Revise smart, understand Better

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

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

Stocker les données sans aucune mesure de sécurité.

Limiter les types de données collectées.

Éviter le consentement parental pour la collecte des données.

Comment le biais dans les algorithmes d'IA peut-il affecter les résultats d'apprentissage des étudiants ?

En garantissant que tous les étudiants reçoivent la même qualité d'éducation.

En améliorant l'expérience d'apprentissage pour tous les étudiants.

En limitant l'accès aux ressources pour certains groupes d'étudiants.

En créant une expérience d'apprentissage standardisée pour tout le monde.

Lequel des éléments suivants est un défi majeur pour aborder le biais dans les algorithmes d'IA utilisés dans l'éducation ?

Trouver des modèles d'IA plus puissants.

Créer des algorithmes plus complexes.

Réduire l'implication des enseignants dans la prise de décision.

Assurer que les systèmes d'IA sont éthiques, équitables et transparents.

Que doivent faire les écoles avant d'utiliser des outils alimentés par l'IA en classe ?

Accepter automatiquement les accords de partage des données.

Signer des contrats avec des entreprises technologiques tierces sans revoir les politiques.

Éviter d'utiliser des outils d'IA tout court.

Revoir les politiques de confidentialité des données, obtenir un consentement éclairé et évaluer les mesures de sécurité.

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.

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

Utiliser uniquement les données les plus récentes des étudiants.

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