論文の概要: Confronting Structural Inequities in AI for Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08847v1
• Date: Tue, 18 May 2021 22:13:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 22:54:38.481916
• Title: Confronting Structural Inequities in AI for Education
• Title（参考訳）: AI教育における構造的不平等の克服
• Authors: Michael Madaio, Su Lin Blodgett, Elijah Mayfield, Ezekiel Dixon-Rom\'an
• Abstract要約: 我々は、AIモデルの性能格差に基づく公正性を評価するという支配的なパラダイムが、教育用AIシステムが生み出す構造的不平等に直面するには不十分であると主張している。 教育用AI技術が、モデルの性能の同等性に関係なく、構造的不正と不平等の歴史的正当性をいかに束縛され、再現されているかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.371816551086117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Educational technologies, and the systems of schooling in which they are deployed, enact particular ideologies about what is important to know and how learners should learn. As artificial intelligence technologies -- in education and beyond -- have led to inequitable outcomes for marginalized communities, various approaches have been developed to evaluate and mitigate AI systems' disparate impact. However, we argue in this paper that the dominant paradigm of evaluating fairness on the basis of performance disparities in AI models is inadequate for confronting the structural inequities that educational AI systems (re)produce. We draw on a lens of structural injustice informed by critical theory and Black feminist scholarship to critically interrogate several widely-studied and widely-adopted categories of educational AI systems and demonstrate how educational AI technologies are bound up in and reproduce historical legacies of structural injustice and inequity, regardless of the parity of their models' performance. We close with alternative visions for a more equitable future for educational AI research.
• Abstract（参考訳）: 教育技術と、それらが展開される教育制度は、何が重要なのか、学習者がどのように学ぶべきかについて、特にイデオロギーを実践する。 人工知能技術(教育など)が辺境化社会に不平等な結果をもたらしたため、AIシステムの異なる影響を評価し緩和するための様々なアプローチが開発されている。 しかし,本稿では,AIモデルの性能格差に基づく公平性評価の主流パラダイムが,教育用AIシステム(re)が生み出す構造的不平等に直面するには不十分である,と論じる。 我々は、批判理論と黒人フェミニスト奨学金によって知らされる構造的不正のレンズを描き、広く研究され広く研究されている教育AIシステムのカテゴリを批判的に尋問し、どのように教育AI技術が、モデルの性能に関わらず、構造的不正と不平等の歴史的正当性に束縛されているかを実証する。 私たちは、教育AI研究のより公平な未来に向けて、代替のビジョンに近づきます。

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