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AI学习和发展如何塑造劳动力培训的未来

2025年6月21日 19:00 33 Comments
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担心AI如何影响学习者数据？在这里，我们向您展示了在L＆D计划中使用AI时加强数据隐私的实用策略。从更好的供应商选择到加密和学习者的透明度，发现如何保护个人信息。该帖子首次在电子学习行业上发表。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
为什么在L＆d中使用AI时，数据隐私在使用AI驱动的LMS进行培训程序时应该是优先事项，您可能会注意到该平台似乎确切地知道您如何学习最好的方法。它根据您的表现调整困难，建议与您的兴趣相匹配的内容，甚至在您最有生产力时提醒您。它如何做？它收集您的数据。您的点击，测验分数，互动和习惯都被收集，存储和分析。这就是事情开始变得具有挑战性的地方。虽然AI使学习更智能，更有效，但它也引入了新的问题：AI。当今学习平台中的数据隐私肯定可以做各种事情，以使学习者的生活更轻松，但他们还收集和处理敏感的学习者信息。而且，不幸的是，在有数据的情况下，存在风险。最常见的问题之一是未经授权的访问，例如数据泄露或黑客攻击。然后是算法偏见，AI基于有缺陷的数据做出决定，这可能会不公平地影响学习路径或评估。过度人格化也是一个问题，因为AI对您的了解太多，您可能会感觉像是监视。更不用说，在某些情况下，平台保留的个人数据比所需的时间远远超过了所需的时间。在本文中，我们将探讨所有策略以保护您的学习者数据并确保使用AI时的隐私。毕竟，对于每个在L＆D中使用AI的组织将数据隐私作为其方法的核心部分都是至关重要的。7保护数据隐私的L＆D Platformssssss 1的主要策略。仅收集必要的datawhen，它涉及AI驱动的学习平台中的数据隐私，第一规则仅是收集您实际需要支持学习体验的数据，仅此而已。这称为数据最小化和目的限制。这是有道理的，因为与学习无关的每一个额外的数据，例如地址或浏览器历史记录，都会增加更多责任
学习者 平台 必要的 最好的 为什么 匹配的 重要的 有缺陷的 每一个 隐私 例如 事情 使用 驱动的 保留的 学习 授权 生产力 注意到 建议 收集 最小化 数据 可能 敏感的 根据 AI 额外的 培训程序 所需的