Biais de l'algorithme : Les algorithmes utilisés dans les plateformes d'apprentissage en ligne peuvent être biaisés en faveur de certains groupes d'étudiants, tels que ceux issus de certains milieux socio-économiques ou ceux qui ont certains styles d'apprentissage. Cela peut conduire à des opportunités et des résultats inégaux pour les étudiants.
Biais des données : Les données utilisées pour former des algorithmes ou créer des modèles sur les plateformes d’apprentissage en ligne peuvent être biaisées, ce qui peut perpétuer et amplifier les préjugés existants. Par exemple, si un ensemble de données utilisé pour former un tuteur basé sur l’IA provient principalement d’un certain groupe démographique, le tuteur peut être plus efficace pour les étudiants de ce groupe et moins efficace pour les étudiants d’autres groupes.
Biais de confirmation : Cela se produit lorsque les individus recherchent des informations qui confirment leurs croyances ou attentes existantes. Dans le contexte de l’apprentissage en ligne, le biais de confirmation peut amener les étudiants à se concentrer sur les informations qui soutiennent leur compréhension actuelle, plutôt que de rechercher des informations qui remettent en question ou élargissent leurs connaissances.
Biais de représentation : Le matériel et les ressources d’apprentissage en ligne peuvent ne pas représenter de manière adéquate la diversité des perspectives, des expériences et des identités. Cela peut conduire à une compréhension limitée du monde et à la marginalisation de certains groupes.
Préjugés sexistes : Les plateformes et matériels d’apprentissage en ligne peuvent perpétuer des stéréotypes et des préjugés sexistes, ce qui peut avoir un impact sur les expériences et les opportunités éducatives des étudiants de sexes différents.
Préjugés des instructeurs et des pairs : Les instructeurs et leurs pairs dans les environnements d’apprentissage en ligne peuvent avoir des préjugés inconscients qui affectent leurs interactions avec les étudiants. Cela peut créer un environnement d’apprentissage inégal et peu accueillant pour certains étudiants.
Biais socio-économique : L'apprentissage en ligne peut s'avérer plus difficile pour les étudiants issus de familles à faible revenu, qui peuvent avoir un accès limité à la technologie, à des connexions Internet fiables et à des espaces d'apprentissage calmes. Cela peut entraîner des disparités dans les résultats scolaires.
Biais géographique : L'apprentissage en ligne peut être plus accessible pour les étudiants des zones urbaines, tandis que les étudiants des zones rurales peuvent être confrontés à des obstacles tels qu'une connectivité Internet limitée et un manque d'accès aux appareils.
Biais culturels : Les plateformes et matériels d’apprentissage en ligne peuvent être conçus en tenant compte d’une culture dominante, ce qui peut rendre difficile l’engagement et la réussite des étudiants issus de milieux culturels différents.
Il est crucial que les éducateurs et les concepteurs de plateformes identifient, traitent et atténuent activement les préjugés dans les environnements d’apprentissage en ligne afin de garantir un accès équitable et inclusif à l’éducation pour tous les apprenants.
