基于联邦学习的教育数据挖掘隐私保护技术探索

近年来,人工智能在教育领域发挥着日益重要的作用。但随着隐私泄露问题的凸显,如何在保护学习者隐私的基础上,使用来自多方的数据以提升人工智能应用的性能,成为智能时代亟待解决的问题。为此,文章引入了人工智能领域新兴的联邦学习概念,分析了联邦学习的定义、系统模型与训练过程、隐私保护技术,并将联邦学习与教育数据挖掘的各类算法相结合,以解决教育数据挖掘中可能存在的隐私保护问题。研究发现,联邦学习方法能够从原理上保障数据隐私,且容易整合到现有的教育应用中;在保护隐私的基础之上,运用联邦学习能够最大程度地提高模型精确度;将联邦学习与教育数据挖掘相结合,既能最大化地发挥利益相关者的作用,又能满足各利益相关者的需求。联邦学习将为教育的信息化与智能化发展开辟全新的路径。