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English(EN) Reducing the Filtering Effect in Public School Admissions: A Bias-aware Analysis for Targeted Interventions

研究揭示纽约市招生偏见，提出目标干预措施

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文分析了纽约市公立学校招生中的偏见，特别关注特殊高中入学考试（SHSAT）。该研究利用教育部门的数据，将弱势学生的分数差异模型化为源于对其真实潜力低估的“偏见”。研究人员提出，针对该群体中表现一般的学生提供奖学金或培训等目标干预措施，可以显著减少这种偏见的影响，提高招生过程的公平性。 AI

影响 强调数据中的偏见如何影响结果，并提出数据驱动的公平性干预措施。

排序理由 关于教育招生偏见的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yuri Faenza, Swati Gupta, Aapeli Vuorinen, Xuan Zhang ·

    Reducing the Filtering Effect in Public School Admissions: A Bias-aware Analysis for Targeted Interventions

    arXiv:2004.10846v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Problem definition: Traditionally, New York City's top 8 public schools have selected candidates solely based on their scores in the Specialized High School Admissions Test (SHSAT). These scores are known to be impacted by…

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