Quyền riêng tư của người học khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào cá nhân hóa học tập

Abstract

Các hệ thống học tập cá nhân hóa dựa vào trí tuệ nhân tạo để mô hình hóa người học, dự đoán kết quả học tập và hỗ trợ quyết định đào tạo cho từng đối tượng. Nghiên cứu này đánh giá có hệ thống các phương pháp bảo vệ quyền riêng tư, gồm bảo mật vi sai, học tập liên kết, tính toán bảo mật đa phương, mã hóa đồng hình và môi trường thực thi đáng tin cậy. Đồng thời, nghiên cứu xem xét việc áp dụng các kỹ thuật này trong phân tích học tập, đề xuất nội dung, hướng dẫn thông minh và đánh giá tự động. Bên cạnh đó, nghiên cứu xác định các mối đe dọa về quyền riêng tư trong giáo dục như lập hồ sơ người học, tấn công suy luận hành vi học tập và rò rỉ dữ liệu cá nhân trong các kịch bản học tập cộng tác. Kết quả là một hệ thống phân loại liên kết mục tiêu cá nhân hóa, các rủi ro về quyền riêng tư và kỹ thuật trí tuệ nhân tạo bảo vệ dữ liệu. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất chương trình nghiên cứu nhằm làm rõ những thách thức còn tồn tại và định hướng phát triển các hệ thống học tập cá nhân hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy và có ý thức bảo vệ quyền riêng tư.