Handschriften digital verarbeiten – eine datenschutzrechtliche Einordnung

Künstliche Intelligenz ermöglicht es heute praktisch jedem, handschriftliche Texte in digitale Texte umzuwandeln. Dafür genügt im Prinzip eine multimodale KI, der ein Foto oder ein Scan des handschriftlichen Textes übermittelt wird. Für Schulen eröffnet sich damit die Möglichkeit, auch handschriftlich verfasste Schülerarbeiten digital weiterzuverarbeiten, beispielsweise um den Lernenden im Rahmen einer lernförderlichen Unterrichtsgestaltung regelmäßig ein differenziertes, kriteriengeleitetes und KI-gestütztes Feedback zu ihren Arbeiten geben zu können.

Einige Anbieter von Bildungsplattformen haben entsprechende Funktionen bereits in ihre Angebote integriert. Manche Schulen ziehen sogar in Betracht, solche Anwendungen auf eigener Hardware zu betreiben. Für Schulen, die diese Möglichkeiten nutzen möchten, stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Ist es grundsätzlich rechtlich zulässig, handschriftliche Schülerarbeiten KI-gestützt zu digitalisieren, und welche Voraussetzungen müssen dafür erfüllt sein?

Die folgende datenschutzrechtliche Betrachtung soll helfen, diese Frage zu beantworten und eine fundierte Entscheidung über den schulischen Einsatz entsprechender Verfahren zu treffen.

Der technische Hintergrund

Texterkennung ist keine Erfindung des KI-Zeitalters. Es gab sie bereits viele Jahre zuvor, allerdings mit deutlich eingeschränkteren Erkennungsmöglichkeiten. Frühe Verfahren der optischen Zeichenerkennung, kurz OCR (Optical Character Recognition), arbeiteten unter anderem mit einer vergleichsweise starren Mustererkennung (Pattern Matching). Dabei wurden die aus einzelnen Bildpunkten zusammengesetzten Zeichen mit hinterlegten Mustern von Buchstaben und Zahlen abgeglichen, um sie in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Solche Verfahren waren vor allem für gedruckte Texte mit klar voneinander abgegrenzten Zeichen geeignet.

Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien und insbesondere dem Einsatz künstlicher Intelligenz konnten die Erkennungsleistungen erheblich verbessert werden. Moderne OCR-Systeme nutzen selbst längst Verfahren des maschinellen Lernens und neuronale Netze, um auch komplexere Schriftbilder und Handschriften zu erkennen.

Einen weiteren Entwicklungsschritt stellen multimodale KI-Modelle dar, wie sie beispielsweise in ChatGPT zum Einsatz kommen. Diese Modelle können nicht nur Sprache, sondern auch Bilder verarbeiten und die darin enthaltenen Informationen in ihrem Zusammenhang interpretieren. Anders als bei der früheren, überwiegend auf einzelne Zeichen ausgerichteten Mustererkennung werden dabei die optischen Merkmale der Schrift gemeinsam mit erlernten sprachlichen Zusammenhängen berücksichtigt. Dadurch können solche KI-Systeme auch Buchstaben und Wörter erkennen, wenn diese miteinander verbunden sind, individuelle Formen aufweisen, durchgestrichen oder korrigiert wurden oder in unregelmäßigen Zeilen auf dem Blatt stehen. Hinzu kommt, dass multimodale Sprachmodelle aufgrund ihrer umfangreichen Trainingsdaten und ihres Sprachverständnisses abschätzen können, welche Buchstaben oder Wörter an einer schwer lesbaren Stelle gemeint sein könnten. So gelingt es ihnen mitunter sogar, Handschriften zu entziffern, die für Menschen nur schwer lesbar sind.

Die Funktionsweise dieser Art der Handschrifterkennung kann allerdings auch unerwünschte Nebeneffekte haben. So können KI-Systeme bei schwer erkennbaren Schriftzeichen aufgrund des sprachlichen Zusammenhangs auf Wörter schließen, die tatsächlich nicht im Original stehen. Beispielsweise können sie ein falsch geschriebenes Wort oder einen fehlerhaften Satz unbemerkt korrigieren oder ein unleserliches Wort durch ein sprachlich passendes ersetzen. Gerade bei Schülertexten, deren sprachliche Fehler möglicherweise selbst Gegenstand des anschließenden Feedbacks sind, muss deshalb sichergestellt werden, dass die digitalisierte Textfassung den handschriftlichen Ausgangstext möglichst originalgetreu wiedergibt.

Handschrift als individuelles persönliches Merkmal

Handschriften sind sehr persönlich und entwickeln sich im Laufe mehrerer Jahre, bis sie sich ab einem bestimmten Alter weitgehend stabilisieren. Ihre Individualität macht sie zu einem persönlichen Merkmal, das es ermöglichen kann, Personen voneinander zu unterscheiden oder eine handschriftliche Aufzeichnung einer Person zuzuordnen. Viele Lehrkräfte erkennen ihre Schülerinnen und Schüler daher auch an der individuellen Handschrift. Gleichwohl ist Handschrift kein hundertprozentig sicheres Identifikationsmerkmal. Eine belastbare Zuordnung erfordert in der Regel spezielle forensische Verfahren und Fachexpertise. Je nach Schriftbild, Qualität der Vorlage und Umfang des Vergleichsmaterials bleibt zudem eine gewisse Unsicherheit.

Handschrift als potentiell biometrisches Merkmal

Die Handschrift eines Menschen entsteht durch das Zusammenspiel körperlicher, motorischer und psychischer Faktoren. Sie entwickelt dadurch individuelle Eigenschaften und kann als persönliches Verhaltensmerkmal grundsätzlich dazu geeignet sein, Menschen anhand ihrer Schriftmerkmale voneinander zu unterscheiden oder wiederzuerkennen. Ob die Handschrift rechtlich als biometrisches Datum anzusehen ist, hängt jedoch nicht allein davon ab, dass sie individuell und wiedererkennbar ist. Nach der DS-GVO liegen biometrische Daten erst dann vor, wenn personenbezogene Daten durch eine spezifische technische Verarbeitung aus körperlichen, physiologischen oder Verhaltensmerkmalen gewonnen werden und dadurch eine eindeutige Identifizierung oder Authentifizierung einer natürlichen Person ermöglicht wird.

Art. 4 Nr. 14 DS-GVO sagt hierzu:

“„biometrische Daten“ mit speziellen technischen Verfahren gewonnene personenbezogene Daten zu den physischen, physiologischen oder verhaltenstypischen Merkmalen einer natürlichen Person, die die eindeutige Identifizierung dieser natürlichen Person ermöglichen oder bestätigen, wie Gesichtsbilder oder daktyloskopische Daten;”

Handschrift kann als Verhaltensmerkmal in diesen Begriff einfließen. Entscheidend ist nicht die bloße Individualität der Schrift, sondern ob technische Verfahren Handschriftmerkmale messen, in ein Vergleichsprofil überführen und dieses zur Erkennung oder Bestätigung einer Person verwenden.

Handschrifterkennung mittels KI im Kontext Schule

Nutzen Schulen eine KI-Funktion, die handschriftliche Dokumente ausschließlich in digitalen Text umwandelt, handelt es sich in der Regel um keine biometrische Datenverarbeitung. Die KI-Funktion erkennt Buchstaben und Wörter, erstellt jedoch kein individuelles Schriftbild-Profil und ordnet das Dokument keiner Person anhand seiner Handschrift zu.

Anders läge der Fall, wenn ein System Handschriftmerkmale extrahiert, daraus ein dauerhaftes Profil bildet und dieses zur Identifizierung, Authentifizierung oder Zuordnung einer Person verwendet. Eine solche Funktion wäre als biometrische Datenverarbeitung gesondert zu bewerten und kann in den Anwendungsbereich des Art. 9 DS-GVO fallen, wenn die Daten zum Zweck der eindeutigen Identifizierung verarbeitet werden. Eine solche Verwendung ist für die hier beschriebene schulische Nutzung nicht vorgesehen und wäre ohne eine ausdrückliche Rechtsgrundlage auch nicht zulässig.

Es gibt jedoch einen sehr wichtigen Aspekt, der bezüglich des für die Handschrifterkennung genutzten KI-Systems zu beachten ist. Kann die Schule sicherstellen, dass Handschriften ausschließlich zur Umwandlung in digitalen Text verarbeitet werden? Das bedeutet insbesondere, ist sichergestellt, dass Scans oder Fotos handschriftlicher Dokumente nach Abschluss der Texterkennung automatisch gelöscht werden oder dass sie im Fall einer technisch erforderlichen Speicherfrist ausschließlich für berechtigte Personen, wie die einreichende Lehrkraft zugänglich sind und nach einer definierten Frist gelöscht werden?

Sicherzustellen wäre hierbei auch, dass nicht nur die sichtbaren Dateien, sondern auch Zwischenspeicher, Verarbeitungspuffer, Protokolle, Backups und gegebenenfalls automatisch erzeugte Kopien automatisch gelöscht werden. Zudem muss gewährleistet sein, dass weder andere Nutzerinnen und Nutzer der Plattform noch unbefugte Dritte auf die Ausgangsbilder oder die erzeugten Texte zugreifen können.

Nutzt eine Schule die Plattform eines Dienstleisters, der eine KI-gestützte Handschrifterkennung einschließt, müssen die beschriebenen Anforderungen vertraglich und technisch über einen Vertrag zur Auftragsverarbeitung abgesichert werden.

Betreibt der Dienstleister die Handschrifterkennung in einer eigenen, technisch abgeschotteten Umgebung, sind die beschriebenen Anforderungen grundsätzlich umsetzbar. Schwieriger wird die Bewertung, wenn der Dienstleister seinerseits weitere Dienstleister oder KI-Komponenten einbindet. Dann muss die Schule nachvollziehen können, welche Unterauftragsverarbeiter beteiligt sind, wo die Daten verarbeitet werden, welche Zugriffe bestehen und ob personenbezogene Daten in Drittländer wie übermittelt werden oder übermittelt werden könnten.

Der lokale Betrieb einer KI-gestützten Handschrifterkennung gibt der Schule die Möglichkeit, die Datenverarbeitung, Speicherorte, Zugriffsrechte, Protokollierung und Löschfristen unmittelbar zu kontrollieren. Er erleichtert damit die Einhaltung der zuvor beschriebenen Anforderungen deutlich. Ob die Anforderungen im Einzelfall tatsächlich erfüllt sind, hängt jedoch von der konkreten technischen Umsetzung, der Konfiguration und dem Betrieb durch die Schule ab.

Welche Risiken können sich aus KI-gestützter Handschrifterkennung ergeben?

Unter der Voraussetzung, dass die KI-gestützte Handschrifterkennung ausschließlich zur Umwandlung handschriftlicher Inhalte in digitalen Text eingesetzt wird und andere Verarbeitungszwecke sowie unbefugte Zugriffe auf die dabei verarbeiteten personenbezogenen Daten durch geeignete technische und organisatorische Maßnahmen wirksam ausgeschlossen werden, konzentriert sich die Risikobetrachtung auf die Richtigkeit, Vollständigkeit und Integrität der umgewandelten Daten.

Auch wenn LLM durch Semantik und Kontext der umzuwandelnden handschriftlichen Texte auch schwierig zu lesende Schrift sehr gut erkennen können, verbleiben Risiken, die zu berücksichtigen sind. Sie entstehen insbesondere durch fehlerhaft erkannte oder ausgelassene Zeichen, Wörter und Textpassagen, wie auch durch eine unzutreffende Zuordnung von Inhalten sowie durch den Verlust von Textstrukturen oder Bedeutungszusammenhängen. Werden solche Fehler nicht erkannt und die digitalisierten Texte anschließend weiterverwendet, können daraus Nachteile für die betroffenen Personen entstehen.

Schulen können diese Risiken mindern, indem sie sichergestellen, dass die ursprünglichen handschriftlichen Dokumente bei Bedarf zum Abgleich zur Verfügung stehen.

Auf welche Rechtsgrundlage könnte eine Schule die KI-gestützte Handschrifterkennung stützen?

Gibt es bereits eine anwendbare Rechtsgrundlage, müsste eine solche durch den Gesetzgeber erst geschaffen werden oder könnte die Einwilligung der betroffenen Personen eine rechtliche Grundlage bieten?

Es lässt sich zunächst festhalten, dass es im Schulgesetz NRW wie auch – soweit bekannt – im Schulrecht anderer Bundesländer keine ausdrückliche Rechtsgrundlage gibt für die Verarbeitung der Handschrift als personenbezogenes Datum. Zunächst lässt sich feststellen, dass weder das Schulgesetz NRW noch die VO-DV I eine ausdrückliche Regelung zur KI-gestützten Erkennung und Digitalisierung handschriftlicher Texte enthalten. Das bedeutet allerdings nicht zwangsläufig, dass eine solche Verarbeitung ohne eine neue gesetzliche Regelung unzulässig wäre.

Eine mögliche Rechtsgrundlage könnte sich vor allem aus Art. 6 Abs. 1 lit. e DS-GVO in Verbindung mit der sogenannten Generalklausel § 120 Abs. 1 Satz 1 SchulG NRW in ergeben. Danach dürfen Schulen personenbezogene Daten verarbeiten, soweit dies zur Erfüllung der ihnen durch Rechtsvorschrift übertragenen Aufgaben erforderlich ist.

Die Generalklausel ist nicht auf bestimmte technische Verfahren beschränkt. Entscheidend für die weitere Betrachtung ist daher nicht allein, dass eine KI zur Handschrifterkennung eingesetzt wird, sondern ob die damit verbundene Verarbeitung personenbezogener Daten zur Erfüllung einer konkreten schulischen Aufgabe erforderlich und nach den schulrechtlichen Datenschutzvorschriften zulässig ist.

Solange es lediglich darum geht, alltägliche handschriftliche Texte aus dem Unterricht in eine digitale Textfassung umzuwandeln, entsteht dadurch grundsätzlich kein neuer Verarbeitungszweck. Voraussetzung ist, dass die digitalisierten Texte weiterhin für dieselbe schulische Aufgabe verwendet werden wie zuvor, etwa um Schülerinnen und Schülern Feedback zu von ihnen verfassten Texten oder anderen schriftlich bearbeiteten Aufgaben zu geben. Dieser Argumentation folgend spricht vieles dafür, dass die KI-gestützte Umwandlung handschriftlicher Texte bereits durch die bestehenden schulgesetzlichen Rechtsgrundlagen abgedeckt ist. Eine zusätzliche gesetzliche Regelung wäre damit ebenso wenig erforderlich wie eine Einwilligung der betroffenen Personen. Voraussetzung dafür ist allerdings, dass die Verarbeitung für die Erfüllung der schulischen Aufgaben erforderlich ist.

Würde es nicht ausreichen, wenn die Lehrkraft den Text liest und anschließend ein Feedback erstellt? Diese Frage könnte man sich bei der Digitalisierung schulischer Prozesse allerdings an vielen Stellen stellen, beispielsweise auch in der Schulverwaltung. Zahlreiche Abläufe ließen sich weiterhin analog gestalten. Dennoch werden sie digitalisiert, weil dadurch Arbeitsabläufe vereinfacht, effizienter gestaltet und häufig auch verbessert werden können.

Entscheidend ist deshalb nicht allein, dass eine schulische Aufgabe auch ohne Digitalisierung erfüllt werden könnte. Vielmehr kommt es darauf an, welchen zusätzlichen Nutzen die Digitalisierung für die Erfüllung dieser Aufgabe bietet. Wenn sie nicht nur Arbeitsabläufe vereinfacht, sondern auch die Qualität schulischer Arbeit verbessert, kann dies ein gewichtiges Argument für ihre Erforderlichkeit sein. Genau dies lässt sich auch für die KI-gestützte Handschrifterkennung geltend machen. Durch die Umwandlung handschriftlicher Texte in digitale Texte können die Möglichkeiten der Lehrkräfte erweitert werden, Schülerinnen und Schülern häufiger, umfassender und individueller Feedback zu geben.

Da im Unterricht auch weiterhin zahlreiche Texte handschriftlich verfasst werden und die Handschrift als Kulturtechnik ihren Stellenwert behalten soll, könnte die KI-gestützte Handschrifterkennung eine wichtige Voraussetzung dafür sein, die Möglichkeiten KI-gestützten Feedbacks auch für solche Schülerarbeiten zu erschließen. Wenn auf diese Weise eine verbesserte Feedbackkultur gefördert werden kann, die wiederum einen wichtigen Beitrag zu erfolgreichen Lernprozessen leistet, spricht dies dafür, dass die Digitalisierung handschriftlicher Texte nicht lediglich der Arbeitserleichterung dient, sondern einen eigenständigen pädagogischen Mehrwert bieten kann.

Unter der Voraussetzung, dass die anschließende KI-gestützte Feedbackerstellung rechtlich zulässig ist und die Verarbeitung personenbezogener Daten auf das dafür erforderliche Maß beschränkt bleibt, ergeben sich daraus gewichtige Argumente für die Erforderlichkeit der vorgeschalteten Handschrifterkennung.

Gleiches würde gelten, wenn das Land eine schulrechtliche Grundlage dafür schafft, dass Schulen Leistungsnachweise mithilfe von KI hinsichtlich Sprache und Inhalt vorauswerten lassen dürfen, um Lehrkräfte bei der anschließenden Leistungsbewertung zu unterstützen. Soweit hierfür zunächst eine Umwandlung handschriftlicher Schülerarbeiten in digitale Texte erforderlich ist, spricht vieles dafür, dass auch diese vorgeschaltete Verarbeitung von der entsprechenden Rechtsgrundlage erfasst wäre.

Fazit: Ist die KI-gestützte Handschrifterkennung rechtlich zulässig?

Wenn eine Schule KI-gestützte Handschrifterkennung einsetzt und dabei die beschriebenen Anforderungen einhält, spricht vieles dafür, dass die damit verbundene Verarbeitung personenbezogener Daten bereits durch die bestehenden schulgesetzlichen Regelungen abgedeckt ist.

Voraussetzung ist, dass die Handschrift ausschließlich zur Umwandlung in digitalen Text verarbeitet und nicht zur Identifizierung von Personen anhand ihrer individuellen Schriftmerkmale ausgewertet wird. Darüber hinaus muss durch geeignete technische und organisatorische Maßnahmen sichergestellt sein, dass sowohl die digitalen Abbilder der handschriftlichen Texte als auch die während der Texterkennung anfallenden Daten und die daraus erzeugten digitalen Texte ausschließlich für die vorgesehenen schulischen Zwecke verarbeitet werden. Eine Verwendung für andere Zwecke, insbesondere zur Weiterentwicklung oder zum Training von KI-Modellen, sowie unbefugte Zugriffe müssen ausgeschlossen sein.

Werden handschriftliche Schülerarbeiten lediglich in eine digitale Textfassung überführt, um sie anschließend für dieselben schulischen Aufgaben zu verwenden, liegt darin grundsätzlich kein neuer Verarbeitungszweck. Die Handschrifterkennung stellt dann lediglich einen zusätzlichen technischen Verarbeitungsschritt innerhalb einer bereits zulässigen schulischen Datenverarbeitung dar.

Auch die erforderliche Verbindung zur schulischen Aufgabenerfüllung lässt sich begründen. Insbesondere wenn die Digitalisierung dazu dient, Lehrkräften die Erstellung häufigerer, differenzierterer und individuellerer Rückmeldungen zu ermöglichen, kann sie einen pädagogischen Mehrwert bieten, der über eine bloße Arbeitserleichterung hinausgeht. Voraussetzung bleibt, dass auch die anschließende Verwendung der digitalisierten Texte rechtlich zulässig ist und die Handschrifterkennung hierfür erforderlich ist.

Unter diesen Bedingungen spricht vieles dafür, dass Art. 6 Abs. 1 Buchst. e DSGVO in Verbindung mit § 120 Abs. 1 und Abs. 5 SchulG NRW bereits eine ausreichende Rechtsgrundlage für die KI-gestützte Handschrifterkennung bietet. Eine neue gesetzliche Regelung wäre für diesen Verarbeitungsschritt dann ebenso wenig erforderlich wie eine zusätzliche Einwilligung der betroffenen Schülerinnen und Schüler.

Im Ergebnis ist die KI-gestützte Handschrifterkennung zur reinen Umwandlung handschriftlicher Schülertexte in digitalen Text daher nicht grundsätzlich unzulässig. Vielmehr lässt sich ihre Rechtmäßigkeit unter den beschriebenen Voraussetzungen auf die bereits bestehenden schulrechtlichen Verarbeitungsbefugnisse stützen.