4、隐私驱动的学习分析：挑战与机遇

隐私驱动的学习分析：挑战与机遇

1. 现有学习环境与数据质量

当前，学习分析研究在现有理论中的建立具有重要意义，这源自主要用于学习和捕捉学习相关活动的学习环境的特性。现有的学习平台主要是为支持课程交付而设计，并非专门为促进学习设计，这导致设计能引发学习各方面的学习任务的能力有限。从这个意义上说，更多的数据并不一定意味着更好的数据。因此，消除数据披露风险与建立教育相关的指标有关，这些指标能让我们将学习理解为一个过程和结果。这样的数据范围有限，更有利于发展隐私驱动的学习分析，而非试图暴露可能无用且高度敏感的数据。

2. 隐私风险测量与降低的关系

虽然在技术上没有必要在降低风险之前实施隐私风险测量，但从实际角度来看，这样做有一些很好的理由。能够测量和沟通隐私风险对每个人都很重要，包括专业分析师、数据科学家、日常数据消费者、制定和批准政策的人员以及同意使用其数据的人员。它为组织内部和组织间关于数据共享和隐私保护的讨论与协议提供了词汇。此外，它有助于提高公众对隐私风险的认识，并可能有助于纠正一些人对基本风险降低方法所提供保护水平的过高估计。

3. 寻找隐私风险降低与数据效用的平衡点

在寻找可接受的隐私风险降低水平与数据用于分析目的的效用或适用性之间的理想“平衡点”方面，仍有大量工作要做。这不仅是差分隐私技术中一个众所周知且研究深入的问题，在其他风险降低方法中同样存在问题。一种可能的解决方案是调整分析方法，使其针对特定的风险降低技术进行优化，并能将风险降低应用于其结果。例如，学习分析模型可以与一种隐私风险降低形式预先匹配，以提供良好的效用和分析结果。像图数据分析可以与已知对这类数据最有效的风险降低技术（如零知识隐私）相匹配。由于隐私风险降低研究