学者提出AI教育中学习者数据隐私治理框架

Kadonsi Kaziya 在《Frontiers in Education》发表文章，提出“学习者数据保护能力与治理框架”。该框架旨在解释教师缺乏行动权限与机构技术保障不足导致的隐私失效，区分了支持专业判断的辅助与替代特定技能的保障。 该框架适用于涉及学习者信息（含AI推断信息）的专业决策，并在赞比亚教师教育及实习场景中进行了有限应用，识别出权力分割、建议延迟、语言及连接性等情境预测。文章明确指出，现有证据及案例并未验证其因果关系或证明能减少隐私损害，其贡献在于提供更具区分度和可测试性的专业判断与制度安排互动解释。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

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