kommt dabei ein eine Schlüsselrolle zu, denn sie werden als Muster von Verhaltensweisen „gelesen“. Anhand dieses Klickverhaltens produzieren Algorithmen Wissen, das zu komplexen Profilen verdichtet wird. Um dieses Profil aktiv verändern zu können, benötigen Nutzende ein Bewusstsein für diese Prozesse und Zugang zu ihrem Profil. Diese sind meist weder transparent noch beeinflussbar, da die Verfahren zur Errechnung von Profilen in der Regel Geschäftsgeheimnis sind. Eine Ausnahme ist Google: Eingeloggten Nutzenden wird die Möglichkeit geboten, das über sie erstellte Profil einzusehen und anzupassen. Sie können ihr persönliches Interessenprofil in den Einstellungen bei den Ad Preferences einsehen.

Was bedeutet “Algorithmic Literacy”?

Unter Algorithmic Literacy wird verstanden, über ein Bewusstsein für die Verwendung von Algorithmen in Online-Anwendungen, -Plattformen und -Diensten zu verfügen, die Funktionsweise von Algorithmen zu kennen, algorithmische Entscheidungen kritisch bewerten zu können sowie die Kenntnis mit algorithmischen Vorgängen umzugehen und sie zu beeinflussen. Praktisch bedeutet dies, dass Individuen in der Lage sind, Strategien zur Änderung vordefinierter Einstellungen in algorithmisch kuratierten Umgebungen, wie z. B. in ihren Social Media Newsfeeds oder Suchmaschinen anzuwenden. Das Ziel hierbei ist, die Ergebnisse verschiedener algorithmischer Entscheidungen zu vergleichen, um die Perspektivenvielfalt zu erhalten und die eigene Privatsphäre zu schützen. Algorithmic Literacy kann dementsprechend als ein Aspekt von Medienkritik und -kompetenz betrachtet werden.

Mittlerweile sollte deutlich geworden sein, dass es im algorithmischen Kontext auch immer um Datensammlung, Datenverarbeitung und Datenaustausch geht.  Dementsprechend ist auch der Datenschutz ein wichtiges Thema, wenn die Rede von einer Algorithmic Literacy ist. Besonders Social-Media-Algorithmen werden so designt, dass schnell Abhängigkeiten entwickelt werden können. Um dem entgegenzuwirken, kann ein erster Schritt darin bestehen, die Benachrichtigungen der Apps einzuschränken und sich seiner Nutzungszeit bewusst zu werden. Ein Projekt, das sich dafür einsetzt, ist das Algorithm & Data Literacy Project der UNESCO, das verschiedene Materialien zur Aufklärung über Algorithmen und ihre Auswirkungen auf den Menschen und die Gesellschaft, die auch für Kinder und den Unterricht geeignet sind, kostenlos bereitstellt. Wer mehr zu Algorithmen im Unterricht erfahren möchte, kann sich hier unser Video auf YouTube ansehen.

Quellen

Leyla Dogruel, Philipp Masur & Sven Joeckel (2022) Development and Validation of an Algorithm Literacy Scale for Internet Users, Communication Methods and Measures, 16:2, 115-133, DOI: 10.1080/19312458.2021.1968361

https://algorithmliteracy.org/https://www.pewresearch.org/internet/2017/02/08/theme-7-the-need-grows-for-algorithmic-literacy-transparency-and-oversight/

https://algorithmliteracy.org/

Dieser Text steht unter der CC BY 4.0-Lizenz.

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Umfragen in (digitalen) Lehr-/Lernsettings: Alternativen zu Doodle

Umfragen & Didaktik

Die digitale Lehre über Zoom o.Ä. kann schnell passiv und eintönig werden. Um die Übertragung des Frontalunterrichts ins digitale Format zu vermeiden und die Hemmschwelle zur Beteiligung in der digitalen Lehre abzubauen, können bei den gängigen Videokonferenztools Umfragetools als didaktisches Mittel integriert werden. Diese können flexibel eingesetzt werden und sind ein einfaches Mittel zur Aktivierung der Lernenden. Klassischerweise werden Umfragen in der Lehre zur Wissens- oder Meinungsabfrage genutzt. So kann mithilfe von Online- oder Live-Umfragen im Unterricht in Echtzeit Wissen überprüft oder Meinungen eingeholt werden. Diese Form der Interaktivierung eignet sich offline wie online vor allem, um die Großgruppe oder das Plenum einzubinden. Der Vorgang ist einfach: Die Umfragen können vorab oder live in der Sitzung erstellt und freigeschaltet werden, die Befragten antworten über das Klicken eines Links oder QR-Codes via Smartphone oder Rechner. Dabei kann die Videokonferenzleitung entscheiden, ob anonym abgestimmt oder die Namen der Teilnehmenden für alle oder nur für sich selbst sichtbar sein sollen. Die Ergebnisse der Umfrage werden in Echtzeit ausgegeben. Darüber hinaus können Umfragetools bei der klassen- oder kursinternen Terminplanung eingesetzt werden oder bei der Themenvergabe für Hausarbeiten, Präsentationen oder Referate helfen. Auch das Echtzeit-Fragen-stellen über eine Twitterwall bietet eine gelungene Abwechslung. Formate wie Tweedback sammeln digital Fragen, auf die Dozierende später eingehen können. Schlagworte-Sammlungen und Ideen lassen sich mit Tools wie Oncoo als digitale Kartenabfragen gestalten – dies funktioniert ganz ähnlich wie das analoge Sammeln von Themen auf Moderationskarten. Bei der Integration von Umfragetools greifen viele Lehrende auf Doodle zurück.

Kritik an Doodle

Doodle scheint eine einfache Lösung zu sein: Allgemein bekannt und leicht in der Bedienung. Jedoch ist die Plattform in Bezug auf Datenschutz problematisch, denn Doodle hat seinen Sitz außerhalb der EU. Im kostenlosen Doodle-Account sind Umfragen nicht SSL-verschlüsselt, d.h. personenbezogene Daten werden transparent übertragen und nicht vor externen Zugriffen geschützt. Zudem erlaubt Doodle Werbeanzeigen von Google (AdSense) in seinen Umfragen. Spätestens wenn es um die Nutzung im schulischen Kontext und die Online-Sicherheit von Kindern und Jugendlichen geht, wird es also kritisch. Deshalb stellen wir im Folgenden sichere Alternativen vor, die kostenlos und zum Teil offen sind. Merke: Kostenlos und offen sind nicht unbedingt das gleiche.

1. Pingo

Die Open-Source-Anwendung Pingo wurde von der Universität Paderborn entwickelt und kostenlos zur Verfügung gestellt. Mit dem in Deutschland gehosteten Tool können einfache Umfragen erstellt werden, um den Wissensstand abzufragen oder Feedback einzuholen. Da es sich um ein Hochschulprojekt handelt, bieten die Betreibenden hier auch selbst didaktische Hinweise zur optimalen Einbindung des Tools in der Lehre an.

2. LamaPoll

Mit dem Umfrage-Tool LamaPoll können neben einfachen Umfagen und Abstimmungen auch Terminfindungs- und wissenschaftliche Fragebögen erstellt werden. Der Dienst ist DSGVO-konform und sammelt keine IP-Adressen oder sonstige personenbezogene Daten.

3. Nuudel

Das nicht trackende Umfragetool Nuudel wird vom gemeinnützigen Verein Digitalcourage e.V. kostenlos angeboten und kann vor allem für Meinungsbilder und Abstimmungen genutzt werden. Nuudel basiert auf der freien Software Framadate und läuft auf der Hardware des Vereins. Server und Software sind vor externen Zugriffen geschützt und es werden keine IP-Adressen gespeichert, sondern nur die Antworten in den Umfragen. Eine Anmeldung ist nicht erforderlich und statt einer E-Mail-Adresse kann etwas Beliebiges eingetippt werden.

4. Tweedback

Auch das Umfrage-Tool Tweedback kann anonym genutzt werden, da sich Nutzende nicht mit einer E-Mail-Adresse anmelden müssen und keine IP-Adressen dauerhaft gespeichert werden. Stattdessen werden nur die nötigsten Daten auf den in Deutschland stehenden Servern gespeichert. In der Grundversion bietet Tweedback die Funktionen Chatwall, Quiz und Panikbutton.

Diese Funktionen haben wir genauer in einem Tutorial auf YouTube erklärt. Darin stellen wir euch die Umfragetools Tweedback, Pingo und Kahoot! vor und vergleichen sie anhand ihres Nutzungsumfangs, der DSGVO-Konformität und Verwendungsmöglichkeiten.

Ihr wollt euch lieber selbst einen Überblick verschaffen? In unserer Toolbox könnt ihr die genannten Umfragetools und noch viele mehr vergleichen und nach verschiedenen Funktionen filtern.

Dieser Text steht unter der CC BY 4.0-Lizenz.

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Stand und Entwicklung der Schulclouds in Deutschland

Das coronabedingt entstandene Homeschooling oder Distance Learning hat das Lernen mit digitalen Medien in den Fokus der öffentlichen Diskussion gerückt und deutliche Unterschiede in der Nutzung von Schulclouds in Deutschland sichtbar gemacht. Das Institut für Informationsmanagement an der Universität Bremen (ifib) widmete sich deshalb im Auftrag der Telekom-Stiftung einer systemischen Bestandsaufnahme schulischer Lernplattformen und IT-Strategien aller Bundesländer und fünf deutscher Kommunen. Die jüngst veröffentlichte Studie befasst sich mit den Fragen:

  • Was steckt in den verschiedenen Lernplattformen, die die Bundesländer und auch manche Kommunen ihren Schulen anbieten?
  • Wie sind die Systeme technisch organisiert?
  • Wer leistet pädagogische und technische Unterstützung?
  • Wie stark unterscheiden sich diese Lösungen voneinander?

Die Studie liefert neben einem Überblick über die genutzten Lösungen auch ein Modell, das alle Teile eines Lern-Management-Systems (LMS) systematisiert und zeigt, welche Möglichkeiten die jeweiligen Lernplattformen Schülerinnen und Schülern bieten, wie der Betrieb der Systeme organisiert ist, und wer pädagogische und technische Unterstützung leistet. Bayern, Bremen, Hamburg und Sachsen zeigten eine breite Aufstellung digitaler Medien für den Unterricht. In anderen Ländern dagegen existieren unterschiedliche Lösungen zum Teil nebeneinander.

Die abschließende Erkenntnis der Studie:

Eine bundesweit einheitliche Schulcloud-Lösung werde es in Deutschland wahrscheinlich nicht geben – und sie sei auch nicht notwendig, solange es zukünftig gemeinsame Standards und funktionierende Schnittstellen für alle bestehenden Lern-Management-Systeme gebe.

Der Nutzen von LMS sollte spätestens seit den Schulschließungen klar sein, auch wenn Deutschland im internationalen Vergleich erst sehr spät angefangen hat, sich mit Lernplattformen zu beschäftigen. Als wahre Alleskönner unterstützen Schulclouds oder Lern-Management-Systeme Lehr- und Lernprozesse, vereinfachen organisatorische Abläufe und bieten eine technische Basis für die Kommunikation zwischen Lehrenden, Lernenden, Eltern und der Schule durch ergänzende Angebote externer Anbieter (z.B. mittels Videokonferenzsysteme oder Messengerdienste).

Wir von OESA e.V. empfehlen folgende, Open-Source-basierte Systeme:

  1. Moodle
  2. ILIAS (entwickelt an der Universität Köln)
  3. und StudIP.

Denn alle drei werden auf dem eigenen (Schul-)Server gehostet, sind mithin DSGVO-konform, kostenlos und frei von Werbung und ermöglichen es durch geschlossene Benutzergruppen die Zugangsberechtigungen für die verschiedenen Instanzen zu kontrollieren. Das Einrichten von Lernumgebungen ist allerdings stark abhängig von der jeweils vorhandenen IT-Infrastruktur; sowohl Moodle, als auch Ilias müssen als geschlossene Systeme auf dem eigenen Server aufgesetzt und gehostet werden. Wer nach niedrigschwelligeren Angeboten sucht, wird mit Einbußen in den Funktionen rechnen müssen. Um Open Source Systeme, wie z.B. Moodle im Schulkontext aber langfristig, nachhaltig und zukunftsfähig zu etablieren braucht es neben dem Bereitstellen materieller Ressourcen zur IT-Ausstattung noch sehr viel stärkere Investitionen in das Know-How der Institutionen und die Kompetenzen der Personen. Weitere Informationen zu LMS und deren didaktisch sinnvollen Nutzung haben wir hier zusammengestellt.

Dieser Text steht unter der CC BY 4.0-Lizenz.

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Padlet – Schwierigkeiten und Alternativen

Jüngst wurde Padlet von der LDA Brandenburg als datenschutzrechtlich problematisch eingestuft. Auch der Bildungsserver Berlin-Brandenburg rät nun von der Nutzung von Padlet ab. Seitdem wurde die Nutzung von Padlet an vielen Schulen in Deutschland eingestellt, was viele Lehrer:innen bedauern, die seit Beginn der Corona-Pandemie und des Homeschoolings vermehrt digitale Tools für den Unterricht verwenden und begeistert von dem intuitiven und spielerischem Design sowie den vielen Möglichkeiten, die Padlet bietet, sind.  

Das Problem mit dem interaktiven Pinnwand-Tool: der Datenschutz. Padlet ist nicht DSGVO-konform. Die Plattform stammt aus den Vereinigten Staaten, wo die Datenschutz-Grundverordnung nicht gilt. Bisher lief die Nutzung der Plattform im schulischen Kontext unter dem „Privacy Shield“, nach dem sich US-amerikanische Anbieter an die europäische Datenschutzbestimmung halten mussten. Dieses wurde gekippt und seit Juli 2020 dürfen keine personenbezogenen Daten mehr an die Vereinigten Staaten übermittelt werden. Padlet teilt bei der Nutzung allerdings Daten mit Drittanbietern, wie beispielsweise Google. Die genauen Dateninhalte sind weitestgehend unbekannt, allerdings können von Padlet personenbezogene Daten, wie geteilte Inhalte, IP-Adressen oder Bewegungsprofile durch das Unternehmen oder Drittanbieter gespeichert und verarbeitet werden. Somit überwiegt für Datenschützer:innen das Risiko gegenüber dem Nutzen.

Doch es gibt auch einen Weg, Padlet datenschutzrechtlich unproblematisch zu nutzen. Die Nutzung von Padlet ist auch ohne eigenes Konto möglich. Statt sich zu registrieren kann auch auch eine Anmeldung über ein Gastkonto erfolgen, um die Erstellung eines eigenen Profils zu vermeiden. Schüler:innen können auch durch einen Link ihrer Lehrkräfte auf ein Padlet zugreifen. Wird Padlet in der Schule auf schulischen Endgeräten, ohne Anmeldung der Schüler:innen bei anderen Diensten verwendet bleibt ihr Nutzungsverhalten anonym, sofern keine personenbezogenen Daten in das Padlet eingestellt werden. Wird Padlet mit einem schulischen Endgerät über einen privaten Internetanschluss genutzt, ist nicht klar, welche Daten vom Plattformbetreiber erhoben werden. Sobald die Plattform aber über private Endgeräte genutzt wird, kann der Anbieter personalisierte Daten speichern, die zu einer Identifizierung der Nutzer:innen genutzt werden können.

Ohne Bedenken kann Padlet also nur auf schulischen Endgeräten verwendet werden. Wer nun aber auf die Nutzung von Padlet verzichten möchte oder muss, kann sich die folgenden Alternativen anschauen oder selbst in unserer Toolbox stöbern:

1. Squarelet ist eine deutschsprachige Open-Source-Plattform von edulabs, das bis 2018 vom BMBF gefördert wurde und nun auf freiwilliger Basis weitergeführt wird. Eine Anmeldung ist nicht erforderlich.

2. Taskcards ist eine deutsche Alternative zu Padlet. Die Plattform ist ebenfalls DSGVO-konform und ihre Server stehen ausschließlich in Deutschland. Die Anmeldung ist hier auch über ein Gastkonto möglich. Das Design, sowie die Bedienungsoberfläche ähneln stark dem amerikanischen Vorbild. Viele Features, die es bei Padlet gibt, bietet auch Taskcards. Hier können private Pinnwände erstellt werden, die bei Bedarf auch veröffentlicht werden können. Gearbeitet wird mit Texten, Bildern, Links und verschiedenen Dateianhängen.

3. Die Ideensammlung von Lerntools.org aus Deutschland legt ebenfalls viel Wert auf Datenschutz. Die Nutzung der Pinnwand, um Ideen in Karten zu sortieren, kann auch ohne Registrierung erfolgen. Die Besonderheit dieser Alternative zu Padlet: Das Tool kann selber gehostet werden.

4. Die Anwendung Netboard bietet die Möglichkeit, Inhalte vielseitig zu organisieren. Besonders interessant für den schulischen Kontext in die Möglichkeit zur Einbindung ins LMS. Es gibt eine Erweiterung für die Browser Chrome und Firefox. Der einzige Haken ist, dass in der kostenlosen Version nur 10 Nutzende pro Organisation freigeschaltet werden können. Für Schulklassen ist vermutlich erst die Version ab 30 Nutzenden für knapp 5€ monatlich sinnvoll. Diese Alternative wurde uns übrigens in einem Kommentar zu diesem Beitrag vorgeschlagen- vielen Dank dafür!

Neben Padlet gibt es zahlreiche andere Möglichkeiten, Ideen zu organisieren. In unserer Toolbox haben wir digitale Werkzeuge gesammelt, die nach Kategorien, z.B. “DSGVO-Konformität”, gefiltert werden können. Das zugehörige Manual umfasst didaktische Ideen zum Einsatz dieser Tools.

Dieser Text steht unter der CC BY 4.0-Lizenz.

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Open-Source-Messenger: Alternativen zu WhatsApp

Digitale Kommunikation ist nicht mehr wegzudenken. Das berufliche und private Leben wird über Messenger geteilt und ermöglicht einen standortunabhängigen Austausch. Wie einzelne Messenger mit den verschickten Nachrichten, Bildern, Audios und Dateien umgehen, ist deswegen eine Grundfrage, mit der sich jede:r Nutzer:in auseinandersetzen sollte. 

Nicht zum ersten Mal gerät der Social Messenger Dienst WhatsApp aufgrund seiner Datenschutzpolitik in die Kritik. Spätestens mit dem Aufkauf durch Facebook wurden immer wieder Bedenken über die Datensicherheit Teil der öffentlichen Debatte.

Ab dem 15. Mai treten bei Whatsapp neue Datenschutzregeln in Kraft, die es WhatsApp erlauben, die Daten ihrer Nutzer:innen mit Facebook zu teilen und an Dritte außerhalb der EU weiterzugeben.

Wir lesen zur Zeit u.a. viel über Telegram als Alternative. Da hier Nachrichten an mehrere Tausend Menschen gleichzeitig verschickt werden können, hat sich der Messenger mit Firmensitz in Dubai zum bevorzugten Kommunikationskanal von Verschwörungstheoretiker:innen entwickelt. Er wird oft als open source deklariert, dabei ist nur der Client offen und die Daten werden auf unbekannten Servern gespeichert, die Nachrichten sind nicht Ende-zu-Ende-verschlüsselt.

Die Frage nach dem Whatsapp-Austieg bleibt also offen. Im Folgenden stellen wir deswegen fünf Open-Source Alternativen zu WhatsApp vor, die es mit der Privatsphäre ihrer Nutzer:innen ernster nehmen:

 

1. Movim

Movim basiert auf XMPP, dem Open-Standard für Messaging. Web-basiert und dezentralisiert kann mit anderen Anwendungen über XMPP kommuniziert werden. Zu den typischen Messenger-Funktionen, wie Chats, Video Chats, Bearbeitungsoptionen und Nachtmodus, bietet Movim zusätzlich die Möglichkeiten des Screen Sharings, Hashtags zu durchforsten, Nachrichten-Entwürfe automatisch zu speichern oder Artikel zu veröffentlichen.

2. Session

Ebenso wie WhatsApp bietet Session eine Chat-Funktion, Gruppen-Chats, Sprachnachrichten, sowie eine Ende-zu-Ende-Verschlüsselung der Chats. Anders als bei Whatsapp wird für die Nutzung aber keine Telefonnummer gebraucht. Session ist Blockchain-basiert und dezentralisiert.

3. Element

Ähnlich wie Session benötigt auch Element keine Telefonnummer für die gängigen Messenger-Funktionen. Neben Chat, Video Chat und Telefonie bietet Element auch die Möglichkeit, privaten oder öffentlichen Gruppen beizutreten. Element agiert dezentralisiert mittels Matrix Netzwerk.

4. Threema

Auch für die Nutzung von Threema wird keine Telefonnummer benötigt. Telefonie, Video Chats und Chats, die mit Umfragen versehen werden können, werden Ende-zu-Ende-verschlüsselt. Ebenfalls lassen sich Gruppen erstellen und managen. Die App kommt aus der Schweiz, die für ihren exzellenten Datenschutz bekannt ist.

5. Signal

Signal besticht vor allem durch seine Nutzungsfreundlichkeit. Die App bietet die gängigen Messenger-Funktionen (Chats, Gruppen Chats, Video Chats, Telefonie), die alle Ende-zu-Ende-verschlüsselt sind und sammelt dabei bis auf die Telefonnummer keine Daten.

Es gibt also einige Alternativen zu WhatsApp, die nicht nur einen besseren Datenschutz bieten, sondern auch offen zur Verfügung stehen. Die Entscheidung zwischen Komplettwechsel oder die Nutzung mehrerer Messenger hängt von der individuellen Situation ab. Doch das Argument, man erreiche ohne Whatsapp nicht mehr alle Kontakte, wird hinfällig, sobald genug Menschen offene Alternativen nutzen. Also: Aktiv werden und auf open source umsteigen!

In unserer Toolbox sind alle Infos tabellarisch im Überblick zu finden, einfach nach “messenger” suchen.

Dieser Text steht unter der CC BY 4.0-Lizenz.

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Online-Hackathon “Wir hacken das Sommersemester 2020!”

Am 6. und 7. Mai 2020 haben über 900 Teilnehmer*innen ihre Energie, Ideen und Fähigkeiten gebündelt und in Arbeitsgruppen digitale Lösungen für die universitäre Lehre in Deutschland entwickelt. Das kostenlose Format wurde vom Hochschulforum Digitalisierung, dem KI-Campus und dem DAAD organisiert und fungiert als Pilot für den DigiEduHack im November. In den Rollen Hacker*in, Pat*in und Mentor*in fanden sich Gruppen zu Challenges, die einem der 15 Themenclustern zugeordnet waren:

 

    1. Qualifizierung & Support von Lehrenden

    1. Digitale Lehre in der Umsetzung

    1. Kollaboratives Arbeiten und Interaktion (synchron und asynchron)

    1. Digitale Tools und Datenschutz

    1. Digitale Prüfungen

    1. Digitale Studienberatung

    1. Digitales Campusleben

    1. Peer Support/Help-Seeking bei Studierenden

    1. Internationalisierung & Virtuelle Mobilität

    1. Praktische Studienanteile & Praxisprojekte

    1. Forschung

    1. Hochschulmanagement ( u. a. Change Prozess & Third Mission) 

    1. Digitale Studierendenbeteiligung

    1. Bildungsgerechtigkeit & Barrierefreiheit

    1. KI in der digitalen Hochschulbildung

Insgesamt sind 76 Projekte zustande gekommen, die nun auf incom öffentlich einsehbar sind. Kommuniziert wurde über die Plattform mattermost, dazu gab es einen gemeinsamen Einstieg und Abschluss via Youtube-Livestream. OESA e.V. hat in diesem Rahmen die Toolbox entwickelt, eine unabhängige und kollaborative Übersicht.

Dieser Text steht unter der CC BY 4.0-Lizenz.