Etička pitanja i pristup u e-učenju

1. Etička pitanja i pristup u e-učenju

Digitalno obrazovanje donosi brojne prednosti poput fleksibilnosti, dostupnosti i inovativnih pristupa učenju, no istovremeno otvara i niz etičkih pitanja. Kada studenti i nastavnici prelaze u online okruženja, pojavljuju se nove odgovornosti u pogledu zaštite podataka, očuvanja privatnosti i očuvanja akademske čestitosti. E-učenje nije samo tehnički proces prijenosa znanja, nego i prostor u kojem se grade vrijednosti, povjerenje i profesionalna kultura. Naravno, etički problemi poput prepisivanja postoje i u kontaktnoj nastavi i nisu novost, ali neka od rješenja koja nam pruža e-učenje mogu pomoći donekle suzbiti takvo ponašanje.

Stoga je važno promišljati o tome kako se podatci prikupljaju, tko im ima pristup i na koji se način koriste, ali i kako oblikovati zadatke koji potiču originalnost i odgovornost. Ovaj tekst razmatra ključne aspekte etike u e-učenju, nudeći primjere dobre i loše prakse i smjernice za stvaranje pravednog i sigurnog digitalnog obrazovnog okruženja.

2. Privatnost i zaštita podataka

U digitalnim okruženjima za e-učenje privatnost i zaštita podataka studenata predstavljaju jedno od ključnih etičkih pitanja. Sustavi poput Moodle LMS, Microsoft Teamsa ili Google Workspacea prikupljaju širok spektar informacija koje ne obuhvaćaju samo osnovne identifikacijske podatke (ime, prezime, e-mail), već i podatke o napredovanju, obrascima učenja, vremenu provedenom u sustavu, pa čak i detalje o tehničkim uređajima s kojih se student spaja. Sve te informacije mogu se koristiti za unaprjeđenje nastave, na primjer, praćenjem angažmana studenata ili identificiranjem poteškoća, no istovremeno predstavljaju osjetljive podatke čije curenje može imati ozbiljne posljedice.

Jedan od najvažnijih izazova jest pitanje informiranosti: studenti moraju biti jasno obaviješteni koji se podatci prikupljaju i s kojom svrhom. Na primjer, ako se bilježi vrijeme prijave u sustav, studenti trebaju znati hoće li se to koristiti isključivo u analitičke svrhe (npr. poboljšanje korisničkog iskustva) ili i za ocjenjivanje sudjelovanja. Primjer dobre prakse je korištenje anonimnih anketa kako bi se prikupili podatci o zadovoljstvu nastavom, dok se osobni identitet studenta štiti.

Također je potrebno jasno definirati tko ima pristup podacima. U pravilu, to su ovlašteni nastavnici i administratori sustava, dok se za istraživačke svrhe koriste samo anonimizirani podatci. Loša praksa bila bi dijeljenje studentskih rezultata s trećim stranama bez znanja i pristanka studenata, što bi predstavljalo kršenje etičkih i zakonskih normi (npr. GDPR-a).

Sigurna pohrana i korištenje podataka zahtijeva kombinaciju tehničkih i organizacijskih mjera: enkripcija, redovite sigurnosne kopije, višefaktorska autentifikacija, ali i edukacija nastavnika da ne šalju osjetljive informacije putem nezaštićenih kanala. Primjer dobre prakse je korištenje sveučilišnog AAI@EduHr sustava za provjeru identiteta, čime se smanjuje rizik od neovlaštenog pristupa.

Dakle, zaštita privatnosti u e-učenju nije samo pitanje ispunjavanja zakonskih okvira, nego i stvaranja kulture povjerenja. Studenti koji znaju da su njihovi podaci sigurni lakše prihvaćaju digitalno okruženje i aktivnije sudjeluju u učenju.

3. Koji podatci o studentima se prikupljaju?

Digitalne platforme za e-učenje prikupljaju raznolike podatke o studentima. To nisu samo osnovni osobni podatci, već i složeni skupovi informacija koji omogućuju detaljnu analizu studentskog ponašanja i angažmana. Najčešće prikupljeni podatci uključuju identifikacijske podatke (ime, prezime, korisničko ime, e-mail), akademske podatke (ocjene, rezultati testova, status dovršenosti aktivnosti), ali i metapodatke (vrijeme prijave, trajanje sesije, broj klikova ili učestalost pregleda materijala).

Na primjer, u Moodle LMS-u se bilježi koliko je puta student otvorio određeni resurs, koliko je vremena proveo rješavajući test, ili je li sudjelovao u forumu rasprave. Ovi podatci mogu biti korisni nastavniku kako bi identificirao studente kojima je potrebna dodatna podrška. Ako nastavnik vidi da se student rijetko prijavljuje ili nikada ne dovršava zadane aktivnosti, može mu uputiti individualnu poruku podrške ili predložiti konzultacije.

S druge strane, takvi podatci mogu biti zloupotrijebljeni ako se koriste bez jasne svrhe ili transparentnosti. Primjer neetične prakse bio bi ako se metapodaci (npr. IP adresa, lokacija pristupa) koriste za praćenje privatnog života studenata.

Poseban segment čine podatci iz alata za komunikaciju i suradnju, na primjer, snimke online predavanja, zapisi u chatovima ili rad na zajedničkim dokumentima. Ti materijali sadrže snimke lica studenata i stoga zahtijevaju dodatnu pažnju u zaštiti. Primjer dobre prakse je kada se snimke predavanja pohranjuju samo unutar sustava e-učenja i dostupne su isključivo studentima upisanim na kolegij, a ne da su dostupni široj javnosti.

U konačnici, iako prikupljanje podataka može unaprijediti proces učenja, etički je nužno da studenti uvijek znaju koji se podatci prikupljaju i da im se pruži mogućnost informiranog pristanka. Time se osigurava ravnoteža između koristi od uvida u podatke i zaštite studentskih prava.

4. Tko ima pristup tim podatcima?

Pristup studentskim podatcima u e-učenju jedno je od najosjetljivijih pitanja etike. U teoriji, pristup bi trebao biti ograničen samo na osobe koje su izravno uključene u obrazovni proces: nastavnike, administratore sustava, zaposlenike studentske službe i eventualno tehničku podršku. Međutim, u praksi se ponekad zna dogoditi i drugačija situacija.

Na primjer, nastavnici trebaju imati pristup rezultatima studenata kako bi mogli vrednovati njihov rad i planirati nastavu. No, oni ne bi trebali imati uvid u privatne poruke između studenata, čak i ako se one odvijaju unutar sustava e-učenja. Administratori sustava moraju imati tehnički pristup kako bi održavali platformu, ali njihova upotreba podataka mora biti strogo ograničena na tehničke svrhe, a ne na praćenje pojedinačnih studenata.

Istraživači ponekad traže pristup podatcima radi znanstvenih analiza, na primjer, proučavanja obrazovnih trendova. U tim slučajevima nužna je anonimizacija podataka: uklanjanje osobnih identifikatora kako bi studenti ostali zaštićeni. Primjer dobre prakse bio bi kada istraživač dobiva podatke o angažmanu studenata izražene u postotcima ili vremenskim intervalima, ali bez ikakvih osobnih oznaka.

Neetična praksa bila bi, na primjer, dijeljenje studentskih rezultata s vanjskim partnerima (npr. privatnim tvrtkama) bez pristanka studenata. To bi predstavljalo kršenje zakona, ali i ozbiljno narušilo povjerenje u obrazovnu instituciju.

Stoga je važno uspostaviti politike pristupa koje jasno određuju tko, kada i pod kojim uvjetima smije pristupati određenim vrstama podataka. Institucije bi trebale uvesti i sustave audita (zapise o tome tko je i kada pristupio podatcima), kako bi se spriječile zloupotrebe.

5. Kako sigurno pohraniti i koristiti studentske podatke?

Sigurna pohrana i korištenje podataka studenata temelj su etičkog i zakonitog e-učenja. Tehničke i organizacijske mjere moraju biti usklađene kako bi se spriječilo curenje, gubitak ili neovlašteni pristup.

Tehničke mjere uključuju enkripciju podataka, sigurnosne kopije, redovita ažuriranja softvera i zaštitu lozinkama. Primjer dobre prakse je kada institucija koristi dvofaktorsku autentifikaciju za nastavnike i administratore, čime se smanjuje rizik od hakiranja računa. Drugi primjer je korištenje sigurnih poslužitelja u Europskoj uniji, čime se osigurava usklađenost s GDPR-om (govorimo o situacijama kada neke obrazovne usluge VU kupi od vanjskih ponuđača).

Organizacijske mjere uključuju edukaciju nastavnika i studenata. Česta je pogreška kada nastavnici dijele studentske podatke putem e-pošte bez enkripcije ili kada studenti koriste jednostavne lozinke. Edukacija o digitalnoj sigurnosti pomaže smanjiti ovakve rizike.

Korištenje podataka mora biti proporcionalno i svrhovito. Ako nastavnik želi analizirati angažman studenata, može koristiti agregirane podatke o vremenu provedenom u sustavu, ali ne i detaljne podatke o svakoj pojedinoj sesiji. Također bi se snimke predavanja trebale koristiti samo za potrebe učenja, a ne za disciplinske mjere bez znanja studenata.

Dakle, sigurnost podataka nije samo tehničko pitanje, nego i pitanje odgovorne kulture korištenja. Kada studenti znaju da su njihovi podatci pohranjeni i korišteni na siguran način, raste njihovo povjerenje u instituciju i spremnost na korištenje digitalnih alata.

6. Akademski integritet

Akademski integritet podrazumijeva pridržavanje načela poštenja, odgovornosti i originalnosti u procesu učenja. U digitalnim okruženjima posebno dolazi do izražaja izazov plagiranja i varanja, jer dostupnost internetskih izvora i alata čini preuzimanje tuđeg rada lakšim nego ikad. No, istovremeno digitalno okruženje nudi mogućnosti za poticanje etičkog ponašanja kroz dobar dizajn zadataka i razvoj kulture odgovornosti.

Primjer problema je online ispit u obliku standardnog višestrukog izbora. Studenti lako mogu međusobno dijeliti odgovore ili koristiti vanjske izvore tijekom ispita. Ako se ispiti temelje samo na memoriranju činjenica, potiče se površno učenje i raste rizik od varanja.

Kako bi se to izbjeglo, nastavnici mogu koristiti raznolike zadatke: refleksivne dnevnike, analizu slučajeva, projektne zadatke ili zadatke koji traže osobne primjere. Na primjer, student može dobiti zadatak da analizira problem iz vlastitog radnog ili društvenog okruženja primjenom teorijskih znanja. Takve zadatke nije moguće jednostavno kopirati s interneta.

Korisno je koristiti i personalizirane zadatke: u Moodle LMS-u nastavnik može generirati nasumične varijacije matematičkih problema ili slučajeva u poslovnoj ekonomiji, tako da svaki student dobije različite parametre. Na taj način se otežava varanje i potiče individualni rad.

Umjetna inteligencija (UI) sve je prisutnija u e-učenju, gdje donosi značajne prednosti, ali i niz etičkih izazova. UI sustavi mogu personalizirati učenje, preporučivati materijale, automatizirati povratne informacije i analizirati napredak studenata, čime se poboljšava učinkovitost nastave i iskustvo učenja. Međutim, korištenje UI u obrazovanju otvara pitanja privatnosti, transparentnosti i akademskog integriteta. Sustavi koji prikupljaju podatke o ponašanju studenata mogu narušiti privatnost ako se podatci ne pohranjuju i ne koriste odgovorno.

Etički izazov predstavlja i sve veća upotreba generativne umjetne inteligencije (genUI), koju studenti mogu koristiti za pisanje eseja, rješavanje zadataka ili automatizirano pretraživanje informacija. Iako ti alati mogu podržati učenje, njihova nenadzirana i neoznačena upotreba može dovesti do plagiranja, smanjenja razvoja kritičkog mišljenja i kršenja akademskog integriteta. Ključno je stoga jasno komunicirati pravila korištenja UI alata i poticati transparentnost u izradi studentskih radova.

Nastavnici trebaju promišljeno integrirati umjetnu inteligenciju (UI) u e-učenje, birajući alate koji su etički oblikovani, koji ne diskriminiraju i koji pružaju objašnjive rezultate. Edukacija studenata o odgovornom korištenju umjetne inteligencije (UI), poticanje autentičnih zadataka i razvoj digitalne pismenosti važni su koraci prema stvaranju sigurnog, pravednog i etički utemeljenog digitalnog obrazovnog okruženja.

Osim dizajna zadataka, važna je i edukacija o samom pojmu akademskog integriteta. Studente treba podučiti što se smatra plagijatom, kako pravilno citirati izvore i zašto je poštenje važno ne samo na studiju, nego i u profesionalnom životu. Primjer dobre prakse je kada kolegij na početku semestra uključuje radionicu o akademskoj čestitosti, uz korištenje alata za provjeru plagijata kao pomoćnog sredstva.

Na kraju, integritet se najbolje osigurava kombinacijom dobrog dizajna, jasnih pravila i kulture povjerenja. Studenti trebaju osjećati da su ocjene rezultat njihova truda, a ne nadzora ili represije. Kada zadatci potiču kritičko mišljenje i kreativnost, akademski integritet prirodno postaje dio procesa učenja.

Ako želite saznati više, preporučujemo online besplatni tečaj SRCA naziva „Autorstvo, plagiranje i citiranje: što, kako, zašto?"

7. Kako oblikovati zadatke koji otežavaju neetično ponašanje?

Nakon što smo razmotrili načine na koje se akademski integritet može promicati kroz kulturu povjerenja i edukaciju o etičkim načelima, sljedeći logičan korak je razmotriti konkretne strategije oblikovanja nastavnih zadataka. Upravo način na koji strukturiramo i prezentiramo zadatke studentima ima izravan utjecaj na njihovu motivaciju, angažman i etičko ponašanje. Dobro osmišljen zadatak može djelovati kao zaštitni mehanizam protiv varanja, ali i kao alat za dublje učenje. U nastavku se analiziraju metode oblikovanja zadataka koje smanjuju rizik neetičnog ponašanja i potiču samostalno, odgovorno i kreativno razmišljanje.

Dizajn zadataka ključan je alat u sprječavanju neetičnog ponašanja u e-učenju. Ako se zadatci svode na reprodukciju činjenica, studenti će lakše pronaći gotove odgovore na internetu ili međusobno dijeliti rješenja. No, ako se zadatci oblikuju tako da traže primjenu znanja u novim situacijama, varanje postaje znatno teže.

Jedna od učinkovitih metoda je kontekstualizacija zadataka. Na primjer, u kolegiju menadžmenta studentima se može zadati analiza stvarne situacije iz lokalne zajednice, pri čemu moraju primijeniti teorijske modele. Takav zadatak teško je kopirati jer zahtijeva osobni angažman.

Druga metoda je individualizacija zadataka putem nasumičnih varijacija. U kvizovima je moguće generirati jednadžbe s različitim brojevima, slučajeve s različitim parametrima ili esejska pitanja koja se razlikuju po fokusu. Tako se smanjuje mogućnost da studenti jednostavno podijele rješenja.

Grupni rad također može biti snažan alat: kada studenti rade u manjim timovima na zajedničkom projektu, svaki član mora pridonijeti, a proces rada postaje transparentan. Na primjer, u Moodle LMS-u nastavnik može zatražiti da studenti vode dnevnik suradnje u kojem bilježe tko je što doprinio projektu.

Dodatno, zadatci koji potiču kritičko mišljenje i kreativnost prirodno smanjuju varanje. Umjesto da studenti reproduciraju definiciju, mogu raspravljati o prednostima i manama određenog modela ili osmisliti vlastito rješenje problema. Takvi zadatci zahtijevaju originalnost i razmišljanje, što smanjuje mogućnost plagiranja.

Primjer iz prakse: jedan nastavnik na kolegiju povijesti umjesto standardnog eseja dao je studentima zadatak da napišu “pismo povijesnoj osobi” u kojem iznose vlastite stavove temeljem proučenih izvora. Rezultati su pokazali veći angažman studenata i gotovo potpuni izostanak plagijata.

Dakle, dobro dizajnirani zadatci ne samo da sprječavaju neetično ponašanje, nego i potiču dublje učenje, angažman i razvoj kompetencija.

8. Zaključak

Etika u e-učenju predstavlja temelj održivog razvoja digitalnog obrazovanja. Kroz osiguravanje privatnosti i sigurnosti studentskih podataka gradi se povjerenje, a kroz promicanje akademskog integriteta njeguje se kultura poštenja i odgovornosti. Nastavnici i institucije moraju prepoznati svoju ulogu ne samo kao prenositelji znanja, nego i kao čuvari etičkih standarda. 

Transparentnost u prikupljanju i korištenju podataka, jasna pravila pristupa i promišljeno oblikovani zadatci ključni su elementi koji mogu spriječiti neetične prakse i potaknuti kvalitetnije učenje. Ako digitalna okruženja budu izgrađena na ovim principima, e-učenje neće biti samo tehnički alat, nego i prostor u kojem se razvijaju vrijednosti, kritičko mišljenje i profesionalna čestitost, vještine koje nadilaze akademske okvire i prate studente u njihovom budućem profesionalnom i osobnom životu.

9. Literatura

• Baždarić, K., Pupovac, V., Bilić-Zulle, L. i Petrovečki, M. (2009). Plagiranje kao povreda znanstvene i akademske čestitosti. Medicina Fluminensis, 45(2), 108-117. Pristupljeno: https://hrcak.srce.hr/38691
• Chiang, F. i Yu, W. (2022). A systematic review of academic dishonesty in online learning environments. Journal of Computer-Assisted Learning, 38(4), 907-928. https://doi.org/10.1111/jcal.12656
• Golding, J. i Ince, A. (2024). Ethical issues in researching Higher Education teaching and learning. Encyclopedia, 4(3), 1147-1162. https://doi.org/10.3390/encyclopedia4030074
• Ismayilzada, A., Saarela, M. i Karimov, A. (1970). Mining for Knowledge, Not Trouble: GDPR’s Impact on Educational Data Mining. https://educationaldatamining.org/EDM2025/proceedings/2025.EDM.poster-demo-papers.278/index.html
• Katavić, I., Budimir Šoško, G. i Kopecki, D. (2016). Razvoj kulture akademskog integriteta u online obrazovnom okruženju. Obrazovanje za poduzetništvo - E4E, 6(1), 111-120. Pristupljeno: https://hrcak.srce.hr/159143
• Matache, I.-C. (2021). Ethics in Academia: The Impact of Ethics on the Quality of Higher Education Services. Perspective Politice, 14(1-2), 77-84. https://www.ssoar.info/ssoar/bitstream/handle/document/86234/ssoar-perspol-2021-1-2-matache-Ethics_in_Academia_The_Impact.pdf?sequence=1&isAllowed=y
• Podbojec, A. i Mekovec, R. (2021). Zaštita podataka na visokim učilištima u Republici Hrvatskoj: Preliminarno istraživanje. CroDiM, 4(1), 69-80. Pristupljeno: https://hrcak.srce.hr/254846
• Hoffmann, D. i Miošić, N. (2017). Samo)regulacija etike u znanosti i visokom obrazovanju u Hrvatskoj. GONG. https://gong.hr/media/uploads/20170430_etika_u_zvo_paper_final.pdf