論文の概要: Bias-Aware AI Chatbot for Engineering Advising at the University of Maryland A. James Clark School of Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09636v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 03:47:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 05:23:07.153416
• Title: Bias-Aware AI Chatbot for Engineering Advising at the University of Maryland A. James Clark School of Engineering
• Title（参考訳）: メリーランド大学ジェームズ・クラーク工学部におけるバイアス対応AIチャットボット
• Authors: Prarthana P. Kartholy, Thandi M. Labor, Neil N. Panchal, Sean H. Wang, Hillary N. Owusu,
• Abstract要約: 本研究では,メリーランド大学 (UMD) A. James Clark School of Engineering Program のAIチャットボットの開発を目的とする。 私たちの研究チームは、反応の潜在的なバイアスを分析し、緩和しました。 結果は、慎重にエンジニアリングとバイアス軽減戦略によって、AIは高品質で偏見のない学術的なアドバイスを提供することができることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Selecting a college major is a difficult decision for many incoming freshmen. Traditional academic advising is often hindered by long wait times, intimidating environments, and limited personalization. AI Chatbots present an opportunity to address these challenges. However, AI systems also have the potential to generate biased responses, prejudices related to race, gender, socioeconomic status, and disability. These biases risk turning away potential students and undermining reliability of AI systems. This study aims to develop a University of Maryland (UMD) A. James Clark School of Engineering Program-specific AI chatbot. Our research team analyzed and mitigated potential biases in the responses. Through testing the chatbot on diverse student queries, the responses are scored on metrics of accuracy, relevance, personalization, and bias presence. The results demonstrate that with careful prompt engineering and bias mitigation strategies, AI chatbots can provide high-quality, unbiased academic advising support, achieving mean scores of 9.76 for accuracy, 9.56 for relevance, and 9.60 for personalization with no stereotypical biases found in the sample data. However, due to the small sample size and limited timeframe, our AI model may not fully reflect the nuances of student queries in engineering academic advising. Regardless, these findings will inform best practices for building ethical AI systems in higher education, offering tools to complement traditional advising and address the inequities faced by many underrepresented and first-generation college students.
• Abstract（参考訳）: 大学長を選ぶことは、多くの入ってくる新入生にとって難しい決断だ。 伝統的な学術的な助言は、長い待ち時間、威圧的な環境、限られたパーソナライゼーションによって妨げられることが多い。 AIチャットボットは、これらの課題に対処する機会を提供する。 しかし、AIシステムは、偏見のある反応、人種、性別、社会経済状態、障害に関連する偏見を生成する可能性がある。 これらのバイアスは、潜在的な学生を排除し、AIシステムの信頼性を損なうリスクがある。 本研究では,メリーランド大学 (UMD) A. James Clark School of Engineering Program のAIチャットボットの開発を目的とする。 私たちの研究チームは、反応の潜在的なバイアスを分析し、緩和しました。 多様な学生クエリでチャットボットをテストすることで、応答は正確性、妥当性、パーソナライゼーション、バイアスの有無のメトリクスに基づいて評価される。 その結果、AIチャットボットは、慎重にエンジニアリングとバイアスを緩和する戦略により、高品質でバイアスのない学術的助言支援を提供し、精度は9.76点、妥当性は9.56点、個人化は9.60点、サンプルデータにはステレオタイプバイアスがないことが示された。 しかし、サンプルのサイズが小さく、時間枠が限られているため、我々のAIモデルは、工学的なアドバイスをする学生の質問のニュアンスを完全に反映していないかもしれない。 いずれにせよ、これらの発見は高等教育における倫理的AIシステム構築のベストプラクティスを示唆し、従来の助言を補完し、多くの過小評価された第一世代の大学生が直面する不平等に対処するためのツールを提供する。

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