論文の概要: FairAIED: Navigating Fairness, Bias, and Ethics in Educational AI Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18745v2
- Date: Sun, 02 Nov 2025 04:03:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-04 18:19:02.658464
- 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: Zhipeng Yin, Sribala Vidyadhari Chinta, Zichong Wang, Matthew Gonzalez, Wenbin Zhang,
- Abstract要約: 教育におけるAIの統合は、学習経験をパーソナライズし、教育実践を変革する大きな可能性を秘めている。
研究者がこれらのバイアスを理解して緩和しようとすると、教育AIの公平性を調べる研究が増えている。
この調査は、教育AIにおけるアルゴリズムフェアネスの総合的な体系的なレビューを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.443431821420537
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of AI in education holds immense potential for personalizing learning experiences and transforming instructional practices. However, AI systems can inadvertently encode and amplify biases present in educational data, leading to unfair or discriminatory outcomes. As researchers have sought to understand and mitigate these biases, a growing body of work has emerged examining fairness in educational AI. These studies, though expanding rapidly, remain fragmented due to differing assumptions, methodologies, and application contexts. Moreover, existing surveys either focus on algorithmic fairness without an educational setting or emphasize educational methods while overlooking fairness. To this end, this survey provides a comprehensive systematic review of algorithmic fairness within educational AI, explicitly bridging the gap between technical fairness research and educational applications. We integrate multiple dimensions, including bias sources, fairness definitions, mitigation strategies, evaluation resources, and ethical considerations, into a harmonized, education-centered framework. In addition, we explicitly examine practical challenges such as censored or partially observed learning outcomes and the persistent difficulty in quantifying and managing the trade-off between fairness and predictive utility, enhancing the applicability of fairness frameworks to real-world educational AI systems. Finally, we outline an emerging pathway toward fair AI-driven education and by situating these technologies and practical insights within broader educational and ethical contexts, this review establishes a comprehensive foundation for advancing fairness, accountability, and inclusivity in the field of AI education.
- Abstract（参考訳）: 教育におけるAIの統合は、学習経験をパーソナライズし、教育実践を変革する大きな可能性を秘めている。
しかし、AIシステムは、教育データに存在するバイアスを不当にエンコードし、増幅することができ、不公平または差別的な結果をもたらす。
研究者がこれらのバイアスを理解して緩和しようとすると、教育AIの公平性を調べる研究が増えている。
これらの研究は急速に拡大したが、異なる仮定、方法論、アプリケーションコンテキストのために断片化され続けている。
さらに、既存の調査では、教育的設定のないアルゴリズム的公正に焦点を当てたり、公平さを乗り越えながら教育方法を強調している。
この目的のために、この調査は、教育AIにおけるアルゴリズムフェアネスの総合的な体系的なレビューを提供し、技術的フェアネス研究と教育応用のギャップを明確に埋めている。
我々は、バイアス源、公正定義、緩和戦略、評価資源、倫理的考察を含む複数の次元を調和した教育中心の枠組みに統合する。
さらに,学習成果の検閲や部分観察などの実践的課題や,公正性と予測ユーティリティ間のトレードオフの定量化と管理の難しさ,現実の教育用AIシステムへの公平性フレームワークの適用性の向上などについても検討した。
最後に、公正なAI駆動型教育への新たな道筋を概説し、より広範な教育的・倫理的文脈において、これらの技術と実践的な洞察を集中させることで、AI教育の分野における公正性、説明責任、傾斜性を向上させるための総合的な基盤を確立する。
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