Data, algorithms and digital power
도입됨| English | 의미 |
|---|---|
| algorithm/ˈælɡərɪθəm/ | 알고리즘 |
| digital footprint/ˈdɪdʒɪtl ˈfʊtprɪnt/ | 디지털 발자국 |
조사할 수 있는 의사결정
- 학교 앱은 출석 기록과 퀴즈 결과를 기반으로 학습 그룹을 추천한다.
- 유용한 예측이라도 정보 유출이나 불평등한 기회의 재현을 초래할 수 있다.
설명 구성하기
- 데이터는 기록된 수치이며, 정보는 이를 특정 맥락에서 의미를 부여한다. 알고리즘은 출력을 생성하기 위한 과정을 명시한다.
- 데이터를 공급하는 자, 목적을 선정하는 자, 결정을 반박할 수 있는 자, 그리고 배제된 자를 확인하라.
Match the terms to their precise meanings.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
Use these definitions in the particular context of Data, algorithms and digital power.
증거를 분석하기
- 누락된 퀴즈는 결석, 연결 실패 또는 참여 거부를 의미할 수 있다. 모든 누락된 값을 낮은 능력으로 간주하면 추천 결과가 달라진다.
- 시스템을 공정하다고 설명하기 전에 누락된 데이터의 규칙을 조사하고 사용자 간의 결과를 비교하라.
Why is replacing every missing quiz with zero risky?
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
A missing quiz can mean absence, connection failure or refusal to participate. Treating every missing value as low ability changes recommendations. Investigate missing-data rules and compare outcomes across users before describing the system as fair.
한계 테스트하기
- 예측은 인과 관계를 확립하지 않는다. 높은 평균 정확도는 집단 간 불균형한 오류를 숨길 수 있다.
- 단순히 '개인정보 보호가 중요하다'고 쓰는 대신, 구체적인 피해 내용과 이해관계자를 설명하라.
Which caution belongs to this particular task?
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
A prediction does not establish a cause. High average accuracy can conceal unequal errors across groups. Explain the specific harm and stakeholder rather than merely writing privacy is important.
This one case is enough to settle the question for every setting.
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
Explain the specific harm and stakeholder rather than merely writing privacy is important.
답변 적용 및 설명하기
- 누락된 퀴즈를 모두 0으로 대체하는 것이 왜 위험한가?
- 이는 누락된 데이터의 다양한 원인을 낮은 능력의 증거로 취급하는 것이다.
Choose the two statements supported by this lesson.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
The concept and worked evidence support these claims; the stated limits rule out the universal shortcut.
용어를 정확히 사용하기
- 알고리즘: 입력을 출력으로 변환하기 위해 명시된 과정.
- 디지털 발자국: 개인의 디지털 활동에 의해 남겨진 흔적.
결속된 퀴즈가 없는 것은 부재, 연결 실패 또는 참여 거부를 의미할 수 있습니다. 결속된 값을 모두 낮은 능력으로 처리하면 추천 사항이 달라집니다. 시스템이 공평하다고 설명하기 전에 결측 데이터 규칙을 조사하고 사용자별로 결과를 비교하십시오.
예측은 인과 관계를 증명하지 않습니다. 높은 평균 정확도가 그룹 간 불균형한 오차를 숨길 수 있습니다. 단순히 '개인정보 보호가 중요하다'고 쓰는 것보다 구체적인 해로움과 이해관계자를 설명하십시오.
데이터는 기록된 값이며, 정보는 이를 맥락 속에서 의미를 부여합니다. 알고리즘은 출력을 생성하는 과정을 명시합니다.