論文の概要: Fair Knowledge Tracing in Second Language Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18048v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 23:47:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:56:57.511998
• Title: Fair Knowledge Tracing in Second Language Acquisition
• Title（参考訳）: 第二言語習得における公正な知識の追跡
• Authors: Weitao Tang, Guanliang Chen, Shuaishuai Zu, Jiangyi Luo,
• Abstract要約: 本研究では、Duolingoデータセットのen_es(スペイン語学習者)、es_en(スペイン語学習者)、fr_en(フランス語学習者)のトラックを用いた2つの予測モデルの公正性を評価する。 ディープラーニングは、精度と公正性の改善により、第2言語の知識追跡において機械学習よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7498611358320733
• License:
• Abstract: In second-language acquisition, predictive modeling aids educators in implementing diverse teaching strategies, attracting significant research attention. However, while model accuracy is widely explored, model fairness remains under-examined. Model fairness ensures equitable treatment of groups, preventing unintentional biases based on attributes such as gender, ethnicity, or economic background. A fair model should produce impartial outcomes that do not systematically disadvantage any group. This study evaluates the fairness of two predictive models using the Duolingo dataset's en\_es (English learners speaking Spanish), es\_en (Spanish learners speaking English), and fr\_en (French learners speaking English) tracks. We analyze: 1. Algorithmic fairness across platforms (iOS, Android, Web). 2. Algorithmic fairness between developed and developing countries. Key findings include: 1. Deep learning outperforms machine learning in second-language knowledge tracing due to improved accuracy and fairness. 2. Both models favor mobile users over non-mobile users. 3. Machine learning exhibits stronger bias against developing countries compared to deep learning. 4. Deep learning strikes a better balance of fairness and accuracy in the en\_es and es\_en tracks, while machine learning is more suitable for fr\_en. This study highlights the importance of addressing fairness in predictive models to ensure equitable educational strategies across platforms and regions.
• Abstract（参考訳）: 第二言語習得において、予測モデリングは教育者が多様な教育戦略を実践するのを助ける。 しかし、モデル精度は広く研究されているが、モデルフェアネスは未検討のままである。 モデルフェアネスは集団の公平な扱いを保証し、性別、民族、経済的背景といった属性に基づく意図しない偏見を防ぐ。 公正なモデルは、いかなるグループも体系的に不利でない公平な結果を生み出すべきである。 本研究では、Duolingoデータセットのen\_es(スペイン語学習者)、es\_en(スペイン語学習者)、fr\_en(フランス語学習者)のトラックを用いた2つの予測モデルの公正性を評価する。 分析する。 1. プラットフォーム間のアルゴリズムフェアネス(iOS、Android、Web)。 2.先進国と発展途上国のアルゴリズム的公正性 主な発見は以下のとおりである。 1. 深層学習は、精度と公正性の向上により、第二言語知識追跡において機械学習よりも優れる。 2. どちらのモデルもモバイルユーザーよりもモバイルユーザーを好んでいる。 3. 機械学習は、深層学習と比較して発展途上国に対して強い偏見を示す。 4. 深層学習は, en\_es と es\_en のトラックにおいて, 公平性と精度のバランスが良くなる一方, 機械学習は fr\_en に適している。 本研究は, プラットフォーム・地域間の公平な教育戦略を確保するために, 予測モデルにおける公平性に対処することの重要性を強調した。

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