前言：

在 Day7，我們看見 AI 彙整學生學習數據後，可以扮演規劃者與溝通橋樑，甚至帶來前所未有的教育突破。然而，這樣的願景若要真正落地，第一道必須面對的門檻，就是「數據隱私、倫理與信任」。因為在教育情境中，AI 所處理的數據不只是冷冰冰的數字，而是 孩子的完整學習與成長歷程。

學生數據的敏感性：

教育 AI 所需的數據，涵蓋了學生的：

1. 學習行為：作答速度、錯誤類型、專注時間
2. 能力狀態：熟練度、理解層次、跨科表現
3. 個人偏好：興趣主題、學習方式、互動習慣

這些數據一旦被外流，不只是「成績單」洩漏，而是整個學習歷程被攤開，可能導致標籤化。例如：「這個孩子數學永遠不好」或商業濫用被廣告或補習班利用來推播教育產品。

教育場域的倫理困境：

1. 所有權問題：這些學習數據究竟屬於誰？學生本人？家長？學校？還是平台公司？
2. 透明度問題：AI 的推薦與判斷依據，是否需要讓老師與學生清楚理解？
3. 公平性問題：AI 是否會因數據偏差，讓某些學生被誤判，甚至失去學習機會？

這些問題若沒有被事先討論與規範，教育 AI 的應用就可能從「幫助學生」變成「監控學生」。

可借鑑的現有做：

1. Canopy：強調「安全過濾」的功能，本質上就是在教育科技中先處理「安全性」的需求。
2. Khanmigo：雖然主打學習輔助，但其設計過程中也不斷被質疑「AI 會不會提供錯誤或偏頗的內容」。

歐盟的 GDPR：針對兒童與青少年的數據，有更嚴格的保護規範，例如「被遺忘權」與「數據可攜性」。這些思路也能成為教育 AI 的參考。

AI 在教育的信任建立:

若要讓家長、老師、學生都能接受教育 AI，除了技術成熟，更需要信任感，像是具備以下幾種功能：

1. 數據透明化：學生與家長應該能清楚知道 AI 收集了哪些資料、如何使用。
2. 可控性：家長或老師可以隨時關閉或調整數據收集範圍。
3. 保障權益：學生的數據不能被用於教育之外的商業用途。

只有在信任被建立後，AI 才能真正走進教室與家庭，而不是成為另一種「數位監控」。

總結：

教育 AI 的未來，不只是技術能不能做到，更是社會能不能接受。
當我們期待 AI 成為全天候的學習助手，就必須同時面對「 隱私、倫理與信任 」的挑戰。這不只是技術問題，更是教育價值觀的選擇。