Original Title: Explainable AI Frameworks for Detecting Bias in Educational Assessment Systems
Source: international-journal-of-engineering-sciences.jo
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ក្របខ័ណ្ឌ AI ដែលអាចពន្យល់បានសម្រាប់ការរកឃើញភាពលំអៀងនៅក្នុងប្រព័ន្ធវាយតម្លៃការអប់រំ

ចំណងជើងដើម៖ Explainable AI Frameworks for Detecting Bias in Educational Assessment Systems

អ្នកនិពន្ធ៖ Walaa Rahim Gouda (University of Thi Qar, Iraq)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025, The International Journal of Engineering Sciences

វិស័យសិក្សា៖ Educational Technology / Computer Science

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការកើនឡើងនូវការពឹងផ្អែកលើ AI ក្នុងការអប់រំ ដែលប្រព័ន្ធ "ប្រអប់ខ្មៅ (black box)" ធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយខ្វះតម្លាភាព នាំឱ្យមានហានិភ័យនៃការរើសអើង និងភាពមិនត្រឹមត្រូវក្នុងការដាក់ពិន្ទុ ឬវាយតម្លៃសិស្ស។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះពិនិត្យមើល និងវិភាគលើក្របខ័ណ្ឌ Explainable Artificial Intelligence (XAI) ដើម្បីស្វែងរក និងកាត់បន្ថយភាពលំអៀងនៅក្នុងប្រព័ន្ធវាយតម្លៃស្វ័យប្រវត្តិ។

ការប្រើប្រាស់ក្របខ័ណ្ឌ SHAP (Shapley Additive Explanations) ដើម្បីវាស់វែងឥទ្ធិពលនៃកត្តានីមួយៗលើលទ្ធផលវាយតម្លៃ។
ការប្រើប្រាស់ LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) សម្រាប់ពន្យល់ការព្យាករណ៍ជាលក្ខណៈបុគ្គលដល់សិស្ស និងគ្រូ។
ការវិភាគ Counterfactual Explanations ដើម្បីរកមើលថាតើលក្ខណៈសម្បត្តិការពារ (ដូចជា ភេទ ឬជាតិសាសន៍) ប៉ះពាល់ដល់ការដាក់ពិន្ទុដែរឬទេ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

ឧបករណ៍ XAI ដូចជា SHAP និង LIME មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការបង្ហាញប្រភពនៃភាពលំអៀងដែលលាក់កំបាំង ដូចជាការផ្តល់អាទិភាពលើរចនាប័ទ្មសរសេរ ឬប្រជាសាស្ត្រជាក់លាក់នៅក្នុងការដាក់ពិន្ទុដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
តម្លាភាពដែលផ្តល់ដោយ XAI ជួយបង្កើនទំនុកចិត្ត និងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអប់រំធ្វើអន្តរាគមន៍នៅពេលដែល AI ធ្វើការសម្រេចចិត្តមិនត្រឹមត្រូវ ដោយផ្អែកលើកត្តាមិនសំខាន់ (ដូចជាប្រវែងអត្ថបទ ជាជាងខ្លឹមសារ)។
ការអនុវត្ត XAI ជួយធានាថាស្ថាប័នអប់រំអនុលោមតាមស្តង់ដារក្រមសីលធម៌ និងកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃវិសមភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធវាយតម្លៃឌីជីថល។

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method)	គុណសម្បត្តិ (Pros)	គុណវិបត្តិ (Cons)	លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Black-Box AI Models (Baseline) គំរូ AI បែបប្រអប់ខ្មៅ (គំរូមូលដ្ឋាន)	មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ ផ្តល់លទ្ធផលលឿន និងមានសង្គតិភាពក្នុងការដាក់ពិន្ទុដោយស្វ័យប្រវត្តិ។	ខ្វះតម្លាភាព មិនអាចពន្យល់ពីមូលហេតុនៃការសម្រេចចិត្ត និងងាយបង្កប់ភាពលំអៀង (Bias) ដែលមើលមិនឃើញ។	អាចបង្កើត និងពង្រីកវិសមភាពឡើងវិញដោយមិនដឹងខ្លួន ប្រសិនបើមិនមានការត្រួតពិនិត្យត្រឹមត្រូវ។
SHAP (Shapley Additive Explanations) វិធីសាស្ត្រ SHAP សម្រាប់ពន្យល់ការរួមចំណែកនៃលក្ខណៈទិន្នន័យ	អាចផ្តល់ការពន្យល់ទាំងកម្រិតទូទៅ (Global) និងកម្រិតបុគ្គល (Individual) ថាកត្តាណាមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេ។	ទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ និងជំនាញបច្ចេកទេសខ្ពស់ដើម្បីបកស្រាយលទ្ធផលឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។	កំណត់បានយ៉ាងច្បាស់ថាតើគំរូ AI ពឹងផ្អែកលើកត្តាមិនសមហេតុផល (ឧទាហរណ៍៖ ប្រវែងអត្ថបទ ឬល្បឿនវាយអក្សរ) ជំនួសឱ្យខ្លឹមសារដែរឬទេ។
LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) វិធីសាស្ត្រ LIME សម្រាប់ពន្យល់ករណីនីមួយៗជាមូលដ្ឋាន	ល្អបំផុតសម្រាប់ការស្វែងយល់ពីមូលហេតុដែលសិស្សម្នាក់ៗទទួលបានពិន្ទុជាក់លាក់ណាមួយ។	ប្រើប្រាស់គំរូជំនួស (Surrogate models) ដែលគ្រាន់តែជាការប៉ាន់ស្មាននៃអាកប្បកិរិយាពិតរបស់ AI។	ជួយគ្រូបង្រៀនឱ្យយល់ពីការកាត់សេចក្តីរបស់ AI លើសិស្សម្នាក់ៗ និងរកឃើញភាពលំអៀងទៅលើទម្រង់សរសេរតាមបែបវប្បធម៌ផ្សេងៗ។
Counterfactual Explanations ការពន្យល់បែប Counterfactual (ការសាកល្បងសេណារីយ៉ូ What-if)	អាចធ្វើតេស្តដោយផ្ទាល់នូវឥទ្ធិពលនៃលក្ខណៈសម្បត្តិការពារ (Protected attributes) ដូចជាយេនឌ័រ ឬជាតិសាសន៍។	ទាមទារការបង្កើតទិន្នន័យស្រមើស្រមៃ (What-if scenarios) ដែលជួនកាលអាចមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពពិតជាក់ស្តែងទាំងស្រុង។	លាតត្រដាងពីគំរូរើសអើងដែលលាក់កំបាំង ដែលមិនអាចមើលឃើញតាមរយៈការវិភាគសារៈសំខាន់នៃទិន្នន័យ (Feature importance) តែមួយមុខ។
Rule-Based Explanation Systems ប្រព័ន្ធពន្យល់ផ្អែកលើវិធាន (Rule-Based)	មានតម្លាភាពខ្ពស់ និងផ្តល់ការពន្យល់ជាភាសាដែលមនុស្សអាចអាននិងយល់បានយ៉ាងងាយស្រួល។	អាចមានភាពសាមញ្ញពេក (Oversimplify) ក្នុងការបកស្រាយដំណើរការដ៏ស្មុគស្មាញរបស់ម៉ូដែល Deep Learning ទំនើបៗ។	ធានាថាលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យវាយតម្លៃត្រូវបានកំណត់យ៉ាងច្បាស់លាស់ និងអនុវត្តប្រកបដោយសង្គតិភាព។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្ត XAI នៅក្នុងវិស័យអប់រំ ទាមទារការវិនិយោគគួរឱ្យកត់សម្គាល់លើធនធានបច្ចេកទេស កម្លាំងកុំព្យូទ័រ និងធនធានមនុស្ស ដើម្បីជៀសវាងការពង្រីកគម្លាតបច្ចេកវិទ្យា (Technological divide) រវាងស្ថាប័នដែលមានធនធានខុសៗគ្នា។

Expertise: ត្រូវការអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ (Data Scientists) ដើម្បីធ្វើសមាហរណកម្មឧបករណ៍ XAI និងអ្នកអប់រំដែលអាចយល់ និងបកស្រាយលទ្ធផលទាំងនោះបានត្រឹមត្រូវ។
Hardware / Computing Power: ការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រដូចជា SHAP ទាមទារកម្លាំងកុំព្យូទ័រ (CPU/GPU) ខ្ពស់សម្រាប់ការគណនាស្មុគស្មាញលើទិន្នន័យសិស្សធំៗ។
Dataset: ត្រូវការទិន្នន័យអប់រំដែលមានភាពចម្រុះ និងតំណាងគ្រប់គ្រាន់ (Diverse and representative datasets) ដើម្បីបញ្ចៀសបញ្ហា Data Bias តាំងពីដំណាក់កាលបង្វឹកម៉ូដែលដំបូង។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះរំលេចពីបញ្ហាភាពលំអៀងទិន្នន័យ (Data bias) ដែលកើតឡើងនៅពេលប្រព័ន្ធ AI ត្រូវបានបង្វឹកដោយទិន្នន័យដែលមិនតំណាងឱ្យសិស្សគ្រប់ក្រុម (ឧ. សិស្សមកពីតំបន់ជនបទ ឬអ្នកប្រើប្រាស់ភាសាភាគតិច)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា បញ្ហានេះមានសារៈសំខាន់ណាស់ ដោយសារប្រព័ន្ធ EdTech ឬ AI ភាគច្រើនជារបស់បរទេស ដែលអាចធ្វើឱ្យមានការរើសអើងដោយប្រយោលលើសិស្សកម្ពុជាដោយសារឧបសគ្គភាសា ទម្រង់នៃការសរសេរ និងកង្វះខាតការចូលប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ឌីជីថល (Interaction Bias)។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រ XAI ដែលបានលើកឡើងក្នុងឯកសារនេះ គឺមានសារៈសំខាន់ និងអាចអនុវត្តបានយ៉ាងល្អក្នុងការតម្រង់ទិសការប្រើប្រាស់ AI ក្នុងប្រព័ន្ធអប់រំកម្ពុជាឱ្យមានយុត្តិធម៌។

ក្រសួងអប់រំ យុវជន និងកីឡា (MoEYS): អាចប្រើប្រាស់ XAI ដើម្បីធ្វើសវនកម្មលើប្រព័ន្ធតាមដានការសិក្សាស្វ័យប្រវត្តិ ធានាថាសិស្សនៅតាមបណ្តាខេត្តមិនត្រូវបានវាយតម្លៃទាប ដោយសារកង្វះប្រវត្តិទិន្នន័យឌីជីថល (Digital footprints)។
សាកលវិទ្យាល័យភូមិន្ទភ្នំពេញ (RUPP) ឬ វិទ្យាស្ថានបច្ចេកវិទ្យាកម្ពុជា (ITC): អាចអនុវត្តបច្ចេកទេស Predictive Analytics រួមជាមួយ XAI ដើម្បីកំណត់មុខសញ្ញាសិស្សដែលមានហានិភ័យបោះបង់ការសិក្សា ដោយពឹងផ្អែកលើសូចនាករសិក្សាពិតប្រាកដ ជាជាងស្ថានភាពសេដ្ឋកិច្ច ឬទីលំនៅ។
ការកែអត្ថបទ និងភាសាខ្មែរ (Khmer NLP EdTech): នៅពេលអភិវឌ្ឍ AI សម្រាប់កែអត្ថបទភាសាខ្មែរ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រើប្រាស់ SHAP ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ថា AI ពិតជាវាយតម្លៃលើអត្ថន័យ និងការរៀបចំគំនិត ជាជាងគ្រាន់តែរាប់ចំនួនពាក្យ ឬកំហុសអក្ខរាវិរុទ្ធតិចតួច។

ការរួមបញ្ចូល XAI ទៅក្នុងដំណោះស្រាយ EdTech នៅកម្ពុជា នឹងជួយធានាថាបច្ចេកវិទ្យាទំនើបជួយលើកកម្ពស់សមធម៌ក្នុងវិស័យអប់រំ ជាជាងការពង្រីកគម្លាតវិសមភាពដែលកំពុងមានស្រាប់។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃឧបករណ៍ XAI: និស្សិត ឬអ្នកស្រាវជ្រាវគួរចាប់ផ្តើមសិក្សាពីបណ្ណាល័យ Python សំខាន់ៗដូចជា SHAP និង LIME ដោយសាកល្បងអនុវត្តកូដផ្ទាល់លើសំណុំទិន្នន័យអប់រំបើកចំហ (Open educational datasets) ដើម្បីយល់ពីរបៀបទាញយកការពន្យល់ពីម៉ូដែល Machine Learning។
ការប្រមូលទិន្នន័យសាកល្បង និងការវាយតម្លៃភាពលំអៀង: សហការជាមួយសាលារៀន ឬមហាវិទ្យាល័យដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យសិស្សអនាមិក (Anonymized data) ដូចជាពិន្ទុប្រឡង និងប្រវត្តិសង្គម រួចប្រើប្រាស់រង្វាស់ Group Fairness Metrics ដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើទិន្នន័យនោះមានផ្ទុកភាពលំអៀងស្រាប់ ឬអត់។
ការសាកល្បងជាមួយវិធីសាស្ត្រ Counterfactual: បង្កើតគំរូ AI សាមញ្ញមួយសម្រាប់ទស្សន៍ទាយលទ្ធផលសិក្សា រួចអនុវត្តបច្ចេកទេស Counterfactual Explanations ដោយសាកល្បងប្តូរអថេរដូចជា 'ស្រុកកំណើត' ឬ 'សាលារៀនពីមុន' ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ថាគំរូមិនរើសអើងសិស្សមកពីតំបន់ជនបទ។
ការបង្កើតគោលការណ៍ណែនាំស្តីពីតម្លាភាព: ចងក្រងលទ្ធផលនៃការធ្វើតេស្តទាំងនេះ ដើម្បីបង្កើតជាគោលការណ៍ណែនាំក្រមសីលធម៌ ឬ Transparent reporting frameworks សម្រាប់ស្ថាប័នអប់រំ និងក្រុមហ៊ុនផលិតកម្មវិធី EdTech នៅកម្ពុជា អនុវត្តតាមមុនពេលដាក់ដំណើរការប្រព័ន្ធ AI របស់ពួកគេជាផ្លូវការ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស	ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation)	និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Explainable Artificial Intelligence (XAI)	ជាបច្ចេកវិទ្យា ឬក្បួនច្បាប់ដែលធ្វើឱ្យដំណើរការនៃការសម្រេចចិត្តរបស់ប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មានភាពច្បាស់លាស់ និងអាចយល់បានដោយមនុស្ស ដោយបង្ហាញពីមូលហេតុនៅពីក្រោយការកាត់សេចក្តី ឬលទ្ធផលនីមួយៗ។	ដូចជាគ្រូគណិតវិទ្យាដែលតម្រូវឱ្យសិស្សបង្ហាញពីរបៀបដោះស្រាយលំហាត់មួយដំណាក់កាលម្តងៗ មិនមែនគ្រាន់តែសរសេរចម្លើយចុងក្រោយនោះទេ។
Black Box Models	សំដៅលើប្រព័ន្ធ AI ដែលមានភាពស្មុគស្មាញខ្លាំង (ដូចជា Deep Learning) ដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចមើលឃើញតែទិន្នន័យបញ្ចូល និងលទ្ធផលចេញ ប៉ុន្តែមិនអាចយល់ពីដំណើរការគណនានៅខាងក្នុងរបស់វាបានឡើយ។	ដូចជាម៉ាស៊ីនវេទមន្តដែលយើងដាក់គ្រឿងផ្សំចូល ហើយបាននំខេកចេញមក ប៉ុន្តែយើងមិនដឹងទាល់តែសោះថាម៉ាស៊ីននោះលាយនិងដុតនំដោយរបៀបណា។
Algorithmic Bias	ជាកំហុសជាប្រព័ន្ធដែលកើតឡើងនៅពេលក្បួនដោះស្រាយ (Algorithm) របស់ AI ផ្តល់លទ្ធផលមិនយុត្តិធម៌ ឬរើសអើងចំពោះក្រុមមនុស្សជាក់លាក់ណាមួយ ដោយសារកំហុសក្នុងការរចនាម៉ូដែល ឬការទទួលឥទ្ធិពលពីទិន្នន័យដែលលំអៀង។	ដូចជាអាជ្ញាកណ្តាលកីឡាដែលមានទំនោរផ្តល់ពិន្ទុឱ្យក្រុមណាមួយច្រើនជាង ដោយសារគាត់ធ្លាប់មានទម្លាប់គាំទ្ររបៀបលេងរបស់ក្រុមនោះពីមុនមក។
SHAP (Shapley Additive Explanations)	ជាវិធីសាស្ត្រគណនាក្នុង XAI ដើម្បីវាស់វែងថាតើកត្តា ឬលក្ខណៈនីមួយៗនៃទិន្នន័យ (ឧទាហរណ៍៖ អាយុ, ប្រវែងអត្ថបទ, វេយ្យាករណ៍) បានចូលរួមចំណែកប៉ុន្មានភាគរយក្នុងការធ្វើឱ្យ AI សម្រេចចិត្តបញ្ចេញលទ្ធផលបែបនោះ។	ដូចជាការបែងចែកប្រាក់រង្វាន់ដល់សមាជិកក្រុមនីមួយៗ ដោយផ្អែកលើទំហំនៃការខិតខំប្រឹងប្រែងជាក់ស្តែងដែលពួកគេម្នាក់ៗបានចូលរួមក្នុងគម្រោង។
LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)	ជាបច្ចេកទេសដែលបង្កើតគំរូសាមញ្ញមួយដើម្បីពន្យល់ពីការសម្រេចចិត្តរបស់ AI សម្រាប់ករណីនីមួយៗដាច់ដោយឡែកពីគ្នា (កម្រិតបុគ្គល) ដែលជួយឱ្យយើងដឹងថាហេតុអ្វីបានជា AI សម្រេចចិត្តបែបនេះលើសិស្សម្នាក់នេះ។	ដូចជាការយកកែវពង្រីកមកឆ្លុះមើលតែចំណុចតូចមួយនៅលើផែនទីដ៏ធំ ដើម្បីយល់ពីផ្លូវលម្អិតនៅក្នុងតំបន់ជាក់លាក់មួយនោះ។
Counterfactual Explanations	ជាបច្ចេកទេសសាកល្បងរកភាពលំអៀង ដោយការផ្លាស់ប្តូរលក្ខខណ្ឌនៃទិន្នន័យបន្តិចបន្តួច (ឧទាហរណ៍៖ ប្តូរភេទ ឬជាតិសាសន៍សិស្ស) ដើម្បីសង្កេតមើលថាតើ AI នឹងផ្លាស់ប្តូរការសម្រេចចិត្តផ្តល់ពិន្ទុរបស់ខ្លួនដែរឬទេ។	ដូចជាការសួរខ្លួនឯងថា "ចុះប្រសិនបើខ្ញុំផ្លាស់ប្តូរចម្លើយទីពីរ តើខ្ញុំនឹងអាចប្រឡងជាប់ដែរឬទេ?"។
Predictive Analytics	ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីអតីតកាល រួមផ្សំជាមួយម៉ូដែលគណិតវិទ្យា និង AI ដើម្បីទស្សន៍ទាយពីលទ្ធផល ឬអាកប្បកិរិយាដែលអាចកើតឡើងនៅពេលអនាគត (ឧទាហរណ៍៖ ការទស្សន៍ទាយថាសិស្សណាអាចនឹងបោះបង់ការសិក្សា)។	ដូចជាការព្យាករណ៍អាកាសធាតុ ដែលអ្នកជំនាញមើលប្រវត្តិពពក និងខ្យល់ ដើម្បីទាយថាថ្ងៃស្អែកនឹងមានភ្លៀងធ្លាក់ឬអត់។
Feature Importance	ជាការវាស់ស្ទង់ និងវាយតម្លៃកម្រិតអាទិភាពនៃអថេរនីមួយៗក្នុងសំណុំទិន្នន័យ ដើម្បីរកឱ្យឃើញថាតើចំណុចណាដែល AI ចាត់ទុកថាសំខាន់ជាងគេក្នុងការប្រើប្រាស់ដើម្បីកាត់សេចក្តី។	ដូចជានៅពេលទិញទូរស័ព្ទ អ្នកឱ្យពិន្ទុខ្ពស់លើ "ថាមពលថ្ម" ច្រើនជាង "ពណ៌" ក្នុងការសម្រេចចិត្តទិញរបស់អ្នក។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖