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Quelle est une façon de réduire le biais dans les outils éducatifs alimentés par l'IA ?

Éviter d'utiliser des données basées sur les performances dans les algorithmes d'IA.

Utiliser uniquement les données les plus récentes des étudiants.

S'assurer que les ensembles de données de formation sont divers et représentatifs de tous les groupes d'étudiants.

Limiter la quantité de données utilisées dans les systèmes d'IA.

Lequel des éléments suivants pourrait aider à garantir que les données des étudiants ne sont pas mal utilisées ?

Limiter les types de données collectées.

Éviter le consentement parental pour la collecte des données.

Stocker les données sans aucune mesure de sécurité.

Permettre l'accès des tiers à toutes les données des étudiants.

Quel type de données sur les étudiants est souvent collecté par les outils éducatifs alimentés par l'IA ?

Seulement les dossiers de présence.

Informations personnelles d'identification, données comportementales et performances académiques.

Seulement les informations démographiques.

Seulement les résultats des tests.

Qu'est-ce que le biais algorithmique dans l'IA ?

Des systèmes d'IA qui éliminent l'intervention humaine dans la prise de décision.

Des systèmes d'IA fournissant du contenu personnalisé à tous les étudiants.

Des systèmes d'IA offrant un traitement égal à tous les étudiants.

Des systèmes d'IA qui favorisent involontairement certains groupes par rapport à d'autres.

Comment l'IA biaisée affecte-t-elle la prise de décision des enseignants ?

Elle rend les décisions plus transparentes.

Elle élimine le besoin de jugement de la part des enseignants.

Elle améliore la responsabilité des enseignants.

Elle peut amener les enseignants à prendre des décisions biaisées en se basant sur des recommandations erronées de l'IA.