വിദ്യാർത്ഥി ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയും KVKK: അജ്ഞാതവൽക്കരണവും സുരക്ഷിത ഉപയോഗവും

നേട്ടങ്ങൾ:

• വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഡാറ്റ വ്യക്തിപരവും പലപ്പോഴും സ്വകാര്യവുമായ ഡാറ്റയാണെന്നും കെവികെകെയുടെ പരിധിയിലുള്ള അജ്ഞാതവൽക്കരണവും സംഭരണ നിയമങ്ങളും പ്രൊഫഷണൽ രഹസ്യാത്മകതയാണെന്നും മനസ്സിലാക്കുക.
• പൊതുവായി ലഭ്യമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ടൂളുകളിൽ ഡാറ്റ നൽകുമ്പോൾ തിരിച്ചറിയൽ നിർണ്ണയം പരിശീലിക്കാനും സുരക്ഷിത/സ്ഥാപനപരമായ ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നതിനുള്ള സമ്മതം, ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ, സ്കൂൾ നയങ്ങൾ പാലിക്കൽ എന്നിവ അധ്യാപകൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തമാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.

ഒരു അധ്യാപകന് തൻ്റെ ജോലിയുടെ സമയത്ത് വളരെ സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങളിലേക്ക് ആക്സസ് ഉണ്ട്: ഗ്രേഡുകൾ, പെരുമാറ്റ രേഖകൾ, ആരോഗ്യ അവസ്ഥകൾ, കുടുംബ വിവരങ്ങൾ, മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ സംഭാഷണങ്ങൾ, സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ. ഈ വിവരങ്ങൾ വിദ്യാർത്ഥിയുടെ ഏറ്റവും സ്വകാര്യ മേഖലയുടേതാണ്, അത് തെറ്റായ കൈകളിൽ അകപ്പെടുമ്പോൾ, അത് ആജീവനാന്ത ദോഷം ചെയ്യും. മിക്ക AI ടൂളുകളും ക്ലൗഡ് അധിഷ്‌ഠിതമാണ് - അതായത് നിങ്ങൾ ടൈപ്പുചെയ്യുന്ന ടെക്‌സ്‌റ്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് റിമോട്ട് കമ്പനി സെർവറുകളിൽ ആണ്, നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടറിൽ അല്ല, ചില ടൂളുകളിൽ ഇത് മോഡൽ വികസിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. അതിനാൽ ഒരു പൊതു AI-യിലേക്ക് ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ വിവരങ്ങൾ എഴുതുക എന്നതിനർത്ഥം അത് നിങ്ങളുടെ നിയന്ത്രണത്തിൽ നിന്ന് പുറത്തെടുക്കുക എന്നാണ്. ഈ യൂണിറ്റ് അധ്യാപനത്തിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ ഏറ്റവും നിർണായകമായ സുരക്ഷാ പാളി സ്ഥാപിക്കുന്നു. നിയമം വ്യക്തമാണ്: വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഡാറ്റ ആദ്യം അജ്ഞാതമാക്കുക, സാധ്യമെങ്കിൽ സുരക്ഷിത/സ്ഥാപന ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക; ഉത്തരവാദിത്തം അധ്യാപകനാണ്.

എന്ത് ഡാറ്റയാണ് പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നത്? കെവികെകെയുടെ ചട്ടക്കൂട്

വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ എന്നത് ഒരു വ്യക്തിയെ പ്രത്യേകം അല്ലെങ്കിൽ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഏതെങ്കിലും വിവരമാണ്: പേര്-കുടുംബപ്പേര്, സ്കൂൾ നമ്പർ, ഐഡി കാർഡ്, ഫോട്ടോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സന്ദർഭത്തിൽ "3-എയിലെ ഏറ്റവും ഉയരമുള്ള വിദ്യാർത്ഥി" പോലെയുള്ള പരോക്ഷ വിവരണങ്ങൾ. പ്രത്യേക (സെൻസിറ്റീവ്) വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ കൂടുതൽ ശക്തമായി പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു: ആരോഗ്യം, വംശീയത, മതം, ക്രിമിനൽ കുറ്റം, ബയോമെട്രിക് ഡാറ്റ, അസോസിയേഷൻ/യൂണിയൻ അംഗത്വം. വിദ്യാർത്ഥിയുടെ ആരോഗ്യ റിപ്പോർട്ട്, പഠന വൈകല്യം, അല്ലെങ്കിൽ കുടുംബ ആഘാതം എന്നിവ ഈ വിഭാഗത്തിലാണ്.

KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം) വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ നിയമാനുസൃതമായി, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യത്തിനായി, അളന്നതും സുരക്ഷിതവുമായ രീതിയിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. അധ്യാപകനുള്ള പ്രായോഗിക പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ: ആവശ്യാനുസരണം മാത്രം ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുക (ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ), ഡാറ്റ ദുരുപയോഗം ചെയ്യരുത്, സുരക്ഷിതമായി സൂക്ഷിക്കുക, അനുമതിയില്ലാതെ മൂന്നാം കക്ഷികളുമായി (പൊതു AI ഉൾപ്പെടെ) പങ്കിടരുത്. പ്രൊഫഷണൽ രഹസ്യാത്മകതയുടെ ഒരു ബാധ്യതയുമുണ്ട്: വിദ്യാർത്ഥിയെയും അവൻ്റെ കുടുംബത്തെയും കുറിച്ച് താൻ പഠിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ അധ്യാപകന് വെളിപ്പെടുത്താൻ കഴിയില്ല.

മുന്നറിയിപ്പ്: "കമ്പനി ഇത് എന്തായാലും വായിക്കുന്നില്ല" എന്ന് കരുതുന്നത് സുരക്ഷിതമല്ല. ചില സൗജന്യ AI ടൂളുകൾക്ക് പരിശീലനത്തിൽ ഇൻപുട്ടുകൾ സംഭരിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയും. ഡാറ്റ പുറത്തായിക്കഴിഞ്ഞാൽ, അത് വീണ്ടെടുക്കാൻ കഴിയില്ല. ഡാറ്റ ഒരിക്കലും പുറത്തെടുക്കാതിരിക്കുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ കാര്യം.

അജ്ഞാതവൽക്കരണം: ഇത് ഒരു റിഫ്ലെക്സാക്കി മാറ്റുന്നു

അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്നാൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു വ്യക്തിയെ തിരിച്ചറിയുന്ന എല്ലാ ഘടകങ്ങളും നീക്കം ചെയ്യുകയും അതിനെ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രായോഗികമായി:

• പേര്-കുടുംബപ്പേര് → "വിദ്യാർത്ഥി എ", "ഒരു വിദ്യാർത്ഥി"
• സ്കൂൾ നമ്പർ, TR ID, ക്ലാസ്-ബ്രാഞ്ച് → പൂർണ്ണമായും നീക്കം ചെയ്യുക
• മാതാപിതാക്കളുടെ പേര്, ഫോൺ, വിലാസം → നീക്കം ചെയ്യുക
• അപൂർവ/വിവരണാത്മക വിശദാംശങ്ങൾ → സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക ("വീൽചെയർ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു വിദ്യാർത്ഥി" പോലെയുള്ള പദപ്രയോഗങ്ങൾ വ്യക്തിക്ക് വിട്ടുകൊടുക്കുക; "ഒരു വിദ്യാർത്ഥി" എന്ന് പറയുക)
• സ്കൂളിൻ്റെ/സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ പേര് → പുറത്തുകടക്കുക അല്ലെങ്കിൽ "ഞങ്ങളുടെ സ്കൂൾ" എന്ന് പറയുക

AI-ക്ക് ഒരു വാചകം നൽകുന്നതിനുമുമ്പ്, ഒരു അപരിചിതൻ അത് വായിക്കുമെന്ന് കരുതുക: ഇത് ഏത് കുട്ടിയാണെന്ന് ഈ വാചകത്തിൽ നിന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുമോ? ഇത് വ്യക്തമാണെങ്കിൽ, കൂടുതൽ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക.

സുരക്ഷിത വാഹന തിരഞ്ഞെടുപ്പ്

എല്ലാ AI ഉപകരണങ്ങളും ഒരുപോലെയല്ല. നിങ്ങളുടെ സ്‌കൂൾ/സ്ഥാപനം നൽകുന്ന കോർപ്പറേറ്റ് ടൂളുകളാണ് ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായത്, ഒരു ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് എഗ്രിമെൻ്റ് (ഡിപിഎ) ഉണ്ട്, വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഇൻപുട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കില്ല. സൗജന്യവും പൊതുവായി ലഭ്യമായതുമായ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, അനുമാനം ഏറ്റവും മോശം സാഹചര്യമായിരിക്കണം. ഒരു ഉപകരണം തിരഞ്ഞെടുക്കുമ്പോൾ, ചോദിക്കുക: എൻ്റെ ഇൻപുട്ടുകൾ സംരക്ഷിച്ചിട്ടുണ്ടോ? ഇത് വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ? ഡാറ്റ എവിടെയാണ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത്? സ്കൂൾ നയം ഈ ടൂളിനെ അംഗീകരിക്കുന്നുണ്ടോ? നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലെങ്കിൽ, അജ്ഞാതമാക്കാതെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കരുത്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: സ്വകാര്യ-സുരക്ഷിത വർക്ക്ഫ്ലോ

1. വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയ്ക്കായി സ്കാൻ ചെയ്യുക. പേര്, നമ്പർ, സ്ഥാപനം, സെൻസിറ്റീവ് സാഹചര്യം.
2. അജ്ഞാതമാക്കുക. പൊതുവായ പദപ്രയോഗങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക; തിരിച്ചറിയൽ വിശദാംശങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുക.
3. ഡാറ്റ ചെറുതാക്കൽ പ്രയോഗിക്കുക. ടാസ്ക്കിന് ആവശ്യമില്ലാത്ത ഒരു വിവരവും ചേർക്കരുത്.
4. വാഹനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. സാധ്യമെങ്കിൽ സ്ഥാപനപരം; ഇല്ലെങ്കിൽ, ഏറ്റവും മോശം സാഹചര്യം കരുതുക.
5. അത് ഉപയോഗിക്കുക. അജ്ഞാത വാചകത്തിൽ മാത്രം പ്രവർത്തിക്കുക.
6. ഔട്ട്പുട്ടും പരിശോധിക്കുക. AI-ക്ക് നിങ്ങൾ നൽകുന്ന വിവരങ്ങൾ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും; ഔട്ട്‌പുട്ടിൽ ഐഡൻ്റിറ്റി ചോർച്ച ഉണ്ടാകരുത്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - അവസാന നിമിഷം പിടിച്ചെടുക്കൽ. ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ കുടുംബ പ്രശ്‌നത്തെക്കുറിച്ച് ആലോചിക്കാൻ ഒരു മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ കൗൺസിലർ AI-ക്ക് കത്തെഴുതി; വാചകത്തിൽ പേര്, ഗ്രേഡ്, "അവൻ്റെ അമ്മ ആശുപത്രിയിലാണ്" എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. അവൻ അത് അയക്കാതെ തന്നെ ശ്രദ്ധിച്ചു, "13 വയസ്സുള്ള വിദ്യാർത്ഥി, അവൻ്റെ കുടുംബത്തിൽ ഒരു ആരോഗ്യ വെല്ലുവിളി" എന്ന് സാമാന്യവൽക്കരിച്ചു. അദ്ദേഹത്തിന് ലഭിച്ച പൊതുവായ സമീപന നിർദ്ദേശങ്ങൾ പ്രവർത്തിച്ചു; വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങളൊന്നും ചോർന്നിട്ടില്ല.

കേസ് 2 - പരോക്ഷ തിരിച്ചറിയൽ. ഒരു അധ്യാപകൻ AI-ക്ക് എഴുതി, "ക്ലാസിലെ ഒരേയൊരു കാഴ്ച വൈകല്യമുള്ള വിദ്യാർത്ഥിക്കുള്ള മെറ്റീരിയലാണിത്." പേരൊന്നും ഉണ്ടായിരുന്നില്ല, പക്ഷേ വാചകം തീർച്ചയായും സ്കൂളിൽ ആ കുട്ടിയെ വിവരിച്ചു. ശ്രദ്ധയിൽപ്പെട്ടപ്പോൾ, "കാഴ്ച പിന്തുണ ആവശ്യമുള്ള ഒരു വിദ്യാർത്ഥിക്ക്" എന്നാക്കി മാറ്റി. അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്നത് പേരുകൾ ഇല്ലാതാക്കുക മാത്രമല്ല, തിരിച്ചറിയൽ വിശദാംശങ്ങൾ മറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

കേസ് 3 - വാഹനം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ. വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഡാറ്റയോടൊപ്പം സൗജന്യ ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ഒരു സ്കൂൾ അധ്യാപകരെ വിലക്കുകയും ഡാറ്റ സുരക്ഷയുള്ള ഒരു എൻ്റർപ്രൈസ് ടൂൾ നൽകുകയും ചെയ്തു. ഒരു അധ്യാപകൻ ശീലമില്ലാതെ സൗജന്യ ടൂളിൽ കുറിപ്പ് വിശകലനം ഒട്ടിക്കും; പോളിസി റിമൈൻഡറിന് നന്ദി, അദ്ദേഹം കോർപ്പറേറ്റ് ടൂളിലേക്ക് മാറുകയും ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുകയും ചെയ്തു. സംരക്ഷണത്തിൻ്റെ രണ്ട് പാളികൾ കൂടിച്ചേർന്നു.

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) അജ്ഞാതമാക്കുന്നതിന് മുമ്പുള്ള സ്കാനിംഗ്:

ഒരു അപരിചിതൻ ഇനിപ്പറയുന്ന വാചകം വായിക്കുമെന്ന് കരുതുക. അവൻ ഏത് വിദ്യാർത്ഥിയാണെന്ന് ഈ വാചകത്തിൽ നിന്ന് നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുമോ? ഐഡൻ്റിറ്റി (പേര്, നമ്പർ, സ്ഥാപനം, അപൂർവ സവിശേഷത) നൽകുന്ന എല്ലാ പദപ്രയോഗങ്ങളും ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും ഓരോന്നിനും പൊതുവായ ഒരു ബദൽ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക. വാചകം: [ഒട്ടിക്കുക]

2) സുരക്ഷിത വാഹന സ്വയം വിലയിരുത്തൽ:

ഞാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുന്ന ഒരു AI ടൂൾ വിലയിരുത്തുന്നതിന് 6 ചോദ്യങ്ങളുടെ ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് എഴുതുക: ഇൻപുട്ട് സംഭരണം, വിദ്യാഭ്യാസത്തിലെ ഉപയോഗം, ഡാറ്റ ലൊക്കേഷൻ, സ്ഥാപന അംഗീകാരം, ഇല്ലാതാക്കാനുള്ള അവകാശം, സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ പാലിക്കൽ. ഓരോ ചോദ്യത്തിലും "ഉവ്വ് എങ്കിൽ എന്ത് ചെയ്യണം / ഇല്ലെങ്കിൽ എന്ത് ചെയ്യണം" എന്ന് ചേർക്കുക.

3) ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ നിയന്ത്രണം:

ഇനിപ്പറയുന്ന ടാസ്‌ക്കിനായി ഞാൻ AI-യ്‌ക്ക് നൽകുന്ന വാചകം ലളിതമാക്കുക: ടാസ്‌ക്കിന് ആവശ്യമില്ലാത്ത ഏതെങ്കിലും വ്യക്തിഗത/സാന്ദർഭിക വിശദാംശങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക, ജോലി ചെയ്യാൻ ആവശ്യമായത് മാത്രം അവശേഷിപ്പിക്കുക. ടാസ്ക്: [വിവരിക്കുക]. വാചകം: [ഒട്ടിക്കുക]

4) ഡ്രാഫ്റ്റ് സ്കൂൾ നയം (അധ്യാപകർക്ക്):

വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഡാറ്റ സുരക്ഷിതമാക്കാൻ AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് സ്‌കൂളിലെ അധ്യാപകർക്കുള്ള നിയമങ്ങളുടെ ഹ്രസ്വവും വ്യക്തവുമായ 8-പോയിൻ്റ് ലിസ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുക: അജ്ഞാതമാക്കൽ, അംഗീകൃത ഉപകരണം, സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ, നിലനിർത്തൽ, സമ്മതം, ലംഘന അറിയിപ്പ്. ടർക്കിഷ്, ബാധകമായ ലേഖനങ്ങൾ ഉണ്ടാകട്ടെ. ഞാൻ ഇത് മാനേജ്‌മെൻ്റ്/വിദഗ്ധ അംഗീകാരത്തിന് സമർപ്പിക്കും.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

7-B നമ്പർ 214 എന്ന അഹ്‌മെത് യിൽമാസ് ഗണിതത്തിൽ വളരെ ദുർബലനാണ്, അവൻ്റെ പിതാവ് നിസ്സംഗനാണ്; ഈ വിദ്യാർത്ഥിക്ക് വേണ്ടി ഞാൻ എന്താണ് ചെയ്യേണ്ടത്?

പേര്, നമ്പർ, ക്ലാസ്, കുടുംബ അധികാരപരിധി - രഹസ്യാത്മകതയുടെ കടുത്ത ലംഘനം; ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ നിയന്ത്രണത്തിലല്ല.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

വീട്ടിൽ പരിമിതമായ പിന്തുണയുണ്ടെന്ന് കരുതി, ഗണിതത്തിലെ അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ഏഴാം ക്ലാസ് വിദ്യാർത്ഥിക്ക് സ്കൂളിൽ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന 3 പിന്തുണാ തന്ത്രങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുക. (അജ്ഞാത വിദ്യാർത്ഥി; വ്യക്തിപരമായ വിവരങ്ങളൊന്നും ഞാൻ പങ്കിടുന്നില്ല.)

ഡാറ്റ തരം

ഉദാഹരണം

ഇത് AI-ക്ക് നൽകിയിട്ടുണ്ടോ?

എങ്ങനെ

നേരിട്ടുള്ള തിരിച്ചറിയൽ

പേര്, നമ്പർ, TR

ഇല്ല

പൂർണ്ണമായും നീക്കം ചെയ്യുക

പരോക്ഷ തിരിച്ചറിയൽ

"വികലാംഗനായ വിദ്യാർത്ഥി"

ഇല്ല

സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക

സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ

ആരോഗ്യം, രോഗനിർണയം, കുടുംബം

വളരെ ശ്രദ്ധയോടെ

അജ്ഞാത + എൻ്റർപ്രൈസ് ഉപകരണം

പൊതു പെഡഗോഗിക്കൽ സാഹചര്യം

"സമരിക്കുന്ന വിദ്യാർത്ഥി"

അതെ

അജ്ഞാതമായി

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പേര് ഇല്ലാതാക്കിയാൽ മതി. നമ്പർ, ക്ലാസ് അല്ലെങ്കിൽ പരോക്ഷ നിർവചനം നിലനിൽക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഐഡൻ്റിറ്റി ഇപ്പോഴും വ്യക്തമാണ്.
• പരോക്ഷ നിർവചനം അവഗണിക്കുന്നു. "നിങ്ങളുടെ ക്ലാസ്സിൽ നിങ്ങൾ മാത്രമേയുള്ളൂ..." തുടങ്ങിയ പ്രയോഗങ്ങൾ വ്യക്തിയെ അകറ്റുന്നു.
• സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ നിസ്സാരമായി എടുക്കുന്നു. ആരോഗ്യ/കുടുംബ വിവരങ്ങൾ പ്രത്യേക ഡാറ്റയാണ്, ഉയർന്ന പരിരക്ഷ ആവശ്യമാണ്.
• വാഹന സുരക്ഷ അനുമാനിക്കുന്നു. സൗജന്യ ടൂൾ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നില്ലെന്ന് കരുതുന്നത് അപകടകരമാണ്; ഏറ്റവും മോശമായത് കരുതുക.
• ഔട്ട്പുട്ട് നിയന്ത്രിക്കുന്നില്ല. പ്രതികരണത്തിൽ നിങ്ങൾ നൽകുന്ന യോഗ്യതാപത്രങ്ങൾ AI ആവർത്തിച്ചേക്കാം; ഔട്ട്പുട്ടും വൃത്തിയാക്കുക.

നുറുങ്ങ്: “രണ്ട് മിനിറ്റ് നിയമം”: വിദ്യാർത്ഥിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഏതെങ്കിലും ടെക്‌സ്‌റ്റ് AI-യിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, പേര്, നമ്പർ, സ്ഥാപനം, വിശദാംശങ്ങൾ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവ മായ്‌ക്കാൻ രണ്ട് മിനിറ്റ് എടുക്കുക. ഈ ചെറിയ ശീലം ഏറ്റവും വലിയ ലംഘനങ്ങളെ തടയുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഡാറ്റ വ്യക്തിപരവും പലപ്പോഴും സ്വകാര്യവുമായ ഡാറ്റയാണ്, കെവികെകെ, പ്രൊഫഷണൽ രഹസ്യാത്മകത എന്നിവയ്ക്ക് കീഴിൽ പരിരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു. പൊതു AI ഉപകരണങ്ങൾ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിതമാണ്; ഡാറ്റ അതേപടി നൽകിയാൽ അത് നിയന്ത്രണാതീതമാകും. ശരിയായ മാർഗം: വ്യക്തിപരവും പരോക്ഷമായി തിരിച്ചറിയുന്നതുമായ വിവരങ്ങൾ അജ്ഞാതമാക്കുക, ആവശ്യമുള്ളത് മാത്രം പങ്കിടുക (ഡാറ്റ മിനിമൈസേഷൻ), സാധ്യമെങ്കിൽ കോർപ്പറേറ്റ്, അംഗീകൃത ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഔട്ട്പുട്ട് ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുക. ഉത്തരവാദിത്തം അധ്യാപകനാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

കഴിഞ്ഞ ആഴ്‌ചയിൽ നിങ്ങൾ എഴുതിയ (അല്ലെങ്കിൽ എഴുതാൻ ആലോചിക്കുന്ന) ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വാചകം AI-യിലേക്ക് എടുക്കുക. "പ്രീ-അനോണിമൈസേഷൻ സ്ക്രീനിംഗ്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് നേരിട്ടുള്ളതും പരോക്ഷവുമായ എല്ലാ ഐഡൻ്റിഫയറുകളും കണ്ടെത്തി സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. "സുരക്ഷിത ടൂൾ സ്വയം വിലയിരുത്തൽ" ലിസ്റ്റിന് എതിരായി നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന AI ടൂൾ വിലയിരുത്തുകയും ഈ ടൂൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഏത് തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] പേര്, നമ്പർ, TR ID, സ്ഥാപനം തുടങ്ങിയ നേരിട്ടുള്ള ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ ഞാൻ നീക്കം ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] "നിങ്ങളുടെ ക്ലാസിലെ ഒരേയൊരാൾ..." പോലെയുള്ള പരോക്ഷ വിവരണങ്ങൾ ഞാൻ സാമാന്യവത്കരിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ സെൻസിറ്റീവ് (ആരോഗ്യം/കുടുംബം) ഡാറ്റ അധിക പരിരക്ഷയോടെ കൈകാര്യം ചെയ്തിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഞാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന വാഹനത്തിൻ്റെ ഡാറ്റാ നയവും സ്കൂൾ അംഗീകാരവും ഞാൻ പരിശോധിച്ചിട്ടുണ്ടോ?
• [ ] ഔട്ട്പുട്ടിലും ഐഡൻ്റിറ്റി ചോർച്ചയുണ്ടോ എന്ന് ഞാൻ പരിശോധിച്ചിട്ടുണ്ടോ?