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。     

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。     

幼儿身体隐私自我保护教育现状研究

幼儿的身体隐私自我保护教育引起了人们的高度关注。研究采用问卷与访谈对辽宁省沈阳市242名幼儿园教师与228名幼儿家长进行调查,发现目前教师在教育态度与目标的树立上较为良好,但仍需提高;家长对隐私教育的认识不足;教师与家长实施隐私教育时仍有顾虑。建议重塑幼儿身体隐私自我保护的教育环境;开展幼儿身体隐私自我保护的教育活动;加强幼儿身体隐私自我保护教育的家园沟通。     

欧美学生数据隐私保护立法与实践

学生数据是教育数据的重要组成部分,在支撑教育决策、改进课堂管理、推送个性化路径等方面得到了广泛应用。然而,实践中出现了很多侵害学生数据隐私的问题,造成了不良社会影响,急需政府从立法层面加强保护。在此领域,欧美发达国家已经有数十年的经验,法律和制度都较为健全。针对美国和欧盟学生数据隐私保护立法和实践情况的分析发现,欧美已经建立了相对全面的学生数据隐私保护法律体系,形成了较为完善的隐私保护框架原则,其强调行业自律、全民参与的经验值得借鉴。但是也暴露出一些问题,例如,法律仍旧滞后于实践的需要,数据所有权不明确、处理过程不规范,学生、监护人及其他相关方的数据隐私保护意识薄弱,隐私保护和开放教育数据、学习分析之间存在矛盾等。我国尚处于数据隐私保护的起步阶段,应在汲取欧美国家的经验与教训基础上,提高认识,切实增强全民的法律意识;加快立法,尽快建立完善相关法律制度;加强行业自律,规范市场行为;营造隐私保护的社会大环境,构建多方参与的治理体系。     

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。     

XML信息共享中隐私保护技术研究

随着计算机处理能力、存储技术以及网络技术的迅速发展,信息电子化程度得到了极大的提高,这也使得XML信息共享更加广泛地深入到人们的生产和生活的方方面面．但是,随之产生的隐私泄露现象屡见不鲜,所以,如何保护XML隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的巨大挑战．而信息共享中隐私保护研究的目标就是在保护数据隐私的同时又不影响数据应用．本文对隐私保护领域已有的研究成果进行了总结,对各类隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并介绍了各类技术的典型应用．在对已有技术深入对比分析基础上,指出了隐私保护技术的未来发展方向．     

面向位置大数据的差分隐私保护研究

通信技术和数据挖掘技术的发展,使隐私数据保护面临巨大挑战。为解决位置大数据服务的恶意访问泄露个人敏感信息问题,提出一种新的防止基于背景知识攻击的差分隐私保护模型。首先对位置大数据进行预处理,将位置数据和非位置数据分开,然后运用差分隐私机制分别添加噪声,对扰动后的数据匿名重组后发布。实验结果表明,该方法能有效减少攻击者获取相关敏感数据,保护了用户位置隐私安全。     

位置隐私保护技术的发展研究

移动通信和移动定位技术的快速发展给人们带来诸多便利,人们能够快速、精确地获得自己所在的位置,但用户位置隐私遭到侵害的概率也越来越大,关于位置隐私的保护也变得越来越重要。在基于位置的服务中,服务的质量和用户的隐私是一对矛盾体,如何在保护用户位置隐私的前提下更好地为用户提供服务是研究的重点。从身份匿名、数据混淆、轨迹隐私保护3个方面介绍了位置隐私的保护。     

人工智能时代学生数据隐私保护的动因与策略

人工智能时代的到来在为教育变革提供诸多机遇的同时,也对学生数据隐私保护产生了新的威胁。文章从学生数据隐私的理解和相关研究入手,对学生隐私保护的动因进行了分析,提出学生数据隐私面临着智能技术与数据分析僭越隐私边界、互联网平台垄断风险骤增、传统"知情同意"数据保护架构不再适应等困境。随后,文章总结欧美国家的应对策略,具体包括设计隐私权及限制识别技术嵌入教育智能设备开发、社会组织协同设置教育行业自律条例、学生隐私制度建构辅以机构设立等。最后,文章提出学生数据隐私保护措施。文章的研究结论对于理清人工智能背景下学生数据隐私保护的潜在风险,并为我国建立系统可操作的学生隐私保护规制提供思路。     

英语听说类App在大学英语学习中的应用效能研究

“互联网+”时代,移动学习已成为英语学习中越来越重要的一部分。作为最常见的移动学习辅助资源,App以经济和便利的特点受到学习者的青睐。针对英语听说类App的使用现状,对某高校英语专业学生展开调研,发现部分学习者的选择存在盲目性,未能发挥出App应有的效能。基于此,借助大数据分析筛选出四款常用的听说类App,并展开应用效能分析,为学习者挖掘优质的学习资源提供支持。最后针对学习者使用App缺乏明确的学习和训练计划,提出将听说类App与课前、课堂、课后、课外四个阶段学习相结合的应用框架,促进科教融合。     

面向社交关系的位置隐私保护模型研究

针对移动社交网络中用户通过社交平台分享位置信息时存在可信社交关系和不可信陌生人的攻击等问题,提出了一种面向社交关系的位置隐私保护模型。该模型通过对社交关系进行分类和对位置隐私进行分级,让不同级别的用户看到不同精度的位置信息,从而实现对位置的隐私保护。其中,对社交关系的分类包括对用户的好友类别按亲密度分级和对陌生人类别按信任模型计算值分级。相较于L intimacy模型,该模型具有较低的时间复杂度和隐私泄漏率,且能有效保护用户位置隐私。     

教师应用移动端App实施儿童发展评价的效果、条件及其改进北大核心

教师应用移动端App实施儿童发展评价,有助于解决教师相关评价能力与精力不足的问题。本研究对3所应用移动端App开展儿童发展评价的幼儿园的21位教师进行深度访谈,运用扎根理论对所得研究资料进行分析。结果发现,教师均认为移动端App应用于儿童发展评价是“有用的”,主要体现在促进家园沟通、了解儿童、反思调整课程等方面,同时均表示所用的移动端App因其功能便捷、指标内置而是“好用的”。不过,这需要以技术支持有效、师幼比例适宜、教师运用和园所管理制度合理为前提条件。除了需要进一步改进用于儿童发展评价的移动端App外,幼儿园和教育管理部门应改革幼儿园相关管理制度,注重培养教师的相关知识、能力与意识,尤其是数据安全意识和对技术的反思批判意识。     

大数据发展背景下网络安全与隐私保护研究

随着信息科技的发展,人们的生活方式发生了重大改变。在大数据发展背景下,网络安全与隐私保护成为人们日益关注的问题。论述了大数据发展背景下网络安全与隐私保护问题。     

高职教育质量评价隐性指标研究

教育质量评价指标客观上应由显性指标和隐性指标两部分构成。在高职教育质量评价体系中,隐性指标往往使评价、导向更具现实性和健康性,充分展现办学特色,促进高职教育可持续发展,但在实践中往往成为盲点。构建隐性指标体系,需要学校不仅要设计好、管理好显性课程,而且要精心设计、细心培育良好的校风校纪、学风学纪、和谐的师生关系、丰富的实践教学活动等涉及学生身心成长的非正式教育因素。     

基于CDPSE国际认证标准的数据隐私保护微专业构建研究

数据隐私保护微专业是以隐私数据和信息安全融合为研究方向,是典型的复合型新兴专业．各种法律和监管要求的执行,政府部门、企事业单位对数据隐私保护人才的需求非常迫切．充分考虑数据隐私保护专业特性,对数据隐私保护微专业的构建模式进行了探讨．通过对数据隐私保护微专业人才培养模式的构建,学习内容以职业发展和职业技能为导向,走产教融合道路,与国际标准接轨,学生可以在相对较短的时间内掌握数据隐私保护的技能,考取CDPSE证书,增强学习者的就业竞争力．     

面向混合型数据集自适应聚类的差分隐私保护算法

差分隐私是能够提供严谨数学证明的隐私保护模型,针对传统差分隐私保护方法在混合型数据集中应用效果差、处理后破坏数据可用性等问题,提出一种面向混合型数据集自适应聚类的差分隐私保护算法.结合快速聚类及k-prototype聚类算法的特点,首先根据混合数据集的不同数据类型属性,采用不同的相异度计算方式实现对不同数据类型属性的距...     

差值保序直方图发布隐私保护方法研究

针对数据隐私保护直方图发布中数据划分不准确,以及所发布数据精确度较低的问题,提出了差值保序直方图数据发布方案。首先,通过直方图重构算法找出直方图最优分组方案,将数据分组,并用平均值代替组内元素值;然后,对分组后的数据添加噪声干扰,使其满足差分隐私保护要求;再后,运用差值保序算法降低误差,并还原数据原始排序特征;最后,通过实验证明所提方法与保序直方图发布方法相比,可以在保证用户隐私不被泄露的情况下,准确划分数据、提高数据精确度及所发布数据的实用性。     

基于Hbase的健康监测大数据平台隐私保护研究

随着手机和可穿戴设备的蓬勃发展,越来越多的人运用健康平台记录运动数据,在方便应用的同时也带来了安全和隐私问题。为解决健康平台存在的各种隐患,采用以下应对措施：在数据采集端,有统一的健康监测数据接入协议,采用不同的规则对用户数据进行安全处理;在数据发布端,按照发布规则,对共享的健康信息进行保护,对平台不同用户给予不同权限;在存储端,对各种健康数据,都有查询和使用的详细记载。通过以上措施,极大改善了用户的个人隐私问题。     

教育公平的分析框架和评价指标

教育公平是实现社会公平与构建和谐社会的重要基础,为了对我国教育公平的进展和面临的问题作出正确判断,需要构建教育公平的分析框架和评价指标。作为社会公平和社会和谐的重要组成部分,必须将教育公平置于整个社会环境背景下进行分析,而不能就教育论教育,尤其在分析教育公平的影响因素时必须将其置于社会经济、政治环境背景下进行分析。教育公平具有阶段性、相对性特征,从我国所处社会主义初级阶段的基本国情出发,并考虑数据的可得性,应当从受教育权和入学机会公平、公共教育资源配置公平、教育质量公平、群体间教育公平等四个方面设计正规三级教育教育公平的具体评价指标。