سوگیری الگوریتمی در آموزش و تاثیر آن بر عدالت تحصیلی

با گسترش روزافزون فناوری های آموزشی و ادغام هوش مصنوعی در سیستم های یادگیری، موضوع سوگیری الگوریتمی به یکی از چالش های اساسی در عرصه عدالت تحصیلی تبدیل شده است. این مقاله با بررسی ماهیت سوگیری در الگوریتم های یادگیری ماشین، نشان می دهد که چگونه داده های تاریخی و نابرابری های ساختاری می توانند منجر به تکرار و تشدید تبعیض در فرآیندهای آموزشی شوند. از طریق تحلیل ابعاد مختلف سوگیری، از جمله سوگیری در پذیرش دانشجو، ارزشیابی عملکرد و توصیه های یادگیری، این پژوهش به بررسی پیامدهای عدالت محور این فناوری ها می پردازد. نتایج حاصل از این مطالعه نشان می دهد که بدون نظارت دقیق و اصلاح ساختاری، الگوریتم ها می توانند به ابزاری برای تبعیض سیستماتیک علیه گروه های marginalized تبدیل شوند. در نهایت، این مقاله راهکارهایی برای کاهش سوگیری و ترویج عدالت الگوریتمی در آموزش ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

سوگیری الگوریتمی ، عدالت تحصیلی ، هوش مصنوعی در آموزش ، یادگیری ماشین ، اخلاق در فناوری