Архив статей журнала
В статье рассматривается проблема систематизации корпоративных этических норм в области больших данных, что особенно актуально в условиях стремительного роста объемов и значимости данных в цифровой экономике. Основной проблемой на данный момент является недостаточная интеграция этических принципов в процессы сбора, обработки и использования данных, что может привести к нарушениям прав человека, дискриминации и снижению доверия общества к технологиям. Целью исследования стала разработка системы корпоративных этических норм в сфере больших данных, учитывающей технические процессы разработки, моральные и социальные последствия внедрения технологий и их соответствие требованиям устойчивого развития. В основу был положен анализ существующих технических нормативов и этических кодексов, интерпретаций концепций информационной этики и междисциплинарный подход к интеграции технических и социальных компонентов. В результате исследования предложена модель систематизации этических принципов, основанная на выделении ключевых аспектов управления данными: намерения, реализации, информации и последствий. Каждому аспекту соответствуют этические принципы (этика по замыслу, человекоцентричность, ответственность, предосторожность). Полученные результаты подчеркивают необходимость междисциплинарного взаимодействия для разработки гибкой и адаптивной системы этических норм, которые обеспечат не только соответствие технологическим процессам, но и защиту прав и интересов человека. Представленная система может быть использована как инструмент для самооценки организаций, работающих с большими данными, и для разработки долгосрочных стратегий в этой области.
В статье рассматривается применение учебной аналитики (Learning Analytics, LA) в образовательном процессе. Она широко используется, позволяет оптимизировать процесс обучения, оперативно оценивать качество материалов и преподавания, учитывать результаты и достижения обучающегося, прогнозировать его успеваемость. Среди этических проблем, возникающих при использовании образовательной аналитики, наиболее часто дискуссии возникают вокруг конфиденциальности, прозрачности, навешивания ярлыков, права собственности на данные, алгоритмической справедливости и обязанность вуза упреждающе взаимодействовать с обучающимися при наличии академической неуспеваемости. Каждая из них акцентирует автономию обучающегося, его активную и осознанную вовлеченность в процесс контроля своего обучения для самостоятельного принятия решений. Есть примеры вузовских кодексов использования учебной аналитики, что свидетельствует о необходимости введения нормативной практики использования новых образовательных инструментов.