Optimera skörden och analysen av studentdata lovar att rensa dimman kring de viktigaste drivkrafterna för studenternas framgång och bevarande, och ge potential för förbättrad studentframgång. Samtidigt ökar oron över i vilken utsträckning individer rutinmässigt och successivt spåras när de engagerar sig på nätet. Internet, just det som lovade att öppna upp möjligheter och bryta ner kommunikationsbarriärer, hotar nu att återigen begränsa det genom massövervakningens panoptik. Inom den högre utbildningen påverkas våra antaganden och vår förståelse av frågor som rör studenternas attityder till privatlivet både av den uppenbara lätthet med vilken allmänheten verkar dela med sig av detaljerna i sina liv och våra faderliga institutionella kulturer. Som sådan kan det vara lätt att låta vår entusiasm för de möjligheter som erbjuds genom att lära sig analytics uppväga övervägande av frågor om integritet. Detta dokument undersöker frågor kring samtycke och det till synes enkla valet att låta studenter att opt-in eller opt-out för att få sina data spåras. Vi överväger hur 3 leverantörer av massiva öppna onlinekurser (MOOC) informerar användarna om hur deras data används, och diskuterar hur högskolor kan arbeta mot en strategi som engagerar och mer fullständigt informerar studenterna om konsekvenserna av lärandeanalys på deras personuppgifter.
REF utforskade begreppet studentintegritet självhantering och frågor kring samtycke och det till synes enkla valet att tillåta studenter att opt-in eller opt-out av att ha sina data spåras.
Student privacy self-management: implications for learning analytics
{'venue': 'LAK', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}