Коротко и по делу — разделю действия для разработчиков и для школы; каждое действие с кратким объяснением.
Разработчикам
- Немедленное смягчение вреда: временно отключить или ограничить использование спорного алгоритма там, где он влияет на решения о детях. Обоснуйте и документируйте решение.
- Аудит данных и метрик: провести проверку данных, разметки и метрик по подгруппам (дети с миграционным прошлым vs прочие). Оценить метрики качества отдельно для подгрупп: точность, полнота, ROC-AUC, а также fairness-метрики (disparate impact, equal opportunity, calibration). Пример порога disparate impact — $0.8$.
- Поиск источника смещения: проанализировать признаки, пропуски, баланс классов, качество разметки, влияющие факторы (языковые тесты, время доступа, интерфейс).
- Методические поправки к модели: рассмотреть методы «fairness-aware» — пере-взвешивание примеров (reweighing), добавление constraints (equality of opportunity), adversarial debiasing или пост‑коррекция прогнозов; выбирать метод исходя из найденной причины смещения.
- Валидация и статистическая проверка: тестировать изменения на отложенной выборке, проводить статистические тесты значимости (например, p-value порог $0.05$) и проверять стабильность по фолдам. Минимальный размер подгруппы для надежных выводов — не менее $30$ наблюдений (при малых выборках использовать осторожность).
- Интерпретируемость и объяснимость: внедрить объяснения решений (feature importance, локальные объяснения) и проверять, не полагается ли модель на прокси‑признаки, связанных с миграцией.
- Прозрачность и отчетность: подготовить публичный (или для школы) отчет с результатами аудита, методами исправления и планом мониторинга; привлечь внешних экспертов при возможности.
- Обновление жизненного цикла: внедрить регулярный мониторинг fairness‑метрик, автоматические срабатывания при отклонениях и процесс контроля качества после каждого релиза.
- Документирование и управление рисками: вести журнал изменений, обоснований и результатов тестирования; создать ответственных за этику/контроль качества.
Школе
- Приостановка автоматических решений: не использовать автоматические рекомендации алгоритма для приемов/оценок детей с миграционным прошлым до исправления. Использовать человеческую экспертизу.
- Поддержка пострадавших учащихся: провести пересмотр результатов тестов вручную, предоставить компенсационные варианты (пересдачи, альтернативные задания, дополнительные меры поддержки).
- Коммуникация с семьями: открыто объяснить проблему, шаги по исправлению и доступные меры поддержки; обеспечить доступ на языке семьи или через переводчика.
- Сотрудничество с разработчиками и экспертами: потребовать отчет аудита и план исправлений; участвовать в тестировании обновлений на локальных данных.
- Обучение персонала: обучить учителей и администраторов принципам алгоритмической предвзятости и процедурам ручной проверки решений.
- Мониторинг и жалобы: ввести локальную процедуру для жалоб и оперативного реагирования на случаи возможной дискриминации.
- Защита данных и согласие: убедиться в соблюдении прав семей (информированное согласие, минимизация данных) и правовых норм (например, GDPR / локальные законы).
- Вовлечение сообщества: привлекать представителей мигрантских общин в обсуждение тестов, материалов и интерфейсов для выявления культурных/языковых факторов.
Этические принципы (коротко)
- Недопущение вреда, равенство возможностей, прозрачность, подотчетность и участие затронутых групп. Любые технические изменения должны быть соразмерны и документированы.
Краткий план действий (сроки)
- 0–2 недели: приостановка спорных решений, ручная проверка наиболее критичных случаев, уведомление заинтересованных.
- 2–6 недель: аудит данных и модели, первичные исправления, подготовка отчета.
- 6–12 недель: внедрение и валидация изменений, обучение персонала, запуск мониторинга.
Если нужно, могу предложить конкретную чек‑листь аудита или пример набора fairness‑метрик для реализации.