人工智能（AI）技术的迅速崛起正在重塑全球教育领域的格局。从自适应学习平台到智能评估系统，再到个性化学习路径的设计，AI技术在教育中的应用逐渐深入。伴随着这一技术的普及，教育伦理问题的复杂性也愈加凸显。尤其是在数据隐私保护和教育公平性问题上，AI技术带来的挑战不仅是技术层面的，更多的是在伦理、社会和法律层面带来的深远影响。这要求我们在面对新兴技术时，平衡好传统教育价值与现代技术需求之间的冲突。如何从教育学、伦理学等学科视角深入分析这些问题，并提供切实可行的应对路径，是当前亟须探讨的核心议题。

　　数据隐私与安全的伦理张力

　　在人工智能驱动的教育环境中，数据成为核心资产。从学生的学习成绩、考试表现到行为数据、兴趣爱好等，AI技术在个性化学习、智能评估等方面的应用深度依赖数据的采集与分析。然而，数据的广泛使用带来的隐私问题，使教育领域面临前所未有的伦理困境。学生数据的泄露、滥用和过度利用，不仅侵犯个人隐私，也可能对学生的学业发展产生深远影响。

　　第一，技术发展与伦理规范错位。AI教育应用中的数据隐私问题，实质上反映了技术创新与伦理规范的失衡。现行的数据保护框架在面对AI技术挑战时显得力不从心，尤其是教育AI的特殊性使得传统的隐私保护手段（如数据加密和匿名化）难以应对新的伦理问题。技术的发展加速了数据采集的深度与广度，但相应的法律、伦理和技术保护却未能同步推进。隐私权的界定模糊，信息的获取、处理与传递缺乏透明度，进一步加剧了隐私保护的难度。

　　第二，隐私权与个性化教学冲突。随着个性化学习系统的普及，教育AI越来越依赖学生的行为数据和心理数据来实现教学优化。尽管这种个性化的学习路径能够提升教育效率，但也不可避免地带来了个人数据滥用的风险。教育平台往往在未经学生明确同意的情况下收集其行为数据，且数据的存储与使用过程缺乏足够的监督和透明度，导致侵犯隐私的风险日益增大。部分教育平台为了提高学习体验而采用数据挖掘和行为预测技术，收集学生的学习习惯、家庭背景和社交数据进行学习分析与预测。假如这些数据被用于商业目的，而学生和家长对数据的使用不知情、不同意，数据隐私保护就面临严重的伦理危机。

　　第三，技术滥用与隐私保护不足。即使现有隐私增强技术（如差分隐私、同态加密等）已被提出并在某些领域应用，但它们在教育领域的实际应用仍面临技术上的挑战。差分隐私在保证个体数据隐私的同时，可能会影响数据的准确性与可用性，尤其是在教育领域，学生的学习轨迹、情感状态等数据的匿名化处理可能会削弱个性化推荐的精准度。同态加密技术虽能在加密数据上进行计算，但其计算资源的消耗和应用成本，使得在教育AI中普及面临极大的技术和经济挑战。因此，隐私保护技术的普及和完善，是当前教育AI领域急需解决的难题。

　　教育公平与技术鸿沟的复杂性

　　尽管人工智能技术被赋予促进教育公平的期待，但在实践中技术的普及并未自动带来教育公平的实现。教育资源的不均衡分配、技术适应能力的差异以及社会经济背景的不同，均可能使AI技术在教育领域的应用产生新问题。

　　教育公平不仅意味着硬件设施的普及，更关乎教育机会的平等和教育结果的公正。在AI技术的应用中，公平性问题首先体现在教育资源的分配上。在经济欠发达地区，教育设施和信息技术的滞后，制约了当地学生接触先进教育技术的机会。而在经济发达地区，家庭背景的差异也导致不同群体在接受技术教育时存在起点差异。

　　技术鸿沟不仅体现在硬件设备和网络基础设施的分布差异上，还深刻影响学生对AI教育技术的适应能力和使用能力。研究表明，低收入家庭的学生往往缺乏足够的技术素养和教育资源，无法像高收入家庭的学生那样充分利用AI工具进行个性化学习。同时，无法承担教育技术产品的成本也使得这些学生难以获得平等的受教育机会。

　　在教育AI的实际应用中，算法的公平性问题逐渐显现。教育AI算法通常依赖大量历史数据进行训练，而这些数据可能包含对某些群体的偏见。例如，许多教育平台的学习评估系统根据历史成绩或行为数据对学生进行分类与预测，但这些数据往往会反映出结构性偏见。在这种情况下，AI技术应用可能会加剧学生间的教育差距。如何避免教育AI算法在实践中加剧教育不均衡现状，成为AI技术应用中面临的重要伦理课题。

　　应对人工智能教育伦理挑战的路径

　　一方面，实现数据治理与隐私保护的系统化建构。一是建立动态更新的法律框架。针对教育数据的多维特性，尤其是在学生数据保护方面，制定和完善具有全球视野的法律框架显得尤为迫切。法律应覆盖数据采集、存储、分析、使用等各个环节，同时引入动态更新机制，以应对AI技术的迅速发展。针对未成年人的数据保护，应制定更加严格的规定，并加强跨国合作，以避免数据跨境传输对隐私的侵犯。二是推进隐私增强技术的广泛应用。隐私增强技术应作为应对教育数据隐私问题的核心工具。在保障隐私的同时，如何保持数据分析的有效性和准确性，是当前技术应用中的难题。为了实现这一平衡，教育AI平台应合理采用差分隐私、同态加密等技术，确保数据在传输与存储过程中的安全性。同时，平台应加强透明度，告知学生和家长数据的使用目的及处理方式，以提高技术应用的社会信任度。三是建立跨部门合作监管体系。为了有效解决数据隐私保护问题，需要加强教育、科技与监管部门的协作。监管机构应引入第三方评估机制，定期审查教育平台的数据治理行为，确保数据的合规使用。此外，还应设立具有威慑力的处罚机制，以应对平台的违规行为。

　　另一方面，实现技术普惠与教育公平的协同推进。一是加大基础设施建设与资源配置。为了缩小教育领域的技术鸿沟，政府应加大对经济欠发达地区和弱势群体的教育资源投入，确保他们能够平等地接触到现代教育技术。这不仅是硬件设备的配置问题，更重要的是建立一个完整的技术支持系统，确保低资源地区能够享受到与发达地区同等的教育机会。二是推动适配性技术研发与应用。技术企业应开发适用于低资源环境的AI工具，确保技术产品不仅能在发达地区应用，还能在经济欠发达地区有效运行。模块化、低成本的教育技术将是推动教育公平的重要途径。三是多层次技术素养培训。技术素养的提高是教育公平的关键。为了确保教师和学生能够平等地利用教育技术，政府和教育机构应设计针对不同群体的技术培训计划，帮助他们掌握必要的数字技能和信息素养。四是算法公平性审查与优化。为了确保教育AI算法的公平性，应建立系统性的算法审查机制。算法开发者应避免依赖偏见数据，并采取多样化的数据集进行训练，减少算法对弱势群体的歧视。

　　人工智能技术在教育中的应用潜力巨大，但数据隐私与教育公平性问题已成为制约其可持续发展的瓶颈。通过在技术治理、法律保护和资源配置方面进行系统化改革，可有效缓解这些问题。未来，教育领域的AI技术发展不仅需要依赖技术创新，还需要构建符合伦理规范的教育体系，以实现教育公平和技术普惠的目标。

　　（本文系国家社科基金重大项目“人民至上与唯物史观新发展研究”（23&ZD016）阶段性成果）

　　（作者系陕西师范大学马克思主义学院博士研究生）