By | mayo 2, 2016

La privacidad de datos en la analítica del aprendizaje es una cuestión que preocupa, tanto a los ejecutores del proceso analítico como a los afectados (profesores, alumnos o cualquier rol educativo analizado). Es por ello que hago hincapié en aquellas entradas en las que hago referencia a la recolección de datos.

Algunas de las principales preguntas que surgen en el momento de elaborar o participar en la analítica del aprendizaje se relacionan con qué datos se van a recolectar, dónde se van a almacenar o incluso qué tecnologías se deberán utilizar para salvaguardar los datos:

  • ¿Dónde alojar los datos?
  • ¿Qué datos capturar?
  • ¿Con qué frecuencia recolectar datos?
  • ¿Cómo informar a los afectados?
  • ¿Qué tecnologías utilizar para almacenar y monitorizar el acceso a datos?
  • ¿Qué leyes rigen el proceso?
  • ¿Quién tratará los datos?
  • ¿Qué cifrado se utilizará o cómo se despersonalizará la información recolectada?

A lo largo de los últimos 2 años distintos expertos se han ocupado de resolver o dar guías a estas cuestiones en los Ethics and Privacy for Learning Analytics workshops (EP4LA) . Lo remarcable de estos talleres, y del trabajo de sus expertos, es que tras  18 meses del estudio de las leyes de la Unión Europea se ha publicado la lista de comprobación DELICATE. Además, la publicación se ha realizado en el marco de la LAK16, ocasión muy especial por el impacto que tiene este evento.

Drachsler y Greller son los autores de este estudio, en el que definen una lista de 8 puntos a seguir, y que dan nombre a la lista. Se espera que la compleción de estos puntos asegure una analítica del aprendizaje transparente, vigente con la ley y de confianza. Los ocho puntos (traducidos del inglés) son:

  • Determinación: Decidir el propósito de la analítica del aprendizaje para tu organización.
  • Explicar: Definir el alcance y uso de los datos recolectados.
  • Legitimar: Explicar cómo se opera dentro del marco legal, referirse a la legislación esencial.
  • Involucrar: Hablar con los interesados y ofrecer garantías acerca del uso y distribución de los datos.
  • Consentimiento: Solicitar el consentimiento a través de preguntas de consentimiento claras.
  • Anonimizar: Impedir lo máximo posible la identificación de personas en los datos recolectados.
  • Aspectos Técnicos: Monitorizar quién tiene acceso a los datos, especialmente cuando muchos tienen acceso a ellos.
  • Socios Externos: Asegurar que agentes externos proveen estándares de alta seguridad de datos.

En la siguiente imagen se puede ver la propuesta original:

 

A continuación os dejo la cita al artículo elaborado Drachsler y Greller (2016):

Drachsler, H. & Greller, W. (2016). Privacy and Analytics – it’s a DELICATE issue. A Checklist to establish trusted Learning Analytics. 6th Learning Analytics and Knowledge Conference 2016, April 25-29, 2016, pp. 89-98. Edinburgh, UKDOI: http://dx.doi.org/10.1145/2883851.2883893

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Daniel Amo Filvà

Profesor apasionado de las tecnologías. Creo en la Analítica del Aprendizaje para la mejora del contexto educativo. Investigo en e-learning, escribo, comparto conocimiento y practico el aprendizaje extremo.

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