FairAIED: Navigating Fairness, Bias, and Ethics in Educational AI Applications

要約

教育への人工知能 (AI) の統合には変革の可能性があり、カスタマイズされた学習体験と創造的な指導アプローチが提供されます。
しかし、AI アルゴリズムに固有のバイアスが、特に教育などの人間中心のアプリケーションにおいて、特定の人口統計に対する偏見を意図せず永続させ、この改善を妨げています。
この調査は、教育現場におけるアルゴリズムの公平性という開発中のテーマを深く掘り下げ、AI 主導の教育アプリケーションにおける公平性、偏見、倫理に関するさまざまな文献の包括的な評価を提供します。
これは、AI 教材における公平性の実現を根本的に損なう、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の一般的なバイアスを特定します。
この調査では、さまざまなデータ収集からアルゴリズムによる公平性介入に至るまで、こうしたバイアスを軽減するための既存の手法を概説することで、より公平な教育環境を形成する上での倫理的配慮と法的枠組みの重要な役割を強調しています。
さらに、公平性の測定、方法、データセットの複雑さを読者にガイドし、バイアスを削減する方法を明らかにします。
これらの成果にもかかわらず、この調査では、公平性と正確性のバランスの達成や多様なデータセットの必要性など、長年の課題が浮き彫りになっています。
これらの課題を克服し、教育における AI の約束を倫理的かつ公正に利用するには、協力的で学際的なアプローチが必要です。

要約(オリジナル)

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.

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