美国国家科学基金会（NSF）授予助理教授奈杰尔·博世了三年，$九十八万七千〇一十五拨款通过他的项目“，合作研究，研究在自适应学习软件潜在的偏见：探索算法的公平性和潜在的偏见在K-12的数学自适应学习。 “博世将观察并采用自适应数学学习软件采访的学生去发现自己的身份的方面是在自适应学习环境最突出，然后调查有关的身份可能算法的偏差，学生表达。史蒂芬·里特的创始人和卡内基学习的首席科学家，将作为该项目，其中还包括来自宾夕法尼亚大学和教育的葡京赌场app的大学的研究人员合作的主要研究者。
自适应学习软件通过自动测量多少学生对所学有关的话题，以及他们的学习过程和经验，然后相应地调整指令。在他的研究，博世检查了学生如何与学习技术，如教育游戏和在线课程，理解目标互动“如何适应能更好地支持学生进行对他们来说，软件是目前没有工作以及人口差异。 “
“这个新项目通过与我的一些合作者讨论谁也学习技术研究的偏见来了一下，”博世说。 “我们注意到，已经在以前的研究一些惊喜，当谈到谁是最有可能在那里发生，并决定有一个混合的方法显然需要的项目，将得到更深入的进入，其中偏置的细节体验偏置发生“。
数据将在教育软件的使用模式，使用数学教育平台mathia学生收集。
“我们正在与教育软件公司，卡内基学习，也有自己的软件研究潜在偏见的历史工作，所以它们在实施任何的改进，我们可以进行，如新的机器学习模型，比公平的浓厚兴趣他们目前的模式，”他说。 “他们的软件是由成千上万的美国各地的学生使用，所以制作高影响力的提升潜力是非常令人兴奋。”
根据博世，从这个项目的结果将有助于自适应学习软件的学生身份的角色的科学认识，在机器学习的偏见的教育软件，并应用机器学习偏倚减少方法的效果。
博世使用机器学习/数据挖掘的方法来研究人类的行为，特别是在学习情境。他的研究探讨数据，如面部表情，录音，用户操作日志文件记录，并提供洞察学生的行为，其他来源。从巴黎圣母院在2017年大学获得了计算机科学博士学位后，博世担任博士后研究员在国家超级计算应用中心（NCSA）。他是NCSA和伊利诺伊信息学的教师子公司。