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Datenschutzanalyse

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Datenschutzanalyse



Datenschutzanalyse


Einleitung

Eine Datenschutzanalyse ist eine systematische Untersuchung von personenbezogenen Daten, Datenverarbeitungen, Risiken, Schutzmaßnahmen und Verantwortlichkeiten. Sie hilft Dir zu verstehen, welche Daten in einem Projekt, einer App, einer Schule, einem Unternehmen oder einer Behörde verarbeitet werden, warum diese Verarbeitung stattfindet, auf welcher Grundlage sie geschieht und wie die Rechte der betroffenen Personen geschützt werden können.

Die Datenschutzanalyse ist ein wichtiges Werkzeug der Medienbildung, Informatik, politischen Bildung, Ethik und Rechtskunde. Sie ist nicht nur für Fachleute relevant. Auch Lernende, Lehrkräfte, Auszubildende, Vereinsmitglieder, Entwicklerinnen und Entwickler oder Projektgruppen treffen Entscheidungen über Daten. Wer zum Beispiel eine Klassenumfrage mit Namen durchführt, eine Lernplattform nutzt, Fotos veröffentlicht, eine App testet oder eine Website betreibt, sollte wissen, welche Daten entstehen und welche Schutzpflichten damit verbunden sind.

Eine Datenschutzanalyse ersetzt keine professionelle Rechtsberatung, kann aber helfen, Risiken sichtbar zu machen, bessere Entscheidungen zu treffen und verantwortungsvoll mit Daten umzugehen. Besonders wichtig sind dabei die Grundsätze der DSGVO, zum Beispiel Rechtmäßigkeit, Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung, Integrität und Vertraulichkeit sowie Rechenschaftspflicht.


Lernziele

Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, was eine Datenschutzanalyse ist und warum sie wichtig ist. Du kannst typische Datenarten, Verarbeitungszwecke, Rechtsgrundlagen, Risiken, Betroffenenrechte und Schutzmaßnahmen unterscheiden. Außerdem kannst Du eine einfache Datenschutzanalyse für ein schulisches, berufliches oder privates Beispiel planen und kritisch bewerten.


Grundidee der Datenschutzanalyse

Eine Datenschutzanalyse beginnt mit einfachen, aber entscheidenden Fragen: Welche Daten werden verarbeitet? Wer ist betroffen? Wer entscheidet über die Verarbeitung? Zu welchem Zweck werden Daten genutzt? Wie lange werden sie gespeichert? Wer hat Zugriff? Werden Daten weitergegeben? Welche Gefahren können entstehen? Welche Schutzmaßnahmen sind angemessen?

Dabei steht nicht die Technik allein im Mittelpunkt. Datenschutzanalyse verbindet technische, organisatorische, rechtliche und ethische Perspektiven. Eine technisch funktionierende App kann datenschutzrechtlich problematisch sein, wenn sie zu viele Daten erhebt, unklare Zwecke verfolgt oder Betroffene nicht ausreichend informiert. Umgekehrt kann eine einfache Papierliste ein Datenschutzrisiko darstellen, wenn sie offen herumliegt oder sensible Informationen enthält.


Zentrale Begriffe

  1. Personenbezogene Daten: Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare Person beziehen, zum Beispiel Name, Adresse, Foto, Standortdaten, Nutzerkennung oder Leistungsdaten.
  2. Besondere Kategorien personenbezogener Daten: Besonders schützenswerte Daten, zum Beispiel Gesundheitsdaten, religiöse Überzeugungen, politische Meinungen oder biometrische Daten.
  3. Verarbeitung: Jeder Umgang mit personenbezogenen Daten, zum Beispiel Erheben, Speichern, Ordnen, Auswerten, Übermitteln, Löschen oder Veröffentlichen.
  4. Verantwortlicher: Die Stelle oder Person, die über Zwecke und Mittel der Verarbeitung entscheidet.
  5. Auftragsverarbeitung: Verarbeitung personenbezogener Daten durch einen Dienstleister im Auftrag eines Verantwortlichen.
  6. Betroffene Person: Die Person, deren personenbezogene Daten verarbeitet werden.
  7. Einwilligung: Freiwillige, informierte und widerrufbare Zustimmung zu einer bestimmten Datenverarbeitung.
  8. Pseudonymisierung: Ersetzen direkter Identifikationsmerkmale durch Kennzeichen, sodass eine Zuordnung nur mit Zusatzinformationen möglich ist.
  9. Anonymisierung: Veränderung von Daten, sodass eine Person nicht mehr identifiziert werden kann.
  10. Datenschutz-Folgenabschätzung: Besondere Prüfung nach der DSGVO, wenn eine Verarbeitung voraussichtlich ein hohes Risiko für Rechte und Freiheiten natürlicher Personen verursacht.


Datenschutzanalyse und DSGVO

Die DSGVO ist ein zentraler Rechtsrahmen für den Datenschutz in der Europäischen Union. Für die Datenschutzanalyse sind vor allem die Grundsätze der Verarbeitung wichtig. Sie geben Orientierung, wie personenbezogene Daten rechtmäßig, fair und sicher verarbeitet werden können.

Die Datenschutzanalyse ist breiter als eine einzelne Rechtsprüfung. Sie fragt nicht nur, ob eine Verarbeitung erlaubt ist, sondern auch, ob sie notwendig, verhältnismäßig, transparent, sicher und ethisch vertretbar ist. In bestimmten Fällen kann aus der Analyse eine formale Datenschutz-Folgenabschätzung folgen, etwa wenn neue Technologien eingesetzt werden oder besonders umfangreiche, sensible oder riskante Datenverarbeitungen stattfinden.


Schritte einer Datenschutzanalyse

  1. Kontextanalyse: Beschreibe Projekt, System, Organisation, Zielgruppe und Situation.
  2. Dateninventar: Sammle, welche personenbezogenen Daten verarbeitet werden.
  3. Zweckanalyse: Kläre, warum die Daten verarbeitet werden und ob der Zweck eindeutig und legitim ist.
  4. Rechtsgrundlage: Prüfe, auf welcher Grundlage die Verarbeitung erfolgt, zum Beispiel Einwilligung, Vertrag, gesetzliche Pflicht oder berechtigtes Interesse.
  5. Datenflussanalyse: Zeige, wo Daten entstehen, wohin sie übertragen werden, wer Zugriff hat und wo sie gespeichert werden.
  6. Risikobewertung: Ermittle mögliche Schäden für betroffene Personen, etwa Diskriminierung, Kontrollverlust, Rufschädigung, finanzielle Nachteile oder Überwachung.
  7. Schutzmaßnahmen: Plane technische und organisatorische Maßnahmen, zum Beispiel Zugriffsbeschränkung, Verschlüsselung, Löschkonzept, Schulung oder Protokollierung.
  8. Dokumentation: Halte Entscheidungen, Abwägungen und Verantwortlichkeiten nachvollziehbar fest.
  9. Überprüfung: Aktualisiere die Analyse, wenn sich Zweck, Daten, Technik, Anbieter oder Risiken verändern.


Datenarten in der Datenschutzanalyse

Nicht alle Daten sind gleich sensibel. Eine Datenschutzanalyse unterscheidet deshalb zwischen verschiedenen Datenarten. Kontaktdaten wie Name und E-Mail-Adresse können weniger sensibel wirken als Gesundheitsdaten, sind aber trotzdem personenbezogen. Standortdaten, Fotos, IP-Adressen, Gerätekennungen oder Lernstandsprofile können in Kombination sehr aussagekräftig sein. Besonders kritisch sind Daten, die Rückschlüsse auf Gesundheit, Religion, politische Meinung, sexuelle Orientierung, Herkunft oder biometrische Merkmale ermöglichen.

Auch scheinbar harmlose Daten können riskant werden, wenn sie zusammengeführt werden. Eine einzelne Information über eine Person ist vielleicht wenig aussagekräftig. Viele kleine Datenspuren können jedoch ein detailliertes Profil ergeben. Deshalb berücksichtigt eine Datenschutzanalyse auch Profilbildung, Tracking, Big Data, Künstliche Intelligenz und algorithmische Entscheidungssysteme.


Risiken für betroffene Personen

Datenschutz schützt nicht nur Daten, sondern Menschen. Ein Risiko entsteht, wenn eine Datenverarbeitung negative Folgen für Personen haben kann. Beispiele sind ungewollte Veröffentlichung, Identitätsdiebstahl, Ausschluss von Angeboten, Benachteiligung, Mobbing, Überwachung, Manipulation oder Verlust der Kontrolle über persönliche Informationen.

In Schule und Ausbildung können besondere Risiken entstehen, weil Lernende oft in einem Abhängigkeitsverhältnis stehen. Eine Einwilligung ist dort nicht immer wirklich freiwillig. Wenn eine Lernplattform Leistungsdaten auswertet, eine App Standortdaten erhebt oder Fotos im Internet veröffentlicht werden, muss besonders sorgfältig geprüft werden, ob die Verarbeitung notwendig und angemessen ist.


Schutzmaßnahmen

Schutzmaßnahmen sollen Risiken verringern. Sie können technisch, organisatorisch oder pädagogisch sein. Technische Maßnahmen sind zum Beispiel Verschlüsselung, sichere Passwörter, Mehr-Faktor-Authentifizierung, Rollen- und Rechtekonzepte, Backups oder Protokollierung. Organisatorische Maßnahmen sind zum Beispiel klare Zuständigkeiten, Löschfristen, Schulungen, Vertraulichkeitsregeln, Verträge zur Auftragsverarbeitung und Notfallpläne. Pädagogische Maßnahmen helfen Menschen, reflektiert und verantwortungsvoll zu handeln.

Eine gute Datenschutzanalyse fragt nicht nur, ob Schutzmaßnahmen vorhanden sind, sondern ob sie zum Risiko passen. Für eine öffentliche Projektwebsite sind andere Maßnahmen nötig als für eine Datenbank mit Gesundheitsdaten oder für eine App, die Bewegungsprofile erstellt.


Betroffenenrechte

Die Betroffenenrechte sind ein Kernbereich des Datenschutzes. Personen sollen erfahren können, was mit ihren Daten passiert, und Einfluss darauf nehmen können. Wichtige Rechte sind das Recht auf Information, Auskunft, Berichtigung, Löschung, Einschränkung der Verarbeitung, Datenübertragbarkeit, Widerspruch und Widerruf einer Einwilligung. Eine Datenschutzanalyse prüft, ob diese Rechte praktisch umgesetzt werden können. Es reicht nicht, Rechte nur auf Papier zu nennen. Betroffene müssen verständlich informiert werden und ihre Rechte tatsächlich ausüben können.


Datenschutzanalyse in der Schule

In der Schule begegnet Dir Datenschutzanalyse in vielen Situationen. Beispiele sind digitale Klassenbücher, Lernplattformen, Videokonferenzen, Schul-Apps, Online-Tests, E-Mail-Verteiler, Fotos von Projekten, Klassenlisten, Praktikumsdaten oder Umfragen. Besonders wichtig ist, dass Lernende, Eltern und Lehrkräfte verstehen, welche Daten verarbeitet werden und wer dafür verantwortlich ist.

Eine einfache schulische Datenschutzanalyse könnte so aussehen: Eine Klasse möchte eine Online-Umfrage durchführen. Zuerst wird geprüft, ob Namen nötig sind oder ob anonyme Antworten ausreichen. Dann wird festgelegt, welcher Dienst genutzt wird, welche Daten erhoben werden, wer die Ergebnisse sieht und wann die Daten gelöscht werden. Außerdem wird geprüft, ob die Teilnehmenden verständlich informiert werden und ob niemand zur Teilnahme gezwungen wird.


Datenschutzanalyse in Unternehmen und Verwaltung

In Unternehmen und Behörden ist die Datenschutzanalyse Teil professioneller Compliance. Sie unterstützt Verantwortliche dabei, gesetzliche Anforderungen einzuhalten, Risiken zu dokumentieren und Vertrauen aufzubauen. Typische Beispiele sind Kundenverwaltung, Bewerbungsverfahren, Zeiterfassung, Newsletter, Videoüberwachung, Cloud-Dienste, Künstliche Intelligenz, Gesundheitsmanagement oder digitale Bürgerdienste.

Eine Datenschutzanalyse kann wirtschaftliche und gesellschaftliche Vorteile haben. Sie verhindert unnötige Datensammlung, verbessert Sicherheit, stärkt Transparenz und kann Fehlentscheidungen vermeiden. Gleichzeitig zeigt sie, dass Datenschutz nicht als Hindernis verstanden werden muss, sondern als Qualitätsmerkmal verantwortungsvoller Digitalisierung.


Datenschutzanalyse und Ethik

Nicht alles, was technisch möglich und rechtlich erlaubt ist, ist automatisch ethisch sinnvoll. Eine Datenschutzanalyse sollte deshalb auch nach Fairness, Machtverhältnissen und Folgen fragen. Werden Menschen transparent informiert? Können sie selbst entscheiden? Werden besonders verletzliche Gruppen geschützt? Besteht die Gefahr von Diskriminierung? Werden Daten für Zwecke verwendet, mit denen die Betroffenen nicht rechnen?

Diese ethische Perspektive ist besonders wichtig bei Künstlicher Intelligenz, Tracking, Gesichtserkennung, Scoring, personalisierter Werbung und automatisierten Entscheidungen. Eine verantwortungsvolle Datenschutzanalyse verbindet deshalb Recht, Technik und Werte.


Beispiel: Datenschutzanalyse einer Lern-App

Stell Dir vor, eine Schule möchte eine neue Lern-App einsetzen. Die App speichert Namen, Klassen, Aufgabenbearbeitungen, Fehlversuche, Lernzeiten und Nachrichten. Eine Datenschutzanalyse würde zunächst klären, ob alle diese Daten wirklich benötigt werden. Danach würde geprüft, wer Zugriff hat: Lernende, Lehrkräfte, Eltern, Anbieter oder Administratoren. Außerdem müsste geklärt werden, ob Daten in der EU gespeichert werden, wie lange sie aufbewahrt werden und ob ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung nötig ist.

Risiken könnten entstehen, wenn Lernprofile dauerhaft gespeichert, Leistungsdaten falsch interpretiert oder Daten an Dritte weitergegeben werden. Schutzmaßnahmen wären zum Beispiel minimale Datenerhebung, klare Rollenrechte, transparente Informationen, kurze Löschfristen, sichere Anmeldung, Verschlüsselung und regelmäßige Überprüfung des Anbieters.


Medien- und OER-Lernraum

Da für dieses Thema nur eindeutig passende und schulgeeignete Medien verwendet werden sollen, werden hier sichere Such- und Quellenhinweise statt frei erfundener Datei- oder Video-IDs genutzt.

  1. Wikimedia Commons: Suche nach frei nutzbaren Bildern und Symbolen zu Datenschutz, Privatsphäre, Verschlüsselung und DSGVO: Wikimedia Commons Mediensuche zu Datenschutz und Privacy
  2. Wikipedia: Nutze den Überblicksartikel als Einstieg in zentrale Begriffe: Wikipedia-Artikel Datenschutz
  3. DSGVO: Prüfe zentrale Rechtsgrundlagen im offiziellen EU-Rechtstext: Datenschutz-Grundverordnung im EUR-Lex
  4. OER: Suche nach offenen Unterrichtsmaterialien zum Datenschutz: OERinfo-Suche Datenschutz
  5. Lernvideo: Suche nach schulgeeigneten Erklärvideos zu Datenschutzanalyse, Datenschutz und DSGVO: YouTube-Suche Datenschutzanalyse Datenschutz DSGVO Schule


Merksätze

  1. Datenschutzanalyse schützt nicht abstrakte Daten, sondern konkrete Menschen.
  2. Datenminimierung bedeutet: Nur die Daten verarbeiten, die für einen klaren Zweck wirklich nötig sind.
  3. Transparenz bedeutet: Betroffene müssen verständlich wissen, was mit ihren Daten geschieht.
  4. Risikobewertung fragt: Was kann für Menschen schiefgehen, wenn Daten falsch, unsicher oder unfair genutzt werden?
  5. Schutzmaßnahmen müssen zum Risiko, zum Zweck und zur Art der Daten passen.
  6. Dokumentation macht Entscheidungen nachvollziehbar und unterstützt die Rechenschaftspflicht.


Interaktive Aufgaben


Quiz: Teste Dein Wissen

Was untersucht eine Datenschutzanalyse hauptsächlich? (Verarbeitung personenbezogener Daten und damit verbundene Risiken) (!Die Gestaltung von Logos und Farben) (!Die Geschwindigkeit eines Computerspiels) (!Die Verkaufszahlen eines Unternehmens)




Welcher Grundsatz verlangt, nur notwendige Daten zu verarbeiten? (Datenminimierung) (!Datenmaximierung) (!Datenverdopplung) (!Datenverzierung)




Was sind personenbezogene Daten? (Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare Person beziehen) (!Daten ohne jeden Bezug zu Menschen) (!Nur technische Daten von Maschinen) (!Ausschließlich anonyme Wetterdaten)




Wer ist in der Regel der Verantwortliche bei einer Datenverarbeitung? (Die Stelle, die über Zweck und Mittel der Verarbeitung entscheidet) (!Die Person, die zufällig ein Passwort kennt) (!Jede Person, die eine Website besucht) (!Nur der Hersteller eines Bildschirms)




Was ist ein typisches Risiko bei unsicherer Datenverarbeitung? (Kontrollverlust über persönliche Informationen) (!Bessere Bildschirmauflösung) (!Kürzere Ladezeit einer Website) (!Mehr Speicherplatz auf Papier)




Welche Maßnahme kann personenbezogene Daten technisch schützen? (Verschlüsselung) (!Öffentliche Weitergabe) (!Unbegrenzte Speicherung) (!Unklare Zuständigkeit)




Was bedeutet Zweckbindung im Datenschutz? (Daten dürfen nur für festgelegte und legitime Zwecke verarbeitet werden) (!Daten dürfen beliebig für neue Zwecke genutzt werden) (!Daten müssen immer öffentlich sein) (!Daten dürfen nie gelöscht werden)




Was gehört zu den Betroffenenrechten? (Recht auf Auskunft) (!Pflicht zur Veröffentlichung) (!Verbot jeder Nachfrage) (!Recht auf Datenverlust)




Wann kann eine Datenschutz-Folgenabschätzung besonders wichtig werden? (Bei voraussichtlich hohem Risiko für Rechte und Freiheiten von Personen) (!Bei völlig anonymen Daten ohne Personenbezug) (!Bei einer rein privaten Notiz ohne Weitergabe) (!Bei der Auswahl einer Schriftart)




Warum ist Dokumentation bei einer Datenschutzanalyse wichtig? (Sie macht Entscheidungen und Schutzmaßnahmen nachvollziehbar) (!Sie ersetzt jede Schutzmaßnahme) (!Sie erlaubt jede Datennutzung automatisch) (!Sie verhindert, dass Daten gelöscht werden)





Memory

Datenminimierung Nur notwendige Daten verarbeiten
Zweckbindung Daten für festgelegte Ziele nutzen
Einwilligung Freiwillige Zustimmung
Verschlüsselung Schutz durch Codierung
Löschkonzept Regeln zur Aufbewahrungsdauer
Betroffenenrechte Ansprüche der betroffenen Personen





Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu. Thema
Verarbeitungszweck Warum Daten genutzt werden
Dateninventar Welche Daten vorhanden sind
Zugriffsrechte Wer Daten sehen oder ändern darf
Risikobewertung Welche Schäden entstehen können
Schutzmaßnahme Wie Risiken verringert werden






Kreuzworträtsel

Datenschutz Welcher Begriff bezeichnet den Schutz personenbezogener Daten?
Einwilligung Wie heißt eine freiwillige Zustimmung zur Datenverarbeitung?
Risiko Wie nennt man eine mögliche Gefahr für betroffene Personen?
Loeschung Welches Recht ermöglicht das Entfernen nicht mehr benötigter Daten?
Verschluesselung Welche technische Maßnahme macht Daten für Unbefugte unlesbar?
Transparenz Welcher Grundsatz verlangt verständliche Informationen für Betroffene?





LearningApps


Lückentext

Vervollständige den Text.

Eine Datenschutzanalyse untersucht, welche

verarbeitet werden. Der Zweck einer Datenverarbeitung muss klar durch

bestimmt sein. Nach dem Grundsatz der

sollen nur notwendige Daten verarbeitet werden. Eine wichtige technische Schutzmaßnahme ist die

. Personen, deren Daten verarbeitet werden, haben sogenannte

. Bei hohen Risiken kann eine

erforderlich sein. Eine gute Analyse beschreibt auch, wer als

entscheidet. Am Ende müssen Ergebnisse und Schutzmaßnahmen nachvollziehbar

werden.




Offene Aufgaben


Leicht

  1. Datenliste: Erstelle eine Liste mit fünf Situationen aus Deinem Schulalltag, in denen personenbezogene Daten verarbeitet werden.
  2. Begriffskarte: Gestalte eine Lernkarte zu einem zentralen Begriff der Datenschutzanalyse, zum Beispiel Datenminimierung, Einwilligung oder Betroffenenrechte.
  3. Alltagsbeispiel: Beschreibe eine App, Website oder Plattform, die Du kennst, und notiere, welche Daten dort vermutlich verarbeitet werden.
  4. Datenschutzplakat: Entwirf ein Plakat mit drei einfachen Regeln für einen verantwortungsvollen Umgang mit personenbezogenen Daten.


Standard

  1. Umfrageanalyse: Plane eine schulische Online-Umfrage und entscheide, welche Daten wirklich nötig sind und welche weggelassen werden können.
  2. Datenflussdiagramm: Zeichne den Weg von Daten in einem Beispiel, etwa von der Anmeldung in einer Lernplattform bis zur Speicherung der Ergebnisse.
  3. Risikotabelle: Erstelle eine Tabelle mit mindestens fünf Risiken und passenden Schutzmaßnahmen für ein digitales Klassenprojekt.
  4. Informationsblatt: Schreibe eine verständliche Datenschutzhinweis-Seite für Teilnehmende eines Projekts.


Schwer

  1. Datenschutzanalyse-Projekt: Führe eine vollständige Datenschutzanalyse für eine Lern-App, Schulwebsite, Vereinsdatenbank oder Projektplattform durch.
  2. Anbieterprüfung: Vergleiche zwei digitale Dienste nach Datenschutzkriterien wie Datensparsamkeit, Transparenz, Speicherort, Löschmöglichkeit und Zugriffsschutz.
  3. Ethikdebatte: Entwickle Argumente für und gegen den Einsatz von Lernanalytik in der Schule und bewerte die Folgen für Lernende.
  4. Schutzkonzept: Entwirf ein Schutzkonzept für ein digitales Schulprojekt mit Rollen, Löschfristen, Zugriffsrechten, Sicherheitsmaßnahmen und Informationspflichten.



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Lernkontrolle

  1. Fallanalyse: Eine Schule möchte eine neue Lernplattform nutzen. Erkläre, welche Fragen eine Datenschutzanalyse vor der Einführung klären muss und begründe die Reihenfolge Deiner Prüfung.
  2. Transferaufgabe: Übertrage die Grundsätze Datenminimierung, Transparenz und Zweckbindung auf ein Beispiel aus Deinem Alltag und bewerte, ob sie eingehalten werden.
  3. Risikobewertung: Vergleiche die Risiken einer anonymen Umfrage mit den Risiken einer namentlichen Leistungsübersicht und leite passende Schutzmaßnahmen ab.
  4. Entscheidung begründen: Beurteile, ob eine Fotoveröffentlichung von einem Schulprojekt auf einer öffentlichen Website sinnvoll ist. Berücksichtige Einwilligung, Alternativen und mögliche Folgen.
  5. Schutzmaßnahmen bewerten: Prüfe, ob Passwörter allein für den Schutz sensibler Daten ausreichen, und entwickle ein mehrstufiges Schutzkonzept.
  6. Ethische Reflexion: Diskutiere, warum eine rechtlich erlaubte Datenverarbeitung trotzdem problematisch sein kann, und nenne Kriterien für eine verantwortungsvolle Entscheidung.


Lernnachweis

Der Lernnachweis zeigt, dass Du nicht nur Begriffe kennst, sondern eine Datenschutzanalyse begründet anwenden kannst. Bearbeite eine der folgenden Aufgaben schriftlich, als Präsentation oder als Portfolio-Beitrag. Verwende keine echten sensiblen Daten anderer Personen.

  1. Analysebericht: Wähle ein schulisches oder berufliches Beispiel und beschreibe Datenarten, Zweck, beteiligte Personen, Datenflüsse, Risiken und Schutzmaßnahmen.
  2. Begründete Entscheidung: Entscheide, ob ein digitaler Dienst in einem Lernprojekt eingesetzt werden sollte, und begründe Deine Entscheidung mit Datenschutzgrundsätzen.
  3. Schutzkonzept: Entwickle ein realistisches Schutzkonzept mit Rollen, Zugriffsrechten, Löschfristen, Informationspflichten und technischen Maßnahmen.
  4. Reflexion: Erkläre, welche ethischen Fragen über die reine Rechtslage hinaus wichtig sind und wie Du Betroffene fair einbeziehen würdest.
  5. Präsentation: Stelle Deine Datenschutzanalyse so vor, dass auch Personen ohne Fachwissen die Risiken und Maßnahmen verstehen.




OERs zum Thema


Weitere offene Lernquellen

  1. Wikipedia: Datenschutz
  2. Datenschutz-Grundverordnung: Datenschutz-Grundverordnung
  3. Datenschutz-Folgenabschätzung: Datenschutz-Folgenabschätzung
  4. Wikimedia Commons: Mediensuche zu Datenschutz
  5. OERinfo: Suche nach OER-Materialien zu Datenschutz
  6. YouTube-Lernvideo: Suchhinweis für schulgeeignete Lernvideos



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