Datenschutz-gesteuertes Lernen in der Schweiz

Wie MindForge AI adaptive Lernfunktionen datenschutzkonform (DSG) und transparent gestaltet — für Schulen, Hochschulen und Unternehmen in der Schweiz.

Unser Ansatz: Privatsphäre und Personalisierung

Adaptive Lernplattformen benötigen Nutzungsdaten, um individuelle Lernpfade zu erstellen. Wir verfolgen dabei die Prinzipien: Datenminimierung, Zweckbindung, Transparenz und Rechenschaftspflicht.

  • Erhebung nur der notwendigen Lernindikatoren (Leistung, Interaktionen, Zeitaufwand).
  • Pseudonymisierung bei Analyse und Forschung.
  • Eindeutige Einwilligungs- und Informationsprozesse für Lernende und Einrichtungen.
Adaptive Learning Visual

Rechtsgrundlagen & Schweizer DSG

In der Schweiz richtet sich die Datenverarbeitung nach dem Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG). Für MindForge AI gelten insbesondere:

Verantwortlicher
MindForge AI, Seefeldstrasse 123, 8008 Zürich — Tel: +41 44 667-89-01
Zweck
Personalisierte Lernangebote, Systemoptimierung, Forschung mit anonymisierten Daten.
Rechtsgrundlagen
Einwilligung (sofern erforderlich), Vertragserfüllung, berechtigtes Interesse für Systembetrieb und Sicherheit.
Transfer
Internationale Übermittlungen erfolgen nur mit geeigneten Garantien und Prüfung des Empfängers nach DSG.

Technische & organisatorische Massnahmen

Zum Schutz personenbezogener Daten setzen wir moderne Sicherheitsstandards ein:

  • Verschlüsselung (TLS) während Übertragung; Verschlüsselung ruhender Daten wo sinnvoll.
  • Zugriffsmanagement, Rollen & Protokollierung.
  • Regelmässige externe Sicherheitsprüfungen und Penetrationstests.
  • Anonymisierung/Pseudonymisierung für Analysen und Forschung.
Sicherheitsmassnahmen

Automatisierte Entscheidungen & Profiling

Adaptive Empfehlungen basieren auf Algorithmen, die Lernpfade, Prioritäten und Übungsempfehlungen vorschlagen. Wir stellen sicher:

  • Transparenz über automatisierte Prozesse.
  • Möglichkeit für Lehrpersonen und Lernende, Empfehlungen zu übersteuern.
  • Erklärbare Modelle und dokumentierte Bewertungsmetriken.
Beispiel: Recommendation Engine

Die Engine verwendet ausschließlich pseudonymisierte Performance-Merkmale; persönliche Identifikatoren sind für das Modell nicht zugänglich.

Rechte der Betroffenen (Schweiz)

Betroffene Personen haben nach dem DSG verschiedene Rechte. Wir unterstützen Sie dabei:

  • Auskunft: Welche Daten verarbeiten wir?
  • Korrektur: Unrichtige Daten berichtigen lassen.
  • Löschung: Wenn keine gesetzliche Aufbewahrungspflicht besteht.
  • Einschränkung der Verarbeitung und Widerspruch gegen bestimmte Verarbeitungen.

Häufige Fragen (FAQ)

Grundsätzlich hosten wir Daten in zertifizierten Rechenzentren; Transfers an Drittanbieter erfolgen nur mit vertraglichen Schutzvorkehrungen oder auf Basis der Einwilligung.

Aufbewahrungsfristen richten sich nach Zweck und gesetzlichen Vorgaben. Aggregate und anonymisierte Daten können länger für Forschung gespeichert werden.

Ja — auf Anfrage stellen wir ein maschinenlesbares Exportformat zur Verfügung, soweit dies technisch möglich und rechtlich zulässig ist.

Praxisbeispiele & Transparenzberichte

Unsere Transparenzberichte dokumentieren Datenfluss, Algorithmen und Sicherheitsprüfungen. Beispiele aus Bildungspartnerschaften zeigen, wie datenschutzfreundliche Personalisierung aussehen kann.

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Transparenzbericht

Team & Kontakt

Datenschutzverantwortliche Person
Datenschutzbeauftragte: Dr. Lena Maurer

Bei Fragen zur Verarbeitung personenbezogener Daten oder zur Ausübung Ihrer Rechte wenden Sie sich bitte direkt an unsere Datenschutzbeauftragte.

Weiterführende Ressourcen

DSG (Bundesgesetz)

Lesen Sie die offiziellen Hinweise zum schweizerischen Datenschutzrecht.

Zur Datenschutzerklärung
Transparenzbericht

Regelmäßige Berichte zu Algorithmen und Sicherheitsprüfungen.

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Leitfaden für Schulen

Praxis-Tipps zur datenschutzkonformen Einführung adaptiver Lernsysteme.

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