Digitalisierung des Zugangs zu staatlichen Leistungen. Darf - oder soll - künstliche Intelligenz über die Studienzulassung entscheiden?

Autor/in	Rademacher, Timo
Titel	Digitalisierung des Zugangs zu staatlichen Leistungen. Darf - oder soll - künstliche Intelligenz über die Studienzulassung entscheiden?
Quelle	In: Recht der Jugend und des Bildungswesens, 69 (2021) 3, S. 254-276Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0034-1312; 2366-6749
Schlagwörter	Künstliche Intelligenz; Datenschutz; Diskriminierung; Gerechtigkeit; Künstliche Intelligenz; Partizipation; Verfassung; Digitalisierung; Leistungsbeurteilung; Studienplatz; Leistungsbeurteilung; Digitalisierung; Gerechtigkeit; Datenschutz; Diskriminierung; Partizipation; Rechtsgrundlage; Verfassung; Studienwahl; Studienplatz; Zulassungsverfahren; Europäische Kommission; Europäische Kommission
Abstract	Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann die Vergabe von Studienplätzen nach Leistung und Eignung optimieren und damit, gemessen an der Rechtsprechung des BVerfG, gerechter machen - zumindest in der Theorie. In der Realität, das zeigt der vorliegende Beitrag, sind vor dem Einsatz einer Studienzulassungs-KI zahlreiche offene Fragen zu klären: Welche Trainingsdaten dürfen und müssen genutzt werden, um verlässliche Leistungsprognosen zu ermöglichen? Wie kann die Gefahr verdeckter Diskriminierung vorgebeugt und wie kann KI "beigebracht" werden, ihre Prognosen menschlich nachvollziehbar zu begründen? Der geplante Artificial Intelligence Act der EU könnte alsbald den institutionellen Rahmen für die Suche nach Antworten liefern. (DIPF/Orig.). The use of artificial intelligence can optimise the assignment process for universities and higher education according to applicants' performance and aptitude for their chosen field of study - at least in theory. In reality, as this paper shows, there are numerous unanswered questions that require clarification before the use of an 'Assignment-AI': Which training data may and must be used to enable reliable predictions? How can the danger of covert discrimination be prevented and how can AI be 'taught' to explain its predictions in a humanly comprehensible way? The EU's planned Artificial Intelligence Act could soon provide the institutional framework for finding the answers. (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2022/1