Daten, Ethik und Vertrauen
Startlevels, Bearbeitungszeiten, Fehlermuster und Interaktionspräferenzen erlauben adaptive Empfehlungen ohne invasive Datensammlung. Reduziere Datenerhebung auf das Nötige und erkläre klar, wofür Informationen genutzt werden. Frag die Community: Welche Metriken halfen dir am meisten?
Daten, Ethik und Vertrauen
Offenheit über Algorithmen, Datenflüsse und Entscheidungslogiken macht Personalisierung nachvollziehbar. Ein leicht verständliches Dashboard, das Erklärungstexte bietet, nimmt Ängste. Bitte gib uns Feedback: Welche Form von Transparenz würdest du dir im Lernalltag wünschen?