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

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

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.

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

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

Comment les systèmes éducatifs basés sur l'IA peuvent-ils garantir la transparence sur l'utilisation des données des étudiants ?

En anonymisant complètement les données des étudiants.

En fournissant des informations claires sur les politiques de collecte et d'utilisation des données.

En restreignant l'utilisation des données à une seule session.

En collectant uniquement les données minimales nécessaires au fonctionnement.

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

Des données de formation biaisées.

La participation des étudiants aux discussions en classe.

Des retours des enseignants.

Des évaluations standardisées des étudiants.

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

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

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

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

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