1. Oppimisanalytiikka
ja GDPR
Harto Pönkä
24.4.2020

2. EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen myötä tietosuojasta pitää huolehtia kaikissa
tilanteissa, joissa henkilötietoja käsitellään. Ja se pitää pystyä osoittamaan.

3. Kuva: Matthew Henry @ Unsplash
Tietosuojalla suojataan ihmisten
oikeutta yksityisyyteen (tunnistettavuus).
Tietoturvalla suojataan henkilö- ja
muitakin tietoja laittomalta käytöltä.
Suojaustoimenpiteet suhteutetaan
riskiarvioon tietoturvauhista.

4. Kuva: Kuntaliitto ja VM, Arjen tietosuojaa, 22.6. 2017,
http://vm.fi/documents/10623/4914009/Arjen+tietosuoja+-koulutusmateriaali/8d13c7db-0f52-44ee-954a-74f24feade73
Kuvassa on ns. tavallisia henkilötietoja.
Huom. Jos IP-osoite ei mahdollista henkilön tunnistamista, se ei ole henkilötieto.

5. Arkaluontoiset henkilötiedot
Erityisten henkilötietoryhmien käsittely on pääasiassa
kielletty ilman suostumusta tai laista tulevaa perustetta.
• rotu tai etninen alkuperä
• poliittiset mielipiteet
• uskonnollinen tai filosofinen vakaumus
• ammattiliiton jäsenyys
• terveyttä koskevat tiedot
• seksuaalinen suuntautuminen tai käyttäytyminen
• geneettiset ja biometriset tiedot henkilön tunnistamista
varten
Lähde: EU:n yleinen tietosuoja-asetus (General Data Protection Regulation, GDPR), 2016/679, artikla 9,
http://eur-lex.europa.eu/legal-content/FI/TXT/?uri=uriserv:OJ.L_.2016.119.01.0001.01.FIN&toc=OJ:L:2016:119:FULL#d1e2034-1-1

7. Kysymys: milloin kyse henkilörekisteristä?
- Milloin ”muu rekisteri” muuttuu henkilötietorekisteriksi?
• Läppäri 233
• Varattu klo 10-14
• Käyttö: opiskelu
• Haettu klo: 9:50
• Palautettu klo 14:00
• Varaaja ID: 20231
• Läppäri 112
• Läppäri 159
• Läppäri 217
• Läppäri 233
• Läppäri 288
• Läppäri 289
• Läppäri 302
• Läppäri 312
• 20111: Essi Esimerkki
• 19547: Matti Mainio
• 31313: Aku Ankka
• 20231: Jaska Jokunen
• 45990: Maija Mallikas
• 21331: Joku Vaan
A B C
Sisältää henkilötietoja = muodostavat yhdessä rekisterinEi sisällä henkilötietoja

8. 4 artikla
6) ’rekisterillä’ mitä tahansa jäsenneltyä henkilötietoja sisältävää tietojoukkoa, josta
tiedot ovat saatavilla tietyin perustein, oli tietojoukko sitten keskitetty, hajautettu tai
toiminnallisin tai maantieteellisin perustein jaettu,
Lähde: EU:n yleinen tietosuoja-asetus (General Data Protection Regulation, GDPR), 2016/679,
http://eur-lex.europa.eu/legal-content/FI/TXT/?uri=uriserv:OJ.L_.2016.119.01.0001.01.FIN
Rekisteri ja rekisterinpitäjä
7) ’rekisterinpitäjällä’ luonnollista henkilöä tai oikeushenkilöä, viranomaista, virastoa tai
muuta elintä, joka yksin tai yhdessä toisten kanssa määrittelee henkilötietojen käsittelyn
tarkoitukset ja keinot; jos tällaisen käsittelyn tarkoitukset ja keinot määritellään unionin tai
jäsenvaltioiden lainsäädännössä, rekisterinpitäjä tai tämän nimittämistä koskevat erityiset
kriteerit voidaan vahvistaa unionin oikeuden tai jäsenvaltion lainsäädännön mukaisesti,

9. • Opiskelijarekisterin käyttötarkoitus on opetuksen
järjestäminen + yhteensopivat tarkoitukset
– Opetustilanteet, myös etä- ja verkko-opetus
– Opetuksen järjestäjän hallinnoimat sovellukset ja verkkopalvelut
(käyttäjätunnukset, sisällöt, lokitiedot)
– Paikallaolot, suoritukset, testit, arviointi
– Yhteydenpito oppijaan ja huoltajiin (puhelin, sähköposti ym.)
– Oppimisanalytiikka ja oppimisen tukeminen sovelluksissa
– Kuvaus-, julkaisu- ja tekijänoikeusluvat
– Harjoitteluihin ja vierailuihin liittyvät tiedot
– Oppilashuolto ja erityisen tuen tarve
• Oppilaitoksessa henkilötietojen käsittelyn oikeusperuste on yleensä julkisen
tehtävän hoitaminen tai lakisääteiset velvoitteet.
• Suostumus voi olla oikeusperusteena, kun halutaan tarjota lisäpalveluita.
– Suostumuksen pitää olla aidosti vapaaehtoinen, eikä sen antamatta jättäminen tai peruminen
myöhemmin saa aiheuttaa oppijalle haittaa.
– Opetuksessa voidaan käyttää ulkopuolisia sovelluksia ja verkkopalveluita suostumuksen
perusteella, mutta samalla on oltava vaihtoehto niille, jotka eivät anna suostumusta.
Opiskelijarekisteri etäopetuksessa
Lisätietoa: OPH:n tietosuojaopas, 2018, https://minedu.fi/henkilotietojen-kasittelyn-suunnittelu
Opiskelija-
rekisteri
oppijoiden ja huoltajien
henkilötiedot

10. • Tietosuojavaltuutettu katsoi v. 2017, että suostumusta opetuksen
järjestäjän hallinnoimien pilvipalvelujen opetuskäyttöön ei tarvita.
• Oppilaitokset toteuttavat niille laissa säädettyjä tehtäviä, ja voivat
sen perusteella käsitellä tarpeellisia henkilötietoja.
• Opetuksen järjestäjä päättää, millaisia laitteita, työvälineitä ja
oppimateriaaleja käytetään, ml. digitaalisia oppimisympäristöjä
• Henkilötiedot tulee suojata asiattomalta pääsyltä ja käsittelyn
lainmukaisuutta tulee valvoa.
• Ulkopuolisten palvelujen käytöstä tulee sopia rekisterinpitäjän ja
palveluntarjoajan välillä niin, että rekisterinpitäjä vastaa
henkilötiedoista (nyk. sopimus henkilötietojen käsittelystä).
• Tietoja voidaan siirtää EU:n ulkopuolelle Privacy shield -järjestelyllä.
• Opetuksen järjestäjän tulee laatia säännöt, minkälainen TVT:n käyttö
on oppilaitoksessa sallittua ja mitä väärinkäytöstä seuraa.
Ennakkopäätös: pilvipalvelut opetuksessa
Lähde: Tietosuojavaltuutetun päätös 28.2.2017, https://finlex.fi/fi/viranomaiset/tsv/2017/20170242 (huom. ennen GDPR:ää)

11. Samat tiedot ja tarkoitus = sama rekisteri
Opiskelija-
rekisteri
oppijoiden ja huoltajien
henkilötiedot
Opetuksen
järjestäminen
+ yhteensopivat
käyttötarkoitukset
Rekisteri ei tarkoita vain
yhtä tietojärjestelmää tai
tietojen säilytyspaikkaa.
Rekisteri voi olla
hajautettu ja siitä voidaan
ottaa osia käyttöön.

12. - Voiko yhteistä Excel-taulukkoa pitää missään pilvipalvelussa,
esim. organisaation G Suitessa tai 0ffice 365:ssa?
- Voiko Google Driven lomakekyselyitä käyttää henkilötietojen
keräämisessä?
• Periaatteessa estettä esim. Microsoftin ja Googlen organisaatioille
tarkoitettujen pilvipalvelujen käytölle henkilötietojen käsittelyssä ei ole estettä.
– Pilvipalvelujen ylläpitäjät ovat henkilötietojen käsittelijöitä ja siitä on oltava sopimus.
– Henkilötietojen siirto EU:n ulkopuolelle on mahdollista mm. Privacy shield-
järjestelmän ja EU-komission mallisopimuslausekkeiden perusteella.
• Pilvipalveluissa on pidettävä huolta, että pääsyoikeudet henkilötietoihin on
määritelty työtehtävien mukaisesti. Ei yhteiskäyttötunnuksia.
• Jos esim. Google-lomakkeella kerätään henkilötietoja, on sitä varten oltava
tietosuojaseloste ja se tulee linkittää lomakkeelle. Tietojaan antavien
henkilöiden tulee voida tietää etukäteen, miten heidän tietojaan käytetään.
• Organisaation kannattaa ohjeistaa, saako esim. yksityistä Google-tunnusta ja
sen alaista Google Drive -palvelua käyttää työssä henkilötietojen käsittelyssä.
Kysymys: henkilötiedot pilvipalveluissa

13. Ulkopuoliset verkkopalvelut
Opiskelija-
rekisteri
(opetuksen järjestäjä
rekisterinpitäjänä)
Ulkopuolinen
verkkopalvelu
(jonka kanssa ei ole sopimusta
henkilötietojen käsittelystä)
Henkilötietoja ei saa luovuttaa opetuksessa
ulkopuoliselle taholle, jos
1) ei ole sopimusta henkilötietojen käsittelystä tai
2) jos siihen ei ole saatu suostumusta.
Jos henkilötietoja kerätään
ulkopuolisen verkkopalvelun kautta,
tulee siihen olla oikeusperuste sekä
huolehtia rekisterinpitäjän
informointivelvollisuudesta, esim.
linkki tietosuojaselosteeseen.
Ulkopuolista verkkopalvelua voidaan
käyttää viestintään rekisteröityjen
kanssa myös silloin, jos aloite siihen
tulee heiltä, jolloin he käytännössä
antavat suostumuksen sen käyttöön
ko. asian hoidossa.

14. • Suostumuksen tulee olla vapaaehtoinen, yksilöity, tietoinen ja
yksiselitteinen
• Suostumusta ei voi antaa:
– Vaikenemalla
– Valmiiksi rastitetulla ruudulla
– Jättämättä jotakin tekemättä
• Alaikäisen kohdalla suostumuksen antaa huoltaja.
• Yli 13-vuotias voi antaa itse suostumuksen henkilötietojen
käsittelylle tietoyhteiskunnan palveluissa (esim. verkko-, some- ja
mobiilipalvelut) ja hyväksyä ikätasolleen tavanomaisia sopimuksia.
• Alle 15-vuotiailta tarvitaan huoltajan lupa omien laitteiden käyttöön
opetuksessa (OPH:n ohjeistus).
– Mikäli laitteille asennetaan sovelluksia opetuksessa, tulee tähän pyytää suostumus.
– Huoltaja voi hyväksyä sovelluksen käyttöehdot lapsen puolesta ja antaa sen lapsen
käyttöön, mikäli ehdoissa ei kielletä tällaista.
• Suostumukset ja luvat tulee dokumentoida sekä tarkistaa vuosittain.
Pyydettävät suostumukset ja luvat
Lähteinä mm. GDPR ja Tietokoneen, kännykän ja muiden mobiililaitteiden käyttöön liittyvistä oikeuksista ja velvollisuuksista koulussa, OPH, 2017,
https://www.oph.fi/julkaisut/2017/tietokoneen_kannykan_ja_muiden_mobiililaitteiden_kayttoon_liittyvista_oikeuksista_ja_velvollisuuksista_koulussa

15. • Tietoja ei saa käyttää vastoin niiden alkuperäistä tarkoitusta
tai tavoilla, joita rekisteröity ei voi odottaa.
• Jokainen työntekijä saa käsitellä (ja nähdä) vain niitä
henkilötietoja, jotka liittyvät hänen työtehtäviinsä.
• Henkilötietoja käsitellään niin, etteivät sivulliset näe niitä.
• Henkilötietoja ei julkaista tai luovuteta ilman, että
rekisteröidyltä on siihen suostumus.
• Tietojen säilytyksessä noudatetaan fyysistä tietoturvaa, esim.
valvotaan tiloja ja laitteita sekä lukitaan ovet.
• Tietojärjestelmissä käytetään henkilökohtaisia tunnuksia sekä
huolehditaan käyttöoikeuksista ja seurannasta (lokit).
• Työnantaja huolehtii henkilötietojen käsittelyn ohjeistuksesta,
koulutuksesta ja vaitiolovelvollisuudesta työntekijöille.
Henkilötietojen käsittelyn perusteita

16. Vaitiolovelvollisuus henkilötiedoista
• Työnantajan vastuulla on määritellä, mitä henkilötietojen käsittelyä eri
työtehtäviin kuuluu, sekä huolehtia tietojen turvallisesta säilytyksestä.
• Tietosuojalain 35 §:n vaitiolovelvollisuus koskee kaikkia työtehtäviä, joissa
saadaan tietää henkilöiden ominaisuuksista, henkilökohtaisista oloista ja
taloudellisesta asemasta.
• Laissa on lukuisia erityistapauksia, joissa säädetään erikseen
salassapitovelvollisuudesta (esim. terveystiedot, luottotiedot, arviointitiedot,
tietosuojavastaavan saamat tiedot, salassa pidettävät asiakirjat jne.).
– Salassapitovelvollisuuden rikkominen tietoja paljastamalla tai hyväksikäyttämällä voi olla
rikoslain mukainen salassapitorikos.
• Jos rekisterinpitäjä käyttää ulkopuolisia henkilötietojen käsittelijöitä, sen tulee
varmistua näiden vaitiolovelvollisuudesta sopimuksella.
Lähteitä: Tietosuojalaki 35 §, https://www.finlex.fi/fi/laki/alkup/2018/20181050#Pidp445875120,
Rikoslaki 38 luku 1 §, https://www.finlex.fi/fi/laki/ajantasa/1889/18890039001#L38

17. Oppimisanalytiikka ja GDPR

18. Anonyymi data = ei henkilötietoja
Henkilötiedot oppimisanalytiikassa
Lähde: Oulu Juuso ja Voutilainen Tomi, 2019, Oppimisanalytiikka ja opiskelijatietojen käsittely yliopistoissa,
https://www.edilex.fi/artikkelit/20064.pdf
• Opiskelijan tunnistamiseksi käytettävät tiedot: nimi,
opiskelijanumero, henkilötunnus, oppijanumero
• Opiskelijan opinto-oikeuteen liittyvät tiedot
• Opiskelijan opintojen suunnitteluun liittyvät tiedot
• Opiskelijan omat tavoitteet, opintojen etenemiseen
vaikuttavat seikat, työelämätiedot
• Opintojen yleiseen etenemiseen ja suorittamiseen
liittyvät tiedot: opintopisteet, suoritukset,
arvosanatiedot, palaute, opiskelijavaihdon tiedot
• Yksittäisiin opintojaksoihin liittyvä tieto: opiskelijan
tavoitteet, tehdyt palautukset, opiskelijan
käyttäytymistä ilmentävät lokitiedot
oppimisympäristössä, kurssipalaute
• Ulkopuolisista ja muista kuin opintoihin suoraan
liittyvistä rekistereistä saatavat tiedot,
valtakunnalliset rekisterit, kirjaston käyttötiedot ym.
• Arviot, ennusteet ja profiilit: arviot tai ennusteet
opintopistekertymästä, valmistumisajasta,
opintomenestyksestä tai putoamisvaarasta,
suositukset (esimerkiksi opintojaksot)
Opiskelijan tiedot = henkilötietoja

19. 4 artikla
4) ’profiloinnilla’ mitä tahansa henkilötietojen
automaattista käsittelyä, jossa henkilötietoja
käyttämällä arvioidaan luonnollisen henkilön tiettyjä
henkilökohtaisia ominaisuuksia, erityisesti
analysoidaan tai ennakoidaan piirteitä, jotka
liittyvät kyseisen luonnollisen henkilön
työsuoritukseen, taloudelliseen tilanteeseen,
terveyteen, henkilökohtaisiin mieltymyksiin,
kiinnostuksen kohteisiin, luotettavuuteen,
käyttäytymiseen, sijaintiin tai liikkeisiin,
Lähde: EU:n yleinen tietosuoja-asetus (General Data Protection Regulation, GDPR), 2016/679,
http://eur-lex.europa.eu/legal-content/FI/TXT/?uri=uriserv:OJ.L_.2016.119.01.0001.01.FIN
GDPR:n tarkoittama profilointi
Profilointiin ja automaattiseen päätöksentekoon tarvitaan suostumus tai sopimus, jos
sillä on oikeusvaikutuksia tai se vaikuttaa rekisteröityyn vastaavalla tavalla merkittävästi.

20. Milloin oppimisanalytiikka on profilointia?
• Yksittäiset tiedot, esim. pisteet ja edistyminen
• Yhteenvedot ja tilastot, lokitiedot
• Manuaaliset arvioinnit rekisteröidystä
• Yhdistelmänäkymät tiedoista ja toiminnasta
• Tiedonlouhinta big datasta
• Muut analyysit, joita ei käytetä yksilöitä
koskeviin toimenpiteisiin
EI GDPR:N TARKOITTAMAA
PROFILOINTIA
GDPR:N TARKOITTAMAA
PROFILOINTIA
• Rekisteröidyn tietoihin perustuvat
automaattiset luokittelut, jotka liittyvät
tämän ominaisuuksiin, kiinnostuksen
kohteisiin ja todennäköisyyksiin
• Automaattiset arvioinnit, ehdotukset,
valinnat, tulkinnat, johtopäätökset jne.
• Tietojen yhdistelystä johdetut ennusteet

21. GDPR:N TARKOITTAMAA
PROFILOINTIA, MUTTA EI
AUTOMAATTISTA PÄÄTÖSTÄ
GDPR:N TARKOITTAMA
AUTOMAATTINEN PÄÄTÖS
Tunnista profilointi ja autom. päätökset
Lähde: Oulu Juuso ja Voutilainen Tomi, 2019, Oppimisanalytiikka ja opiskelijatietojen käsittely yliopistoissa,
https://www.edilex.fi/artikkelit/20064.pdf

22. • Rekisteröidyllä on oikeus olla joutumatta pelkästään automaattisen päätöksen
kohteeksi, kuten profilointiin, jolla on häntä koskevia oikeusvaikutuksia tai
joka vaikuttaa häneen vastaavalla tavalla merkittävästi.
• Mitä on ”vastaavalla tavalla merkittävä vaikutus”? Esimerkkejä:
– merkittäviä vaikutuksia henkilön olosuhteisiin, käyttäytymiseen tai valintoihin
– pitkäkestoista tai pysyvää vaikutusta rekisteröityyn
– äärimmillään yksilöiden syrjimistä tai pois sulkemista.
• Automaattinen päätöksenteko on sallittua, jos päätös
– on välttämätön sopimuksen tekemistä tai täytäntöönpanoa varten
– on hyväksytty unionin oikeudessa tai jäsenvaltion lainsäädännössä
– perustuu rekisteröidyn nimenomaiseen suostumukseen.
• Rekisterinpitäjän on huolehdittava vähintään seuraavista suojatoimenpiteistä:
– rekisteröidyille kerrotaan tietojen käsittelystä
– rekisteröidyille tarjotaan yksinkertaisia tapoja vaatia ihmisen osallistumista tietojen
käsittelemiseen, esittää oma kantansa ja riitauttaa päätös
– käsiteltävät tiedot ja algoritmit tarkistetaan säännöllisesti, jotta voidaan varmistaa, että
päätöksentekoprosessi toimii kuten tarkoitettu, eikä johda esimerkiksi yksilöitä syrjivään tietojen
käsittelyyn.
Automaattisen päätöksenteon edellytykset
Lähde: Tietosuojavaltuutetun toimisto, 2020, Automaattinen päätöksenteko ja profilointi,
https://tietosuoja.fi/automaattinen-paatoksenteko-profilointi

23. Henkilötietojen käyttö opetuksessa
• Opetus
• Opetuksen
tukitoiminnot
• Arkistointi
• Tutkimus
• Tilastot
• Oppimisanalyytiika
ja profilointi ilman
automatisoituja
päätöksiä
• Lisäpalvelut kuten ulkopuoliset sovellukset
• Oppimisanalyytiikka, jossa tehdään oppijaa
koskevia automatisoituja päätöksiä
• Tietojen luovutus ja julkaisu
• Lisäpalvelut kuten
ulkopuoliset sovellukset
• Automatisoidut päätökset
• Tietojen luovutus ja julkaisu

24. Kuva: Moodle IntelliBoard plugin, https://moodle.org/plugins/block_intelliboard
Oppijoiden työskentelyä kuvaavat pisteet, %-luvut ja kuvaajat kertovat edistymisestä,
mutta niissä ei tehdä automaattisia päätelmiä, joten kyse ei ole profiloinnista.
Oppimisanalytiikkaa kyllä, profilointia ei

25. Lähde: Parviainen, Tamminen, Kurvinen, & Enges-Pyykönen, 2017, ViLLE-oppimisympäristön ohje opettajille,
Turun yliopisto, https://ville.cs.utu.fi/opintopolku/villeohje-opintopolku-%20opettajille.pdf
Tehtävien pisterajoihin tai suorituksiin perustuvat merkit eivät ole profilointia,
vaan tulosten esittämistä havainnollisesti suhteessa tavoitteisiin.
Oppimisanalytiikkaa kyllä, profilointia ei

26. Lähde: Pönkä, 2013, Luovan ongelmanratkaisun ja innovaatioiden analyysia Innolukiosta,
https://harto.wordpress.com/2013/04/16/luovan-ongelmanratkaisun-ja-innovaatioiden-analyysia-innolukiosta/
Oppilas 1
aktiivisuus
Oppilas 2
aktiivisuus
Oppimisanalytiikkaa kyllä, profilointia ei

27. Edistynytkään oppimisanalytiikka
ei aina ole profilointia
Oppimisanalytiikka, jossa ei tehdä yksittäisiin oppijoihin kohdistuvia päätelmiä, ei ole
profilointia. Datasta voidaan tunnistaa esimerkiksi oppimiseen liittyviä yleisiä malleja,
syy-seuraussuhteita, ongelmakohtia ja erilaisia oppijoiden ryhmiä.
Samalla tulee huolehtia oppijoiden tietosuojasta. Henkilötiedot voidaan poistaa
(anonymisoida) tai peittää (pseudonymisoida) ja tekijöillä tulee olla vaitiolovelvollisuus.

28. Anonymisointi = tunnistetietojen poisto, ei henkilötietoa
Pseudonymisointi = esim. numerot nimien sijasta, on henkilötietoa

29. Korrelaatio r=0,67 (p<0,001)
Lähde: Pönkä, 2013, Luovan ongelmanratkaisun ja innovaatioiden analyysia Innolukiosta,
https://harto.wordpress.com/2013/04/16/luovan-ongelmanratkaisun-ja-innovaatioiden-analyysia-innolukiosta/
Oppimisanalytiikkaa kyllä, profilointia ei
Yhteenvedot, tilastot ja kuvaajat oppijoiden suorituksista eivät ole profilointia,
vaikka kyse olisi tiedosta, jota voitaisiin käyttää ennustemallien tekemiseen.

30. Oppimisanalytiikkaa ja tiedonlouhintaa kyllä, profilointia ei
Oppimisesta kertyvän datan käyttö tiedonlouhintaan ei ole profilointia, kun sen
tarkoituksena on kehittää yleisesti opetusta, eikä tehdä päätelmiä yksittäisistä oppijoista.
Kuva: Äyrämö, 2006, Knowledge Mining Using Robust Clustering (väitösk.), Jyväskylän yliopisto,
https://pdfs.semanticscholar.org/8374/0f3c02800468e939c3e887a8061eb336b729.pdf

31. Kun analysoidaan tai ennakoidaan automaattisesti
yksilön ominaisuuksia, kyse on profiloinnista
Oppimisanalytiika, jonka tavoitteena on tuottaa yksilöä koskevia automaattisia
päätelmiä tai ehdotuksia oppijalle tai ohjaajalle, on GDPR:n tarkoittamaa profilointia.
Oleellista ei ole, voitaisiinko dataa käyttää näin, vaan tilanne, jossa näin tehdään.
Tyypillisesti kyse on oppijan luokitteluun perustuvista ehdotuksista, oppijan toimintaan
perustuvista ennusteista tai oppijaa koskevien todennäköisyyksien esittämisestä.

32. Oppimisanalytiikkaa kyllä, profilointia kyllä
Lähde: Parviainen, Tamminen, Kurvinen, & Enges-Pyykönen, 2017, ViLLE-oppimisympäristön ohje opettajille,
Turun yliopisto, https://ville.cs.utu.fi/opintopolku/villeohje-opintopolku-%20opettajille.pdf
ViLLE-oppimisympäristö pyrkii tunnistamaan oppijoiden tuen tarpeen käyttämällä
avuksi tietoa, miten tulokset ennustavat menestymistä MAKEKO-testissä.

33. Oikeusperusteet oppimisanalytiikassa
Oppijoiden tiedot
ja toiminta
Kun ei tehdä automaattisesti oppijaa
koskevia päätöksiä. Voi sisältää
oppijan ominaisuuksien profilointia.
Rekisteriin kerätyt
henkilötiedot /
tietojärjestelmät
Tiedonlouhinta,
tilastot ja analyysit
Kun analyysin tulokset eivät kohdistu
yksittäisiin oppijoihin, vaikka tehtäisiin
automaattisia muita päätöksiä.
Oppijan profilointi
sisältäen autom. päätöksiä
Yksilön ominaisuuksien analysointi,
luokittelu ja näihin perustuvat toiminnot
Opetuksessa käytetty muu oikeusperuste voi riittää Suostumus tai sopimus

34. 1. Oppimisanalytiikka, joka liittyy rekisterinpitäjän henkilötietojen käsittelyn
tarkoitukseen, esimerkiksi opetuksen järjestämiseen ja sen kehittämiseen
(pattern-finding)
– Tietosuoja-asetuksen lupa käyttää henkilötietoja tilastointiin tai tutkimukseen voi riittää
– Oikeutetussa edussa voidaan huomioida se, että opetuksen järjestäjä voi analyysin avulla kehittää
opetusta ja palveluitaan opiskelijoille (asiakkaille) sekä tuottaa yleistä hyötyä.
– Analyysin tulee olla sellaista, mihin rekisteröidyt voivat kohtuudella odottaa tietoja käytettävän.
– Tämän tyyppisellä analyysilla voidaan löytää esimerkiksi koulutukseen liittyviä yleisiä trendejä ja
kehitystarpeita sekä oppijoihin ja oppimiseen liittyviä yleisiä malleja, mekanismeja ja luokittelua
– Rekisterinpitäjän tulee huolehtia riittävistä suojakeinoista kuten rekisteröityjen anonymisoinnista tai
pseudonymisoinnista sekä analyysejä tekevän henkilöstön vaitiolovelvollisuudesta.
2. Oppimisanalytiikka, jonka tarkoitus on profiloinnin avulla tarjota esimerkiksi
yksilöllistä ohjausta, ehdotuksia ja tehtäviä (pattern-mathcing)
– Profilointiin ja automaattisiin päätöksiin/valintoihin tarvitaan suostumus tai sopimus
– Suostumus kannattaa pyytää vasta silloin, kun profilointiin perustuva oppimisanalytiikka halutaan
ottaa käyttöön.
– Oleellista rekisteröidyltä saatujen suostumusten (opt-in) ja kieltojen (opt-out) hallinta ja voimassaolo.
– Suostumuksen antoon ei saa painostaa. Oppijalla tulee olla aito vaihtoehto esimerkiksi valita
perinteinen opetus automaattisesti räätälöidyn ohjauksen sijasta.
Oppimisanalytiikan tietosuojakehikko
Lähde: Andrew Cormack, 2016, Data Protection Framework for Learning Analytics,
http://epress.lib.uts.edu.au/journals/index.php/JLA/article/view/4554

35. Tietosuojasta huolehditaan, jotta jokainen tietäisi, mitä
tietoja hänestä kerätään ja miten niitä voidaan käyttää.
Yksityisyyden suoja on perusoikeus.

36. Keskustelu
&
kysymykset

37. Harto Pönkä
http://twitter.com/hponka/
http://slideshare.com/hponka
http://harto.wordpress.com/
http://www.innowise.fi/
Kiitos!