行业背景与核心挑战 - 教育大数据已成为国家教育数字化战略行动中的珍贵数字资源，广泛应用于学生个性化学习、教师教学、学校管理决策及教学评价等环节 [1] - 随着生成式人工智能、云计算等新一代数字技术与教育领域的深度融合，教育数据呈现井喷式增长 [1] - 数据规模的急剧扩张和数据价值的深度挖掘，给教育数据安全带来了诸多挑战，如数据泄露等，需构建与之匹配的数据安全综合治理体系 [1] 治理架构与制度建设 - 教育数据安全治理需从战略高度进行系统规划，建立权责清晰、高效运转的治理体系，有效整合各职责部门的治理力量，以制度引导推动数据安全治理从单一向多元协同转变 [2] - 应在《数据安全法》《个人信息保护法》等通用立法基础上，结合教育数字化多主体、多层级参与的特点，制定面向教育数据安全流通的专项立法 [2] - 需通过制度明确教育行政部门、学校、师生及技术服务提供商等各方主体的权利义务与责任归属 [2] - 可建立“纵向到底、横向到边”的数据共享机制，构建多元主体协同治理模式，实现教育数据资源在相关部门或机构间的安全共享与共用 [3] 技术防护体系 - 教育数据安全需构建集动态防御、智能预警、快速响应于一体的综合技术防护体系 [4] - 人工智能技术为教育数据安全防护提供了新的可能，借助传统机器学习、深度学习等算法，可实时监测网络流量、精准识别异常行为，并迅速采取有效防护措施 [4] - 数据安全防护技术需贯穿数据全生命周期，涵盖采集、存储、传输、使用和销毁各环节 [4] - 在数据使用阶段，可通过隐私计算、差分隐私等技术实现“数据可用不可见” [4] - 可将教育数据划分为三级：敏感数据（如学生身份证号、学历学位信息）、重要数据（如学生成绩、教师科研数据）和一般数据（如公开课程信息），实施差异化防护 [5] - 智能化安全运维平台可实时采集和汇总防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等安全设备的运行状态、报警信息及日志数据，通过大数据技术全面感知安全态势 [5] 算法伦理与多元共治 - 随着AI在教育领域的广泛应用，算法偏见等伦理风险日益凸显，亟须整合多元主体的力量，加强算法监管，提升教育用户的数字与隐私素养 [6] - 可将透明度等法律规范融入教育智能系统设计初期，开发易于理解的算法程序，同时赋予师生等利益主体算法解释请求权 [6] - 建议成立由教育专家、伦理学者、技术专家、教师代表等构成的算法伦理委员会，对算法进行事前评估、事中监控和事后审查 [6] - 教育数据安全需政府、学校、企业、师生及家长共同参与，应开展数字隐私素养提升行动，将数据安全与隐私保护纳入数字素养培训体系 [7]