Proyecto uruguayo de educación trabajará con IMFD en anonimización de datos a gran escala

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El profesor Federico Olmedo Es uno de los investigadores que trabajará en la creación de un sistema de código abierto para anonimizar los datos y permitir así el desarrollo de análisis como las trayectorias de aprendizaje (imagen: IMFD).

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“Los datos y conclusiones que se pueden extraer son diversos. Todo dependerá de lo que se quiera saber, pero ciertamente se puede obtener un análisis fino y traspasarlos así a información relevante”, señala Carlos Buil (imagen: IMFD).

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El proyecto «Anonimización escalable de datos masivos y su aplicación al área de analíticas de aprendizaje” tiene una duración de un año, y está financiado por la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) de Uruguay (imagen: IMFD).


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Se creará un sistema de código abierto para anonimizar los datos sensibles de los estudiantes.

 

Desde 2007 comenzó en Uruguay un plan para que cada estudiante contase con un computador para uso personal. Desde entonces, el Plan Ceibal ha logrado que el 100% de los centros educacionales cuenten con red WiFi, ha entregado más de 2 millones de notebooks a escolares, dispositivos para los docentes, laptops en bibliotecas, salas de videoconferencia y laboratorios digitales.

 

Su meta es lograr la integración de la tecnología en las aulas a nivel de profesores y alumnos, y también en la administración de los establecimientos. Actualmente cuenta con información de cerca de 400 mil alumnos, recabada durante más de una década.

 

“Cuentan con mucha información, como el rendimiento, asistencia, datos demográficos, conectividad a redes, entre muchos otros”, explica Federico Olmedo, académico de Computación de la U. de Chile e investigador IMFD. Pero, como se trata de información altamente sensible que incluye, por ejemplo, los datos personales de menores de edad, para disponibilizar esa información para su respectivo análisis, es necesario proteger la privacidad de los escolares involucrados.

 

Es por ello que el Plan Ceibal, junto con investigadores del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD), están trabajando en la creación de un sistema de código abierto para anonimizar los datos y permitir así el desarrollo de análisis como las trayectorias de aprendizaje, el rendimiento de las plataformas de apoyo de Ceibal, o detectar alertas tempranas de deserción escolar. Esta información puede contribuir a elaborar o mejorar políticas públicas en esta materia.

 

Los desafíos de anonimizar

 

Si bien existen herramientas para analizar y cruzar las bases de datos, estas sirven para volúmenes más pequeños de información y, en general, son licenciadas, lo que conlleva altos costos. Además, no suelen permitir la integración al ecosistema en el que está construido Ceibal, por lo que exportar datos puede ser inseguro y dejar información expuesta.

 

“Los datos y conclusiones que se pueden extraer son diversos. Todo dependerá de lo que se quiera saber, pero ciertamente se puede obtener un análisis fino y traspasarlos así a información relevante”, añade Carlos Buil, del Departamento de Informática de la U. Federico Santa María e investigador IMFD.

 

La ventaja que tendrá este sistema es que es de código abierto, es decir, queda disponible para revisiones y auditación, nuevos desarrollos y aplicaciones en otros ámbitos, disponibiliza los datos de modo anónimo y es escalable, por lo que puede manejar grandes volúmenes de datos.

 

El proyecto «Anonimización escalable de datos masivos y su aplicación al área de analíticas de aprendizaje” tiene una duración de un año, y está financiado por la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) de Uruguay. Los líderes científicos son Eduardo Giménez, investigador principal, del centro Information and Communication Technologies for Verticals (ICT4V, Uruguay), Lorena Etcheverry (Universidad de la República de Uruguay), Federico Olmedo (Departamento de Computación de la Universidad de Chile e investigador IMFD) y Carlos Buil (Departamento de Informática de la U. Federico Santa María e investigador IMFD).

 

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Texto: IMFD / A. Worthington