该研究旨在为智能教育中的教学评估校准与教育公平提供一种新方法。实验结果表明，所提出的模型显著优于对比模型，有效解决了现有校准方法中多源数据融合效果差和公平性偏差的问题。
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摘要
摘要
当前教学评估校准方法在处理多源异构评估数据时面临集成效率低、跨学科和教学场景适应性不足、结果存在偏差且公平性保障较弱等挑战。本研究旨在构建一个可解释、可迁移且可扩展的公平性校正框架，用于教学评估数据的深度建模与动态校正。这些问题使得现有方法难以满足智能教育中教学均衡的核心需求。本研究提出一种面向公平性的教育网络算法，融合生成对抗网络与梯度提升决策树。该算法构建了公平性校准机制，并结合双向编码器表示模型与图注意力网络，优化特征提取与动态适应能力，提升多源数据处理效率与公平性校准精度。该方法实现了教学评估中的精准校准与公平性保障。在指标测试中，模型在验证集上对聚类评估特征的准确率达到98.76%，公平性校正准确率为98.05%，跨场景校正一致性为0.968。在损失值测试任务中，模型在验证集的教学评估校正任务中总损失值从0.1237下降至0.1018。在指标测试中，模型在验证集上对聚类评估特征的准确率达到98.76%，公平性校正准确率为98.05%，跨场景校正一致性为0.968。实验结果表明，所提出的模型显著优于对比模型，有效解决了现有校准方法中多源数据集成效果差与公平性偏差的问题。此外，该研究为技术开发者提供了创新的算法框架，为教育管理者提供了可靠的技术工具，有助于推动教学公平。本研究的贡献在于：（i）集成了多源数据预处理、动态公平性指标验证与可解释性可视化三个核心模块；（ii）提出了一种基于生成对抗网络与梯度提升树协同优化的公平性校正范式，突破了传统单模型校正的局限，实现了偏差建模与校正决策的解耦学习。
引言
教学评估与校准是确保智能教育质量的核心。通过动态分析、误差纠正和结果校准，它们为教学改进和个性化学习提供了依据。其准确性与公平性直接影响智能教育能否突破技术偏见，提供均衡的教育支持1,2。然而，现有方法存在若干不足：依赖单一数据来源，忽视实际教学情境，导致数据偏差与校准偏差；缺乏动态公平性适应机制，难以满足不同学科与场景的公平性需求3,4。此外，在处理多源异构数据时，还存在公平性指标缺失、校正策略存在偏倚等问题。针对上述问题，学者们已从多个维度开展研究，例如基于改进的密集轨迹算法对网球辅助教学进行评估5。Yin 等人采用层次分析法与模糊综合算法对在线教学进行监控6。Chen 则利用改进的数据挖掘算法分析老年人群的教育数据，以提升教学质量7。
尽管这些研究已取得一定进展，但仍存在校准结果偏差以及公平性协调性差等问题。因此，构建一种能够同时实现精准教学评估校准与动态公平性保障的模型，已成为智能教育领域的研究重点。生成对抗网络（GAN）通过生成器与判别器之间的实时对抗训练，消除敏感属性对结果的隐性影响，确保输....
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方案
FairEduNet 算法设计与优化
本研究结合生成对抗网络（GAN）与梯度提升决策树（GBDT）构建 FairEduNet 算法，实现了公平性校正与准确性校正的双重目标，而非单向优化的权衡。FairEduNet 采用双通道协同架构：GBDT 主干通道负责结构化误差建模与精确校正，而 GAN 辅助通道则专注于解耦敏感属性并动态调整公平性。FairEduNet 算法架构结合了 GAN 与 GBDT，如图 1所示。
图 1：结合生成对抗网络（GAN）与梯度提升决策树（GBDT）的 FairEduNet 算法架构。
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结果
BFEN 算法性能分析
实验中评估的指标包括以下内容：
评估校正准确率（ECA）指模型在教学评估结果中正确识别并修正的偏差项所占的比例，从而反映校正机制的整体有效性。数值越高，表明校正准确率越优。
公平性偏差率（FDR）用于衡量模型在校准过程中未能消除的组间评分差异程度。该指标通过计算评分分布中每个敏感属性（如性别、地区、种族）的标准差与总体标准差的比值得到；数值越低，表明组间差异越小，公平性保障越强。
情景适应率（SAR）表示模型在不同教学情境下（例如，科学领域与人文学科、在线环境与离线环境）成功执行的校正任务所占的百分比。
公平性维持程度（FMD）定义为1减去校正后敏感属性组间公平性指标方差与校正前观察到的方差之比，反映了系统在校准过程中保持其结构公平性的能力。
学科特征识别率（DFRR）计算的是，在各学科的评估数据.......
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讨论
本研究提出的BFEN算法在对比实验中表现出更优的性能。从ECA和FDR两个指标来看，其显著优于PRF、EAB和DBLR算法。在对421条评估记录进行校准时，BFEN将ECA提升至98.75%，并保持了稳定性，同时FDR降低至2.87%。该性能优势源于BERT-RL在特征优化与动态适应方面的融合。BERT能够从非结构化的评估文本中精确提取深层语义偏差信息，而RL则通过多目标奖励函数动态调整公平性阈值和校准参数，消除了敏感属性对结果的影响。这一点与Valencia-Londoño等人开展的研究类似，后者利用人工智能算法为患有多种神经肌肉疾病的成人构建了教育包容模型。尽管该教育包容模型在特定神经肌肉疾病群体中验证了可行性，但其公平性约束仅覆盖单一维度（诊断组别的均等表征），并未建立跨多个群体与多目标的刚性约束体系27.。在不同教学场景的测试中，BFEN在课堂评估中的SAR达到99.01%，在实践评估中的FMD达到97.81%，显著高于对比模型。这一优势源于GBDT对多场景评估数据中误差模式的迭代学习，并结合智能教育公平标准库匹配目标校准参数，有效降低了因场景差异导致的校准偏差与公平性失衡。与Kumar等人提出的自适应且可.......
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披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
作者声明不存在利益冲突。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 全球教育监测报告数据集 | UNESCO | https://www.education-progress.org/ | 数据集 |
| NumPy | NumPy | https://numpy.org/ | 数据预处理 |
| Pandas | Pandas, NumPy | https://pandas.pydata.org/ | 数据预处理 |
| PyCharm Professional 2023.1 | PyCharm | 版本 2023.1 | 开发环境 |
| Python 3.9 | Python | 版本 3.9 | 编程语言 |
| Scikit-learn | Scikit-learn | https://scikit-learn.org/stable/index.html | 机器学习 |
| Seaborn | Seaborn | https://seaborn.pydata.org/ | 可视化 |
| 西班牙初中生学业表现数据集 | 加州大学欧文分校机器学习知识库 | https://archive.ics.uci.edu/dataset/320/student+performance | 数据集 |
| TensorFlow | TensorFlow | https://www.tensorflow.org/ | 深度学习 |
| Windows 11 | Microsoft | 版本 11 | 操作系统 |