Artificial Intelligence (AI) wordt steeds vaker ingezet binnen het onderwijs om leerprocessen te verbeteren en te personaliseren. Hoewel deze technologieën tal van voordelen bieden, brengen ze ook aanzienlijke privacyrisico’s met zich mee. Voor een ICT-coördinator in het onderwijs is het essentieel om deze risico’s te begrijpen en passende maatregelen te nemen.
Verzameling en verwerking van persoonsgegevens
AI-systemen in het onderwijs, zoals adaptieve leersystemen en learning analytics, verwerken grote hoeveelheden persoonsgegevens van leerlingen en studenten. Dit omvat niet alleen leerresultaten, maar ook gedrags- en soms zelfs gezondheidsgegevens. Het is cruciaal om te waarborgen dat deze gegevensverwerking voldoet aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Dit betekent dat er een wettelijke grondslag moet zijn voor de verwerking, dataminimalisatie wordt toegepast en dat de gegevens nauwkeurig en up-to-date zijn.
Transparantie en toestemming
Leerlingen, studenten en hun ouders moeten duidelijk geïnformeerd worden over het gebruik van AI-systemen en de verwerking van hun gegevens. Transparantie over welke gegevens worden verzameld, hoe ze worden gebruikt en met wie ze worden gedeeld, is essentieel. In veel gevallen is expliciete toestemming vereist, voordat gegevens mogen worden verwerkt. Zorg ervoor dat deze toestemming op een begrijpelijke en toegankelijke manier wordt verkregen.
Uitvoering van Data Protection Impact Assessments (DPIA’s)
Bij de inzet van AI-systemen die persoonsgegevens verwerken, is het vaak verplicht om een DPIA uit te voeren. Hiermee worden de privacyrisico’s in kaart gebracht en kunnen passende maatregelen worden genomen om deze risico’s te mitigeren. Dit is niet alleen een wettelijke verplichting, maar ook een goede praktijk om de privacy van betrokkenen te beschermen.
Beveiliging van gegevens
AI-systemen moeten worden beschermd tegen ongeautoriseerde toegang en datalekken. Dit vereist zowel technische als organisatorische maatregelen, zoals encryptie, toegangscontrole en regelmatige beveiligingsaudits. Daarnaast is het belangrijk om afspraken te maken met leveranciers over de beveiliging van gegevens en deze vast te leggen in verwerkersovereenkomsten.
Bias en discriminatie voorkomen
AI-algoritmen kunnen onbedoeld vooroordelen bevatten, vooral als ze zijn getraind op datasets met inherente biases. Dit kan leiden tot ongelijke behandeling van leerlingen en studenten. Het is daarom belangrijk om de datasets en algoritmen regelmatig te evalueren en te zorgen voor eerlijke en non-discriminerende uitkomsten.
Continue educatie en bewustwording
Zowel docenten als leerlingen moeten worden geïnformeerd over de werking en implicaties van AI-systemen. Dit omvat training over het verantwoord gebruik van AI en bewustwording van de privacyrisico’s. Een goed geïnformeerd team is beter in staat om potentiële risico’s te herkennen en aan te pakken.
Bronnen
Kennisnet
Autoriteit Persoonsgegevens
