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摘要：该研究旨在确定在教育中使用人工智能（AI）与算法偏见的风险之间的二重性。研究被插入定性和系统文献综述，并具有书目测量支持。数据收集发生在Scopus，科学和科学底座中，并在末尾选择了16篇分析和解释的文章。提出的假设是，教育中的算法偏见可能会损害教育过程的公平和有效性。偏见是从算法的编码到自动处理的，这可能会影响学生的绩效并扩大不平等。建议的缓解措施包括算法的培训和实施阶段的护理，算法维修实践的发展，平台监督以及对公平可靠的技术的需求。回答假设，得出的结论是，AI在教育中的有效性取决于对算法的持续和包容性培训以及其用户对算法偏见风险的认识，因此可以完善系统以防止对社会不公正的生殖。建议采用道德和协作的方法，以确保AI有助于更公平的教育。学生与人工智能之间的互动可以对收到的反馈产生重大反思，因为他们需要能够确定结果是否可靠，更新且不偏见，因为AI可能需要时间将新的培训数据纳入算法。
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