Registro de citas para el Incidente 424

Description: AI proctoring tools for remote exams were reportedly "not conducive" to individual consent for Canadian students whose biometric data was collected during universities' use of remote proctoring in the COVID pandemic.

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Alleged: Respondus Monitor , ProctorU , ProctorTrack , Proctorio , ProctorExam y Examity developed an AI system deployed by Canadian universities, which harmed Canadian students.

Estadísticas de incidentes

ID
424
Cantidad de informes
4
Fecha del Incidente
2020-03-09
Editores
Khoa Lam
Applied Taxonomies
MIT

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

1.3. Unequal performance across groups

Risk Domain

  1. Discrimination and Toxicity

Entity

AI

Timing

Post-deployment

Intent

Unintentional

Software de supervisión de pruebas en línea y control social: ¿Es el marco legal para la información personal y la IA lo suficientemente protector en Canadá?
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Software de supervisión de exámenes en línea durante la pandemia: la búsqueda para minimizar los riesgos de privacidad de los estudiantes
priv.gc.ca · 2022
Traducido por IA

Organización

Universidad de Ottawa

Publicado

2022

Líder(es) de proyecto

Céline Castets-Renard, Profesora, Facultad de Derecho – Sección de Derecho Civil, Universidad de Ottawa

Resumen

Este proyecto examina cómo, durante la pandemia de COVID…

El uso de datos biométricos de supervisión en línea no cumple con el umbral legal canadiense, según un informe
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Traducido por IA

Las herramientas de supervisión en línea para la realización de exámenes remotos no son suficientes para garantizar el consentimiento libre, claro e individual de los estudiantes canadienses cuyos datos biométricos recopilan, según un nuevo…

La biometría de supervisión en línea no cumple con el umbral legal de consentimiento de Canadá: informe
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Variantes

Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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