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

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

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

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

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

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 avec de bonnes performances académiques.

Les étudiants des communautés sous-représentées ou marginalisées.

Les étudiants qui ne sont pas activement engagés en classe.

Pourquoi est-il important d'impliquer des parties prenantes diverses lors du développement d'outils éducatifs alimentés par l'IA ?

Pour améliorer la complexité technique du système d'IA.

Pour garantir que les outils sont inclusifs et équitables pour tous les étudiants.

Pour augmenter la concurrence entre les plateformes éducatives.

Pour s'assurer que la technologie est rentable financièrement.

Quel rôle joue le consentement des étudiants dans l'éducation alimentée par l'IA ?

Il permet aux systèmes d'IA de négliger les préoccupations relatives à la confidentialité.

Il garantit que les étudiants comprennent comment leurs données seront utilisées et y consentent.

Il ne s'applique qu'aux enseignants, pas aux étudiants.

Il est inutile car les étudiants ne sont pas directement impliqués.

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.

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.

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