L & D'de AI kullanırken neden veri gizliliği bir öncelik olmalıdır?
Eğitim programınız için AI destekli bir LMS kullanırken, platformun en iyi nasıl öğrendiğinizi tam olarak bildiğini fark edebilirsiniz. Zorluğu performansınıza göre ayarlar, ilgi alanlarınızla eşleşen içerik önerir ve hatta en üretken olduğunuzu hatırlatır. Bunu nasıl yapıyor? Verilerinizi toplar. Tıklamalarınız, sınav puanlarınız, etkileşimleriniz ve alışkanlıklarınız toplanıyor, depolanıyor ve analiz ediliyor. Ve işler işler zorlaşmaya başlıyor. Yapay zeka öğrenmeyi daha akıllı ve daha verimli hale getirirken, aynı zamanda yeni endişeler sunar: AI'da veri gizliliği.
Bugün öğrenme platformları, öğrencilerin yaşamlarını kolaylaştırmak için her türlü şeyi kesinlikle yapabilir, ancak aynı zamanda hassas öğrenci bilgilerini toplar ve işlerler. Ve ne yazık ki, verilerin olduğu yerde risk var. En yaygın konulardan biri, veri ihlalleri veya hackleme gibi yetkisiz erişimdir. Daha sonra, AI'nın kusurlu verilere dayalı kararlar aldığı, öğrenme yollarını veya değerlendirmeleri haksız bir şekilde etkileyebilecek algoritmik yanlılık var. Aşırı kişileştirme de bir sorundur, çünkü AI hakkında çok fazla şey bildiğiniz gibi gözetim gibi hissedebilir. Bazı durumlarda, platformların kişisel verileri gerektiğinden çok daha uzun veya kullanıcıların bilmeden tuttuğundan bahsetmiyorum bile.
Bu makalede, öğrencilerinizin verilerini korumak ve AI kullanırken gizliliği sağlamak için tüm stratejileri araştıracağız. Sonuçta, veri gizliliğini yaklaşımlarının temel bir parçası haline getirmek için L & D'de AI kullanan her kuruluş için gereklidir.
7 AI-artmış L-Ge platformlarında veri gizliliğini korumak için en iyi stratejiler
1. Sadece gerekli verileri toplayın
Yapay zeka ile çalışan öğrenme platformlarında veri gizliliği söz konusu olduğunda, bir numaralı kural sadece öğrenme deneyimini desteklemek için gerçekten ihtiyacınız olan verileri toplamak ve daha fazlası. Buna veri minimizasyonu ve amaç sınırlaması denir. Bu mantıklı çünkü adresler veya tarayıcı geçmişi gibi öğrenme ile ilgisiz olan her ekstra veri parçası daha fazla sorumluluk ekliyor. Bu temelde daha fazla güvenlik açığı anlamına gelir. Platformunuz ihtiyacınız olmayan veya net bir amaç olmadan verileri saklıyorsa, sadece riski arttırmakla kalmaz, aynı zamanda kullanıcı güvenine de ihanet edersiniz. Yani, çözüm kasıtlı olmaktır. Yalnızca bir öğrenme hedefini, kişiselleştirilmiş geri bildirimi veya ilerleme izlemeyi doğrudan destekleyen verileri toplayın. Ayrıca, verileri sonsuza dek tutmayın. Bir kurs bittikten sonra, ihtiyacınız olmayan verileri silin veya anonim hale getirin.
2. Gömülü AI veri gizliliğine sahip platformları seçin
“Tasarımdan Gizlilik” ve “Varsayılan olarak Gizlilik” terimlerini duydunuz mu? Yapay zeka ile çalışan öğrenme platformlarında veri gizliliği ile ilgilidirler. Temel olarak, bir platform yükledikten sonra sadece güvenlik özellikleri eklemek yerine, en başından gizliliği dahil etmek daha iyidir. Tasarımın gizliliği budur. Veri güvenliğini, geliştirme aşamasından AI ile çalışan LM'lerinizin önemli bir parçası haline getirir. Ayrıca, gizlilik varsayılan olarak, platformun kullanıcıların bu ayarları kendileri etkinleştirmesini gerektirmeden kişisel verileri otomatik olarak güvende tutması gerektiği anlamına gelir. Bu, teknoloji kurulumunuzun, verileri en başından beri sorumlu bir şekilde şifrelemek, korumak ve yönetmek için oluşturulmasını gerektirir. Bu nedenle, bu platformları sıfırdan oluşturmasanız bile, bunları göz önünde bulundurarak tasarlanmış yazılımlara yatırım yaptığınızdan emin olun.
3. Şeffaf olun ve öğrencileri bilgilendirin
Yapay zeka ile çalışan öğrenmede veri gizliliği söz konusu olduğunda, şeffaflık bir zorunluluktur. Öğrenciler tam olarak hangi verilerin toplandığını, neden kullanıldığını ve öğrenme yolculuklarını nasıl destekleyeceğini bilmeyi hak ediyorlar. Sonuçta, bunun için yasalar var. Örneğin, GDPR, kuruluşların kişisel veri toplamadan önce açık ve açık, bilgilendirilmiş onam almasını gerektirir. Bununla birlikte, şeffaf olmak, öğrencilere onlara değer verdiğinizi ve hiçbir şey saklamadığınızı gösterir. Uygulamada, gizlilik bildirimlerinizi basit ve arkadaş canlısı yapmak istiyorsunuz. “Öğrenme deneyiminizi uyarlamak için sınav sonuçlarınızı kullanıyoruz” gibi basit bir dil kullanın. Ardından, öğrencilerin seçmesine izin verin. Bu, istedikleri takdirde veri toplamayı seçmeleri için görünür fırsatlar sunmak anlamına gelir.
4. Güçlü veri şifreleme ve güvenli depolama kullanın
Şifreleme, özellikle yapay zeka kullanırken, GO-TO-TO-TO VERİ Gizlilik ölçümünüzdür. Ama nasıl çalışır? Hassas verileri, kilidini açmak için doğru anahtara sahip olmadığınız sürece okunamayan bir koda dönüştürür. Bu, Transit'teki depolanan veriler ve veriler için geçerlidir (bilgiler sunucular, kullanıcılar veya uygulamalar arasında değiştirilir). Her ikisi de ideal olarak TLS veya AES gibi uçtan uca şifreleme yöntemleriyle ciddi korumaya ihtiyaç duyar. Ancak kendi başına şifreleme yeterli değildir. Ayrıca verileri güvenli, erişim kontrollü sunucularda saklamanız gerekir. Bulut tabanlı platformlar kullanıyorsanız, SOC 2 veya ISO sertifikalarıyla AWS gibi küresel güvenlik standartlarını karşılayan tanınmış sağlayıcılar seçin. Ayrıca, gerçek sorunlara dönüşmeden önce güvenlik açıklarını yakalamak için veri depolama sistemlerinizi düzenli olarak kontrol etmeyi unutmayın.
5. Anonimleştirme uygulaması
AI, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri yaratmada harikadır. Ancak bunu yapmak için verilere ve özellikle öğrenci davranışı, performans, hedefler ve hatta birisinin bir videoya ne kadar harcadığı gibi hassas bilgilere ihtiyacı vardır. Peki, birisinin mahremiyetinden ödün vermeden tüm bunları nasıl kullanabilirsiniz? Anonimleştirme ve takma adlandırma ile. Anonimleştirme, veriler işlenmeden önce bir öğrencinin adını, e -postasını ve kişisel tanımlayıcıları tamamen kaldırmayı içerir. Bu şekilde, kimse kime ait olduğunu bilmiyor ve AI aracınız hala kalıplara bakabilir ve verileri bir kişiyle ilişkilendirmeden akıllı önerilerde bulunabilir. Takma adlandırma, kullanıcılara gerçek adları ve soyadı yerine bir takma ad verir. Veriler analiz ve hatta devam eden kişiselleştirme için hala kullanılabilir, ancak gerçek kimlik gizlidir.
6. Uyumlu satıcılardan LMSS satın alın
Kendi veri gizlilik süreçleriniz güvenli olsa bile, aynı şeyi yapmak için satın aldığınız LMS'den emin olabilir misiniz? Bu nedenle, öğrencilerinize sunacak bir platform ararken, gizliliği ciddiye aldıklarından emin olmanız gerekir. İlk olarak, veri işleme politikalarını kontrol edin. Saygın satıcılar, kişisel verileri nasıl topladıkları, sakladıkları ve kullandıkları konusunda şeffaftır. Genellikle küresel veri güvenliği standartlarını takip ettiklerini gösteren ISO 27001 veya SOC 2 gibi gizlilik sertifikalarını arayın. Sonra, evrakları unutmayın. Sözleşmeleriniz, yapay zeka kullanırken veri gizliliği, sorumlulukları, ihlal protokolleri ve uyum beklentileri hakkında açık hükümler içermelidir. Ve son olarak, güvenlik konusunda üzerinde anlaştığınız her şeye bağlı olduklarından emin olmak için satıcılarınızı düzenli olarak kontrol edin.
7. Erişim kontrollerini ve izinlerini ayarlayın
Yapay zeka ile çalışan öğrenme platformları söz konusu olduğunda, güçlü erişim kontrollerine sahip olmak, bilgiyi gizlemek, ancak hatalardan veya yanlış kullanımdan korumak anlamına gelmez. Sonuçta, her takım üyesinin iyi niyetleri olsa bile her şeyi görmesi gerekmez. Bu nedenle, rol tabanlı izinler belirlemelisiniz. İster yönetici, eğitmen veya öğrenci olsun, öğrenci verilerini rollerine göre kimin görüntüleyebileceğini, düzenleyebileceğini veya yönetebileceğini tam olarak tanımlamanıza yardımcı olurlar. Örneğin, bir eğiticinin değerlendirme sonuçlarına erişmesi gerekebilir, ancak tam öğrenci profillerini dışa aktaramamalıdır. Ayrıca, çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) kullanın. Birinin şifresi saldırıya uğramış olsa bile, yetkisiz erişimi önlemenin basit ve etkili bir yoludur. Tabii ki, kimin neye ve ne zaman eriştiğini her zaman bilmek için günlüğe kaydetmeyi ve izlemeyi unutmayın.
Çözüm
Yapay zeka ile çalışan öğrenmede veri gizliliği sadece uyumlu olmakla ilgili değil, güven oluşturmakla ilgilidir. Öğrenciler kendilerini güvende, saygı duyulduğunda ve verilerinin kontrolünde hissettiklerinde, meşgul olma olasılıkları daha yüksektir. Öğrenciler size güvendiğinde, L&D çabalarınızın başarılı olma olasılığı daha yüksektir. Öyleyse, mevcut araçlarınızı ve platformlarınızı gözden geçirin: Öğrenci verilerini gerektiği gibi gerçekten koruyorlar mı? Hızlı bir denetim, daha güçlü veri gizlilik AI uygulamalarına doğru ilk adım olabilir, dolayısıyla daha iyi bir öğrenme deneyimi olabilir.
Bir yanıt yazın