Investiguer la notion d'équité algorithmique dans les environnements informatiques pour l'apprentissage humain - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Investiguer la notion d'équité algorithmique dans les environnements informatiques pour l'apprentissage humain

Résumé

L'utilisation croissante de systèmes de décision fondés sur l'analyse de données dans l'éducation suscite des inquiétudes quant à leur équité envers certains apprenants ou groupes d'apprenants. Dans cet article, qui s'inscrit dans le cadre d'une problématique plus générale d'évaluation de l'équité des systèmes algorithmiques, nous nous intéressons ici à la définition de l'équité ainsi qu'à ce qui l'affecte dans l'utilisation des systèmes algorithmiques. Par conséquent, nous mettons en évidence les multiples sens de la notion d'équité et son lien avec les biais algorithmiques pour en pointer quelques sources. Nous présentons ensuite des travaux relatifs à l'évaluation de l'équité et concluons sur les objectifs de recherche de la thèse en cours.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03846026 , version 1 (09-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03846026 , version 1

Citer

Mélina Verger. Investiguer la notion d'équité algorithmique dans les environnements informatiques pour l'apprentissage humain. RJC-EIAH 2022, May 2022, Lille, France. pp.44-51. ⟨hal-03846026⟩
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