Equitable AI: Prevent and mitigate gender bias in Early Warning Systems for school dropouts

Das Projekt zielte darauf ab, die Schulverbleibs- und Abschlussquoten zu verbessern, indem gefährdete Schüler identifiziert und unterstützt wurden und geschlechtsspezifische Verzerrungen in den im Bundesstaat Guanajuato, Mexiko, verwendeten Frühwarnsystemen verhindert wurden. Das Projekt hatte 4 Ziele: 1. Kapazitätsaufbau, 2. Einsatz des Tools AI Fairness 360 (AIF360), 3. Schulungskurs für wichtige SEG-Profile, 4. Entwicklung eines KI-Ethik-Leitfadens und einer Checkliste für Entscheidungsträger im öffentlichen Sektor.

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