大数据教育应用的伦理思考
大数据时代的科技伦理问题
大数据时代的科技伦理问题随着数字时代的到来，大数据技术正在改变我们的世界。
人类无论是在生产、生活还是文化上都需要大数据技术的支持。
数据与技术的进步，带来了前所未有的便利，但是数据浪潮的迅猛发展也引起了各种社会问题，尤其是关于大数据技术的伦理问题与隐私问题。
在大数据时代，我们如何保护隐私，如何应对大数据技术对生活的影响，这些都是需要我们深入探讨的科技伦理问题。
一、人工智能算法引发的伦理问题人工智能对我们的社会大有裨益，但同样也带来了很多关于伦理的问题。
例如，在医疗领域，医学专家和数据科学家可以合作开发人工智能系统，该系统可以根据患者病史、家族病史、药物记录、生物特征和其他指数来提供健康预测、预防性医疗建议和护理计划。
但是，人工智能算法可能会受到人类偏见的影响，导致结果出现错误，同时不同人对于相同的医学指标的解释也不同，这都是需要考虑的问题。
二、大数据商业应用的道德问题一方面，大数据技术已经成为很多公司获取效率和盈利的重要手段，另一方面，人们也发现了大数据商业应用中所涉及的道德问题。
例如，客户隐私、薪资公平、消费者自由选择等问题。
因此，在大数据商业应用中，我们应该建立更加严格的法规，对商业企业的行为进行监督和控制，从而更好地维护消费者利益。
三、个人信息安全的隐私问题大数据时代，隐私安全是越来越受到关注的问题。
因为很多公司从个人收集数据并使用这些数据来进行分析和推广策略。
在这个过程中，很多人的隐私被曝光，造成了很多的麻烦。
因此，个人隐私不仅是一种人权，也是一种公共安全问题。
我们需要建立更加严格的隐私保护机制，防止无关方侵入我们的个人信息，并且让隐私权更好地被保护。
四、数据使用的公正与合法问题大数据技术已经被应用于多个领域，带来了前所未有的效率和利益。
但是，在数据收集和多系统应用中，谁拥有和控制数据，谁将获得利益，是应该考虑的问题。
因此，我们需要考虑如何保证每个人都有机会获得数据所带来的优势，切实践行数据使用的公正和合法的原则。
大数据分析与应用中的伦理道德问题
隐私保护与数据安全：随着数据泄露事件的频发，隐私保护和数据安全问题将更加受到重视。 跨学科合作：大数据分析与应用涉及到多个学科领域，跨学科合作将有助于推动大数据产业 的发展。
伦理道德问题对大数据分析与应用的影响 未来展望中伦理道德问题的挑战与机遇 伦理道德问题在大数据分析与应用中的发展趋势 未来展望中解决伦理道德问题的途径与方法
或不良后果
数据安全法规： 需要遵守相关 法律法规，确 保数据安全和
合规性
数据收集过程中的不公平现象 数据处理过程中的歧视和偏见 数据使用过程中的隐私泄露和滥用 数据决策结果的不公平影响
定义：指在大数据分析过程中，对数据的来源、使用方式、目的和影响等信息的公开和透明程 度。
问题：由于大数据的复杂性和多样性，数据透明度往往难以实现，这可能导致数据滥用、误导 和隐私泄露等问题。
推动技术创新和伦理道德的融合发展： 加强技术研发，提高大数据应用的效率 和安全性，同时注重伦理道德的考虑
提高公众意识和参与度：加强宣传和教 育，提高公众对大数据应用中伦理道德 问题的认识和意识，鼓励公众参与监督 和维权活动
数据挖掘技术的进一步发展：将数据挖掘技术应用于更广泛的领域，如医疗、金融等。
影响：数据透明度问题不仅涉及到个人隐私和企业商业机密，还可能影响政府的公信力和社会 的稳定。
解决措施：需要加强立法和监管，提高数据使用者的道德意识和责任感，推动数据共享和开放， 以促进大数据产业的健康发展。
算法偏见定义：算法在处理数据时，由于数据集本身存在的偏见或算法设计上的缺陷，导致 结果出现不公平或不准确的情况。
数据隐私的定义 与重要性
大数据分析对数 据隐私的影响
大数据时代的教育数据隐私保护与伦理问题
大数据时代的教育数据隐私保护与伦理问题随着信息技术的不断发展和普及，大数据正在成为教育领域中不可忽视的一部分。
大数据分析可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况、提供个性化辅导等服务。
然而，大数据的应用也引发了一系列关于教育数据隐私保护和伦理问题的讨论和担忧。
一、教育数据隐私保护的重要性及挑战大数据时代，学生的个人信息和学习数据正面临着被收集、分析和应用的风险。
学生的个人信息可能包括姓名、年龄、性别、学籍信息等，而学习数据则包括课程成绩、交互行为、学习历史等。
保护教育数据隐私涉及到个人隐私权、信息安全等多个方面。
面对海量的教育数据，保护教育数据隐私面临着挑战。
首先，数据泄露的风险增加。
一旦教育数据暴露于公众或未获授权的人员手中，学生的个人信息可能被滥用或者用于商业目的。
其次，数据安全性需要保障。
保护数据安全需要采取技术手段来加密和防护数据，防止被恶意攻击或窃取。
此外，数据共享和流动也是一个难题。
教育数据往往涉及多个教育机构之间的共享和交流，如何保障数据流动的同时确保数据安全和隐私保护是一个复杂的问题。
二、教育数据隐私保护法律法规的完善针对教育数据隐私保护，国家和地区都在逐步完善相关的法律法规。
比如，在欧洲，实行了《通用数据保护条例（GDPR）》，为个人数据的收集、使用和存储提供明确的规定。
在中国，也出台了《网络安全法》、《个人信息保护法（草案）》等立法文件，加强对个人信息和数据隐私的保护。
这些法律法规的出台是对教育数据隐私保护意义重大的进步。
然而，要实现教育数据隐私的全面保护，还需要加强对这些法律法规的落实和执行。
同时，还需要建立教育数据隐私保护的相关指南和标准，明确教育机构、教育从业人员的责任和义务。
三、伦理问题的重要性和解决途径教育数据的收集和分析既带来了便利和机遇，也产生了一些伦理问题。
首先，教育数据的使用是否符合学生与家长的意愿。
在收集、分析和应用教育数据时，应该充分尊重学生与家长的知情权和选择权。
“大数据杀熟”背后的伦理审思 治理与启示
大数据杀熟是数据伦理中的一个严重问题。为了保护消费者的权益和促进企 业的长期发展，我们需要更深入地理解和遵守数据伦理的原则，同时也需要加强 相关的教育和监管。只有这样，我们才能确保大数据技术的健康发展，为我们的 生活带来真正的便利和价值。
参考内容二
随着数字经济的快速发展，大数据技术的应用已经深入到各个领域，但同时 也带来了一系列的问题，其中最引人的便是“大数据杀熟”。这种现象是指企业 利用大数据技术分析用户的消费习惯和行为模式，对于价格敏感度较高的用户， 采取提高商品或服务价格的策略，从而获取更多的利润。这种行为损害了消费者 的权益，也引发了人们对于数据可携权能否有效治理这一问题的。
然而，大数据杀熟并不只是对消费者的不公平。从数据伦理的角度来看，这 种做法也存在严重的问题。数据伦理的核心原则之一是公正性，即数据的使用应 当公正对待所有相关方。而大数据杀熟明显违背了这一原则，因为它利用了消费 者对企业的信任和依赖，以获取不正当的利益。
透明性也是数据伦理的一个重要原则。企业应当清晰地向消费者传达他们如 何使用和保护消费者的数据，以及相关的风险。然而，在大数据杀熟的情况下， 企业通常不会向消费者透露他们正在进行的价格定制，这使得消费者在不知情的 情况下被剥夺了选择权。
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二、治理
针对“大数据杀熟”现象，政府和社会各界需要采取有效措施进行治理。
1、政府治理：政府应当完善相关法律法规，明确大数据使用中的伦理规范， 对“大数据杀熟”等不正当行为加大处罚力度，以遏制这种现象的发生。同时， 政府还需加强对数据使用的监管，确保数据的合法使用。
2、社会治理：社会各界应当共同参与治理，通过提高公众的隐私保护意识， 增强对“大数据杀熟”现象的认知和抵制能力。此外，媒体、学术界等社会组织 可以发挥舆论监督作用，推动相关部门和企业更加注重伦理道德问题。
大数据在教育领域的伦理与社会责任问题
大数据在教育领域的伦理与社会责任问题随着信息技术的快速发展，大数据逐渐渗透进各个领域，其中包括教育领域。
大数据的运用为教育带来了许多机遇和挑战。
然而，在享受大数据带来的便利的同时，我们也需要正视大数据在教育领域所引发的伦理及社会责任问题。
首先，伦理问题是大数据在教育领域所必须面对的。
教育数据的收集和分析，可能涉及到学生的个人隐私。
政府部门、学校或教育机构收集到的大量学生数据涉及到个人身份、成绩、学习情况等敏感信息。
因此，在收集和使用这些数据时，必须严格遵守隐私保护的法律法规，确保学生的个人信息安全。
同时，教育数据的使用也需要遵循事先获得学生及家长的明确同意，并明确告知学生数据收集的目的和使用范围，保障学生的知情权和选择权。
其次，在使用大数据进行教育决策时，我们需要注意数据的公正性和偏见问题。
数据分析的结果可能受到数据样本的选择和收集方式的影响，从而导致结果出现偏差或偏见。
例如，如果数据样本集中在某一特定群体，那么由此得出的结论可能不具有普遍性。
因此，在数据分析过程中，我们需要确保数据的来源多样化和全面性，避免数据的偏差引发不公正的决策，确保每个学生都能获得平等的教育机会。
此外，大数据在教育领域的广泛应用也引发了公平性的问题。
教育资源的不平等分配一直是一个社会问题，而大数据的应用可能加剧这一问题。
大数据分析可以帮助识别学习困难的学生、提供个性化的教学辅导，但如果只有少数学生能够获得这些资源，而其他学生因为各种原因无法受益，将加剧教育的不平等现象。
因此，在运用大数据进行教育时，需要确保资源的公平分配，让每个学生都能够平等地享受到大数据带来的教育机会。
此外，大数据的应用也可能影响到学生的创新能力和个性发展。
大数据分析主要关注学生的行为和结果，会导致教育过程过于注重效果而忽视学生的创造力和个性。
学习并非只是制定和遵循规则，更应该培养学生的创新能力和个性发展。
因此，在运用大数据时，需要注意平衡数据分析和学生创新能力的培养，确保教育的全面发展。
大数据的伦理与道德问题
大数据的伦理与道德问题在数字化时代，大数据的应用已经融入到人们的生活的方方面面。
然而，随着大数据的不断发展和应用，它所带来的伦理与道德问题也日益凸显出来。
本文将探讨大数据的伦理与道德问题，并提出一些解决方案。
一、隐私问题大数据的应用离不开个人数据的收集和分析。
然而，个人数据的收集过程中，往往需要侵犯用户的隐私。
这引发了关于如何平衡数据搜集与保护个人隐私之间的伦理问题。
为了解决这一问题，可以采取一些措施。
首先，政府和相关机构应制定隐私保护法律法规，明确规定对个人数据的获取和使用限制。
其次，企业需要建立透明的隐私政策，明确告知用户哪些数据被收集以及如何使用。
此外，用户也应增强个人隐私保护意识，警惕个人信息被滥用的可能性。
二、数据安全问题随着大数据的应用越来越广泛，数据安全问题变得尤为重要。
一旦大数据遭到黑客攻击或者泄露，会给个人和社会带来巨大的伦理和道德风险。
为确保大数据的安全性，相关机构和企业应加强信息技术的安全防护，提高数据存储和传输的安全性。
同时，利用密码学和区块链等技术手段对大数据进行加密和溯源，加强对数据的控制和管理。
三、歧视和偏见问题在大数据分析中，往往会借助算法进行数据挖掘和决策制定。
然而，算法可能存在歧视和偏见的问题，对某些群体或个人做出不公正的判断，这引发了伦理和道德的关注。
为避免算法的歧视和偏见问题，相关机构和企业应建立公平、透明的算法评估标准与机制，对算法进行审查和监管。
此外，机构和企业还应加强对算法背后数据的分析和审查，避免数据的偏倚和不公平对待。
四、工作和人类价值问题随着大数据的普及，很多传统工作岗位可能会被自动化和机器替代。
这给人类的工作和人类价值提出了新的伦理和道德问题。
为解决这一问题，社会需要加强对教育和技能培训的重视，使人们能够适应数字化时代的变化。
同时，政府和企业应该制定相关政策和机制，确保人类在数字化时代依然能够发挥其独特的智慧和创造力。
综上所述，大数据的伦理与道德问题是当前社会亟需解决的难题之一。
大数据伦理和道德考虑
大数据伦理和道德考虑1. 引言大数据在现代社会中发挥着越来越重要的作用，它对各个领域产生了巨大的影响。
然而，使用大数据也引发了一系列的伦理和道德问题。
在处理大数据时，我们需要考虑如何平衡数据的有效利用和对个人隐私的保护，避免对个人和社会造成潜在的伦理风险。
本文将探讨大数据伦理和道德考虑的重要性，并提出应对这些问题的一些原则和方法。
2. 大数据伦理问题2.1 数据隐私保护在大数据时代，个人信息的收集和使用变得更加频繁和广泛。
然而，个人数据的泄露可能导致严重的后果，包括身份盗窃、个人隐私侵犯等。
因此，保护个人数据的隐私权成为了一个重要的伦理问题。
需要制定相应的法律法规和技术手段，确保个人数据的安全和隐私。
2.2 数据歧视和不公平大数据分析可以揭示隐藏的模式和趋势，但使用不当可能导致数据歧视和不公平的现象。
例如，在招聘过程中使用算法进行自动筛选，可能会造成性别、种族、年龄等方面的歧视。
因此，在使用大数据时需要注意数据的公平性，并采取相应的措施来防止数据歧视的发生。
2.3 数据滥用和谣言传播大数据的广泛使用也带来了数据滥用和谣言传播的问题。
恶意的数据分析和传播可能导致误导和混淆，对个人和社会造成伤害。
因此，在使用大数据时，需要建立相应的规范和准则，防止数据滥用和谣言传播，确保数据的准确性和可信度。
3. 大数据道德考虑3.1 透明度和可解释性在大数据分析中，算法和模型的复杂性使得很难理解其内部的运行机制和决策过程。
然而，对于一些重要的决策，如贷款审批、医疗诊断等，透明度和可解释性是非常重要的。
因此，应该努力提高算法和模型的可解释性，确保决策的公正和可信。
3.2 数据伦理教育和培训由于大数据技术的快速发展，对于大数据伦理和道德的教育和培训也显得尤为重要。
相关从业人员需要了解伦理准则和道德规范，并将其应用于实际的数据分析和决策中。
此外，普通公众也应该有机会了解大数据的伦理和道德问题，增强个人的数据意识和保护意识。
大数据在教育领域的伦理与社会责任问题
大数据在教育领域的伦理与社会责任问题随着科技的不断进步，大数据应用在各个领域中，其中包括教育。
大数据的广泛应用为教育领域带来了巨大的变革，但同时也引发了一系列的伦理与社会责任问题。
本文将就大数据在教育领域中存在的伦理与社会责任问题进行探讨。
一、隐私保护问题在大数据时代，教育领域的个人数据大量被采集和分析，如个人学习成绩、行为习惯等。
然而，这些个人隐私信息的采集和使用引发了隐私保护的伦理问题。
学生的个人隐私权应当得到充分的尊重和保护。
大数据技术的运用可能会导致学生的个人隐私暴露。
一方面，学生的个人信息可能被教育机构和技术公司不当使用，并可能被盗用，导致个人隐私泄露。
另一方面，在大数据分析中，学生的个人特征和行为习惯可能被泄露，剥夺了他们的隐私权。
因此，在教育领域中应加强对个人数据的保护措施，并加强对教育机构和技术公司的监管，确保学生的个人隐私得到有效的保护。
二、数据歧视问题大数据在教育领域中的应用可能引发数据歧视问题。
大数据分析中的算法可能会对学生进行评估和分类，从而对学生进行歧视。
例如，大数据分析可能会将学生分为各种群体，如高成绩群体、低成绩群体等。
这种基于算法的分类可能会导致学生的歧视。
学生被贴上某个标签后，可能会影响到他们的学习机会和未来的发展。
因此，在大数据分析过程中应加强算法的公正性和中立性，避免对学生进行歧视，确保学生的权益得到保护。
三、教育不平等问题大数据在教育领域中的应用也可能加剧教育不平等问题。
在数据分析中，有可能会关注那些容易获取数据的学生，而忽略那些难以获取数据的学生，从而导致不平等。
例如，大数据分析可能更容易关注到城市地区的学生，因为城市地区的学生更容易获取数据。
这种偏向可能会导致教育资源的不均衡分配，进而加剧不平等。
为了解决这个问题，教育机构应加强对数据获取的公平性和包容性，确保每个学生都能够享有平等的教育机会。
四、学生自主性问题大数据在教育领域中的应用可能会进一步剥夺学生的自主性。
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2016年第1期（总第342期）GLOBAL EDUCATIONVol．45 No1，2016大数据教育应用的伦理思考张燕南赵中建摘要大数据为学习和教育的变革提供了优质化反馈、个性化定制和精准化概率预测，同时也存在隐私泄露侵害尊严、过往数据束缚个体发展、数据主导决策禁锢学业进步等伦理威胁。
在大数据的教育应用过程中推动自主性原则、善意性原则、公正性原则、可持续发展原则等伦理原则的建立和健全，有助于规避伦理风险、权衡预期受益与潜在威胁、平衡各参与方的利益关系、推动人类价值与技术发展的和谐共进。
关键词教育；大数据；伦理作者简介张燕南/华东师范大学国际与比较教育研究所博士研究生（上海200062）赵中建/华东师范大学课程与教学研究所教授（上海200062）一、引言随着信息技术的进步，人类社会产生、处理和利用的数据在大量增加，作为数据交换、整合和分析的结果，我们对客观世界的记录范围、测量范围和理解范围在不断地延展和扩大。
这些用于挖掘新知识、发现新规律、创造新价值的海量数据，就被称为“大数据”。
由大数据催生的巨大变革，深入到经济、政治、医疗、教育等人类生活的方方面面，为社会带来前所未有的“大利润”、“大科技”和“大知识”等发展机遇，进而影响人们的价值体系、知识体系和生活方式。
在这些正在发生的巨大变革中，也蕴藏着对个人、组织和社会的一系列挑战。
加强对大数据引发的相关伦理问题的认识并建立有效的风险规避原则，有助于我们把握这一中性工具的运用尺度，成功地驾驭大数据应用、开启崭新的教育时代。
二、大数据教育应用的积极效应数据科学家维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch nberger）指出，大数据和教育的结合，将超越过去那些“力量甚微的创新”而创造真正的变革，他总结了大数据改善学习和教育的三大核心要素：反馈（feedback）、个性化（individualization）和概率预测（probabilistic predictions）。
［1］（一）反馈传统的教育反馈，即以频率不高的标准化测试为手段评价学生学业表现的形式，其流动方向是单向的（从教师和校方指向学生和家长）、评价对象是不足的（针对学生而非教师及教学工具）、评价方式是单一的（偏重学习结果而忽视学习过程）。
然而在大数据时代，信息的传递是双向进行的，电子书平台能够收集反映学生阅读状态的数据并加以处理，向学生、教师和出版商提供反馈；评价对象不再是作为“消费者”的学生，还包括“产品和服务”，即教师和教学工具；有关学生对电子教科书等的使用状况的反馈数据是动态的、持续的，总结性评价和形成性评价得以兼顾。
（二）个性化即使在高呼改革口号多年后的今天，现代教育在很大程度上仍然类似于伴随着其发展的工业化时代的教育：学生受到千篇一律的对待，教与学无论在时间还是内容上都参照统一标准，忽视个人喜好、特质和需求。
大数据时代的技术和工具，使得其他行业中的多样化和定制化服务，同样可以在教育领域大规模地呈现：针对学生个体学习情况的数据收集和分析成为可能，学习内容将基于分析结果加以改变和调整，教学安排上不再拘泥于同样的顺序和步调，知识的传递得到个性化处理，从而更好地适应特定的学习环境、个人偏好和学习能力。
（三）概率预测在教育决策和教学活动中，从不缺少概率性的干预，比如校方对学生家长提出的有关转校、更换课程、重新考试或是使用特定课本等建议。
此类传统的概率预测，往往是教师等凭借过往经验做出的判断。
而大数据时代的概率预测是更具针对性和精确度的：对大量个体的学习行为进行量化和记录，当数据累计到一定程度时，通过数据分析，挖掘其中蕴含的秩序和规律，根据海量数据中潜在的秩序和规律进行预测，为后来的学习者提供建议和导航，助其获得最佳的学习效果。
三、大数据对教育产生积极效应的原因大数据对教育产生的积极效应，无论是教学反馈的优化、个性化教育的促进还是概率预测的实现，都来源于大数据本身所具备的特性和功能。
（一）大数据的特性大数据的特性可以通过四个以字母V为首的单词概括：规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）以及价值性（Value）。
［2］前三个特性的产生，是信息技术领域不同时期的多个进步交互作用的结果：1966年提出的摩尔定律形成了大数据现象的物理基础；1989年兴起的数据挖掘，从大量繁杂的数据中萃取隐藏其中的有效信息；2004年出现的社会性软件把全世界的每个人都转化为潜在的数据生成器。
［3］小型化、智能化的设备和大规模数据收集平台的普及，使得各行各业的每个领域都面临着数据量的指数级增长，目前以ZB计的人类存储数据，其中98%都是数字数据。
［4］代表单个个体的数据看似是杂乱无章的，但是经由统计工作系统化收集的成片数据，除了代表事实，其内在还蕴藏着事物的发展规律。
大数据的价值正在于此：不仅可用于支持观点，还能够从中获得启示，进而发现新的知识和规律。
（二）大数据的功能从其价值性的角度出发，可以将大数据理解为一种新的研究方法。
计算机图灵奖得主吉姆·格雷（Jim Gray）指出，科学已进入继经验范式、理论范式、模拟范式之后的第四范式———数据密集型科研，［5］即以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式。
多源化的数据经由收集和软件处理，存储在各大数据库中，科学家使用数据管理和统计学方法进行分析和研究。
数据不再仅仅是科学研究的结果，更是作为科学研究的对象和工具，被用于思考、设计和实施研究。
费亚德（Fayyad）在1995年的知识发现会议上提出，数据挖掘作为大数据研究方法的关键环节，其基本功能有两个：描述（descriptive）与预测（predictive）。
前者基于数据的相似度刻画海量数据中潜在的模式，后者根据数据中潜在的模式进行预测，从而发现数据中有价值的模型和规律。
［6］四、大数据教育应用的潜在伦理威胁大数据的规模性、多样性、高速性和价值性等性质以及描述和预测等基本功能，是大数据在教育领域产生积极效应的基础和先决条件，然而由此引发的大数据教育应用的负面效应也不容忽视：以提供个性化服务为目的海量数据分析有大面积披露数据隐私的潜在危险；永久存储的数据可能为学生贴上固化标签而使其遭到歧视性待遇；数据主导决策模式的无差别适用逐渐磨灭学生创造力、限制和剥夺其自由发展的权利和机会。
（一）隐私泄露对人格尊严的侵害目前的一些学校［7］是这样利用大数据进行个性化教学实践的：系统首先获取某个学生过往的学业表现，再从高学年或已毕业学生的成绩库中搜索与之成绩相似的学生，分析过往成绩和待选课程表现之间的相关性、结合某专业的要求和学生能够完成的课程等信息，预测学生未来在课程中可能取得的成绩，最后综合考量预测成绩和各门课程的重要性，为学生推荐一个专业课程清单。
此类实践对学生的学业表现和辍学率的提升效果已经得到验证，并处在深化和推广的研究阶段中。
在过去，由于量化工具和保存载体的匮乏和落后，实现诸如上述的“某个学生过往的学业表现”的手段并不发达，即使得以部分实现，能掌握的也是相对局部和片面的数据。
当人类迈入大数据时代之后，数据的发展呈现规模性、多样性和高速性的特性，我们能够通过文本、图片、视频等形式将我们对客观世界的记录以极低的成本保存在计算机和网络服务器中。
信息技术的进步使人类记录的范围不断扩大，其中也包括人类的学习行为和学业表现。
成立初期与美国的9个州建立合作关系的K12学生数据存储机构inBloom，其系统能够从不同年级和考勤数据库中提取学生数据，数据的类别超过400个，包括学生姓名、地址、考核和考勤、记录处分，以及家庭经济状况、身体残疾和精神疾病等敏感的分类。
当家长发现学生的社保账号也被上传之后，对inBloom 的服务展开了坚决的抵制。
尽管采用了高级别的加密保护措施，收集数据的根本目标也是为了促进个性化学习，公司仍然由于学生家长对数据安全和利用的担忧而遭到声势浩大的抗议，最终不得不关闭。
存储在不同系统中的数据一经加总和整合，各类数据可以彼此印证、互相解释，并最终再现个人的学习生活和全景，这无异于一种使个人隐私无所遁形的“数据监控（Data veillance）［8］”；这些记录数据一旦被泄露，就会是对个人隐私的极大侵害。
没有数据的开放，就难以形成大数据应用和大数据革命，然而个性化服务的获取若要以隐私披露为代价，则不可避免地使本应得益于大数据所创价值的人们在人格尊严和意志表达方面受到损害。
（二）过往数据对个体发展的束缚美国用“N世代（Net Generation）”一词称呼伴随着计算机和互联网环境成长的一代人，认为其思维方式、行为方式、世界观都受到了数字科技的巨大影响。
［9］而在大数据时代成长的世代，其整个生命历程，从摇篮到坟墓，都将被量化和记录，类似于“My life Bits”［10］的项目将不再是个别学者的先驱尝试：现在的幼儿园已经开始通过网络论坛和移动客户端开展与家长之间的互动，幼童每天的学习内容、情绪表现、每个进步或者细微的异常行为、甚至更换尿布的次数都被记录在特定数据平台；在其后续各个阶段的教育环境中，这种数据追踪也将如影随形，默默地捕捉他们留在多种信息系统中的“数据脚印”。
基于大数据实现的数字记录与人脑记忆不同，不存在遗忘和干扰，因此人们的所见所闻、学习过的和经历过的，都将完整地保留。
上文中提及，“描述”作为大数据的功能之一，是通过数据的相似度实现数据模式的刻画的。
这在某种程度上意味着，承载着个人生活和学习记录的过往数据，都可能在某一时间节点出于某一事由被提取、分析或比较，执行这些操作的初衷也许是为了制定更佳的个性化学习路径，而与此同时，过往的个人数据也可能成为入学或求职时的评估依据并为当事人贴上具有某种暗示意味的“电子标签”。
假如数据显示，一个学生在过去的学习中鲜少在某科目中取得理想的成绩，其就读的学校将会为之安排难度较低的其他课程以提升合格机率，而后续学校的招生审查人员可能就此判断该生没有进入该校学习的能力而取消其入学考试资格；假如数据显示，某求职者年少时曾经有过扰乱课堂纪律或者考试舞弊的行为，招聘者在对雇用与否做出决定的时刻，可能很难摆脱主观的偏见，从而对其未审先判。
发展心理学理论认为，同其它生命有机体相比，人类是有目的地、有创造性地生活在一个不断变化的生化情境中的。
个体的生理和情感在与环境的交互作用中获得发展，心理同样伴随着客观世界、社会实践的变化而不断演进。
个体的身心发展与年龄有着密切的联系、随着生物的成熟和获得的经验而发生变化。
青少年时期的个体在认知能力、思维方式、人格特点以及社会经验上仍然存在一定的动荡性和矛盾性，随着时间的推移，个体将会形成良好的自我意识和社会适应能力，建立较为成熟的价值观和道德观。