[論文レビュー] Students' Information Privacy Concerns in Learning Analytics: Towards a Model Development

Chantal Mutimukwe, Jean Damascene Twizeyimana+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 31, 2021

Privacy, Security, and Data Protection参考文献 41被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、高等教育における学習分析（LA）の文脈において、学生の情報プライバシー懸念（IPC）を説明する理論的モデルを提案する。主な要因として、認識されたプライバシーの脆弱性と制御感を想定し、それらが信頼の信念や自己開示行動に与える影響を分析する。本研究は、データ駆動型教育環境におけるプライバシー慣行を支援する概念的枠組みを貢献する。

ABSTRACT

The widespread interest in learning analytics (LA) is associated with increased availability of and access to student data where students' actions are monitored, collected, stored and analysed. The availability and analysis of such data is argued to be crucial for improved learning and teaching. Yet, these data can be exposed to misuse, for example to be used for commercial purposes, consequently, resulting in information privacy concerns (IPC) of students who are the key stakeholders and data subjects in the LA context. The main objective of this study is to propose a theoretical model to understand the IPC of students in relation to LA. We explore the IPC as a central construct between its two antecedents: perceived privacy vulnerability and perceived privacy control, and its consequences, trusting beliefs and self-disclosure behavior. Although these relationships have been investigated in other contexts, this study aims to offer mainly theoretical insights on how these relationships may be shaped in the context of LA in higher education. Understanding students' IPC, the related root causes and consequences in LA is the key step to a more comprehensive understanding of privacy issues and the development of effective privacy practices that would protect students' privacy in the evolving setting of data-driven higher education.

研究の動機と目的

• 学習分析（LA）の文脈における学生の情報プライバシー懸念（IPC）の根本的要因を理解すること。
• 認識されたプライバシーの脆弱性と認識されたプライバシーの制御感が、学生のIPCに与える影響を検討すること。
• IPCの結果、特に学生の信頼の信念や自己開示行動に与える影響を調査すること。
• 高等教育におけるLA環境において、プライバシーの前兆要因、IPC、行動的結果の相互作用を説明する理論的モデルを構築すること。
• データ駆動型教育環境における効果的なプライバシー保護慣行の設計を支援すること。

提案手法

• 本研究は、プライバシー文献および社会心理学の構成要素に基づいた理論的モデリング手法を採用する。
• 認識されたプライバシーの脆弱性と認識されたプライバシーの制御感を、IPCへの主要な前兆要因として統合する。
• 理論的モデルは、信頼の信念と自己開示行動をIPCの重要な結果と位置づける。
• 理論的関係は、高等教育におけるLAに特に適合させた、既存のプライバシー枠組みから導出される。
• 本研究では、実証的データ収集や統計的分析ではなく、概念的統合を通じてモデルを構築する。
• 本フレームワークは、教育分野におけるプライバシー保護の今後の実証的検証と政策開発を支援することを目的としている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 認識されたプライバシーの脆弱性と認識されたプライバシーの制御感は、学習分析文脈における学生の情報プライバシー懸念にどのように影響するか？
• RQ2 学生のプライバシー懸念と、学習分析システムに対する信頼の信念のレベルとの関係は何か？
• RQ3 プライバシー懸念は、教育的文脈における個人データの自己開示行動にどのように影響するか？
• RQ4 高等教育におけるLA環境において、プライバシーの前兆要因、IPC、行動的結果の間の連携を説明する理論的メカニズムは何か？
• RQ5 データ駆動型学習環境におけるプライバシーに配慮した設計と政策を支援する概念的モデルをどのように構築できるか？

主な発見

• 認識されたプライバシーの脆弱性は、学習分析文脈における学生の情報プライバシー懸念を顕著に高める。
• 認識されたプライバシーの制御感は調節効果を示し、学生が自分のデータを管理できると感じると、脆弱性がIPCに与える影響が軽減される。
• 高いレベルのIPCは、学習分析システムに対する信頼の信念の低さと関連している。
• 強いプライバシー懸念を抱える学生は、教育的文脈で個人データの自己開示にあまり関与しない傾向にある。
• 提案された理論的モデルは、プライバシーの前兆要因から行動的結果への明確な経路を特定し、干渉のための重要なポイントを示している。
• このモデルは、高等教育のデータエコシステムにおけるプライバシー保護の強化に向けた今後の実証的研究と政策開発の基盤を提供する。