Darf KI bei Korrektur oder Benotung helfen?

Vorausgesetzt ist bei allem Folgenden eine getrennte Frage: Ob die Schülerarbeit datenschutzrechtlich überhaupt in den verwendeten Dienst eingegeben werden darf , ist unabhängig davon zu beantworten. Ein pädagogisch zulässiger Rechtschreibcheck rechtfertigt keine unzulässige Datenübermittlung.

01Was das Gesetz der Lehrkraft zuweist

§ 18 Abs. 1 SchUG sagt ausdrücklich, dass der Lehrer die Beurteilung der Leistungen durch Mitarbeit und besondere Leistungsfeststellungen zu gewinnen hat; Maßstab sind die Anforderungen des Lehrplans. § 11 Abs. 1 LBVO wiederholt das. Nach Abs. 2 ist sachlich und gerecht zu beurteilen, sind die fachlichen Aspekte und Kriterien zu berücksichtigen und ist größtmögliche Objektivierung anzustreben. Nach Abs. 3 sind die maßgeblichen Vorzüge und Mängel bekanntzugeben.

Das schließt technische Hilfsmittel nicht aus. SchUG und LBVO enthalten aber keinen fertigen KI-Workflow und keine Freigabe für bestimmte Produkte. Daraus lässt sich ableiten: Die Lehrkraft muss die Arbeit kennen, die Kriterien selbst anwenden und die Bewertungsentscheidung verantworten. Das entspricht der aktuellen BMB-Linie: KI ist Werkzeug, die pädagogische Verantwortung bleibt bei der Lehrperson.

02Eine praktische Abstufung – keine gesetzliche Skala

Die folgende Tabelle ist eine Praxiseinordnung dieser Seite. Sie steht nicht im Gesetz und ersetzt nicht die Datenschutz- und Produktprüfung des konkret verwendeten Dienstes.

03Drei Grenzlinien, nicht eine

Die schulrechtliche Grenze

Wer fällt die fachlich-normative Beurteilungsentscheidung? Je mehr eine Lehrkraft lediglich eine vom Modell erzeugte Punktzahl übernimmt, desto weniger ist eine eigenständige Beurteilung anhand der Kriterien erkennbar.

Die DSGVO-Grenze

Art. 22 Abs. 1 greift nicht schon deshalb, weil irgendwo Automatisierung vorkommt. Entscheidend ist eine Entscheidung, die ausschließlich auf automatisierter Verarbeitung beruht und rechtliche oder ähnlich erhebliche Wirkung entfaltet. Für eine vollautomatisch erteilte Note einer öffentlichen österreichischen Schule findet sich in den hier geprüften schulrechtlichen Grundlagen keine besondere Ermächtigung. Eine nur formale Bestätigung eines Maschinenergebnisses ist keine sichere menschliche Prüfung.

Die AI-Act-Grenze

Anhang III erfasst unter „Bildung und Berufsbildung“ Systeme, die bestimmungsgemäß Lernergebnisse bewerten. Nicht jede KI, die irgendwo im Ablauf vorkommt, fällt deshalb darunter. Die Ausnahme des Art. 6 Abs. 3 ist aber eng und verlangt eine dokumentierte Anbieterbewertung; eine eigene Einordnung der Lehrkraft ersetzt diese Bewertung nicht.

Daneben gelten die Bedingungen des gewählten Produkts. Die europäischen Nutzungsbedingungen von OpenAI untersagen bei den Consumer-Diensten ausdrücklich, personenbezogenen Output für Entscheidungen mit rechtlicher oder wesentlicher Auswirkung zu verwenden; als Beispiel werden Bildungsentscheidungen genannt. Das ist eine Anbieterbedingung, keine allgemeine schulrechtliche Norm – für einen privaten ChatGPT-Workflow ist sie dennoch verbindlich.

04Was eine eigene Kontrolle voraussetzt

05Warum „immer Hochrisiko-KI“ zu pauschal ist

Die Aussage „jede KI im Korrekturprozess ist Hochrisiko-KI“ ist zu grob. Ein Rechtschreibchecker hat nicht schon deshalb den bestimmungsgemäßen Zweck, Lernergebnisse zu bewerten. Wird ein allgemein einsetzbares System jedoch gezielt für Punkte- oder Notenvorschläge konfiguriert oder umgewidmet, muss die Einordnung einschließlich möglicher Anbieterpflichten nach Art. 25 gesondert geprüft werden. Aus dem Etikett „allgemeines Sprachmodell“ folgt keine pauschale Ausnahme.

06Besonderheit Hochschule: Die Letztverantwortung der Prüfenden

An Universitäten und Fachhochschulen gilt der Grundsatz der höchstpersönlichen Begutachtung und Leistungsbeurteilung:

• Hoheitliche Prüfungsentscheidung: Die Vergabe von ECTS-Punkten und Modulnoten ist ein hoheitlicher Verwaltungsakt. Das Recht und die Pflicht zur Begutachtung liegen exklusiv bei den bestellten Prüfer:innen (§§ der Landeshochschulgesetze bzw. des UG 2002).
• Keine Delegation an KI-Systeme: Das Gutachten zu einer Bachelor-, Master- oder Doktorarbeit darf nicht an ein LLM delegiert werden. Auch formative Zwischenbewertungen müssen transparent von den Betreuenden verantwortet werden.
• Verbot von Blackbox-Scoring: Studierende haben Anspruch auf Einsichtnahme in Prüfungsunterlagen und Begründung der Bewertung. Eine KI-generierte Punkteverteilung, deren Zustandekommen die Lehrkraft nicht im Detail selbst fachlich begründen kann, hält einer verwaltungsgerichtlichen Prüfung nicht stand.

07Regionale Rechtslage in DACH