コース概要

データ倫理の導入

  • データ倫理とは何か?
  • 公的データ使用における倫理の重要性
  • 倫理的な枠組みと価値観の概要

データ実践におけるリスクとジレンマ

  • データ収集と監視における倫理的問題
  • アルゴリズムにおける偏見と差別
  • 革新、リスク、信頼のバランス

プライバシーと同意

  • 個人情報と機密情報
  • デジタルサービスにおける情報提供同意
  • 倫理的遵守と法的遵守(例:GDPR)

透明性、説明責任、信頼

  • データとAIを使用した意思決定の説明
  • 公衆信頼と機関の責任
  • リスクと不確実性のコミュニケーション

実践的なデータ倫理

  • 倫理的成功と失敗の事例研究
  • 倫理的レビュー用チェックリストの作成
  • ロールプレイと適用シナリオ分析

政策、ガバナンス、倫理的デザイン

  • データガバナンスへの倫理的な統合
  • 設計時からの原則遵守と責任ある革新
  • 公衆参加とフィードバックループ

まとめと今後のステップ

要求

  • 公共または組織の文脈でデータがどのように収集され使用されるかを理解していること
  • データ、レポート作成、デジタルシステムの使用経験があること
  • コンプライアンス、ガバナンス、政策フレームワークに基本的な熟悉性があること

対象者

  • 政策立案者と公務員
  • データ管理責任者とアナリスト
  • 公共サービスのITおよびデジタル変革チーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー