Gemeinsam den Bildungsdatenraum vermessen

Daten, bzw. deren Austausch in Form von Datenflüssen bilden die Grundlage für die Datennutzung in einem Bildungsdatenraum. Daher ist es für die Entwicklung einer schweizweiten Datennutzungspolitik im Bildungsraum zentral, Datenflüsse erfassen, beschreiben und bewerten zu können. Die Vielfältigkeit des Schweizer Bildungsraums bietet unbestritten viele Vorteile, stellt aber für diese Aufgabe eine grosse Herausforderung dar. So werden im Bildungssystem täglich Daten zu sehr unterschiedlichen Zwecken und zwischen sehr verschiedenen Akteuren ausgetauscht.

Exaktere Erfassung der Datenflüsse dank Ihrer Hilfe

Diese ganz unterschiedlichen Datenflüsse möchten wir mit Ihrer Hilfe erfassen um so eine Übersicht der Datenflüsse im Bildungsraum zu gewinnen. Auf diese Weise wollen wir ein Verständnis dafür entwickeln, welche Datenflüsse funktionieren, wo es Herausforderungen gibt und wo Datenflüsse nicht existieren, obwohl dies sinnvoll wäre. Aus diesen Erkenntnissen lassen sich Verbesserungsvorschläge für die Datennutzung in einem künftigen Bildungsdatenraum ableiten.

Die Erfassung sowohl bestehender als auch potenzieller Datenflüsse soll entlang von fünf Nutzungskontexten im Bildungssystem geschehen. Die untenstehende interaktive Abbildung zeigt schematisch jeweils im Zentrum den Nutzungskontext, der Daten an andere Akteure sendet. Mithilfe Ihrer Rückmeldungen zu unserer Umfrage soll in einem nächsten Schritt diese Abbildung um die Information erweitert werden, ob und wenn ja wie häufig in der Praxis Datenflüsse von einem Nutzungskontext an andere oder denselben Nutzungskontext stattfinden. Ausserdem soll die Abbildung auf Basis Ihrer Antworten widerspiegeln welche Datenflüsse rechtlich, ethisch, praktisch und technisch wie beurteilt werden.

Rechtliche Regelung von Datenflüssen

Aus rechtlicher Sicht existieren klar geregelte Datenflüsse, oft unter Beteiligung eines öffentlichen Akteurs. In diese Kategorie fällt beispielsweise der Datenaustausch, dessen Inhalt darin besteht, dass die Einwohnerkontrolle einer Gemeinde Lernende beim Eintritt ins Schulalter der Primarschulverwaltung derselben Gemeinde meldet. Oder, schweizweit noch standardisierter: Der Datenfluss, mit dem die Kantone dem Bundesamt für Statistik die Daten zu den Personen in Ausbildung übermitteln. Bei solchen Datenflüssen besteht die Herausforderung des Erfassens einerseits darin, die Heterogenität abzubilden, die in der technischen Umsetzung der rechtlich wohldefinierten Datenflüsse von Gemeinde zu Gemeinde, von Kanton zu Kanton oder allgemeiner von Akteur zu Akteur herrscht.

Andererseits sind aber auch viele Datenflüsse rechtlich weniger gut dokumentiert oder bewusst nicht zu stark reguliert, was ihre Nachvollziehbarkeit im Detail erschwert. So ist es zum Beispiel schwierig, den Überblick über die Daten zu behalten, die innerhalb des Nutzungskontextes «Lehren und Lernen», also zwischen Lehrpersonen, Eltern und Schülerinnen und Schülern, fliessen.

Im Hinblick auf die rechtliche Regelung der Datenflüsse kann eine Erhebung im Bildungssystem aufschlussreich sein. Hinsichtlich einer künftigen Datennutzungspolitik dürfte eine wichtige Erkenntnis sein, wo die rechtlichen Grundlagen für Datenflüsse bekannt sind, wo allenfalls nicht oder wo gar rechtliche Grauzonen bestehen. Anekdotische Evidenz aus den Erfahrungen mit der hauseigenen Anlaufstelle für Datennutzung und Datenschutz zeigt, dass es diesbezüglich im Bildungssystem noch das eine oder andere Fragezeichen gibt. Je mehr dieser Fragezeichen aus der Welt geschafft werden, desto überzeugter können Daten künftig genutzt werden.

Ethische, moralische und praktische Überlegungen zu Datenflüssen

Daneben bestehen im Bildungssystem aber auch Datenflüsse, die nicht zwingend stattfinden sollten – selbst wenn sie rechtlich zulässig sind. Eine solche Einschätzung kann vor dem Hintergrund unterschiedlicher Überlegungen zustande kommen – seien sie zum Beispiel ethischer, moralischer oder rein praktischer Natur. In die Kategorie der Datenflüsse, die aus praktischer Sicht nicht zwingend stattfinden sollten, fallen jene, die zu unnötigem Verwaltungsaufwand führen. Ein Beispiel wäre hier die wiederholte Übermittlung von sogenannten Stammdaten an öffentliche Stellen. Denn: Sie widerspricht dem Ziel der Einführung des Once-Only-Prinzips.

Der Wunsch des «nicht-stattfinden-sollens» kann aber auch Ausdruck einer individuellen Präferenz oder eines kollektiven ethischen Unbehagens sein. Ein Beispiel dafür wäre eine Akteurin aus dem Kontext Bildungspolitik und -steuerung, die Lernendendaten auf einer Cloud im Ausland speichert. Diese Speicherung ist unter bestimmten Umständen rechtens, kann aber bei vielen Akteuren auf Ablehnung stossen. Ähnlich ist die Situation, wenn Daten aus der Nutzung einer Schulsoftware durch Lernende an eine Softwareanbieterin oder ihre Subunternehmen fliessen. Auch wenn das Unternehmen die geltenden Regeln einhält, kann ein solcher Datenfluss kontrovers diskutiert werden.

Dies umso mehr, als im Bildungssystem unterschiedliche Abhängigkeiten bestehen: So sind beispielsweise Schulen bei der Gestaltung ihrer Datenflüsse bis zu einem gewissen Grad von den grossen Unternehmen im Bildungsmarkt abhängig. Gleichzeit bestimmen aber die Schulen oder die Schulorganisation mit ihren Entscheidungen über die Datenflüsse einer Vielzahl von Lernenden, ohne dass Letztere eine einfache Chance auf Vermeidung dieser Datenflüsse hätten. Eine Erhebung der Datenflüsse im Bildungssystem kann daher aufzeigen, wo aus ethischen, moralischen und praktischen Überlegungen der Schuh drückt und wo eine künftige Datennutzung der Ausformulierung von gemeinsamen Normen bedarf.

Technische Umsetzung der Datenflüsse

Selbst wenn für Datenflüsse klare rechtliche Grundlagen und Normen formuliert sind, lässt die konkrete technische Umsetzung der Vorgaben immer noch viel Spielraum bezüglich der Qualität eines Datenaustausches. Fehlende Schnittstellen, mangelnde Datensicherheit, uneinheitliche Datenformate oder lückenhafte Dokumentationen der Datenaustausche sind Probleme, die durch eine unzureichende technische Umsetzung hervorgerufen werden können. Folgen dieser Probleme sind u.a. häufige Medienbrüche, unsichere Datenflüsse, fehleranfällige oder veraltete Datengrundlagen und starke Abhängigkeiten von Einzelpersonen. Damit verbunden sind im harmlosesten Fall unnötige Aufwände, im schlimmsten Fall Datenlecks oder weitreichende Fehlentscheide.

Die Qualität der technischen Umsetzung eines Datenflusses ist für Aussenstehende oft schwierig zu beurteilen. Einerseits, weil Dokumentationen zur technischen Umsetzung oftmals nicht öffentlich zugänglich sind. Andererseits, weil sich Probleme eines auf dem Papier wohldurchdachten Datenaustausches häufig erst in der praktischen Umsetzung zeigen. Daher sind wir bezüglich der technischen Umsetzung der Datenflüsse besonders auf Rückmeldungen aus dem Bildungssystem angewiesen. So können Muster für Herausforderungen in der technischen Umsetzung erkannt und Empfehlungen für die Zukunft formuliert werden.

Potenzielle Datenflüsse

Schliesslich gibt es Datenflüsse, die beispielsweise aus ethischen, moralischen oder strategischen Überlegungen wünschenswert wären, aber aus unterschiedlichen Gründen (z.B. rechtliche Hürden) nicht stattfinden, obwohl dies für das Bildungssystem ein Zugewinn wäre. In diese Kategorie fallen Datenflüsse, die das Bildungssystem effizienter und effektiver gestalten könnten, wenn sie denn existierten.

Effizienzgewinne wären beispielsweise im Berufsbildungssystem denkbar, wenn Daten im Kontext der Bildungsverwaltung und Schulorganisation über Kantonsgrenzen hinweg einfacher und standardisierter ausgetauscht werden könnten (vgl. SDBB 2023). Zur Effektivität des Bildungssystems könnten Datenflüsse beitragen, wenn sie Individualdaten aus der Bildungspolitik und -steuerung in grossem Stil unkompliziert und anonymisiert der Bildungsforschung verfügbar machen würden. So könnte die Bildungsforschung Initiativen im Bildungssystem evaluieren und Evidenz dazu liefern, was funktioniert und was nicht.

Auch die Identifikation solcher potenzieller Datenflüsse ergibt sich vor allem aus der täglichen Arbeit im Bildungssystem. Nämlich dann, wenn klar wird, dass die Datengrundlagen für einen notwendigen informierten Entscheid oder eine quantitative Analyse fehlen. Auch hier sind wir also auf Hinweise aus dem Bildungssystem angewiesen um potenziell wünschenswerte Datenflüsse nachzeichnen zu können.

Je mehr wir wissen desto besser wird vermessen

Je mehr Rückmeldungen wir erhalten, desto gezielter können wir die Übersicht über die erfassten Datenflüsse verfeinern und desto klarer können wir im Anschluss die Potenziale und Herausforderungen bei der Schaffung eines Bildungsdatenraumes ausformulieren. Ihre Mithilfe trägt somit dazu bei, einen künftigen Bildungsdatenraum zu vermessen, in dem Daten zum Wohle des Bildungssystems genutzt werden können. 

Weiterführende Links 

• Digitale Verwaltung Schweiz (2021). Behördenübergreifende Stammdatenverwaltung aufbauen
• SDBB (2023). Einführung Datenaustausch Berufsbildung nach eCH-0260 (HAKA)