数据驱动教育数字化转型的信任机制——教育大数据全生命周期隐私增强模型的构建与典型应用场景分析

教育大数据正在成为驱动国家教育数字化转型战略行动的核心资源,带来了巨大的教育价值,但教育大数据的采集和分析产生了隐私侵害风险、信任危机等严峻问题,阻碍了数据的共享、开发和利用。如何增强教育大数据在开放共享、共建共用中的隐私保护和信任关系,成为制约数据驱动教育数字化转型的关键难题。对此,文章首先采用文献分析法,剖析了教育大数据隐私保护的研究现状与关键问题。随后,文章从应用场景角度设计了教育大数据全生命周期隐私增强框架,并基于此框架从技术实现角度构建了满足不同实体、不同阶段隐私需求的教育大数据全生命周期隐私增强模型及其应用流程。最后,文章介绍了该模型的典型应用场景,涉及学分与资质认证、教育协同与治理、可信评教、个性化学习服务等多个方面。文章的研究能够厘清教育大数据开放共享时的隐私保护关键问题和技术思路,可为实现教育数据要素化全生命周期的隐私保护、建立健全数据驱动教育数字化转型的信任机制提供参考。     

教育数据安全与隐私保护的防治——基于美国联邦“教育隐私计划”的分析北大核心CSSCI

美国联邦教育大数据战略的实施,推动了全美对教育数据安全治理与隐私保护的重视。尤其自2011年以来,美国联邦教育部全面实施的"教育隐私计划",健全与完善了政府对教育数据隐私安全的防治。"教育隐私计划"的实施首先体现在立法政策层面,美国联邦政府先后发布了《隐私权法》《家庭教育权利和隐私权法》《学生权利保护法》等,完善了教育隐私保护的法律规制体系,推动了美国联邦教育数据安全防治政策的实施。其次在教育隐私保护的技术层面,美国联邦隐私技术援助中心的技术援助服务日趋完备,持续提供教育数据安全防治的技术指导资源、技术培训服务等。最后在教育隐私保护评估机制层面,教育数据隐私影响评估的全面开展,有助于维护教育利益相关者的数据隐私安全。     

基于联邦学习的学生综合素养评价数据共享与安全保护研究

智能时代,开展学生综合素养评价需要多场域多模态的数据。然而,当下数据孤岛尚未有效打通,数据安全问题又愈发严峻,这都成为阻碍学生综合素养评价落实的关键问题。联邦学习作为人工智能领域的前沿技术,具有数据不出本地而仅共享模型训练参数的优势,能够打破数据孤岛、保护数据隐私,为学生综合素养评价数据共享与安全保护提供了新的解决方案。基于联邦学习技术的核心思想,研究设计了“云-边-端”三层的学生综合素养评价数据共享与安全保护技术逻辑架构,以实现个人、学校、区域、企业以及专门机构等之间的数据共享与安全保护。为推动联邦学习技术的落地应用,该研究以横向联邦学习中的学生自主学习素养研究、纵向联邦学习中的学生体质健康素养研究以及联邦迁移学习中的学生数学素养研究三类实现场景为例进行了详细说明。联邦学习技术在学生综合素养评价中的先导应用,能为未来教育领域数据孤岛、数据安全等藩篱的突破提供参考,进而发挥数据价值,服务教育发展。     

ChatGPT赋能教育教学：价值意蕴、现实困境及消解路径

ChatGPT作为一种先进的自然语言处理技术，具有巨大的潜力和价值，可以为教育教学带来诸多积极影响，如提供丰富的学习资源、实现个性化教学和辅助教师进行教学管理等。然而，在实际应用中还面临技术普及不均、数据安全与隐私保护、教师培训与技术应用能力等问题。为了解决这些问题，提出一系列消解路径，包括制定政策确保教育资源公平分配、加强教师培训与技术普及工作、优化AI与人类智能的协同教学模式以及建立健全数据安全与隐私保护机制等。旨在关注现实困境，采取有效措施，确保ChatGPT在教育教学中的可持续应用，为培养未来人才做出贡献。     

如何保护教育数据隐私？

当前，教育信息化正处于高速发展时期，教育数据隐私风险不容忽视。为有效保护教育数据隐私，文章采用系统文献分析法，首先从研究时间、研究主题两个维度梳理了教育数据隐私保护研究的发展历程，随后揭示了智能校园、智能虚拟教学空间、教育大数据平台三大教育信息化应用场景中存在的教育数据隐私保护问题，最后针对这些问题提出教育数据隐私保护的技术支持方案。该方案提供隐私泄露行为监测、隐私保护分级分类两大功能，整合3种模型训练方式与9种隐私保护技术进行三级隐私保护，可实现不同教育应用场景下模型训练方式与隐私保护技术的个性化配置，从而全场景保护教育数据隐私，促进教育信息化安全、健康发展。     

智能交通大数据隐私保护实验平台

智能交通系统是未来交通系统的发展方向,它集成了多方面技术的管理系统,具有实时、准确、高效等特点。随着系统的数据量越来越大,对交通大数据隐私的保护则显得格外重要。大数据隐私保护仿真平台提供两种方式建立路网,一种是使用路网生成工具,通过自主编写道路文件生成自定义的路网;另一种是使用路网转换工具,转换不同格式的路网。研究归纳了现阶段智能交通大数据隐私保护面临的挑战与不足,介绍了智能交通大数据实验平台的构成和原理,描述了系统框架的设置和隐私保护方法。结果表明:该平台能够有效智能交通大数据安全隐私,具有较好的教学与科研价值。     

欧盟教育数据隐私保护立法与治理体系构建

数字技术的快速发展和新冠肺炎疫情的全球性蔓延,在世界教育领域掀起了教育数字化转型的浪潮。在此背景下,教育数据开放共享与隐私保护之间矛盾关系日益凸显,世界各国均面临着教育数据安全治理与隐私保护的现实需求。作为在公民隐私权和个人信息保护问题上具备立法传统地区,欧盟已经在欧洲经济区内建立起以《通用数据保护条例》为基础,数据伦理规约相协调,欧盟数据保护委员会、各成员国数据监管机构以及数据保护专员相配合的教育数据隐私保护立法与治理体系,为我国教育数据隐私保护立法的理论与实践可提供有益参考。     

基于联盟链的学习数据存储系统研究

近年来,教育技术领域持续关注教育数据的相关应用,如学习分析、学习测量、自适应学习等。通常情况下,教育数据存储于各教育机构自己的数据库中,学习者跨平台进行学习活动时,产生的学习数据被分割,失去完整性;此外,教育数据的隐私安全问题逐渐受到重视。区块链技术在金融领域的发展,所产生的联盟链为解决教育数据的存储与隐私安全问题提供了解决思路。通过对公用链与联盟链进行比较分析,文章提出了基于联盟链的学习数据存储系统,以连接不同机构的数据库,并按时间顺序提供学习者完整的历史学习数据,在一定程度上保护了学习者的教育数据隐私安全。     

虚拟现实技术在教育考试中的应用探析

虚拟现实技术借助三维拟真场景和实时交互设备,通过数据收集与分析、动态内容生成等手段,可以为学生提供沉浸式、高度互动的考试体验。虚拟现实技术在教育考试中的应用价值主要在于促进考试公平、实现全面评估和改进教育教学;应用场域主要包括观察性考试、操作性考试、社会性考试和创新性考试;系统设计涵盖终端硬件、虚拟环境、交互、数据收集与处理、评估与反馈、网络与云端服务、安全与隐私、可扩展等8个子系统。为充分发挥虚拟现实技术在考试评价中的应用潜力,需要解决好经济与技术成本、技术成熟度与实用性、认证机制与评价标准、师生适应性、数据安全与隐私保护5个方面的重点问题。     

联邦个性化学习推荐系统研究

当前,个性化学习推荐系统面临数据隐私保护、"冷启动"和法律约束等问题,而联邦学习作为近年来优秀的数据隐私保护机器学习技术解决方案,可有效解决这些问题。基于此,文章将联邦学习和个性化学习推荐相结合,设计了联邦个性化学习推荐系统。首先,文章分析了联邦个性化学习推荐系统的具体应用场景,包括横向联邦、纵向联邦、联邦强化三种。其次,文章分别针对这三种应用场景设计了相应的应用解决方案。最后,文章探讨了未来联邦个性化学习推荐系统面临的严峻挑战,以期帮助教育利益相关者在保护数据隐私的同时共享数据价值,最终实现更安全、更高质量的个性化学习推荐服务。