• 学术界以诚实、正直和公平竞争为基础运作。NDSU 政策 335:学术责任和行为准则适用于在教学环境中发生作弊、剽窃或其他学术不端行为的情况。被判定犯有学术不端行为的学生将受到处罚,最高可能包括停学和/或开除。学生学术不端行为记录由注册和记录办公室保存。有关学生和教学人员学术诚信的信息资源可在 www.ndsu.edu/academichonesty 找到。 • 任何需要在本课程中提供便利的残疾学生都欢迎与教师分享这些顾虑或请求,并尽快联系残疾人服务办公室。 • 鼓励有特殊情况或被激活的退伍军人和学生服务成员尽快通知教师,并鼓励他们提供激活命令。 • 与本课程相关的您的个人身份信息和教育记录受 FERPA 约束。
清晰简洁的口头、书面和公开沟通技巧;领导和战略思维技巧;分析、组织和管理技巧。 了解并擅长解释和应用联邦、州和地方法规、法律、法规、规则、政策、程序以及管理公共教育和职能任务领域的当前基于研究的最佳实践。 了解 HIPAA、公共记录、阳光法案、FERPA 和其他与学生和员工隐私、公共信息和记录保留相关的法律/法规。 了解有效解决问题的高级方法和技术。 了解危机管理技术和策略,并能够在紧张的情况下保持专业风度。 能够分析复杂的问题和数据并准备供内部和外部使用的综合报告。 能够制定战略计划和合作伙伴关系以支持学区的目标和目的。 能够激励、领导和挑战多元化的团队,并制定目标和行动计划以实现学区的目标。
1. 根据 FCPS 数据分类政策选择捕获、处理和存储敏感数据的特定 IT 应用程序,并评估应用程序级别的访问控制的运行效果,2. 评估是否符合适用法律和法规,例如《家庭教育权利和隐私法案》(FERPA),重点关注 FCPS 的数据处理,3. 评估用户对 FCPS 系统和数据的访问控制,例如 (a) 物理访问控制,以保护物理 IT 资产(数据中心和服务器)和 (b) 逻辑访问控制,以正确 (i) 根据用户的角色和职责为其分配访问权限,(ii) 验证用户身份和 (iii) 管理访问权限的更改。系统访问是一种安全技术,用于规范谁和什么可以在计算环境中查看或使用。信息技术部 (DIT) 满足费尔法克斯县公立学校 (FCPS) 员工、学生和中央办公室团队的各种技术需求,管理信息资源并确保 FCPS 系统的安全性和完整性。 DIT 负责为其管辖范围内的 FCPS 信息技术基础设施的所有部分提供设计、安装、维护和支持服务。系统应用程序所有者负责适当执行信息技术基础设施。需要注意的是,FCPS 使用的并非所有技术系统都由 DIT 运营。有些是由部门内的业务 IT 团队开发和运营的。部门法律顾问办公室(自 2024 年 4 月 1 日起从通讯办公室迁出)内的公共记录办公室负责记录、跟踪、协调和响应收到的家庭教育权利和隐私法案 (FERPA) 请求。根据我们的风险评估,审计重点关注以下包含敏感数据的关键系统 (a) 学生信息系统 (SIS)、(b) 用于定位和报告成功的特殊教育管理系统 (SEA-STARS) 和 (c) Lawson,人力资源管理系统。根据弗吉尼亚州法典第 2.2-3705.2(14)(b) 条,“漏洞评估、有关特定网络安全威胁或漏洞的未依法向公众提供的信息,或实体、设施、建筑结构、信息技术系统或软件程序的安全计划和措施”不在本章的强制披露条款范围内,但保管人可自行决定披露,除非法律禁止此类披露。此外,根据弗吉尼亚州法典第 2.2-3711(A)(19) 条,公共机构可以举行闭门会议,“讨论与恐怖活动或特定网络安全威胁或漏洞有关的保护公共安全的计划,并听取工作人员、法律顾问、或执法或紧急服务官员就应对此类事件所采取的行动
负责机构中的信息安全,减少风险敞口,并确保该机构的活动不会对企业引起不当风险。该机构负责人还负责确保遵守全州安全政策,标准,指令,以及州,联邦和行业法规(EX HIPAA,PCI,CJIS,FIPS,FIPS,FIPS,FERPA等)。信息安全委员会由代理高管和高级管理人员组成的理事机构;负责提供战略指导,确保实现目标的首席合规/审计/风险官(如果适用),确定适当管理风险,并验证该机构的资源是否负责任地使用。负责政策和程序管理,合规性监控,代理风险管理和调查。代理系统所有者负责信息系统的采购,开发,整合,修改或操作和维护的代理商官员。确保系统用户和支持人员接受必要的安全培训。协助信息分类,安全要求和共同安全控制的识别,实施和评估。代理商信息所有者(又称数据所有者)
数据隐私、网络事件和信息安全响应计划概述根据联邦贸易委员会 (FTC) 颁布的 34 CFR、16 CFR 第 314 部分教育部实施条例,遵守家庭教育权利和隐私法案 (FERPA),按照格雷姆-里奇-比利雷法案 (GLBA) PL 106-102 的要求,并签署计划参与协议 (PPA),该协议要求金融机构向客户解释其信息共享实践并保护敏感数据。参与联邦学生援助 (FSA) 计划的学院须遵守 FTC 为金融机构制定的信息安全要求。DDBS 负责遵守 FERPA 对学生教育记录中 PII 披露的限制,并受 GLB 法案第 501 和 505 (b) (2) 节的约束。 1999 年《金融服务现代化法案》(公法 106-102、113 法令 1338)也称为 GLB 法案,规定了金融机构对消费者非公开个人信息或个人身份信息 (PII) 的保护、收集和披露。作为受这些信息安全要求约束的金融机构,Dymond Designs Beauty School (DDBS) 已开发、实施并维护了全面的数据和信息安全计划,旨在创建和实施以下内容:书面事件响应、控制已识别风险的保障措施、定期/每日监控和测试我们保障措施的有效性、培训员工以及通过保持此信息安全计划的最新性来监控我们的服务提供商。DDBS 每年都会由 Electronic Brain Solution 提供风险/技术评估,其中包括执行控制分析、评估风险分析、推荐的控制措施和威胁漏洞声明。DDBS 拥有合格的工作人员,负责监督、实施并每年向我们的董事会报告此计划的任何更改、删除、添加和建议。指定合格员工和人员负责人 Marlene Brooks-运营总监 Roxy Dunlap-商务中心管理员 第三方合同 IT 公司 Doug Pettigrew -Electronic Brain Solutions Hartford 保险计划评估、修订和培训 数据隐私、网络事件和信息安全响应计划在 Title IV 手册中以印刷版形式在整个学校发行,并以数字版形式在学校网站 www.ddbs.edu 上发布。学校委员会和员工每年都会审查该计划。该计划的培训每年都会由负责该计划的人员和负责我们所有现场和场外 IT 的第三方承包商进行。信息安全计划 本信息安全计划(“计划”)描述了 DDBS 为保护所涵盖的数据和信息而实施的保障措施,以符合 FTC 根据《格雷姆·里奇·比利雷法案》(GLBA)颁布的保障规则。使用以下更新的防火墙配置、保护和安全软件,即 Huntress、Webroot、Canari、RMM 监控和 Pen Testing Scanning。这些保障措施适用于:
• 目前,ChatGPT 或类似 AI 工具的任何使用均不得包含任何个人、机密、专有或其他敏感信息。一般而言,受 FERPA 约束的学生记录、健康信息 (HIPAA)、专有信息以及归类为 UT Tyler 数据分类的任何其他信息均不得与 ChatGPT 或类似 AI 工具一起使用。• 同样,ChatGPT 或类似 AI 工具(包括上面列出的 Microsoft 产品)不得用于生成不被视为授权公开或公平使用的输出。示例包括但不限于生成他人的专有或未发表的研究;法律分析或建议;招聘、人事或纪律决策;以教师不允许的方式完成学术工作;未经授权使用或适当引用创建他人的专有教学材料;和评分。• 另请注意,拥有 ChatGPT 和 Bing Chat Enterprise/Copilot 的公司 OpenAI 和 Microsoft 分别明确禁止将其用于某些类别的活动,包括欺诈和非法活动。此项目列表可在下面的使用政策中找到。任何类型的 AI 工具不得用于任何非法、欺诈或违反任何州或联邦法律或 UT Tyler 或 UT 系统政策的活动。
学术日历 ................................2 学术诚信 ...............................101 添加程序 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....9 • 添加授权号码 ..................10 • 优先级数字 ...............................6 入学要求 ............。。。。。。。。。。。。。.4 录取与记录 ...........................103 Alert-U 紧急文本警报 ..................102 应用程序(可下载) .............................web* 申请,如何 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 评估/测试时间表 .......................8 ASLPC(学生会) ....................... 91, 103 BOGG 费用减免(可下载) ..。。。。。。。。。。。。。.14, 16 书店 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98, 103 日历 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 校园安全与安保。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。92-97 职业/转学中心。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。90, 103 社区教育。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.103 并发注册 (HS) 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.5 名继续学习的学生 ............................4 课程列表:2016 年春季 ....................................23 - 80 备选课程表:• 快速课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.............82 • 周末/周六课程 .....................82 • 晚开始课程 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.83 • 网络课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.86 • 混合课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.87 咨询。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。90, 103 截止日期,如何查找课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 学位课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 服务目录。。。。。。................................. 103 远程教育课程。........................86-87 删除程序 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 DSPS 信息。。。。。。。。。。。。。。。。......................90、103 紧急文本警报:Alert-U ...。。。。。。。。。。。。。。。。。102 EOPS 信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......90,103 门速成课程 ......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82 费用、学费和退款。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.12, 13 FERPA 政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.91, 100 期末考试时间表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.104 经济援助。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14, 90, 103 一般信息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.90, 91 健康中心 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.91, 103
•吸引学校和社区 - 这可能包括有效利用学校和社区团队来解决威胁评估,预防自杀,社交情绪学习,预防药物滥用,减少帮派等问题。•学校气候和多层支持系统 - 这可能包括基于证据的社会情感课程,积极的行为干预和支持(PBI),与社区努力的合作,例如1451或SB94委员会或社区恢复司法(RJ)计划等•信息/情报收集 - 这可能包括您如何利用社交媒体,信息共享和家庭教育记录隐私法(FERPA),威胁评估过程,利用数据来告知您的纪律以及暂停工作的替代方案等。•紧急管理,危机应对和康复 - 这可能包括训练创伤的指南,在学校紧急情况后恢复,与媒体打交道等。•从研究/理论到实践 - 这可能包括青年人的大脑发展,犯罪和暴力预防,欺凌/网络欺凌的基于证据的计划等。请记住,我们有三个受众:与学校合作伙伴合作的学校人员,心理健康提供者和急救人员。我们还鼓励申请人考虑利用一个合作的演示者团队(不超过3个),并确保您的主题与大型前距离地区以及我们的农村学校合作伙伴的两个人员交谈。
算法、分析和人工智能已被 K-12 和高等教育使用一段时间了,1 但最近,由于由生成式预训练转换器 (GPT)(通常称为生成式 AI)驱动的新型强大 AI 工具的激增,算法、分析和人工智能成为公众讨论的焦点。生成式 AI 工具依赖于大型语言模型,这些模型可以处理来自多个来源的数据,以前所未有的速度、规模和准确性生成 AI 生成的内容。最初,人们对这一新一代 AI 工具的担忧与学术诚信和抄袭问题有关,2 但到 2023 学年开始时,K-12 组织似乎更愿意采用 3 它们,同时呼吁制定政策 4 和框架 5,6 以安全使用它们。需要解决的问题包括保护版权、解决工具经常产生的不准确的“幻觉”,以及遵守现有法律,包括《家庭教育权利和隐私法案》(FERPA)等隐私法和《加州学生在线个人信息保护法案》(SOPIPA)等州法律。截至 2024 年,学校正在努力解决决定多个受众使用 AI 工具的政策,包括教育技术供应商和服务提供商、学生、教师和学校行政人员。生成式 AI 工具的出现及其使用激增的现实使得有关 AI 使用政策的讨论似乎比以往任何时候都更加紧迫
标准 1. 数据质量——人工智能系统严重依赖于训练它们的数据。因此,确保数据高质量(准确、完整、可靠和最新)、无偏见(使用有代表性的数据集并避免刻板印象和假设)并且尽可能不出错至关重要。 2. 透明度——确保人工智能系统在决策过程中保持透明非常重要。这包括解释它们如何得出结论,并确保所有利益相关者都能理解和获取这些解释。与训练人工智能工具相关的数据应被视为受到保护。 3. 数据隐私——人工智能系统通常需要访问敏感数据,例如个人信息。确保这些数据的收集、存储和使用符合道德规范并符合相关法规至关重要。应谨慎使用公共人工智能系统,例如 ChatGPT 和 Gemini。私人数据(包括但不限于受 HIPAA、FERPA、FTI 和 CJIS 监管或涉及的数据)在使用公共 AI 系统时不得传输,但只有在获得 CIO 批准后才可通过私人 AI 工具传输。4. 数据共享 – AI 系统基于输入到软件中的信息构建。可以使用公共 AI 传输的可接受信息类型是面向公众的数据,例如 Transparent Oklahoma Performance 网站上的信息,包括政府服务和计划、立法和政策、公共记录、报告和交通数据。