2022_11_11 «The promise and challenges of Multimodal Learning Analytics»
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1. Ética y seguridad en e-Learning
Identificación y
autentificación de usuarios
en sistemas de e-Learning
2. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Inicialmente no hay diferencia a nivel de
seguridad con otros sistemas. Se requiere:
Confidencialidad.
Integridad.
Disponibilidad.
Autentificación.
3. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Herramientas básicas de protección.
Control de acceso.
Cifrado de la información.
Cortafuegos.
Sistemas de detección de intrusos.
Protección contra software malintencionado.
Sistemas de firma digital.
Certificados digitales.
Filtrado de contenidos.
4. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Los esquemas clásicos de autentificación de
usuarios se basan en:
Algo que el usuario sabe (conocimiento).
Algo que el usuario tiene (propiedad).
Algo inherente al usuario.
Algo que el usuario es.
Algo que el usuario hace .
5. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Soluciones al problema de control en pruebas.
Examen supervisado.
Monitorización en video.
Esquema biométrico simple.
Esquema biométrico multimodal, en
general bimodal.
6. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Candidatos adecuados candidato para su
utilización en dispositivos biométricos
informáticos.
Universal.
Único.
Permanente.
Fácilmente medible..
7. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Características fisiológicas..
Huella digital.
Geometría de la mano.
Exploración del Iris.
Análisis de la retina.
Reconocimiento facial en luz visible o por termografía.
Venas del dedo o de la mano.
8. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Características basadas en el comportamiento..
Forma de teclear.
Forma de escribir.
Forma de caminar.
9. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Procesos en un sistema biométrico.
Registro. Introducción de la plantilla en la base de datos.
Medidas:
FTE (Failure to Enroll).
FTC (Failure to Capture Rate)
10. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Procesos en un sistema biométrico.
Comprobación (identificación / autenticación).
Medidas:
FRR(False Reject Rate). Proporción de rechazos en
usuarios legales
FAR(False Accept Rate). Probabilidad de que acceda un
individuo no autorizado.
12. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Tipos de suplantación es sistemas de e-learning
El supervisor no puede detectar el engaño, o, conocedor
del engaño lo consiente por cualquier razón.
El usuario pasa su identificación y clave de acceso a otra
persona que se examina por él.
El usuario se identifica y autentifica en el sistema pero el
que realiza el examen es otra persona.
El usuario se identifica, autentica y realiza el examen, pero
con la ayuda de otras personas.
15. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Cuestiones legales en el uso de sistemas biométricos en e-learning
Los datos biométricos son datos personales.
Legislación básica a aplicar:
Ley Orgánica 15/99 de 13 de diciembre.
Real Decreto 1720/2007 de 21 de
diciembre.
Directiva 95/46/CE.
16. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Cuestiones legales en el uso de sistemas biométricos en e-learning
No se considera dato personal si la plantilla
esta disociada de la identidad.
Varios estudios del grupo de trabajo
artículo 29 de la Directiva 95/46/CE.
Concepto básico “proporcionalidad”.
El uso de la biometría en ambientes
educativos ha sido sancionado por varias
agencias europeas de Protección de Datos.
17. Identificación y autentificación de
usuarios en sistemas de e-Learning
Cuestiones legales en el uso de sistemas biométricos en e-learning
Se recomienda la grabación de los datos en
tarjetas en poder del usuario.
Se desaconsejan las Bases de Datos con
plantillas y datos en bruto.
¿Transferencias internacionales de Datos?