Discute des implications éthiques des systèmes NLP, en mettant l'accent sur les biais, la toxicité et les préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les modèles linguistiques.
Explore les biais cognitifs, les émotions et l'évolution du langage, couvrant les échecs de la mémoire, les heuristiques de prise de décision et les origines du langage.
S'engager dans l'équité, la partialité et la fiabilité dans l'évaluation de l'apprentissage, en s'attaquant aux préjugés inconscients et aux disparités entre les sexes dans l'éducation scientifique.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Se penche sur les défis que pose l'équité dans les processus décisionnels algorithmiques, la lutte contre les préjugés et les injustices historiques dans les données.
Déplacer dans les préjugés et les stéréotypes dans les environnements d'apprentissage, en mettant l'accent sur les stratégies visant à réduire les préjugés et à améliorer les résultats d'apprentissage.
