在AI教育领域，伦理边界的明确与规范的构建显得尤为重要。我国一直高度重视科技伦理对教育发展的作用，并颁布了一系列涉及伦理规范的AI教育应用政策文件。然而在实践中，AI教育应用仍存在一些伦理失范现象，如数据治理失效、教育主体性消解、数据主权的跨国博弈等。因此，明确AI教育应用的伦理边界与构建伦理规范，对于保障AI在教育领域的健康发展具有重要意义。

　　一、国内外对AI教育应用伦理边界的关注

　　在全球化背景下，不同国家由于文化背景、法律体系和社会价值观的不同，对AI教育应用伦理边界的定义存在一定差异，同时又展现出一些共性。

　　欧盟在AI教育伦理问题上将隐私保护、监控和非歧视作为主要关注领域。美国在AI教育应用中关注算法偏见和歧视问题。日本基于“以人为本”的理念，注重教育环境中人工智能应用的原则、安全标准和伦理边界。韩国在AI教育应用的伦理边界问题上，特别强调人的尊严和社会公益的优先性。

　　我国对AI教育应用伦理边界的界定侧重于技术创新与社会责任的平衡，既强调通过AI提升教育效率，又注重防范滥用带来的风险。如2019年国家新一代人工智能治理专业委员会发布的《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》突出了发展负责任的人工智能这一主题，强调了安全可控、共担责任、开放协作等八条原则。2023年11月，中国政府在全球首届人工智能安全峰会上提出“发展人工智能，应当积极倡导以人为本，智能向善”，呼吁加强技术风险管控，增强责任担当。

　　各国对AI教育应用伦理虽持不同看法，但存在趋同性。一是表现在对AI教育应用的风险保持警惕，强调加强对其监管的必要性。二是对AI教育应用的潜力发展持积极乐观态度，希望能对伦理问题进行前瞻性规定和管控。三是各国都聚焦公平、以人为本、责任等核心共识。

　　二、 AI教育应用伦理失范的现存问题

　　人工智能技术在教育领域彰显其优化教学模式、提升效率等优势的同时，也暴露出多重伦理失范问题，这些问题从不同的侧面反映出技术工具与教育伦理之间存在着张力。

　　（一）技术层面：数据与算法的失控风险

　　在技术视角下，AI教育应用伦理失范主要归结为数据治理失效和算法决策失控。一方面，基于生物特征识别的数据采集技术存在非必要性数据采集的伦理争议，其以“个性化教育”为名扩大技术权力边界，实质上却未严格遵循《中华人民共和国个人信息保护法》中的“最小必要”原则，对学生隐私权与身体自主权构成威胁。另一方面，自适应学习系统的算法“黑箱”特性加剧教育资源分配的隐性歧视，如模型样本数据多源于城市教育场景而非乡村，这容易造成算法模型对农村或偏远地区学生认知特征、学习路径的适配性等方面存在不足，进而形成结构性资源不平衡，这与我国促进教育公平、加快城乡一体化的目标背道而驰。

　　（二）教育层面：教学本体的异化危机

　　在教育本体论视域下，AI教育应用对教育本质的解构性冲击主要表现为教育主体性消解和认知发展机制异化。一是算法化生成的教案等虽能为教师提供标准化的教学框架，但在一定程度上剥夺了教师的教学设计权能，不仅造成教学实践陷入“技术殖民”窘境，更导致教师在情景化知识重构、创造性教学等方面被降至技术执行层，教育过程中特有的主体性逐渐消弭。二是基于用户画像的个性化推荐算法正重塑学习者认知，当AI持续向用户输入和推送固定化领域知识时，人们将会陷入“认知窄化”的负面循环，形成“信息茧房”，进而导致人们批判性思维与跨学科知识整合能力的退化，这与《义务教育课程方案和课程标准（2022年版）》中提到的核心素养与加强跨学科学习与交流背道而驰，同时也背离了教育的本质。

　　（三）社会层面：治理体系的滞后性

　　在全球化技术治理的背景下，AI教育应用伦理失范问题映射出社会层面治理体系的制度性缺位，集中表现在数据主权的跨国博弈与伦理审查机制的失效。一方面，跨国教育技术公司凭借技术架构的“去领土化”特征，通过境外服务器存储中国学生行为数据，这一行为实质上构成了技术地缘政治对教育主权的隐性侵蚀。另一方面，国际现行的伦理审查机制陷入了一种“企业自检为主，第三方监管虚置”的治理困境，这种“真空式”监管使AI教育应用伦理合法合规形式化，无法真正保障数据安全、维护社会稳定。

　　三、AI教育伦理规范构建

　　AI教育应用伦理治理困境，本质上是技术工具与教育伦理在智能时代的深层冲突。破解这一困局，需构建“原则—制度—技术”三位一体的动态治理框架，唯有实现工具理性与伦理理性的再平衡，方能守住教育作为“人的启蒙”的本质属性。

　　（一）原则性框架

　　一是守住人权保障底线。要以《联合国工商业与人权指导原则》和《纽伦堡法典》为基准，确立“数据最小化”“知情同意优先”原则，禁止通过情绪识别、脑电波监测等技术对学生生物特征数据进行非必要采集或二次商业化利用。

　　二是明确教育公平底线。依据罗尔斯的“差异原则”，要求算法系统实施补偿性公平机制，对弱势群体进行数据权重补偿与资源倾斜配置，改进技术红利的分配。同时，遵循阿马蒂亚?森的“可行能力理论”，禁止自适应学习系统通过设置隐性参数来固化阶层认知差异，保障所有学生获得同等技术赋能机会。

　　三是把握技术可控底线。构建技术自主性的“双环控制模型”：内环要求算法具备可解释性，通过SHAP值分析、反事实推理等技术实现决策逻辑的透明化；外环建立动态风险评估机制，对AI教育产品的数据流、算法逻辑、输出结果实施全周期监控。

　　（二）制度性保障

　　一是建立教育数据信托制度。可在英国《数据信托治理框架》实践经验的基础上，构建教育数据信托制度，如将学生生物特征数据、学习行为数据等作为信托财产，确立学生为受益所有人，受托人委员会行使数据管理权，禁止第三方进行商业化建模或跨境传输。

　　二是建立教育算法的穿透式监管范式。可参照中国金融科技“监管沙盒”，构建教育领域算法周期穿透监管体系，如要求算法开发者提交《算法影响说明书》，披露城乡分布偏差系数、模型决策权重矩阵及公平性敏感参数等训练数据。

　　三是搭建教育技术生态的权力制衡网络。在协商民主理论的基础上，构建“政府—学校—企业—家长”四维治理模型。政府设立的国家新一代人工智能治理专业委员会发布的《新一代人工智能伦理规范》为教育领域及其他行业提供了伦理指导。此外，教育部通过推动人工智能赋能教育行动，促进伦理规范在教育场景中的落地实施。学校可建立技术伦理委员会，对AI教育产品实施“双盲测试”，形成风险评估报告作为采购决策依据。企业可推行“算法伦理官”制度，要求管理人员签署《算法合规承诺书》，承担个人法律连带责任。家长作为第三方加强监管效能，实时追踪数据流向与算法决策链，必要时发出人工复核程序的需求。

　　（三）技术性规范

　　AI教育应用中伦理问题的规范需要系统性技术校验工具和伦理约束框架的加持。其一，开发AI教育应用伦理校验工具，采用多维度量化评估模型，构建基于教育大数据的群体偏差动态检测系统。其二，采用多模态混合检测机制，形成“实体认证—视觉语义—音频情感识别”三重验证体系来过滤反伦理内容与价值观，还可以建立教育价值观量化评估矩阵，从文化理解、认知发展、伦理安全可控、多元包容、教育目标达成这五个维度来构建AI教育应用价值观量化评估体系。

　　四、结论与展望

　　未来，AI教育应用伦理的实践路径应秉持“科技向善”的核心理念，在技术创新与教育本质之间寻求动态平衡，最终实现AI从效率工具向育人载体的价值转型，为智能时代的教育发展构建可持续的伦理生态。

　　（代显华，成都大学继续教育学院院长、研究员；秦亚蕾，成都大学硕士研究生）