{"id":25465,"date":"2024-09-05T14:16:31","date_gmt":"2024-09-05T12:16:31","guid":{"rendered":"https:\/\/scf-5-sci-2025.hipdev.pro\/blog\/research-article-ethische-herausforderungen-bei-der-datenverarbeitung-fuer-schueler-mit-besonderen-beduerfnissen-in-postsowjetischen-laendern\/"},"modified":"2024-12-09T10:45:28","modified_gmt":"2024-12-09T09:45:28","slug":"research-article-ethische-herausforderungen-bei-der-datenverarbeitung-fuer-schueler-mit-besonderen-beduerfnissen-in-postsowjetischen-laendern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/scf-5-sci-2025.hipdev.pro\/de\/insider\/blog\/research-article-ethische-herausforderungen-bei-der-datenverarbeitung-fuer-schueler-mit-besonderen-beduerfnissen-in-postsowjetischen-laendern\/","title":{"rendered":"[Research article] Ethische Herausforderungen bei der Datenverarbeitung f\u00fcr Sch\u00fcler mit besonderen Bed\u00fcrfnissen in postsowjetischen L\u00e4ndern"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Ethische p\u00e4dagogische Datenverarbeitung in postsowjetischen L\u00e4ndern: Ber\u00fccksichtigung der Bed\u00fcrfnisse von Sch\u00fclern mit besonderen Bed\u00fcrfnissen<\/strong><\/p>\n\n<p><em>Dies ist eine Forschungsstudie, die von der Universit\u00e4t Jyv\u00e4skyl\u00e4 und dem Forschungsrat von Finnland durchgef\u00fchrt wurde<\/em>.<\/p>\n\n<p><strong>Einf\u00fchrung<\/strong><\/p>\n\n<p>Im Bereich der p\u00e4dagogischen Datenverarbeitung spielen ethische \u00dcberlegungen eine wichtige Rolle, insbesondere wenn es um die Bed\u00fcrfnisse von Sch\u00fclern mit besonderen Bed\u00fcrfnissen geht [1]. Die postsowjetischen L\u00e4nder, die seit der Aufl\u00f6sung der Sowjetunion im Jahr 1991 erhebliche Ver\u00e4nderungen in ihren Bildungssystemen durchlaufen haben, stellen eine einzigartige Fallstudie dar. Diese L\u00e4nder haben unterschiedliche Strategien und Richtlinien f\u00fcr die Datenverwaltung eingef\u00fchrt und stehen dabei oft vor Herausforderungen in Bezug auf Transparenz, Genauigkeit und Verzerrungen [2]. Dieser Artikel untersucht die ethischen Datenverarbeitungspraktiken in diesen L\u00e4ndern, indem er die Ungleichheiten und die Notwendigkeit verbesserter Strategien zur Unterst\u00fctzung von Sch\u00fclern mit besonderen Bed\u00fcrfnissen hervorhebt.    <\/p>\n\n<p><strong>Hintergrund<\/strong><\/p>\n\n<p>Der Zusammenbruch der Sowjetunion f\u00fchrte zu unterschiedlichen Bildungsreformen in ihren ehemaligen Republiken [4]. W\u00e4hrend L\u00e4nder wie Estland und Lettland sich demokratische Reformen zu eigen machten und eine umfassende Datenverwaltung einf\u00fchrten, hatten andere L\u00e4nder im Kaukasus und in Zentralasien Probleme mit der Transparenz und Genauigkeit der Datenerfassung. Diese Ungleichheit zeigt sich bei internationalen Bewertungen wie dem Programme for International Student Assessment (PISA), bei dem Estland einen Spitzenplatz einnimmt, w\u00e4hrend L\u00e4nder wie Usbekistan, Georgien und Aserbaidschan zur\u00fcckbleiben [3].  <\/p>\n\n<p>Eine der gr\u00f6ssten Herausforderungen in diesen Regionen ist die Verzerrung bei der Datenerhebung, bei der bestimmte Gruppen von Lernenden, insbesondere solche mit besonderen Bed\u00fcrfnissen, unterrepr\u00e4sentiert sind [7]. Diese Verzerrung beeintr\u00e4chtigt nicht nur die Genauigkeit der Daten, sondern behindert auch die Entwicklung einer effektiven Bildungspolitik. Zus\u00e4tzlich erschwert der Mangel an Rechenschaftspflicht und Transparenz bei der Datenverwaltung die Situation und macht es schwierig, die gesammelten Daten mit den tats\u00e4chlichen Bed\u00fcrfnissen der Sch\u00fcler in Einklang zu bringen.  <\/p>\n\n<p><strong>Methodik<\/strong><\/p>\n\n<p>Um die ethischen Datenverarbeitungspraktiken in den postsowjetischen L\u00e4ndern zu verstehen, haben wir verschiedene Quellen analysiert, darunter den Global Education Monitoring (GEM) Report und offizielle Bildungspolitiken dieser L\u00e4nder [5]. Die thematische Inhaltsanalyse wurde eingesetzt, um wiederkehrende Muster und Herausforderungen bei der Datenerhebung zu identifizieren, die in die Kategorien Genauigkeit, Verzerrung, Fragmentierung und Transparenz eingeteilt wurden [6]. <\/p>\n\n<p><em>Gruppierung der post-sowjetischen L\u00e4nder nach Data Governance<\/em><br\/>Die post-sowjetischen L\u00e4nder wurden nach ihrem Data Governance-Status gruppiert:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gruppe 1: Estland, Lettland, Litauen &#8211; EU-L\u00e4nder, die die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten und komplexe Datenmeldesysteme sowie eine h\u00f6here Transparenz aufweisen.<\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gruppe 2: Moldawien, Ukraine &#8211; L\u00e4nder, die sich im \u00dcbergang zur Einhaltung der DSGVO befinden und deren Datensysteme weniger komplex sind als die der Gruppe 1.<\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gruppe 3: Armenien, Aserbaidschan, Kasachstan, Kirgisistan, Tadschikistan, Turkmenistan, Usbekistan &#8211; L\u00e4nder mit strengen Vorschriften und eingeschr\u00e4nktem Datenaustausch, was den Zugang zu detaillierten Informationen erschwert.<\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gruppe 4: Wei\u00dfrussland, Russland &#8211; L\u00e4nder mit eigenen, der DSGVO \u00e4hnlichen Regelungen, die einen eingeschr\u00e4nkten Zugang zu Daten erm\u00f6glichen.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p><strong>Ergebnisse<\/strong><\/p>\n\n<p>Die Analyse hat gezeigt, dass es bei der ethischen Datenverarbeitung in diesen Gruppen mehrere Herausforderungen gibt:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"1024\" data-id=\"25166\" src=\"https:\/\/scf-5-sci-2025.hipdev.pro\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/SCI-table-from-EDM24-768x1024.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-25166\" srcset=\"https:\/\/scf-5-sci-2025.hipdev.pro\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/SCI-table-from-EDM24-768x1024.png 768w, https:\/\/scf-5-sci-2025.hipdev.pro\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/SCI-table-from-EDM24-225x300.png 225w, https:\/\/scf-5-sci-2025.hipdev.pro\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/SCI-table-from-EDM24-1152x1536.png 1152w, https:\/\/scf-5-sci-2025.hipdev.pro\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/SCI-table-from-EDM24.png 1500w\" sizes=\"auto, (max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gruppe 1: Estland und Lettland zeigen relativ transparente und verantwortungsvolle Datenverarbeitungspraktiken. Lettland steht jedoch vor der Herausforderung, detaillierte Daten \u00fcber Sch\u00fcler mit besonderen Bed\u00fcrfnissen zu erfassen, was die Notwendigkeit einer verbesserten Datenqualit\u00e4t f\u00fcr die Entwicklung von Strategien verdeutlicht. Litauen k\u00e4mpft mit genauen Daten \u00fcber das Fernbleiben von der Schule und ben\u00f6tigt eine bessere Einbindung von Experten f\u00fcr Sonderp\u00e4dagogik in l\u00e4ndlichen Gebieten.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gruppe 2: Die Ukraine und Moldawien stehen vor Herausforderungen bei der Zusammenarbeit zwischen Regierungsstellen und dem Fehlen einer einheitlichen Datenbank f\u00fcr Lernende mit besonderen Bed\u00fcrfnissen. Der GEM-Bericht der Republik Moldau unterstreicht die Bedeutung einer transparenten Datenbank, um die Zusammenarbeit mit Sektoren wie dem Gesundheitswesen und den Sozialdiensten zu erleichtern. <\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gruppe 3: Diese L\u00e4nder haben erhebliche Probleme mit der Verf\u00fcgbarkeit und Genauigkeit von Daten. In Aserbaidschan und Georgien gibt es Diskrepanzen zwischen offiziellen und unabh\u00e4ngigen Daten, was die Identifizierung von Sch\u00fclern au\u00dferhalb der Schule erschwert. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung in Armenien ist das mangelnde Interesse der Schulen an der Bereitstellung von Daten, was die Verwendung der Daten bei der Entwicklung politischer Ma\u00dfnahmen beeintr\u00e4chtigt. Kasachstan und Usbekistan leiden unter inkonsistenten Datenbanken, was zu Zweifeln an der Vollst\u00e4ndigkeit der Daten f\u00fchrt.   <\/li>\n<\/ul>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gruppe 4: Russland und Wei\u00dfrussland haben ihre eigenen Systeme f\u00fcr die Datenverarbeitung, haben aber Probleme mit der Offenheit und G\u00fcltigkeit der Daten. Die Datenerfassung in Russland \u00fcberschneidet sich, was es schwierig macht, genaue Informationen \u00fcber Sch\u00fcler mit besonderen Bed\u00fcrfnissen zu erhalten. Wei\u00dfrussland nimmt Personen mit psychophysischen Entwicklungsst\u00f6rungen nicht in seine Datenbank auf, was zu einer Unterrepr\u00e4sentation f\u00fchrt.  <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><strong>Fazit<\/strong><\/p>\n\n<p>Die Studie hebt die kritischen Herausforderungen bei der ethischen Datenverarbeitung in den postsowjetischen L\u00e4ndern hervor, insbesondere im Hinblick auf die Darstellung von Sch\u00fclern mit besonderen Bed\u00fcrfnissen. Die Abh\u00e4ngigkeit von den Eltern bei der Registrierung ihrer Kinder und die unterschiedlichen Definitionen von besonderen Bed\u00fcrfnissen in den einzelnen L\u00e4ndern tragen zu diesen Herausforderungen bei. Zuk\u00fcnftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, die Fairness der Datenerhebung zu bewerten und Interviews mit Regierungsbeamten zu f\u00fchren, um deren Ans\u00e4tze zur ethischen Datenverarbeitung und zur Entwicklung von Strategien zu verstehen. Das Verst\u00e4ndnis und die Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderungen sind von entscheidender Bedeutung, um die Bildungsergebnisse zu verbessern und sicherzustellen, dass alle Sch\u00fcler, insbesondere diejenigen mit besonderen Bed\u00fcrfnissen, die Unterst\u00fctzung erhalten, die sie ben\u00f6tigen. W\u00e4hrend die postsowjetischen L\u00e4nder ihre Bildungssysteme weiterentwickeln, wird ein Fokus auf ethische Datenverarbeitung f\u00fcr die Entwicklung einer inklusiven und gerechten Bildung unerl\u00e4sslich sein.    <\/p>\n\n<p><strong>Referenzen<\/strong><\/p>\n\n<p>[1] H. N. Prasetyo und S. F. S. Gumilang. Data-Governance-Strategie f\u00fcr E-Government in den Bezirksregierungen von Bandung. <em>International Journal of Engineering  Technology<\/em>, 8(1.9):254-258, 2019. <\/p>\n\n<p>[2] I. Silova und S. Niyozov. Globalisierung an den R\u00e4ndern: Bildung und post-sozialistische Transformationen in Zentralasien. <em>IAP<\/em>, 2020. <\/p>\n\n<p>[3] PISA. Pisa-Teilnehmer. https:\/\/www.oecd.org\/pisa\/aboutpisa\/pisaparticipants.htm. Zug\u00e4nglich: M\u00e4rz 11, 2024.  <\/p>\n\n<p>[4] A. \u02daAslund, P. Boone, S. Johnson, S. Fischer, und B. W. Ickes. How to stabilize: Lessons from post-communist countries.<em> Brookings Papers on Economic Activity<\/em>, 1996(1):217-313, 1996. <\/p>\n\n<p>[5] UN-iLibrary. Globaler Bildungsmonitoring-Bericht. https:\/\/www.unilibrary.org\/content\/periodicals\/26180693. Zug\u00e4nglich: M\u00e4rz 11, 2024.  <\/p>\n\n<p>[6] R. Anderson. Thematische Inhaltsanalyse (tca). Beschreibende Darstellung von qualitativen Daten, 3:1-4, 2007.  <\/p>\n\n<p>[7] P. 2022. Pisa 2022 Teilnehmer. https:\/\/www.oecd.org\/pisa\/aboutpisa\/pisa-2022-participants.htm. Zugegriffen: M\u00e4rz 11, 2024.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ethische p\u00e4dagogische Datenverarbeitung in postsowjetischen L\u00e4ndern: Ber\u00fccksichtigung der Bed\u00fcrfnisse von Sch\u00fclern mit besonderen Bed\u00fcrfnissen Dies ist eine Forschungsstudie, die von&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":190,"featured_media":27632,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[2267],"tags":[2265,2264],"class_list":["post-25465","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologie","tag-bildung","tag-cybersicherheit"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v25.4 (Yoast SEO v27.4) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Ethische Datenverarbeitung im 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