Revise smart, understand Better

Quelle est une conséquence potentielle d'une mauvaise gestion des données des étudiants dans les systèmes d'éducation alimentés par l'IA ?

Amélioration des résultats d'apprentissage.

Augmentation de l'engagement des étudiants.

Violations de la confidentialité et vol d'identité.

Réduction de la charge de travail des enseignants.

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

Stocker les données sans aucune mesure de sécurité.

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

Éviter le consentement parental pour la collecte des données.

Limiter les types de données collectées.

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.

Limiter la quantité de données utilisées dans les systèmes 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.

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

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

Elle rend les décisions plus transparentes.

Elle améliore la responsabilité des enseignants.

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

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

Les étudiants ayant accès aux meilleures ressources.

Les étudiants qui ne sont pas activement engagés en classe.

Les étudiants avec de bonnes performances académiques.

Les étudiants des communautés sous-représentées ou marginalisées.