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Incidente 9: NY City School Teacher Evaluation Algorithm Contested

Descripción: An algorithm used to rate the effectiveness of school teachers in New York has resulted in thousands of disputes of its results.

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Entidades

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por New York city Dept. of Education, perjudicó a Teachers.

Estadísticas de incidentes

ID
9
Cantidad de informes
7
Fecha del Incidente
2012-02-25
Editores
Sean McGregor
Applied Taxonomies
CSETv0, CSETv1, GMF, MIT

Clasificaciones de la Taxonomía CSETv0

Detalles de la Taxonomía

Problem Nature

Indicates which, if any, of the following types of AI failure describe the incident: "Specification," i.e. the system's behavior did not align with the true intentions of its designer, operator, etc; "Robustness," i.e. the system operated unsafely because of features or changes in its environment, or in the inputs the system received; "Assurance," i.e. the system could not be adequately monitored or controlled during operation.
 

Unknown/unclear

Physical System

Where relevant, indicates whether the AI system(s) was embedded into or tightly associated with specific types of hardware.
 

Software only

Level of Autonomy

The degree to which the AI system(s) functions independently from human intervention. "High" means there is no human involved in the system action execution; "Medium" means the system generates a decision and a human oversees the resulting action; "low" means the system generates decision-support output and a human makes a decision and executes an action.
 

Medium

Nature of End User

"Expert" if users with special training or technical expertise were the ones meant to benefit from the AI system(s)’ operation; "Amateur" if the AI systems were primarily meant to benefit the general public or untrained users.
 

Amateur

Public Sector Deployment

"Yes" if the AI system(s) involved in the accident were being used by the public sector or for the administration of public goods (for example, public transportation). "No" if the system(s) were being used in the private sector or for commercial purposes (for example, a ride-sharing company), on the other.
 

Yes

Data Inputs

A brief description of the data that the AI system(s) used or were trained on.
 

School grades, student grades, predicted grades

Clasificaciones de la Taxonomía CSETv1

Detalles de la Taxonomía

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

9

AI Tangible Harm Level Notes

Notes about the AI tangible harm level assessment
 

3.5 - the value-added measurement/modeling is not AI - it is a statistical model

Special Interest Intangible Harm

An assessment of whether a special interest intangible harm occurred. This assessment does not consider the context of the intangible harm, if an AI was involved, or if there is characterizable class or subgroup of harmed entities. It is also not assessing if an intangible harm occurred. It is only asking if a special interest intangible harm occurred.
 

no

Date of Incident Year

The year in which the incident occurred. If there are multiple harms or occurrences of the incident, list the earliest. If a precise date is unavailable, but the available sources provide a basis for estimating the year, estimate. Otherwise, leave blank. Enter in the format of YYYY
 

2012

Estimated Date

“Yes” if the data was estimated. “No” otherwise.
 

Yes

Multiple AI Interaction

“Yes” if two or more independently operating AI systems were involved. “No” otherwise.
 

no

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

7.3. Lack of capability or robustness

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. AI system safety, failures, and limitations

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

Informes del Incidente

Cronología de Informes

Un maestro de matemáticas de la ciudad de Nueva York se defiende después de recibir una calificación injusta de "insatisfactorio" de un director+3
Calificaciones de maestros de la ciudad de Nueva York: Informes de datos de maestros publicados en medio de controversia
Los maestros planean apelaciones generalizadas de evaluaciones 'injustas'El maestro que demanda al estado de Nueva York por calificación 'ineficaz' irá a los tribunalesLos nuevos datos muestran que más de la mitad de los maestros de la ciudad de Nueva York son juzgados, en parte, por los puntajes de las pruebas que no afectan directamente
Un maestro de matemáticas de la ciudad de Nueva York se defiende después de recibir una calificación injusta de "insatisfactorio" de un director

Un maestro de matemáticas de la ciudad de Nueva York se defiende después de recibir una calificación injusta de "insatisfactorio" de un director

parentadvocates.org

Calificaciones de maestros de la ciudad de Nueva York: Informes de datos de maestros publicados en medio de controversia

Calificaciones de maestros de la ciudad de Nueva York: Informes de datos de maestros publicados en medio de controversia

huffingtonpost.com

Reinado del error: la publicación de informes de datos de maestros en la ciudad de Nueva York

Reinado del error: la publicación de informes de datos de maestros en la ciudad de Nueva York

shankerinstitute.org

Análisis de los datos de valor agregado publicados en la ciudad de Nueva York, parte 2

Análisis de los datos de valor agregado publicados en la ciudad de Nueva York, parte 2

garyrubinstein.teachforus.org

Los maestros planean apelaciones generalizadas de evaluaciones 'injustas'

Los maestros planean apelaciones generalizadas de evaluaciones 'injustas'

politico.com

El maestro que demanda al estado de Nueva York por calificación 'ineficaz' irá a los tribunales

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washingtonpost.com

Los nuevos datos muestran que más de la mitad de los maestros de la ciudad de Nueva York son juzgados, en parte, por los puntajes de las pruebas que no afectan directamente

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cityandstateny.com

Un maestro de matemáticas de la ciudad de Nueva York se defiende después de recibir una calificación injusta de "insatisfactorio" de un director
parentadvocates.org · 2004
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Historias y Quejas

Un maestro de matemáticas de la ciudad de Nueva York se defiende después de recibir una calificación injusta de "insatisfactorio" de un director

Edmond Farrell usa la Ley de Libertad de Información y las regulaciones del …

Calificaciones de maestros de la ciudad de Nueva York: Informes de datos de maestros publicados en medio de controversia
huffingtonpost.com · 2012
Traducido por IA

El Departamento de Educación de la Ciudad de Nueva York publicó hoy una lista de calificaciones individuales de miles de maestros de escuela de la ciudad, una medida que concluye una larga batalla legal librada por el sindicato local de mae…

Reinado del error: la publicación de informes de datos de maestros en la ciudad de Nueva York
shankerinstitute.org · 2012
Traducido por IA

A fines de la semana pasada y durante el fin de semana, los periódicos de la ciudad de Nueva York, incluidos el New York Times y el Wall Street Journal, publicaron los puntajes de valor agregado (informes de datos de maestros) de miles de m…

Análisis de los datos de valor agregado publicados en la ciudad de Nueva York, parte 2
garyrubinstein.teachforus.org · 2012
Traducido por IA

En la parte 1, demostré que había poca correlación entre la calificación de un maestro en 2009 y la calificación de ese mismo maestro en 2010. Entonces, ¿qué puede ser más loco que calificar a un maestro como altamente efectivo un año y lue…

Los maestros planean apelaciones generalizadas de evaluaciones 'injustas'
politico.com · 2013
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Los maestros planean apelaciones generalizadas de evaluaciones 'injustas'

ALBANY—Cientos de maestros en distritos escolares urbanos planean apelar las evaluaciones de desempeño que podrían usarse como motivo de despido bajo un nuevo sistema…

El maestro que demanda al estado de Nueva York por calificación 'ineficaz' irá a los tribunales
washingtonpost.com · 2015
Traducido por IA

El ex comisionado de educación del estado de Nueva York, John King, está siendo demandado por un maestro de Nueva York por el sistema de evaluación de educadores del estado. (Mike Groll/AP)

Se espera que una maestra veterana que demandó a l…

Los nuevos datos muestran que más de la mitad de los maestros de la ciudad de Nueva York son juzgados, en parte, por los puntajes de las pruebas que no afectan directamente
cityandstateny.com · 2017
Traducido por IA

Un poco más de la mitad de los maestros de la ciudad de Nueva York fueron evaluados en el año escolar 2015-16, en parte, mediante pruebas en materias o de estudiantes que no enseñaron, según datos obtenidos por Chalkbeat a través de una sol…

Variantes

Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.

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