Nghiên cứu mới từ UET FIT! Khoa CNTT hân hạnh giới thiệu nghiên cứu mới: “FAIREDU: A multiple regression-based method for enhancing fairness in machine learning models for educational applications” của nhóm tác giả: NCS Phạm Thị Tố Nga, ThS. Đỗ Minh Khá (Cựu SV, hiện là NCS tại Latrobe University, Úc), Trần Vũ Đại (ĐH Đại Nam), PGS. TS. Phạm Ngọc Hùng và GS. TS. Nguyễn Đức Anh (University of South Eastern, Na Uy), được công bố trên tạp chí Expert Systems with Applications (Tạp chí Q1, 7.5 Impact Factor).
Tóm tắt nghiên cứu:Trong bối cảnh các hệ thống AI ngày càng được ứng dụng trong giáo dục, vấn đề tính công bằng trở nên hết sức quan trọng vì các quyết định của chúng ảnh hưởng đến nhiều nhóm đối tượng khác nhau. Các nghiên cứu hiện tại thường chỉ tập trung vào từng đặc trưng nhạy cảm riêng lẻ (như giới tính hay chủng tộc), dẫn đến việc đánh giá giao thoa của nhiều đặc trưng trở nên hạn chế.
Bài báo này giới thiệu FAIREDU – một phương pháp dựa trên hồi quy đa biến, được thiết kế nhằm:
– Nâng cao tính công bằng của các mô hình học máy trong bối cảnh ứng dụng giáo dục.
– Giảm thiểu tác động tiêu cực đến hiệu suất dự đoán.
Qua các thí nghiệm trên sáu bộ dữ liệu công khai và một bộ dữ liệu riêng, FAIREDU đã cho thấy khả năng giảm đáng kể các chênh lệch không công bằng. Cụ thể, nó đã giảm chỉ số Disparate Impact tới 96,7% (đối với Gender trong bộ dữ liệu Oulad) và giảm chỉ số Statistical Parity Difference tới 88,55% (đối với Gender trong bộ dữ liệu Adult) – đồng thời vẫn giữ được hiệu suất dự đoán cao, vượt trội so với các phương pháp hiện đại khác.
Phương pháp FAIREDU hứa hẹn sẽ góp phần tạo ra các hệ thống hỗ trợ quyết định trong giáo dục công bằng hơn, như xét tuyển, phân bổ học bổng hay đánh giá kết quả học tập, đảm bảo mọi nhóm đối tượng đều được đối xử công bằng.
Đọc bài báo đầy đủ tại đây: https://www.sciencedirect.com/…/abs/pii/S0957417424030860Hãy cùng chúc mừng nhóm tác giả vì những đóng góp ý nghĩa hướng tới một nền giáo dục công bằng và bền vững! 
