一、前言
- 制定背景：人工智能技术正深刻重塑全球教育生态，其应用范围涵盖基础教育、高等教育和职业教育，但也带来认知主体退化、教育公平冲击、数据滥用与隐私泄露等伦理风险。
- 定义与内涵：人工智能教育伦理是指在对人工智能系统进行设计、开发、部署与治理的全过程中，围绕人与机器、人与系统、人与人、人与社会之间所产生的新型关系，建立的一套价值准则、行为规范与治理体系和机制。
- 目的与愿景：为基础教育、高等教育和职业教育中教育者、学习者和教育机构建立伦理认知框架，引导各方在人工智能技术的选择和使用过程中坚守伦理底线，推动技术与教育教学的正向融合与共生发展。
- 核心理念：主体归人、协同共生、适境致善、分类施治。
- 适用范围：面向全球各级各类教育机构与教育活动，涵盖但不限于基础教育、高等教育和职业教育等教育阶段与类型。
二、基本行为导向
- 强化人机协作边界，凸显育人主体价值：明确教育者、学习者在教育活动中的核心主导与主动参与地位，规范人工智能在教学中的应用边界。
- 精准适配教育场景，完善分类治理机制：结合不同学段、不同教学场景的需求，细化人工智能教育伦理规范，建立场景化的治理标准与动态调整机制。
- 筑牢数据安全防线，严守隐私保护底线：规范教育教学数据的采集、存储与使用权限，完善全生命周期的合规管理体系。
- 推动算法公平透明，健全责任追溯机制：防范算法模型中的隐性偏见与歧视，增强智能系统决策的可解释性，明确技术研发、管理与应用各方的权责边界。
三、人工智能教育应用的风险类型与责任认定
- 滥用风险与主观过错归责：教育参与主体将人工智能用于违背教育初衷的恶意目的，如伪造学业成果、操控教育评价等。
- 故障风险与客观缺陷归责：因人工智能系统自身局限性导致功能失灵，如生成式大模型产生认知幻觉、智能评价与推荐系统因隐性偏见导致学情误判等。
- 系统性风险与生态治理归责：人工智能在教育领域大规模部署后引发的结构性次生危机，如智能资源分配不均加剧区域间的智能鸿沟、过度依赖智能化工具导致学习者批判性反思与自主创新能力整体退化等。
四、教育者伦理行为规范
- 基础教育阶段：科学规划人工智能的介入广度与深度，主动为学习者创设充裕的独立思考与自主探究空间，将人工智能定位为启发思维的辅助脚手架。
- 高等教育阶段：积极引导学习者辨析自动化内容生成与创造性知识创新的本质区别，强化学术活动中的证据意识与规范意识。
- 职业教育阶段：将人工智能定位为解析复杂生产流程、重构工作协作情境与支持工作决策、流程优化和质量控制的辅助工具。
五、学习者伦理行为规范
- 基础教育阶段：在教育者引导与家长监护下规范使用人工智能，确保学习过程始终以自主探究与独立思考为核心。
- 高等教育阶段：科学规范地应用人工智能工具，确保自主学习主体地位与原创研究核心价值的基础上，明晰人机协同的功能边界。
- 职业教育阶段：立足专业实训与职业发展需求，在岗位技能研习、项目实践及技能考核等核心流程中规范应用人工智能。
六、教育机构伦理行为规范
- 基础教育阶段：建立以学习者为本的组织保障机制，承担充分的沟通协商与人工支持责任，履行更严格的隐私保护与公平保障责任。
- 高等教育阶段：建立系统化的组织保障机制，突出学术诚信与程序正当责任，承担严格的数据治理责任。
- 职业教育阶段：围绕实践教学建立场景化的组织保障与制度规范，高度重视教育教学与生产实践中的数据安全管理，加强对第三方技术服务商及智能化设备的准入审查与过程监管。
七、分类应用指引与动态治理
- 守护教育底线的禁止准入：主要涉及教育的核心评价机制、价值观建构及安全底线，须实施严格的物理或技术阻断。
- 引导人机协作的有限使用：强调在使用人工智能时必须明确主体责任、限定使用深度，并强化过程监督。
- 激发创新潜能的鼓励使用：旨在发挥人工智能的技术杠杆作用，推动教学模式创新与科研范式变革。
- 分类动态调整机制：三类应用场景的划分应具备灵活性，需建立常态化的评估与动态调整机制。
八、结语
人工智能进入教育不应仅作为提升效率的工具选择，更应成为推动教育公正、构建高质量教育体系的建设性力量。推进人工智能教育应用须始终把教育公平置于与技术创新同等重要的位置，确保教育智能化转型不应仅仅局限于技术能力的更迭，而应成为扩大优质教育机会、改善学习支持条件与优化教育公共服务的重要契机。
