Vooroordelen in algoritmes komen vooral door data van onderwijsinstellingen zelf
4 oktober 2024 | Algoritmes om de studievoortgang van studenten te voorspellen zijn niet zelden bevooroordeeld. De grootste schuldige daaraan zijn institutionele data zoals persoonsgegevens van studenten, blijkt uit Brits onderzoek. Data uit bijvoorbeeld virtuele leeromgevingen zijn veel minder bevooroordeeld. Daarnaast rekenden de onderzoekers uit wat het optimale moment is om een voorspelling te doen over de studievoortgang van een student. Bij een cursus van 255 dagen is dat dag 60.
Vooroordelen in algoritmes die iets zeggen over de studievoortgang van studenten zijn al meermaals a
Alleen de koppen lezen, maar de informatie missen? Voor € 450, - per jaar krijgt u onbeperkt toegang tot het platform en ontvangt u iedere week een nieuwsbrief!
Het is mogelijk dat de organisatie waaraan u bent verbonden, een collectief abonnement heeft.
Hier kunt u zien of uw werkgever al een collectief abonnement heeft. In dat geval kunt u zich kosteloos registeren.
Al individueel abonnee? Klik hier voor login. Geen abonnee? Abonneer nu
Hier kunt u zien of uw werkgever al een collectief abonnement heeft. In dat geval kunt u zich kosteloos registeren.
Al individueel abonnee? Klik hier voor login. Geen abonnee? Abonneer nu
