典型文献
智能教育场景下的算法歧视:潜在风险、成因剖析与治理策略
文献摘要：
随着人工智能在教育场景中应用的不断深化,智能教育以其个性化、定制化等独有优势改变了当下的教育格局,但智能教育也面临着算法歧视的潜在风险,如教育结果的单一化、加剧教育不公平、学习结果两极分化、人机交互加深偏见等.同时,在智能教育系统的开发与应用过程中,设计团队存在思维定势、机器学习的偏差、交互式决策的危机等问题使算法歧视的成因更为多样化.而解决对智能教育系统中存在的算法歧视问题,需从促进多主体共同参与,构建多元评价标准,以及通过技术赋能等三方面落实治理策略.具体到技术治理,可根据时间维度划分为三阶段治理,即在事前加强数据歧视检测,在事中建立可解释、可审查的算法优化机制,在事后坚持学生在教育教学活动中的主体性.
文献关键词：
智能教育;算法歧视;教育公平;风险治理
中图分类号：
作者姓名：
倪琴;刘志;郝煜佳;贺樑
作者机构：
上海师范大学 人工智能教育研究院,上海 200234;华东师范大学 上海智能教育研究院,上海 200062;华东师范大学 计算机科学与技术学院,上海 200062
文献出处：
引用格式：
[1]倪琴;刘志;郝煜佳;贺樑-.智能教育场景下的算法歧视:潜在风险、成因剖析与治理策略)[J].中国电化教育,2022(12):93-100
A类：
B类：
教育场景,算法歧视,潜在风险,成因剖析,治理策略,定制化,教育格局,教育结果,单一化,教育不公平,学习结果,两极分化,人机交互,互加,偏见,智能教育系统,开发与应用,思维定势,交互式,构建多元,多元评价,技术治理,时间维度,事前,视检,可解释,算法优化,优化机制,教育公平,风险治理
AB值：
0.359535
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