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Beats Biblionetz - Texte

Learning Machine Learning with Personal Data Helps Stakeholders Ground Advocacy Arguments in Model Mechanics

Yim Register, Amy J. Ko
Publikationsdatum:
Zu finden in: ICER 2020 (Seite 67 bis 78), 2020
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iconZusammenfassungen

Machine learning systems are increasingly a part of everyday life, and often used to make critical and possibly harmful decisions that affect stakeholders of the models. Those affected need enough literacy to advocate for themselves when models make mistakes. To understand how to develop this literacy, this paper investigates three ways to teach ML concepts, using linear regression and gradient descent as an introduction to ML foundations. Those three ways include a basic Facts condition, mirroring a presentation or brochure about ML, an Impersonal condition which teaches ML using some hypothetical individual's data, and a Personal condition which teaches ML on the learner's own data in context. Next, we evaluated the effects on learners' ability to self-advocate against harmful ML models. Learners wrote hypothetical letters against poorly performing ML systems that may affect them in real-world scenarios. This study discovered that having learners learn about ML foundations with their own personal data resulted in learners better grounding their self-advocacy arguments in the mechanisms of machine learning when critiquing models in the world.

Von Yim Register, Amy J. Ko im Konferenz-Band ICER 2020 im Text Learning Machine Learning with Personal Data Helps Stakeholders Ground Advocacy Arguments in Model Mechanics (2020)

iconDieses Konferenz-Paper erwähnt ...


Personen
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Ruth E. Anderson , Rolf Biehler , Lea Budde , Austin Cory Bart , John Dewey , Michael D. Ernst , Daniel Frischemeier , Birte Heinemann , Dennis G. Kafura , Simone Opel , Robert Ordóñez , Seymour Papert , Paul Pham , Susanne Podworny , Carsten Schulte , Clifford A. Shaffer , Eli Tilevich , Ben Tribelhorn , Sherry Turkle , Thomas Wassong

Begriffe
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algorithmic bias , Lernenlearning , machine learning
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
Experience And Education (John Dewey) 35000
1982 local web  Mindstorms (Seymour Papert) 4, 13, 4, 5, 3, 8, 13, 8, 11, 19, 6, 5 3304755844
2015 SIGCSE 2015 (Adrienne Decker, Kurt Eiselt, Carl Alphonce, Jodi Tims) 18, 16, 13, 16, 17, 6, 6, 7, 4, 1, 1, 5 479233198
2018 local web  SIGCSE 2018 (Tiffany Barnes, Daniel D. Garcia, Elizabeth K. Hawthorne, Manuel A. Pérez-Quiñones) 6, 11, 1, 5, 6, 7, 7, 4, 11, 16, 10, 2 3010572634
2018 Koli Calling 2018 (Mike Joy, Petri Ihantola) 2, 3, 1, 3, 2, 4, 4, 2, 5, 14, 4, 3 17963517
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1990 local web  Epistemological Pluralism: Styles and Voices Within the Computer Culture (Sherry Turkle, Seymour Papert) 1, 5, 2, 1, 3, 2, 7, 3, 2, 8, 6, 3 17253262
2015 local web  A Data Programming CS1 Course (Ruth E. Anderson, Michael D. Ernst, Robert Ordóñez, Paul Pham, Ben Tribelhorn) 2400
2018 local web  Reconciling the Promise and Pragmatics of Enhancing Computing Pedagogy with Data Science (Austin Cory Bart, Dennis G. Kafura, Clifford A. Shaffer, Eli Tilevich) 1400
2018 local web  Drafting a Data Science Curriculum for Secondary Schools (Birte Heinemann, Simone Opel, Lea Budde, Carsten Schulte, Daniel Frischemeier, Rolf Biehler, Susanne Podworny, Thomas Wassong) 5600

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Beat hat Dieses Konferenz-Paper während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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