人工智能技术凭借其卓越的模型处理能力，在教育领域催生了众多创新应用，推动了教育时空结构转变，重塑了教育生态系统。智能辅导系统的创新应用，使得教师能够根据学生的学习数据，定制个性化的学习方案，实现了“精准教学”；智能评估系统利用自然语言处理和机器学习技术，提供客观且精确的评价反馈，帮助学生准确识别学习中的障碍，提升了个性化教育服务的精确度和及时性；虚拟教师、智能教材和智慧课堂的引入，为学生提供了随时随地的学习支持和互动环境，使学生能够按照个人的节奏和兴趣进行学习，在自主学习中提高了学习效率。

　　在教育管理领域，人工智能技术的应用构建了基于实证的教学决策支持模型，实现了教育过程的精细化服务供给和管理流程的智能化重构，促进了教学流程和资源配置的智能化、高效化。这些创新应用适应了教学模式的变革，推动了教育的精准化和专业化，提高了教育质量。然而，人工智能技术在教育领域的应用也引发了数据安全失控导致隐私泄露侵犯学生个人权益、算法不透明加剧认知偏见与决策歧视，以及人机交互界面导致情感联结减弱，引发教育过程中的情感疏离等伦理争议问题。本文将对人工智能在教育领域应用中的伦理风险及有效规避进行初步探讨。

　　人工智能在教育中的伦理风险

　　人工智能技术在教育领域的应用引发了多重伦理挑战，包括数据隐私泄露、信息安全失控、算法偏见、决策歧视和信息茧房效应等。这些问题正影响着教育公平和社会正义，需通过研究伦理风险、构建治理框架和法律规制体系，以实现技术与教育的平衡。

　　数据安全风险。人工智能和大数据技术的应用带来数据安全问题，敏感信息的高频采集和智能系统处理可能导致数据泄露和算法偏差，对隐私权益和信息安全构成挑战。教育数据的商业开发潜能和第三方机构的非法数据行为增加了隐私风险。教育数据治理面临严峻挑战，需警惕资本对数据的垄断采集。

　　数据隐私侵犯。人工智能平台的数据采集和使用可能侵犯隐私。例如，未经同意收集面部识别数据，导致师生生物特征信息泄露。技术漏洞和黑箱特性可能被不法分子利用，泄露学生个人信息，造成教育机构名誉损害。教育数据被归类为敏感信息，需遵循最小化收集和知情同意原则。我国法律明确规定处理未成年人信息需监护人同意，但多数学校仍采用“全选式”授权协议。尽管使用“差分隐私”技术脱敏和RBAC模型分级权限，但教育数据在政府与企业间流转存在制度性缺陷。

　　算法伦理风险。算法黑箱、歧视和偏见已成为教育智能化进程中的主要伦理挑战，可能导致教育主体对智能化决策的信任危机，资源分配不均和评估偏颇，影响教育公平和学生发展。例如，智能评分系统可能因数据集偏差导致不公平评价，也可能因数据采集不广泛而出现歧视性现象。

　　情感伦理风险。人工智能在教育中的应用可能导致教学“去人性化”，教师角色和学生能力面临降维风险。人工智能的深度渗透可能解构教育主体间的情感联结，师生互动简化为人机交互，技术理性挤压情感空间，导致情感区隔和疏离感。数字世界的特点可能导致个性化成长的泡沫化，影响教育过程中情感体验和真实共鸣的生成。

　　信息茧房风险。以技术为中心的教育可能导致学生主体性弱化，算法推荐机制可能导致信息同质化，形成信息茧房效应。在算法操控的信息洪流中，学生面临认知简化和成长轨迹编码的风险，算法依赖限制学生自主选择权，限制师生自由度和创造性，削弱思考能力，教育者可能丧失对教学过程的控制权，技术异化可能将师生沦为技术的附属品，将学生塑造为同质化的“流水线产品”。

　　人工智能在教育中的伦理风险防范

　　平衡技术创新与人文价值传承，避免负面影响，是教育和社会发展的核心课题。为释放人工智能在教育创新中的正向效应，需要进一步构建和完善人工智能在教育中运用的伦理风险防范的法律规制体系和协同综合治理体系，在技术革新与教育本位之间寻求动态平衡，为人工智能教育应用健康可持续发展提供保障，让人工智能在教育强国建设中发挥更大的作用。

　　完善伦理治理体系。国家治理层面应完善人工智能伦理治理法规体系，推进专项立法，确立数据主权框架，规制生物特征数据采集行为。建立技术伦理审查机制，建立算法透明度认证制度，组建AI教育产品伦理审查委员会和建立监察专员制度。教师和学生应掌握个人信息使用和传播的控制权，教育技术平台应严格遵守学生隐私权规定，谨慎操作。

　　加强数据安全保护。构建涵盖技术、制度、管理三个层面的责任体系，打造分级授权的管理体系；构建基于风险评估的数据流动机制，制定数据分类与分级的标准，强化数据加密传输与存储流程，确保教育平台所采集的数据实现物理隔离存储及动态访问监控。完善协同监管机制，实施数据处理全生命周期的备案审查制度，建立多维度的惩戒体系。

　　构建算法管理体系。针对算法黑箱、偏见与歧视问题，构建透明、规范的算法运行与管理体系。推动可解释性算法的研发，发展基于知识蒸馏、原型网络及可视化技术的算法模型。加强全流程算法监管，确保算法决策的公正性与合法性。实施全民算法素养提升工程，培养公众对算法风险的识别能力。

　　构建数智监管平台。教育机构应推进人工智能学习管理系统与个性化学习平台的研发，优化学习支持系统，确保教学内容精准对接学生特征。教育科技企业应研发覆盖教学全流程的智能助教系统，集成个性化学习路径规划等功能。在教学交互过程中，整合情感计算引擎与多模态数据采集系统，构建三维监测模型，形成教学策略动态调整机制。

　　坚守教育价值引领。人工智能赋能教育必须坚持教育本位原则，强调在技术应用过程中恪守伦理准则，秉持立德树人的根本宗旨，突出价值引领功能，注重个体差异化发展需求。教育工作者需坚守教育本质，主动适应技术革新趋势，系统提升智能教育素养，构建差异化教学体系，实现学习者全面发展。

　　增强数智伦理素养。人工智能教育应构建技术素养与人文精神协同发展的培养机制，推行分层次数智素养提升计划，将提升教师的数智伦理意识与能力纳入专业成长框架。实施个性化精准培训方案，通过系统化教学设计，引领师生洞察人工智能技术的伦理界限，帮助他们建立数据伦理认知体系，塑造伦理意识与社会责任感，全面提升师生的数字公民意识与创新实践能力。

　　强化教育情感交流。加强师生间情感的联结和伦理的共识，增进实体教学环境内师生主体间的互动，以促进师生认知发展与情感联结的有机结合，实现教学效率与育人效果的系统性提升。为防止技术工具理性消解教育主体性，必须重塑人机协同的教育关系结构。教学实践应加强具身化交互场景的构建，构建一个全方位、立体化的教育关系网络，在虚拟与现实融合的教学场景中重建具有社会黏性和情感温度的新型教育生态，全面提升学生的社会情感能力和协作素养。

　　作为体现中国特色的教育现代化探索，“人工智能在教育领域的中国式应用”不仅揭示了教育形态的范式转变方向，而且系统地勾勒出了教育创新的发展蓝图。通过不断深化人工智能在教育领域的实践，我国的教育体系有望为全球教育变革提供制度创新的经验与智慧方案，致力于培养具有全球视野和本土情怀的复合型创新人才，为构建人类命运共同体提供持续的智力支持和人才保障。