Скачать или смотреть Может ли ИИ решить проблему неравенства в образовании? Пример Непала

Может ли ИИ устранить неравенство в образовании? Пример Непала

🤖 Может ли искусственный интеллект создать более справедливую систему образования? В этой главе мы подробно рассмотрим, как объяснимый ИИ (XAI) используется для борьбы с неравенством в образовании в Непале. Мы рассмотрим решения на основе данных, которые могут помочь каждому ребенку добиться успеха.

🔍 В этом видео вы узнаете:

Как модели машинного обучения анализируют национальные данные для прогнозирования риска отсева учащихся.

Способность SHAP (аддитивные объяснения SHapley) «объяснять» решения ИИ и выявлять коренные причины неравенства.

Ключевые факторы, препятствующие образованию в Непале: бедность, расстояние до школы, нехватка ресурсов и социальная дискриминация.

Как социальные теории Амартии Сена (Capability Approach) и Пьера Бурдье (Social Capital) помогают нам понимать данные в контексте реального мира.

Практические технологические решения, такие как панели управления моделированием и системы раннего оповещения для политиков.

Это исследование посвящено не только данным, но и сочетанию передовых технологий с глубокими социальными науками для создания действенных изменений в сфере обеспечения равенства в образовании в развивающихся странах.

#ИИдляДоброго #ОбъясненныйИИ #Образование #Непал

///////////////////////////////

Интеграция объяснимого искусственного интеллекта и социальной теории для обеспечения равенства в образовании в Непале

Аннотация для неспециалистов:
В этой главе рассматривается неравенство в системе образования Непала с использованием искусственного интеллекта и социальной теории. Несмотря на то, что всё больше детей поступают в школу, многие, особенно из неблагополучных каст, гендеров или из отдалённых районов, по-прежнему сталкиваются с препятствиями на пути к успеху. Исследование сочетает науку о данных с человеческим опытом, чтобы понять причины сохранения этих различий. Используя национальные наборы данных, модели машинного обучения предсказывают, какие учащиеся подвержены наибольшему риску отсева или отсутствия возможностей. Инструмент объяснимого ИИ (SHAP) помогает показать, как такие факторы, как бедность, расстояние и школьные ресурсы, влияют на результаты обучения. Эти результаты интерпретируются через призму социальных теорий о возможностях и неравенстве. В главе также представлены практические инструменты, такие как информационные панели политики и системы раннего оповещения, для более справедливого планирования образования. В целом, показано, как сочетание технологий и социального понимания может способствовать созданию более равноправной системы образования в Непале.

Чтобы прочитать другие разделы этой статьи, посетите сайт: https://bookstore.bookpi.org

📢 Ваши запросы
Объясняемый ИИ, XAI, ИИ на благо общества, образовательные технологии, EdTech, неравенство в образовании, образование в Непале, отсев из школ, предиктивная аналитика, машинное обучение, SHAP, справедливость ИИ, равенство в образовании, социальная справедливость, Амартия Сен, Пьер Бурдье, наука о данных, разработка политики, система раннего оповещения, информационная панель, развивающиеся страны, ИИ в развитии, STEM-образование, этика ИИ, ответственный ИИ, Непал, Катманду, сельское образование, маргинализированные группы