教育・学習データ利活用ポリシーひな型の策定アップデート 2022

上田 浩

@UEDA_Hiroshi

2022 年 9 月 29 日
法政大学 情報メディア教育研究センター

この時間は2 / 27

ゴール

次のいずれかもしくは全て：• AXIES「学習・教育データ利活用ポリシーのひな型」を批判的に読んでみよう• 所属大学で学習・教育データ利活用ポリシーを作成しよう• 今年度行われる予定の同ひな型の改訂にコミットしよう

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アウトライン

教育・学習データの利活用ポリシーの必要性

AXIES「教育・学習データの利活用ポリシー」に込めた思い
今後のアップデートの方向性

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アウトライン

教育・学習データの利活用ポリシーの必要性

AXIES「教育・学習データの利活用ポリシー」に込めた思い
今後のアップデートの方向性

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学生/教員を守るポリシーが必要• 漠然とした不安• 学生を実験に使うな• 個人が特定される• 自分の授業が可視化されると困る• データ処理による意図しない個人の選別• OECD8 原則


このままでは学生も教員も疑念や不安を抱えたまま

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事例 1: Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA)
家族教育権とプライバシーに関する米連邦法 (1974)
正当な理由がある教育機関の関係者は事前同意なしの教育データへのアクセスが認められている (§99.31)• 教育改善、大学改善• 論文作成は対象外• 別途学生の同意が必須• データの保護義務が同時に発生する
https://studentprivacy.ed.gov/

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事例 2: JISC(英国の NREN)

https://www.jisc.ac.uk/guides/code-of-practice-for-learning-analytics

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事例 3: DELICATE CheckList

IINVOLVE – Involve all stakeholders and the data subjects

CCONSENT – Make a contract with the data subjects

DA

ANONYMISE – Make the individual not retrievable

DETERMINATION – Why you want to apply Learning Analytics?

E

EXPLAIN – Be open about your intentions and objectives

T

TECHNICAL – Procedures to guarantee privacy

L

LEGITIMATE – Why you are allowed to have the data?

E

EXTERNAL – If you work with external providers

I

INVOLVE – Involve all stakeholders and the data subjects

The DELICATE Checklist
to implement trusted
Learning Analytics

u What is the added value (Organisational and data subjects)
u What are the rights of the data subjects (e.g., EU Directive95/46/EC)

u What data will be collected for which purpose?
u How long will this data be stored?
u Who has access to the data?

u Which data sources you have already (aren’t they enough)u Why are you allowed to collect additional data?

u Be open about privacy concerns (of data subjects)
u Provide access to the personal data collected (about the data subjects)

u Be open about privacy concerns (of data subjects)
u Provide access to the personal data collected (about the data subjects)

u Ask for a consent from the data subjects before the data collection
u Define clear and understandable consent questions (Yes / No options)u Offer the possibility to opt-out of the data collection without consequences

u Anonymise the data as far as possibleu Aggregate data to generate abstract metadata models (Those do not fallunder EU Directive 95/46/EC)

u Monitor regularly who has access to the datau If the analytics change, update the privacy regulations (new consent needed)u Make sure the data storage fulfills international security standards

u Make sure they also fulfil the national and organisational rulesu Sign a contract that clearly states responsibilities for data security
u Data should only be used for the intended services and no other purposes

Drachsler, H. & Greller, W. (2016). Privacy and Analytics – it’s a DELICATE issue. A Checklist
to establish trusted Learning Analytics. 6th Learning Analytics and Knowledge Conference
2016, April 25-29, 2016, Edinburgh, UK.
LACE Project is supported by the European Commission
Seventh Framework Programme under grant 619424.

CCONSENT – Make a contract with the data subjects

u Ask for a consent from the data subjects before the data collection
u Define clear and understandable consent questions (Yes / No options)u Offer the possibility to opt-out of the data collection without consequences

http://www.laceproject.eu/ethics-privacy/

AANONYMISE – Make the individual not retrievableu Anonymise the data as far as possibleu Aggregate data to generate abstract metadata models (Those do not fall

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事例 4: SHEILA Policy Framework

http://sheilaproject.eu/la-policies/

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アウトライン

教育・学習データの利活用ポリシーの必要性

AXIES「教育・学習データの利活用ポリシー」に込めた思い
今後のアップデートの方向性

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AXIES 学術・教育コンテンツ共有流通部会の活動

https://axies.jp/report/publications/formulation/

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教育・学習データ利活用 (EDU) 宣言 (ひな型)【AXIES 会員大学】は，(日本を代表する・地域に貢献する) 高等教育機関として，日々の教育や学習に関するデータを安全な方法で取得・保持・分析し，客観的データに基づく大学の教育改善や学生等の学習支援を図るととともに，データ利活用から得られた叡智を公開し，国民と人類の福利に貢献します．



このひな型は大学の新たなミッションとして全体で行うことを宣言している
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教育・学習データ取扱ｎ原則（ひな型）
1. 利用目的を明示し，目的外には使 5. いつでも自分のデータにアクセスできる用しません．
ようにします．このためのデータ分析ツールを提供します．
2. 利用ならびに分析手法とその結果を明示します．

6. データの分析結果の公表については個人が決して特定されないようにします．
3. いつでも本人同意を取り下げることができます．
7. データに適切な安全管理措置を施します．
4. 個人情報保護法などの関連する法令を遵守します．

8. 研究成果やデータの共有によって，人類の福利に貢献します．



担当授業のデータの扱いに原則を示すことは有用
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高等教育機関における教育・学習データの利活用に関するガイドライン（ひな型）
個人情報として管理

匿名加工情報・非識別加工情報として管理

利用目的

教育・学習支援に限定

目的の明示は不要

取得

目的ならびにデータ項目の明示と同意

保存

データ主体の同意、または 教育・学習データから復元できないよう作成
データ主体に提供する時以外は匿名化

管理

個人情報として管理漏洩防止、作成の事実、第三者提供の対象となるデータ項目の公表

共有

あらかじめ範囲を明示

第三者提供可能公開

研究倫理規程に従いつつ研究成果を公開



研究目的であれば本人同意のもとでの個人情報としての管理
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成果

https://www.tohoku.ac.jp/japanese/studentinfo/education/08/education0801/
https://www.ltc.kyutech.ac.jp/center/la/

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教育・学習データの利活用ポリシーの必要性

AXIES「教育・学習データの利活用ポリシー」に込めた思い今後のアップデートの方向性

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黒船 2 隻https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/bio/kojin_iden/life_science/pdf/001_03_02.pdf
https://cafe.jilis.org/2022/05/15/347/

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個人情報保護法の令和 2 年および令和 3 年改正

令和 4 年 4 月に大部分が施行された!

• 官民一元化• 国立大学法人が「個人情報取扱事業者」になる+α• 「非識別加工情報」の廃止• 学術研究に係る除外規程の一部見直し• 「除外だからいいんですよね」ではない

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利用目的の特定


法第十七条 個人情報取扱事業者は、個人情報を取り扱うに当たっては、その利用の目的（以下「利用目的」という。
）をできる限り特定しなければならない。





いつ？
「事業活動のため」「お客様サービスの向上のため」では「できる限り特定」したとはいえない [5] p. 108

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データは誰のものか？
米国の各大学等は Students Records Policy を策定している

https://registrar.gatech.edu/records/privacy-and-students-rights
https://ro.umich.edu/records-registration/student-rights-records

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除外=茨の道
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第五十九条 個人情報取扱事業者である学術研究機関等は、学術研究目的で行う個人情報の取扱いについて、この法律の規定を遵守するとともに、その適正を確保するために必要な措置を自ら講じ、かつ、当該措置の内容を公表するよう努めなければならない。



今回の改正では安全管理措置、保有個人データの開示については適用除外が見送りとなった
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ゴール

次のいずれかもしくは全て：• AXIES「学習・教育データ利活用ポリシーのひな型」を批判的に読んでみよう• 所属大学で学習・教育データ利活用ポリシーを作成しよう• 今年度行われる予定の同ひな型の改訂にコミットしよう

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今後の課題• 学習データ分析の成果として様々なケーススタディが報告されているが一般化については研究段階である (カリキュラ
ム、大学、教員、学生はじめ様々な制約条件がある)• いわゆるビッグデータから個人が特定される可能性は、今後の IT の進歩に依存し予断できない• 学習データの取り扱いについて大学全体の議論が行われなければならない

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アウトライン

教育・学習データの利活用ポリシーの必要性

AXIES「教育・学習データの利活用ポリシー」に込めた思い
今後のアップデートの方向性

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文献 i

H. Ueda, H. Ogata, T. Yamada, Developing Policies for the
Use of Education and Learning Data in Japan, Procedia
Computer Science, vol. 192, p. 5015-5022 (2021)
上田 浩，緒方 広明，山田 恒夫，「教育・学習データ利活用ポリシー」のひな型の策定について，電子情報通信学会技術研究報告, SITE2019-93, p. 51-57 (2020)

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文献 ii
上田 浩，緒方 広明，山田 恒夫，高等教育機関における教育・学習データの利活用に関する方針の検討，情報処理学会研究報告, 2018-EIP-81(21), p. 1-6 (2018)
上田 浩，緒方 広明，山田 恒夫，Learning Analytics Policy の策定に向けて，情報処理学会研究報告, 2018-CLE-25(6), p. 1-5(2018)
岡村久道，個人情報保護法の知識, 第 5 版，日経 BP, 275p.
(2021)
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