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[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育(第8版)。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志(2022),1-41。[3] Solon Barocas,Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平,问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征(ROC)区域(AUC):一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志(JESPAR)24,1(2019),20-46。[5] Oscar Blessed Deho,Lin Liu,Jiuyong Li,Jixue Liu,Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去!=未来:评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易(2024)。[6] Olga V Demler,Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31,23(2012),2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统(TOIS)的ACM交易14,3(1996),330–347。[8]乔什·加德纳,克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni,Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据:使用性能指标的建议。在2013年,俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE,245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI,伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge,174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线(AUC)下的面积转换为Cohen的D,Pearson的R PB,Ordds-Ratio和自然对数赔率比率:两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10,1(2018),35-47。 [13] Lele Sha,Mladen Rakovic,Alexander Whitelock-Wainwright,David Carroll,Victoria M Yew,Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能:第22届国际会议,AIED 2021,荷兰乌得勒支,6月14日至18日,2021年,第I部分。 Springer,381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE,245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI,伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge,174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线(AUC)下的面积转换为Cohen的D,Pearson的R PB,Ordds-Ratio和自然对数赔率比率:两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10,1(2018),35-47。[13] Lele Sha,Mladen Rakovic,Alexander Whitelock-Wainwright,David Carroll,Victoria M Yew,Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能:第22届国际会议,AIED 2021,荷兰乌得勒支,6月14日至18日,2021年,第I部分。Springer,381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y,MélinaVerger,Maria Mercedes T Rodrigo,Clarence James G Monterozo,Ryan S Baker,Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra,SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上(EDM 2024)。[15]MélinaVerger,SébastienLallé,FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗?一种新型指标,用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上(EDM 2023)。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu,Joseph Olson,Nicole Pochinki,Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要,但是如何?课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano,Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。

算法偏差评估的Abroca分布

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