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将人工智能（AI）整合到教育中具有转变的潜力，提供了量身定制的学习经验和创造性的教学方法。然而，AI算法中的固有偏见阻碍了这种改善，这是通过无意中的偏见与特定人口统计学的偏见，尤其是在以人为中心的应用程序等教育等方面的偏见。这项调查深入研究了教育环境中算法公平性的发展主题，对AI驱动的教育应用中的公平，偏见和伦理学的多样性进行了全面评估。它确定了偏见的常见形式 - 与数据有关，算法和用户交流，从根本上破坏了AI教学辅助工具中公平的成就。通过概述了减轻这些偏见的现有技术，从不同的数据收集到算法公平干预措施，该调查强调了伦理学考虑和法律框架在塑造更公平的教育环境中的关键作用。此外，它可以指导读者了解公平测量，方法和数据集的复杂性，从而散发出偏置减少的方式。尽管有这些收益，但这项调查突出了长期存在的问题，例如在公平与准确性之间取得平衡，以及对各种数据集的需求。克服这些挑战并确保对AI在教育中的诺言的道德和公平利用，要求采取协作，跨学科的方法。
Fairaied：在教育AI应用程序中导致公平，偏见和道德规范
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