Die schnelle Integration künstlicher Intelligenz (KI) in die Bildung, insbesondere durch adaptive Lernsysteme, hat die Lehrvermittlung neu definiert und personalisierte Lernerfahrungen sowie verbesserte Bewertungsprozesse ermöglicht. Während diese Innovationen erhebliche pädagogische Vorteile bieten, werfen sie auch dringliche ethische Fragen zu algorithmischer Voreingenommenheit, Datenschutz, Transparenz und Rechenschaftspflicht auf. Als Reaktion auf diese Herausforderungen schlägt diese Studie das Ethical AI Governance Framework for Adaptive Learning (EAGFAL) vor - ein strukturiertes Modell, das darauf ausgelegt ist, die verantwortungsvolle und gerechte Nutzung von KI in Bildungskontexten zu leiten. Die Studie verwendet eine qualitative Methodologie und analysiert Sekundärdaten sowie vergleichende Fallstudien, um bestehende globale KI-Governance-Modelle und bewährte regulatorische Praktiken zu untersuchen. Durch die Bewertung internationaler Politiken und deren Wirksamkeit bei der Bewältigung ethischer Risiken identifiziert die Forschung bemerkenswerte Diskrepanzen in der KI-Regulierung. Einige Regionen betonen innovationsgetriebenen Markt mit minimaler Aufsicht, während andere strenge rechtliche Rahmenbedingungen implementieren, um Missbrauch einzudämmen und Fairness zu gewährleisten. Diese Inkonsistenzen tragen zu ungleichem Zugang zu sicheren und ethischen KI-gesteuerten Lernumgebungen bei. Zu den wichtigsten Empfehlungen der Studie gehören die Implementierung von Techniken zur Erkennung und Minderung von Vorurteilen, die Annahme erklärbarer KI-Tools zur Verbesserung der Transparenz und die Entwicklung umfassender Datenverwaltungsstrategien. Diese Elemente sind in das EAGFAL-Modell integriert, das ethische Rechenschaftspflicht, inklusives Design und bereichsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Lehrenden, politischen Entscheidungsträgern und KI-Entwicklern betont.
Nnenna Chioma Nwoke (Mon,) untersuchte diese Frage.