Algorithm bias: Algoritmer som används i online-inlärningsplattformar kan vara partiska mot vissa grupper av studenter, till exempel de med en viss socioekonomisk bakgrund eller de som har vissa inlärningsstilar. Detta kan leda till ojämlika möjligheter och resultat för eleverna.
Databias: De data som används för att träna algoritmer eller bygga modeller i online-utbildningsplattformar kan vara partisk, vilket kan vidmakthålla och förstärka befintliga fördomar. Till exempel, om en datauppsättning som används för att utbilda en AI-driven handledare huvudsakligen kommer från en viss demografisk grupp, kan handledaren vara mer effektiv för studenter från den gruppen och mindre effektiv för studenter från andra grupper.
Bekräftelsebias: Detta inträffar när individer söker information som bekräftar deras befintliga övertygelser eller förväntningar. I samband med onlineinlärning kan bekräftelsebias leda till att elever fokuserar på information som stöder deras nuvarande förståelse, snarare än att söka information som utmanar eller utökar deras kunskap.
Representationsbias: Läromedel och resurser online kanske inte representerar olika perspektiv, erfarenheter och identiteter på ett adekvat sätt. Detta kan leda till en begränsad förståelse av världen och marginalisering av vissa grupper.
Könsfördom: Inlärningsplattformar och material online kan vidmakthålla könsstereotyper och fördomar, vilket kan påverka utbildningserfarenheterna och möjligheterna för elever av olika kön.
Instruktörs- och kamratfördomar: Instruktörer och kamrater i inlärningsmiljöer online kan ha omedvetna fördomar som påverkar deras interaktion med eleverna. Detta kan skapa en ojämlik och ovälkomnande lärmiljö för vissa elever.
Socioekonomisk bias: Onlineinlärning kan vara mer utmanande för elever från låginkomstfamiljer, som kan ha begränsad tillgång till teknik, pålitliga internetanslutningar och tysta utrymmen för lärande. Detta kan leda till skillnader i utbildningsresultat.
Geografisk bias: Onlineinlärning kan vara mer tillgängligt för studenter i stadsområden, medan studenter på landsbygden kan möta hinder som begränsad internetuppkoppling och brist på tillgång till enheter.
Kulturell fördom: Online lärplattformar och material kan utformas med en dominerande kultur i åtanke, vilket kan göra det svårt för elever med olika kulturell bakgrund att engagera sig fullt ut och lyckas.
Det är avgörande för utbildare och plattformsdesigners att aktivt identifiera, ta itu med och mildra fördomar i onlineinlärningsmiljöer för att säkerställa rättvis och inkluderande tillgång till utbildning för alla elever.
