教育人工智能如何保障学生数据安全？

教育人工智能如何保障学生数据安全？

引用

中华人民共和国教育部

等

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来源

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随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，学生的个人数据安全问题日益凸显。从个人身份信息到学习行为数据，这些敏感信息一旦泄露或被滥用，将对学生的隐私和权益造成严重威胁。如何在享受人工智能带来的便利的同时，有效保护学生数据安全，已成为教育领域亟待解决的重要课题。

教育人工智能在运行过程中会收集和处理大量学生数据，主要包括以下几类：

1. 个人身份信息：包括姓名、性别、年龄、家庭住址、联系方式等基本信息。

2. 学习行为数据：记录学生的学习进度、作业完成情况、考试成绩等学术表现。

3. 生物特征信息：如人脸识别数据，用于考勤和身份验证。

4. 心理测评数据：通过AI心理测评系统收集的学生心理健康状况信息。

5. 交互数据：学生在教育平台上的搜索记录、提问内容等交互信息。

这些数据不仅涉及学生的个人隐私，还可能影响其未来发展。例如，学习行为数据如果被不当使用，可能会导致教育不公平；心理测评数据如果泄露，可能会对学生造成心理伤害。

当前，教育数据安全面临着多方面的挑战：

1. 技术防护不足：许多学校和教育机构的技术防护能力有限，难以应对日益 sophisticated 的网络攻击。

2. 管理制度不完善：部分学校存在网络安全管理体系不健全、资产信息掌握不全面等问题。

3. 法律法规滞后：虽然国家已经出台相关法规，但具体实施细则和标准尚不完善。

4. 人员培训不到位：学校缺乏专业的数据安全管理人员，教师和学生对数据安全意识薄弱。

5. 第三方服务风险：许多教育机构依赖第三方服务提供商，增加了数据泄露的风险。

为应对教育数据安全挑战，国家相继出台了一系列法律法规：

1. 《网络安全法》：规定了网络运营者收集、使用个人信息的原则和义务。

2. 《数据安全法》：确立了数据分类分级保护制度，明确了数据处理活动的安全管理要求。

3. 《个人信息保护法》：强化了个人信息保护，规范了个人信息处理活动。

4. 《网络数据安全管理条例》：自2025年1月1日起施行，进一步细化了网络数据处理活动的安全管理要求。

其中，《网络数据安全管理条例》特别强调了数据处理者的安全保护义务，要求采取加密、备份、访问控制等技术措施，并对数据安全事件的应急处置和报告机制做出了明确规定。

面对教育数据安全挑战，学校和教育机构需要采取以下技术防护措施：

1. 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

2. 访问控制：建立严格的访问权限管理机制，确保只有授权人员才能访问学生数据。

3. 安全审计：定期进行安全审计和风险评估，及时发现和修复安全漏洞。

4. 应急响应：制定数据安全事件应急预案，提高应急处置能力。

5. 第三方管理：加强对第三方服务提供商的管理，明确数据安全责任。

此外，学校还应建立完善的数据分类分级制度。根据教育部发布的《教育系统核心数据和重要数据识别认定工作指南（试行）》，教育数据可分为机构数据、人员数据和业务数据三大类，并按照重要性、精度、规模、安全风险等因素分为核心、重要、一般三个等级。这种分类分级制度有助于学校更有针对性地实施数据保护措施。

教育人工智能的发展为教学带来了革命性的变化，但同时也带来了数据安全的挑战。面对这一挑战，需要政府、学校、技术提供商和家长等各方共同努力，建立完善的教育数据安全体系。这不仅需要先进的技术防护手段，更需要健全的管理制度和法律法规，以及全社会对数据安全的重视和共识。只有这样，我们才能在享受人工智能带来的便利的同时，切实保护好学生的数据安全和隐私权益。