論文の概要: FairAIED: Navigating Fairness, Bias, and Ethics in Educational AI Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18745v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 13:59:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 13:21:05.716484
- Title: FairAIED: Navigating Fairness, Bias, and Ethics in Educational AI Applications
- Title（参考訳）: FairAIED: 教育AI応用における公正性、バイアス、倫理の探索
- Authors: Sribala Vidyadhari Chinta, Zichong Wang, Zhipeng Yin, Nhat Hoang, Matthew Gonzalez, Tai Le Quy, Wenbin Zhang,
- Abstract要約: 人工知能の教育への統合は変革の可能性を秘めており、適切な学習経験と創造的な教育的アプローチを提供する。
しかし、AIアルゴリズムの固有のバイアスは、特定の人口層に対する偏見を意図せずに永続させることによって、この改善を妨げている。
この調査は、教育的文脈におけるアルゴリズムフェアネスの発達するトピックを深く掘り下げている。
データ関連、アルゴリズム、ユーザーインタラクションなど、AI教育における公正性の達成を根本的に損なう共通のバイアスの形式を特定します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.612585751318055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of Artificial Intelligence (AI) into education has transformative potential, providing tailored learning experiences and creative instructional approaches. However, the inherent biases in AI algorithms hinder this improvement by unintentionally perpetuating prejudice against specific demographics, especially in human-centered applications like education. This survey delves deeply into the developing topic of algorithmic fairness in educational contexts, providing a comprehensive evaluation of the diverse literature on fairness, bias, and ethics in AI-driven educational applications. It identifies the common forms of biases, such as data-related, algorithmic, and user-interaction, that fundamentally undermine the accomplishment of fairness in AI teaching aids. By outlining existing techniques for mitigating these biases, ranging from varied data gathering to algorithmic fairness interventions, the survey emphasizes the critical role of ethical considerations and legal frameworks in shaping a more equitable educational environment. Furthermore, it guides readers through the complexities of fairness measurements, methods, and datasets, shedding light on the way to bias reduction. Despite these gains, this survey highlights long-standing issues, such as achieving a balance between fairness and accuracy, as well as the need for diverse datasets. Overcoming these challenges and ensuring the ethical and fair use of AI's promise in education call for a collaborative, interdisciplinary approach.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の教育への統合は、学習体験をカスタマイズし、創造的な教育的アプローチを提供する、変革的な可能性を持っている。
しかし、AIアルゴリズムの固有のバイアスは、特に教育のような人間中心のアプリケーションにおいて、特定の人口層に対する偏見を意図せず永続させることによって、この改善を妨げている。
この調査は、AI駆動型教育アプリケーションにおける公正性、偏見、倫理に関する多種多様な文献を包括的に評価する、教育文脈におけるアルゴリズムフェアネスの発達トピックを深く掘り下げている。
データ関連、アルゴリズム、ユーザーインタラクションなど、AI教育における公正性の達成を根本的に損なう共通のバイアスの形式を特定します。
この調査は、様々なデータ収集からアルゴリズム的公正な介入まで、これらのバイアスを緩和する既存の手法を概説することによって、倫理的考察と、より公平な教育環境を形成する上での法的枠組みの重要な役割を強調している。
さらに、公正度測定、方法、データセットの複雑さを読者に案内し、バイアス低減への道に光を放つ。
これらの増加にもかかわらず、この調査は、公正性と正確性の間のバランスを達成することや、多様なデータセットの必要性など、長年の課題を浮き彫りにしている。
これらの課題を克服し、教育におけるAIの約束の倫理的かつ公正な利用を保証するためには、協調的で学際的なアプローチが必要である。
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