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Traduit par IA

Incident 239: Le programme d'évaluation algorithmique des enseignants n'a pas atteint les objectifs de résultats des élèves et aurait causé des préjudices aux enseignants.

Traduit par IA
Description:
Traduit par IA
Le programme algorithmique de l’Initiative de partenariats intensifs pour un enseignement efficace, financé par la Fondation Gates et visant à évaluer les performances des enseignants, n’aurait pas atteint ses objectifs en matière de résultats des élèves, en particulier des élèves issus de minorités, et a été critiqué pour avoir potentiellement causé du tort aux enseignants.

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Présumé : Un système d'IA développé et mis en œuvre par Intensive Partnerships for Effective Teaching, a endommagé students , low-income minority students et Teachers.

Statistiques d'incidents

ID
239
Nombre de rapports
1
Date de l'incident
2009-09-01
Editeurs
Khoa Lam
Applied Taxonomies
CSETv1, GMF, MIT

Classifications de taxonomie CSETv1

Détails de la taxonomie

Incident Number

The number of the incident in the AI Incident Database.
 

239

Classifications de taxonomie MIT

Machine-Classified
Détails de la taxonomie

Risk Subdomain

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

1.3. Unequal performance across groups

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. Discrimination and Toxicity

Entity

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

AI

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
 

Unintentional

Rapports d'incidents

Chronologie du rapport

Incident OccurrenceVoici comment ne pas améliorer les écoles publiques
Voici comment ne pas améliorer les écoles publiques

Voici comment ne pas améliorer les écoles publiques

bloomberg.com

Voici comment ne pas améliorer les écoles publiques
bloomberg.com · 2018
Traduit par IA

L'expérience Big Data de la Fondation Gates n'a pas été qu'un échec. Cela a fait un vrai mal.

La Fondation Gates mérite d'être félicitée pour avoir embauché une entreprise indépendante pour évaluer son programme de 575 millions de dollars v…

Variantes

Une "Variante" est un incident de l'IA similaire à un cas connu—il a les mêmes causes, les mêmes dommages et le même système intelligent. Plutôt que de l'énumérer séparément, nous l'incluons sous le premier incident signalé. Contrairement aux autres incidents, les variantes n'ont pas besoin d'avoir été signalées en dehors de la base de données des incidents. En savoir plus sur le document de recherche.
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