Õpilaste andmete privaatsus ja KVKK: anonüümseks muutmine ja turvaline kasutamine

Kasu:

• Arusaamine, et üliõpilaste andmed on isiku- ja sageli privaatsed andmed, ning KVKK ja ametisaladuse piiresse jäävatest anonüümsus- ja säilitamisreeglitest.
• Võimalus harjutada identifitseerimist ja valida turvalise/institutsionaalse tööriista andmete sisestamisel avalikult kättesaadavatesse tehisintellekti tööriistadesse
• Arusaam, et andmete jagamiseks nõusolek, andmete minimeerimine ja kooli poliitika järgimine on õpetaja kohustus.

Õpetajal on oma töö käigus juurdepääs väga tundlikule teabele: hinded, käitumisandmed, tervislik seisund, teave perekonna kohta, juhendamisvestlused, sotsiaalmajanduslikud andmed. See teave kuulub õpilase kõige privaatsemasse piirkonda ja kui see satub valedesse kätesse, võib see põhjustada eluaegset kahju. Enamik tehisintellekti tööriistu on pilvepõhised – see tähendab, et sisestatud teksti töödeldakse ettevõtte kaugserverites, mitte teie arvutis, ja mõnes tööriistas saab seda kasutada mudeli väljatöötamiseks. Seega tähendab õpilase teabe avalikku tehisintellekti kirjutamine selle kontrolli alt väljumist. See üksus loob tehisintellekti õppetöös kasutamise kõige kriitilisema turvalisuse taseme. Reegel on selge: esmalt anonüümseks muuta õpilaste andmed, võimalusel kasutada turvalisi/institutsioonilisi tööriistu; Vastutus on õpetajal.

Millised andmed on kaitstud? KVKK raamistik

Isikuandmed on igasugune teave, mis muudab isiku konkreetseks või tuvastatavaks: ees- ja perekonnanimi, kooli number, ID-kaart, foto või isegi kaudsed kirjeldused, nagu "3-A kõrgeim õpilane" ühes kontekstis. Tugevamalt kaitstakse erilisi (delikaatseid) isikuandmeid: tervis, rahvus, religioon, süüdimõistev kohtuotsus, biomeetrilised andmed, ühingu/ühingu liikmelisus. Sellesse kategooriasse kuuluvad õpilase tervisearuanne, õpiraskuste diagnoos või perekondlik trauma.

KVKK (isikuandmete kaitse seadus) nõuab isikuandmete seaduslikku, kindlal eesmärgil, mõõdetud ja turvalist töötlemist. Praktilised tagajärjed õpetajale: kasutage andmeid ainult vajaduse korral (andmete minimeerimine), ärge kuritarvitage andmeid, hoidke neid turvaliselt, ärge jagage neid ilma loata kolmandate isikutega (sh avaliku AI). Samuti kehtib ametisaladuse hoidmise kohustus: õpetaja ei saa avaldada teavet, mida ta õpilase ja tema perekonna kohta saab.

Ettevaatust. Eeldamine, et ettevõte seda niikuinii ei loe, ei ole ohutu. Mõned tasuta tehisintellekti tööriistad võivad treeningul sisendeid salvestada/kasutada. Kui andmed on väljas, ei saa neid taastada. Kõige turvalisem on mitte kunagi andmeid välja võtta.

Anonüümseks muutmine: muuta see refleksiks

Anonüümseks muutmine tähendab kõigi isikut tuvastavate elementide eemaldamist andmetest ja selle pöördumatut üldistamist. Praktikas:

• Ees-perekonnanimi → "Õpilane A", "üliõpilane"
• Kooli number, TR ID, klassi filiaal → eemaldage täielikult
• Vanema nimi, telefon, aadress → eemalda
• Haruldased/kirjeldavad detailid → üldista (fraasid nagu "üks õpilane, kes kasutab ratastooli" annavad inimese ära; öelge "üks õpilane")
• Kooli/asutuse nimi → välju või ütle "meie kool"

Enne tehisintellektile teksti andmist eelda, et seda loeb võõras inimene: kas sellest tekstist on aru saada, millise lapsega on tegemist? Kui see on selge, üldista edasi.

Ohutu sõiduki valik

Kõik AI tööriistad pole ühesugused. Kõige turvalisemad on ettevõtte tööriistad, mida teie kool/asutus pakub, millel on andmetöötlusleping (DPA) ja mis ei kasuta õppetöös sisendeid. Tasuta avalikult kättesaadavate tööriistade puhul peaks eeldus olema halvim stsenaarium. Tööriista valimisel küsige: kas minu sisendid on salvestatud? Kas seda kasutatakse hariduses? Kus andmeid töödeldakse? Kas koolipoliitika kiidab selle tööriista heaks? Kui te pole kindel, ärge kasutage andmeid ilma neid anonüümseks muutmata.

Samm-sammult: privaatne turvaline töövoog

1. Isikuandmete skannimine. Nimi, number, asutus, tundlik olukord.
2. Anonüümseks muutmine. Asenda üldiste väljenditega; identifitseerivad andmed kustutada.
3. Rakendage andmete minimeerimist. Ärge lisage teavet, mida ülesanne ei nõua.
4. Valige sõiduk. võimalusel institutsionaalne; Kui ei, siis eelda halvimat stsenaariumit.
5. Kasutage seda. Töötage ainult anonüümse tekstiga.
6. Kontrollige ka väljundit. AI suudab teie poolt antud teavet tagasi peegeldada; Väljundis ei tohiks olla identiteedi leket.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – viimase minuti jäädvustamine. Nõustaja kirjutas tehisintellektile, et konsulteerida õpilase pereprobleemi üle; Tekst sisaldas nime, hinnet ja "tema ema on haiglas". Ta märkas seda saatmata, üldistas seda kõike kui "13-aastane tudeng, terviseprobleem tema peres". Üldised lähenemisviisi ettepanekud, mida ta sai, töötasid; Isikuandmeid ei lekkinud.

Juhtum 2 – kaudne tuvastamine. Õpetaja kirjutas tehisintellektile, et see on "materjal klassi ainsale nägemispuudega õpilasele". Nime polnud, kuid see lause kirjeldas kindlasti seda poissi koolis. Kui ta märkas, muutis ta selle "õpilasele, kes vajab nägemistuge". Anonüümseks muutmine ei tähenda ainult nimede kustutamist, vaid ka tuvastavate detailide peitmist.

Juhtum 3 – sõiduki valik. Üks kool keelas õpetajatel kasutada õpilaste andmetega tasuta tööriistu ja pakkus andmeturbega ettevõtte tööriista. Üks õpetaja kleepis harjumusest tasuta tööriista sisse märkmete analüüsi; Tänu poliitikameeldetuletusele läks ta üle ettevõtte tööriistale ja muutis andmed siiski anonüümseks. Kombineeritud kaks kaitsekihti.

Kopeeritavad mallid

1) Anonüümseks muutmise eelne skannimine:

Oletame, et võõras loeb järgmist teksti. Kas sellest tekstist saab otse VÕI kaudselt aru, mis õpilasega on tegu? Loetlege kõik väljendid, mis annavad identiteedi (nimi, number, asutus, haruldane tunnus) ja soovitage igaühe jaoks üldine alternatiiv. Tekst: [kleebi]

2) Ohutu sõiduki enesehindamine:

Koostage kuuest küsimusest koosnev kontroll-loend, et hinnata tehisintellekti tööriista, mida kavatsen kasutada: sisendi salvestamine, kasutamine hariduses, andmete asukoht, institutsioonide heakskiit, kustutamisõigus, tundlike andmete järgimine. Lisage igale küsimusele "mida teha, kui jah / mida teha, kui ei".

3) Andmete minimeerimise juhtimine:

Lihtsustage teksti, mille ma annan tehisintellektile järgmise ülesande jaoks: eemaldage kõik isiklikud/kontekstuaalsed detailid, mida ülesanne EI NÕUA, jättes alles vaid selle, mis on töö tegemiseks vajalik. Ülesanne: [kirjelda]. Tekst: [kleebi]

4) Koolipoliitika eelnõu (õpetajatele):

Koostage lühike ja selge kaheksapunktiline reeglite loend kooli õpetajatele AI-tööriistade kasutamiseks õpilaste andmete kaitsmiseks: anonüümseks muutmine, heakskiidetud tööriist, tundlikud andmed, säilitamine, nõusolek, rikkumisest teatamine. Olgu seal türgikeelsed kohaldatavad artiklid. Esitan selle juhtkonnale/eksperdile heakskiidule.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Ahmet Yılmaz, 7-B number 214, on matemaatikas väga nõrk ja tema isa on ükskõikne; Mida ma peaksin selle õpilase heaks tegema?

Nimi, number, klass, perekonna jurisdiktsioon – konfidentsiaalsuse jäme rikkumine; Andmed on teie kontrolli alt väljas.

Võimas viip:

Paku välja 3 tugistrateegiat, mida saaks koolis rakendada 7. klassi õpilasele, kellel on raskusi matemaatika põhitehtetega, eeldusel, et kodune tugi on piiratud. (Õpilane anonüümne; ma ei jaga isikuandmeid.)

Andmetüüp

näide

Kas see on antud AI-le?

Kuidas

otsene tuvastamine

Nimi, number, TR

ei

Eemaldage täielikult

kaudne tuvastamine

"Üksik puudega õpilane"

ei

üldistada

Tundlikud andmed

Tervis, diagnoos, perekond

väga ettevaatlik

Anonüümne + ettevõtte tööriist

Üldpedagoogiline olukord

"Võitluses olev õpilane"

Jah

anonüümselt

Levinud vead

• Lihtsalt kustuta nimi. Kui arv, klass või kaudne määratlus jääb alles, on identiteet endiselt selge.
• Vaadates kaudset määratlust. Väljendid nagu "Sa oled oma klassis ainuke..." annavad inimese ära.
• Tundlikesse andmetesse suhtumine kergekäeliselt. Tervise-/perekonnateave on eriandmed ja nõuab kõrgemat kaitset.
• Eeldades sõiduki ohutust. On riskantne eeldada, et tasuta tööriist ei salvesta andmeid; Oletame halvimat.
• Ei kontrolli väljundit. AI võib korrata vastuses esitatud mandaate; puhastage ka väljund.

Nõuanne: „Kahe minuti reegel”: enne õpilastega seotud teksti AI-sse kleepimist kulutage kaks minutit nime, numbri, asutuse ja identifitseerimisandmete kustutamiseks. See väike harjumus hoiab ära suurimad rikkumised.

Kokkuvõttes

Üliõpilaste andmed on isikuandmed, sageli eraandmed ning on kaitstud KVKK ja ametisaladuse alusel. Avalikud AI tööriistad on pilvepõhised; Andmete esitamine sellisel kujul jätab need kontrolli alt välja. Õige viis: muuta isiklik ja kaudselt tuvastav teave anonüümseks, jagada ainult vajalikku (andmete minimeerimine), kasutada võimalusel ettevõtte ja heakskiidetud tööriistu ning auditeerida väljundit. Vastutus on õpetajal.

Rakenduse ülesanne

Võtke tekst õpilase kohta, mille olete viimase nädala jooksul tehisintellektile kirjutanud (või kavatsete kirjutada). Tuvastage ja üldistage kõik otsesed ja kaudsed identifikaatorid anonüümseks muutmise eelkontrolli malli abil. Seejärel hinnake kasutatavat AI-tööriista loendiga "Turvalise tööriista enesehinnang" ja otsustage, millist tüüpi andmeid saate selle tööriistaga kasutada.

kontrollnimekiri

• [ ] Kas olen eemaldanud otsesed identifikaatorid, nagu nimi, number, TR-ID, asutus?
• [ ] Kas ma olen üldistanud kaudseid kirjeldusi, nagu "Ainus teie klassis..."?
• [ ] Kas ma olen käsitlenud tundlikke (tervise/perekonna) andmeid täiendava kaitsega?
• [ ] Kas ma olen kontrollinud kasutatava sõiduki andmepoliitikat ja kooli kinnitust?
• [ ] Kas ma olen kontrollinud ka identiteedi lekkeid väljundis?