13、传感器能否有效支持学习？

传感器能否有效支持学习？

隐私与信任

近年来，学习分析的伦理、法律和社会影响（ELSI）受到了广泛关注。欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）不仅提高了公众对数据隐私的认识，也对学习分析系统的设计产生了重大影响。使用传感器数据来支持学习可能会对学习者造成伤害，因此基于传感器的学习支持应遵循严格的伦理和社会考量。

在LISA项目中，ELSI一直是关键问题。在设计系统时，必须考虑隐私问题。除了基于传感器学习的教育、技术和设计方面，我们还必须在整个LISA项目中考虑对学习者数据的伦理使用和对学习者隐私的保护，这产生了一系列要求：
- 未经学习者明确同意，传感器数据不得传输到学习分析应用程序或云服务。
- SmartMonitor学习伴侣应仅将学习支持所需的数据传输到任何学习分析应用程序。
- 个人数据的使用必须对学习者完全透明。

学习者需要对自己的数据进行控制，并且可以决定如何将这些数据用于学习分析（选择加入或退出）。

评估学习分析系统的ELSI

在审查了GDPR和其他有关伦理准则、框架和原则的文献后，我们得出了基于传感器学习的实践准则：
- 同意与透明度
- 数据所有权
- 算法与干预
- 隐私
- 法律责任
- 更高标准

我们根据这六项准则对LISA系统进行了评估，结果表明LISA系统符合所有六项准则，这意味着我们的系统开发在ELSI考量下是合理的。

设计数据所有权与透明度

LISA系统的三个组件，即SmartMonitor学习伴侣（包括可穿戴传感器设备）、LISA后端和使用LISA服务