Hagnaður:
- Skilningur á því að gögn nemenda eru persónuleg og oft einkagögn, og nafnleynd og geymslureglur innan gildissviðs KVKK og faglegrar trúnaðar.
- Hæfni til að æfa af-auðkenningu og velja öruggt/stofnanaverkfæri þegar gögn eru færð inn í gervigreindarverkfæri sem eru aðgengileg almenningi
- Skilningur á því að samþykki fyrir miðlun gagna, lágmörkun gagna og samræmi við skólastefnu er á ábyrgð kennara.
Kennari hefur aðgang að mjög viðkvæmum upplýsingum í starfi sínu: einkunnum, hegðunarskýrslum, heilsufari, fjölskylduupplýsingum, leiðbeiningarsamtölum, félagshagfræðilegum gögnum. Þessar upplýsingar tilheyra einkasvæði nemandans og þegar þær falla í rangar hendur geta þær valdið ævilangum skaða. Flest gervigreind verkfæri eru byggð á skýi - sem þýðir að textinn sem þú slærð inn er unninn á ytri netþjónum fyrirtækisins, ekki á tölvunni þinni, og í sumum verkfærum er hægt að nota það til að þróa líkanið. Þannig að að skrifa upplýsingar nemanda í opinbera gervigreind þýðir að taka þær úr stjórn þinni. Þessi eining kemur á mikilvægasta öryggislaginu við notkun gervigreindar í kennslu. Reglan er skýr: Nafnleystu gögn nemenda fyrst, notaðu örugg/stofnanaverkfæri ef mögulegt er; Ábyrgðin er á kennaranum.
Hvaða gögn eru vernduð? Umgjörð KVKK
Persónuupplýsingar eru allar upplýsingar sem gera einstakling sérstakan eða auðkennanlega: nafn-eftirnafn, skólanúmer, kennitölu, ljósmynd eða jafnvel óbeinar lýsingar eins og „hæsti nemandi 3-A“ í einu samhengi. Sérstakar (viðkvæmar) persónuupplýsingar njóta sterkari verndar: Heilsa, þjóðerni, trúarbrögð, refsidómur, líffræðileg tölfræðigögn, aðild að félögum/stéttarfélögum. Heilsufarsskýrsla nemandans, greining á námsörðugleikum eða fjölskylduáföll eru í þessum flokki.
KVKK (Persónuverndarlög) krefjast þess að persónuupplýsingar séu unnar á löglegan hátt, í ákveðnum tilgangi, á yfirvegaðan og öruggan hátt. Hagnýtar afleiðingar fyrir kennarann: Notaðu gögn aðeins eftir þörfum (gjörnun gagna), ekki misnota gögn, halda þeim öruggum, ekki deila þeim með þriðja aðila (þar á meðal opinberri gervigreind) án leyfis. Það er líka trúnaðarskylda: kennari getur ekki gefið upp upplýsingar sem hann fær um nemandann og fjölskyldu hans.
Varúð: Að gera ráð fyrir að "fyrirtækið sé ekki að lesa þetta samt" er ekki öruggt. Sum ókeypis gervigreindarverkfæri geta geymt/notað inntak í þjálfun. Þegar gögn eru komin út er ekki hægt að sækja þau. Öruggast er að taka aldrei gögnin út.
Nafnlausn: gera það að viðbragði
Nafnleynd þýðir að fjarlægja alla þætti sem auðkenna einstakling úr gögnunum og alhæfa þau óafturkræft. Í reynd:
- Nafn-eftirnafn → "Nemandi A", "nemi"
- Skólanúmer, TR ID, bekkjarútibú → fjarlægja alveg
- Nafn foreldris, síma, heimilisfang → fjarlægja
- Sjaldgæf/lýsandi smáatriði → alhæfa (setningar eins og „einn nemandi sem notar hjólastól“ gefa viðkomandi frá sér; segðu „einn nemandi“)
- Nafn skóla/stofnunar → hætta eða segja "skólinn okkar"
Áður en þú gefur gervigreindinni texta skaltu gera ráð fyrir að ókunnugur lesi hann: er hægt að skilja út frá þessum texta hvaða barn þetta er? Ef það er skýrt skaltu alhæfa frekar.
Öruggt ökutækisval
Ekki eru öll gervigreind verkfæri eins. Öruggust eru fyrirtækisverkfæri sem skólinn/stofnunin þín útvegar, hefur gagnavinnslusamning (DPA) og notar ekki inntak í menntun. Með ókeypis verkfærum sem eru aðgengileg almenningi ættu forsendurnar að vera í versta falli. Þegar þú velur tól skaltu spyrja: Eru aðföngin mín vistuð? Er það notað í menntun? Hvar eru gögnin unnin? Samþykkir skólastefna þetta tól? Ef þú ert ekki viss skaltu ekki nota gögnin án þess að gera þau nafnlaus.
Skref fyrir skref: einkaöruggt vinnuflæði
- Skannaðu að persónulegum gögnum. Nafn, númer, stofnun, viðkvæmar aðstæður.
- Nafnlaus. Skipta út fyrir almennar orðasambönd; eyða auðkennisupplýsingum.
- Notaðu gagnaminnkun. Ekki bæta við neinum upplýsingum sem verkefnið krefst ekki.
- Veldu ökutæki. Stofnana ef mögulegt er; Ef ekki, gerðu ráð fyrir versta tilviki.
- Notaðu það. Vinna aðeins með nafnlausan texta.
- Athugaðu úttakið líka. Gervigreindin getur endurspeglað upplýsingarnar sem þú gefur henni; Það ætti ekki að vera neinn auðkennisleki í úttakinu.
þrjú smámál
Tilfelli 1 - Handtaka á síðustu stundu. Leiðbeinandi skrifaði AI til að hafa samráð um fjölskylduvanda nemanda; Í textanum var nafn, einkunn og „móðir hans er á sjúkrahúsi“. Hann tók eftir því án þess að senda það, alhæfði þetta allt sem "13 ára námsmaður, heilsuáskorun í fjölskyldu sinni." Almennar aðferðir sem hann fékk virkuðu; Engum persónulegum gögnum var lekið.
Mál 2 — Óbein auðkenning. Kennari skrifaði AI að þetta væri „efni fyrir eina sjónskerta nemandann í bekknum“. Það var ekkert nafn, en setningin lýsti örugglega þessum dreng í skólanum. Þegar hann tók eftir því breytti hann því í "fyrir nemanda sem þarf stuðning við sjón." Nafnleynd snýst ekki bara um að eyða nöfnum heldur einnig að fela auðkennisupplýsingar.
Mál 3 — Val á ökutæki. Einn skóli bannaði kennurum að nota ókeypis verkfæri með nemendagögnum og útvegaði fyrirtækistæki með gagnaöryggi. Einn kennari myndi líma glósugreiningu inn í ókeypis tólið af vana; Þökk sé stefnuáminningunni skipti hann yfir í fyrirtækjatólið og nafnleyndi samt gögnin. Tvö verndarlög sameinuð.
Afritanleg sniðmát
1) Skönnun fyrir nafnleynd:
Gerum ráð fyrir að ókunnugur lesi eftirfarandi texta. Er hægt að skilja beint EÐA óbeint af þessum texta hvaða nemandi hann er? Skráðu öll orðasambönd sem gefa upp auðkennið (nafn, númer, stofnun, sjaldgæft eiginleiki) og leggðu til almennan valkost fyrir hverja. Texti: [líma]
2) Öruggt sjálfsmat ökutækis:
Skrifaðu gátlista með 6 spurningum til að meta gervigreindartæki sem ég er að íhuga að nota: inntaksgeymslu, notkun í menntun, staðsetning gagna, samþykki stofnana, réttur til að eyða, samræmi við viðkvæm gögn. Bættu við "hvað á að gera ef já / hvað á að gera ef nei" við hverja spurningu.
3) Lágmörkun gagna:
Einfaldaðu textann sem ég mun gefa gervigreindinni fyrir eftirfarandi verkefni: Fjarlægðu allar persónulegar/samhengislegar upplýsingar sem verkefnið ÞARF EKKI, skildu aðeins eftir það sem er nauðsynlegt til að vinna verkið. Verkefni: [lýsið]. Texti: [líma]
4) Drög að skólastefnu (fyrir kennara):
Gerðu drög að stuttum, skýrum 8 punkta lista yfir reglur fyrir kennara í skóla til að nota gervigreindarverkfæri til að tryggja gögn nemenda: nafnleynd, samþykkt tól, viðkvæm gögn, varðveisla, samþykki, tilkynning um brot. Látum það vera tyrkneskar, viðeigandi greinar. Ég mun leggja þetta fyrir samþykki stjórnenda/sérfræðings.
Veik kvaðning / Sterk kvaðning
Veik kvaðning:
Ahmet Yılmaz, 7-B númer 214, er mjög veikur í stærðfræði og faðir hans er áhugalaus; Hvað ætti ég að gera fyrir þennan nemanda?
Nafn, númer, flokkur, lögsagnarumdæmi fjölskyldu - gróft brot á trúnaði; Gögnin eru óviðráðanleg.
Öflug tilvitnun:
Komdu með 3 stuðningsaðferðir sem hægt er að innleiða í skólanum fyrir nemanda í 7. bekk sem á í erfiðleikum með grunnaðgerðir í stærðfræði, að því gefnu að það sé takmarkaður stuðningur heima. (Nemandi nafnlaus; ég deili engum persónulegum upplýsingum.)
Gagnategund
dæmi
Er það gefið til gervigreindar?
Hvernig
bein auðkenning
Nafn, númer, TR
nei
Fjarlægðu alveg
óbein auðkenning
„Einhleypur fatlaður nemandi“
nei
alhæfa
Viðkvæm gögn
Heilsa, greining, fjölskylda
mjög varkár
Nafnlaus + fyrirtæki tól
Almennt uppeldisfræðilegt ástand
„Nemandi í erfiðleikum“
Já
nafnlaust
Algeng mistök
- Eyddu bara nafninu. Ef talan, flokkurinn eða óbein skilgreiningin er áfram, er auðkennið enn ljóst.
- Horfir framhjá óbeinu skilgreiningunni. Tjáning eins og "Þú ert sá eini í bekknum þínum..." gefa viðkomandi frá sér.
- Að taka viðkvæmum gögnum létt. Heilsu-/fjölskylduupplýsingar eru sérstök gögn og krefjast meiri verndar.
- Miðað við öryggi ökutækja. Það er áhættusamt að gera ráð fyrir að ókeypis tólið geymi ekki gögn; Gerum ráð fyrir því versta.
- Ekki stjórna úttakinu. Gervigreindin gæti endurtekið skilríkin sem þú gefur upp í svarinu; hreinsaðu úttakið líka.
Ábending: „Tveggja mínútna regla“: Áður en texti tengdur nemendum er límdur inn í gervigreindina skaltu taka tvær mínútur til að hreinsa nafn, númer, stofnun og auðkennisupplýsingar. Þessi litla vani kemur í veg fyrir stærstu brotin.
Í stuttu máli
Gögn nemenda eru persónuleg, oft einkagögn og eru vernduð samkvæmt KVKK og faglegum trúnaði. Opinber gervigreind verkfæri eru byggð á skýi; Að gefa gögnin eins og þau eru gerir þau stjórnlaus. Rétta leiðin: að nafnleysa persónulegar og óbeint auðkennandi upplýsingar, deila aðeins því sem er nauðsynlegt (gagnalágmörkun), nota fyrirtæki og samþykkt verkfæri ef mögulegt er og endurskoða úttakið. Ábyrgðin er á kennaranum.
Umsóknarverkefni
Taktu texta um nemanda sem þú hefur skrifað (eða ert að íhuga að skrifa) til gervigreindar í síðustu viku. Finndu og alhæfðu öll bein og óbein auðkenni með sniðmátinu „fyrir nafnleynd skimun“. Metið síðan gervigreindartólið sem þú notar miðað við „Secure tool self-assessment“ listanum og ákveðið hvaða tegund gagna þú getur notað með þessu tóli.
gátlisti
- [ ] Hef ég fjarlægt bein auðkenni eins og nafn, númer, TR auðkenni, stofnun?
- [ ] Hef ég alhæft óbeina lýsingar eins og "Sá eini í bekknum þínum..."?
- [ ] Hef ég meðhöndlað viðkvæm (heilsu-/fjölskyldu-) gögn með aukinni vernd?
- [ ] Hef ég skoðað gagnastefnu og skólasamþykki ökutækisins sem ég nota?
- [ ] Hef ég athugað hvort auðkenni leka í úttakinu líka?