論文の概要: Machine Unlearning for Responsible and Adaptive AI in Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10590v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 12:13:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.68611
• Title: Machine Unlearning for Responsible and Adaptive AI in Education
• Title（参考訳）: 教育における責任と適応型AIのための機械学習
• Authors: Betty Mayeku, Sandra Hummel, Parisa Memarmoshrefi,
• Abstract要約: マシン・アンラーニング(MU)の概念は、機械学習(ML)モデルにおけるいくつかの問題に対処する能力から、さまざまな領域で人気を集めている。 本稿では、MUが、責任あるAI原則を運用するための実践的なメカニズムとして機能する大きな可能性を実証する。 MUが特にプライバシー保護、敵対的入力に対するレジリエンス、システムバイアスの緩和、学習コンテキストの進化における適応性といった約束を果たす4つの領域を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13999481573773068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The concept of Machine Unlearning (MU) has gained popularity in various domains due to its ability to address several issues in Machine Learning (ML) models, particularly those related to privacy, security, bias mitigation, and adaptability. With these abilities, MU is evolving into a promising technology in upholding Responsible AI principles and optimizing ML models' performance. However, despite its promising potential, the concept has not received much attention in the education sector. In an attempt to encourage further uptake of this promising technology in the educational landscape, this paper demonstrates that MU indeed has great potential to serve as a practical mechanism for operationalizing Responsible AI principles as well as an essential tool for Adaptive AI within the educational application domain hence fostering trust in AI-driven educational systems. Through a structured review of 42 peer-reviewed sources, we identify four domains where MU holds particular promise namely privacy protection, resilience against adversarial inputs, mitigation of systemic bias, and adaptability in evolving learning contexts. We systematically explore these potentials and their interventions to core challenges in ML-based education systems. As a conceptual contribution, we present a reference Machine Unlearning application architecture for Responsible and Adaptive AI (MU-RAAI) in education context.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルにおけるいくつかの問題、特にプライバシ、セキュリティ、バイアス軽減、適応性に対処できることから、Machine Unlearning(MU)の概念は、さまざまな領域で人気を集めている。 これらの能力によってMUは、責任あるAI原則を守り、MLモデルのパフォーマンスを最適化する、有望な技術へと進化しつつある。 しかし、その有望な可能性にもかかわらず、この概念は教育分野ではあまり注目を集めていない。 教育現場におけるこの有望な技術のさらなる取り込みを促進するために,本論文は,MUが責任あるAI原則を運用するための実践的なメカニズムとして機能する可能性や,教育アプリケーション領域における適応型AIの不可欠なツールとして機能し,AI駆動型教育システムへの信頼を育むことを実証する。 42のピアレビューソースの構造化レビューを通じて、MUが特にプライバシー保護、敵対的入力に対するレジリエンス、システムバイアスの緩和、学習コンテキストの進化における適応性といった約束を果たす4つのドメインを特定した。 MLベースの教育システムにおいて、これらのポテンシャルとそれらの介入を体系的に検討する。 概念的コントリビューションとして,Responsible and Adaptive AI (MU-RAAI) のための参照機械学習アプリケーションアーキテクチャを提案する。

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