Benotungs-KI: Annex III.3(b)
Wir nutzen KI zur Benotung von Klausuren oder Hausarbeiten
Wir nutzen KI zur Benotung von Klausuren oder Hausarbeiten: Diese Anwendung ist nach derzeitiger Einschätzung ein Hochrisiko-KI-System. Damit gelten die umfangreichsten Pflichten des EU AI Act — von Risikomanagement über technische Dokumentation bis zur menschlichen Aufsicht. Betroffen sind insbesondere Lernende und Studierende und Kinder und Minderjährige. Der einschlägige Regulierungspfad ist III.3(b) (annex iii 3 education).
Zuletzt geprüft: 5. Juni 2026 · 3 Min. Lesezeit · Herausgeber: Innopulse Consulting GmbH, Zug
Warum diese Einstufung?
- ▸Das System trifft oder stützt automatisierte Entscheidungen mit Rechts- oder ähnlich erheblicher Wirkung.
- ▸Es können besonders schutzbedürftige Gruppen betroffen sein — ein erschwerender Faktor.
- ▸Das System baut auf einem GPAI-Modell auf; Kapitel-V-Pflichten der Modell-Anbieter wirken mittelbar.
- ▸Beim Einsatz als Hochrisiko-System durch eine öffentliche Stelle kommt eine FRIA-Pflicht nach Art. 27 hinzu.
Rechtliche Grundlage
Artikel
Erwägungsgründe
Annex-Pfad
III.3(b)Welche Pflichten gelten?
- Risikomanagementsystem über den gesamten Lebenszyklus (Art. 9)
- Daten-Governance und Qualitätskriterien für Trainings-, Validierungs- und Testdaten (Art. 10)
- Technische Dokumentation nach Annex IV (Art. 11)
- Automatische Protokollierung von Ereignissen (Art. 12)
- Transparenz und Bereitstellung von Informationen für Betreiber (Art. 13)
- Menschliche Aufsicht (Art. 14)
- Genauigkeit, Robustheit und Cybersicherheit (Art. 15)
- Grundrechte-Folgenabschätzung (FRIA) nach Art. 27 — bei öffentlichen Stellen sowie Banken, Versicherern und Anbietern essenzieller Dienste
Zusätzliche Rechtsrahmen in der DACH-Region
Der EU AI Act steht nicht allein. Je nach Einsatz greifen in der Schweiz, Deutschland und Österreich weitere Vorgaben — hier die für diesen Fall relevanten:
Bei automatisierten Entscheidungen über natürliche Personen greift insbesondere Art. 22 DSGVO (Recht auf menschliches Eingreifen).
Das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz verlangt bei automatisierten Einzelentscheidungen Information und die Möglichkeit, den eigenen Standpunkt darzulegen (Art. 21 revDSG).
Im Bildungsbereich greifen zusätzlich kantonale bzw. nationale bildungsrechtliche Vorgaben.
Praxis-Beispiele
Hochrisiko
Hochschule deployt GPT-basierte Essay-Bewertung als Vor-Note — III.3(b) + Art. 22 DSGVO.
Grenzfall
Benotungs-KI stellt unbenotete Übungstests ohne Einfluss auf Zugang/Bewertung bereit — typischerweise limited.
Unkritisch
Reine Lern-Hilfe ohne Benotung oder Zugangswirkung (z.B. Übungsfeedback) — fällt nicht unter Annex III.3.
Pflicht-Trigger für diesen Fall
- Wirkt direkt auf natürliche Personen
- Automatisierte Entscheidungen
- Entscheidungsunterstützung (Mensch im Loop)
- Nutzt General-Purpose AI (GPAI)
- Öffentlicher Sektor / Verwaltung
- Verletzliche Gruppen betroffen möglich
Zusätzliche regulatorische Overlays
Neben dem AI Act greifen für diesen Fall sektorale Vorschriften, die zusätzliche Pflichten auslösen können.
Was muss konkret geklärt werden?
Ob Dein konkreter Use-Case unter Hochrisiko fällt, hängt von folgenden Detailfragen ab:
- Auch reine MC-Korrektur ist III.3(b) wenn sie zur Notengebung führt — der Schwellenwert liegt bei "evaluating learning outcomes".
- Vollautomatisierte Notengebung verletzt Art. 22 DSGVO — Lehrkraft-Review zwingend.
- Wie autonom entscheidet das System?
Häufige Fragen
Ist „Benotungs-KI" ein Hochrisiko-KI-System nach dem EU AI Act?
Nach derzeitiger Einschätzung ja. Der Fall fällt unter III.3(b). Massgeblich sind Annex III.3(b) EU AI Act, Art. 27(1)(b) EU AI Act und DSGVO Art. 22. Die endgültige Einstufung hängt vom konkreten Einsatz ab — ein strukturiertes Assessment klärt das verbindlich.
Auch reine MC-Korrektur ist III.3(b) wenn sie zur Notengebung führt — der Schwellenwert liegt bei "evaluating learning outcomes".
Diese Abgrenzung entscheidet häufig über die Risikoklasse. Die genaue Ausgestaltung im Einzelfall ist entscheidend; ein Assessment ordnet die Faktoren strukturiert ein.
Vollautomatisierte Notengebung verletzt Art. 22 DSGVO — Lehrkraft-Review zwingend.
Diese Abgrenzung entscheidet häufig über die Risikoklasse. Die genaue Ausgestaltung im Einzelfall ist entscheidend; ein Assessment ordnet die Faktoren strukturiert ein.
Gilt das auch für Unternehmen in der Schweiz?
Der EU AI Act wirkt extraterritorial (Art. 2): Erreichen die KI-Outputs Personen in der EU, gilt er auch für Schweizer Anbieter und Betreiber. Zusätzlich greifen in der Schweiz das revDSG und — im Finanzbereich — die Erwartungen der FINMA. Genau diese DACH-Doppelperspektive prüfen wir mit.
Was sind die nächsten konkreten Schritte?
Zuerst die Einstufung verbindlich klären, dann den Pflichtenkatalog (Art. 9–15) als Projektplan aufsetzen und die Rollenfrage Anbieter/Betreiber (Art. 25) klären. Das Assessment liefert dazu einen dokumentierten Audit-Trail.
Verwandte Anwendungsfälle
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