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教育测量领域将有效性和公平性作为评估质量的核心概念。先前的研究提出将公平性论证嵌入基于论证的有效性过程中，特别是当公平性被视为跨群体评估属性的可比性时。但是，我们认为，需要一种更灵活的公平性论证方法，这种方法发生在有效性论证之外并与其互补，以解决一组评估利益相关者可能持有的许多公平性观点。因此，我们将本文重点放在两个贡献上：（a）引入基于论证的公平性方法来补充传统和人工智能 (AI) 增强评估的基于论证的有效性；（b）将其应用于用于预先筛选求职者的自动视频面试中感知可雇用性的说明性 AI 评估中。我们最后提出了进一步推进基于论证的公平性方法的建议。
迈向基于论证的公平，并将其应用于人工智能增强型教育评估
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