Revise smart, understand Better

Quel pourrait être le résultat des recommandations biaisées faites par un outil d'éducation basé sur l'IA ?

Une meilleure compréhension des méthodes éducatives diverses.

Améliorer les résultats des tests pour tous les étudiants.

Un accès égal aux ressources pour tous les étudiants.

Favoriser certains groupes d'étudiants, conduisant à des opportunités d'apprentissage inégales.

Quel groupe est le plus susceptible d'être affecté par le biais dans les algorithmes d'IA utilisés dans l'éducation ?

Les étudiants avec de bonnes performances académiques.

Les étudiants ayant accès aux meilleures ressources.

Les étudiants des communautés sous-représentées ou marginalisées.

Les étudiants qui ne sont pas activement engagés en classe.

Lequel des éléments suivants est un risque potentiel si les données des étudiants ne sont pas correctement sécurisées ?

Amélioration académique.

Augmentation de l'engagement des étudiants.

Accès non autorisé aux données personnelles et risque de mauvaise utilisation.

Amélioration des performances de l'IA.

Lequel des éléments suivants pourrait être une source de biais dans les systèmes d'IA utilisés dans l'éducation ?

La participation des étudiants aux discussions en classe.

Des données de formation biaisées.

Des évaluations standardisées des étudiants.

Des retours des enseignants.

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

Utiliser uniquement les données les plus récentes des étudiants.

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

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

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