Из ГОСТ Р 59897-2021 Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению, обработке, передаче и защите данных

ГОСТ Р 59897–2021 Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению, обработке, передаче и защите данных. Data for artificial intelligence systems in education. Requirements for the collection, storage, processing, transmission and protection of data. УДК 004.896:004.624:006.354 ОКС 35.240.90. Редакция от 11.12.2023.

1 Область применения ГОСТ Р 59897-2021

Настоящий стандарт устанавливает требования к процессам сбора, хранения, обработки, передачи и защиты данных, используемых в образовательных программно–технических системах с алгоритмами искусственного интеллекта [из 1 Область применения ГОСТ Р 59897–2021]

    10.1 ГОСТ Р 59897-2021

    10.1 Если собранные данные являются первичными, то сначала необходимо провести их очистку [из 10.1 ГОСТ Р 59897–2021]

      10.2 ГОСТ Р 59897-2021

      10.2 Данные после очистки и достижения установленного уровня качества форматируют в наборы данных для дальнейшего использования в образовательных продуктах с алгоритмами искусственного интеллекта.

      Примечание — На данном этапе могут возникнуть производные атрибуты или новые записи, а также данные, интегрированные из других источников.

      [из 10.2 ГОСТ Р 59897–2021]

        10.3 ГОСТ Р 59897-2021

        10.3 Для каждой отдельной разновидности организации данных должен быть определен формат набора данных [из 10.3 ГОСТ Р 59897–2021]

          10.4 ГОСТ Р 59897-2021

          10.4 Поскольку качество данных может пострадать на любом этапе жизненного цикла, необходимо планировать меры по обеспечению качества данных в расчете на весь жизненный цикл данных [из 10.4 ГОСТ Р 59897–2021]

            10.5 ГОСТ Р 59897-2021

            10.5 Для корректного функционирования образовательных продуктов с алгоритмами искусственного интеллекта необходимо проводить мероприятия по повышению качества данных [из 10.5 ГОСТ Р 59897–2021]

              10.6 ГОСТ Р 59897-2021

              10.6 Мероприятия по повышению качества данных разделяют на две категории: предупредительные и корректирующие.

              Примечания

              1. Примеры предупредительных мероприятий по повышению качества данных: проверка данных на несоответствие на входе, повышение квалификации сотрудников, ответственных за сбор данных, определение правил в части качества данных, использование источников с высококачественными данными и определение должностных лиц, ответственных за качество данных.
              2. Примеры корректирующих мероприятий по повышению качества данных: автоматическое исправление данных по известным шаблонам, исправление автоматизированными инструментами с ручной проверкой и ручное исправление.

              [из 10.6 ГОСТ Р 59897–2021]

                11.1 ГОСТ Р 59897-2021

                11.1 Для организации взаимодействия образовательных продуктов с алгоритмами искусственного интеллекта с другими образовательными продуктами и иными информационными системами, в том числе с системами управления учебной деятельностью (LMS–системами), возможна организация разовой или регулярной передачи данных [из 11.1 ГОСТ Р 59897–2021]

                  Страницы

                  Подписка на Из ГОСТ Р 59897-2021 Данные для систем искусственного интеллекта в образовании. Требования к сбору, хранению, обработке, передаче и защите данных