Distorsione dell'algoritmo: Gli algoritmi utilizzati nelle piattaforme di apprendimento online possono essere distorti nei confronti di determinati gruppi di studenti, come quelli provenienti da determinati contesti socioeconomici o coloro che hanno determinati stili di apprendimento. Ciò può portare a opportunità e risultati ineguali per gli studenti.
Distorsione dei dati: I dati utilizzati per addestrare algoritmi o costruire modelli nelle piattaforme di apprendimento online possono essere distorti, il che può perpetuare e amplificare i pregiudizi esistenti. Ad esempio, se un set di dati utilizzato per formare un tutor basato sull’intelligenza artificiale proviene prevalentemente da un determinato gruppo demografico, il tutor potrebbe essere più efficace per gli studenti di quel gruppo e meno efficace per gli studenti di altri gruppi.
Distorsione di conferma: Ciò si verifica quando le persone cercano informazioni che confermino le loro convinzioni o aspettative esistenti. Nel contesto dell’apprendimento online, il bias di conferma può portare gli studenti a concentrarsi su informazioni che supportino la loro comprensione attuale, piuttosto che cercare informazioni che mettano in discussione o espandano le loro conoscenze.
Distorsione di rappresentazione: I materiali e le risorse per l’apprendimento online potrebbero non rappresentare adeguatamente prospettive, esperienze e identità diverse. Ciò può portare a una comprensione limitata del mondo e all’emarginazione di alcuni gruppi.
Pregiudizi di genere: Le piattaforme e i materiali di apprendimento online possono perpetuare stereotipi e pregiudizi di genere, che possono avere un impatto sulle esperienze educative e sulle opportunità per studenti di generi diversi.
Pregiudizi dell'istruttore e dei compagni: Istruttori e colleghi negli ambienti di apprendimento online possono avere pregiudizi inconsci che influenzano le loro interazioni con gli studenti. Ciò può creare un ambiente di apprendimento ineguale e inospitale per alcuni studenti.
Pregiudizi socioeconomici: L’apprendimento online può essere più impegnativo per gli studenti provenienti da famiglie a basso reddito, che potrebbero avere un accesso limitato alla tecnologia, connessioni Internet affidabili e spazi tranquilli per l’apprendimento. Ciò può portare a disparità nei risultati scolastici.
Pregiudizio geografico: L’apprendimento online potrebbe essere più accessibile per gli studenti nelle aree urbane, mentre gli studenti nelle aree rurali potrebbero dover affrontare ostacoli come la connettività Internet limitata e la mancanza di accesso ai dispositivi.
Pregiudizi culturali: Le piattaforme e i materiali per l’apprendimento online possono essere progettati tenendo presente una cultura dominante, il che può rendere difficile per gli studenti provenienti da contesti culturali diversi il pieno coinvolgimento e il successo.
È fondamentale che gli educatori e i progettisti di piattaforme identifichino, affrontino e mitigano attivamente i pregiudizi negli ambienti di apprendimento online per garantire un accesso equo e inclusivo all’istruzione per tutti gli studenti.
