人工智能技術融入高校工程倫理教育的問題及對策

郭明哲，賈玲

(上海理工大學 馬克思主義學院，上海)

高校工程倫理教育是科技人才成長、成才過程中不可或缺的一部分。大學生工程倫理教育有三大目標:培養工程倫理意識、掌握工程倫理規范、提高工程倫理決策能力[1]。在人工智能背景下，科技為人類帶來了更多福祉，但二者之間的沖突也無法避免。特別是在人的主導下，人性的弱點可能會凌駕于倫理道德與法律規范之外，使得科技這把雙刃劍背離原有價值。因此，增強工程科技人才的工程倫理意識，提高工程決策能力，掌握工程規范，是高校教育中永不過時的課題。

一 工程倫理教育目前存在的問題

隨著智能時代的到來，人工智能技術已經破解了社會各行業的諸多難題，但在教育領域，剛剛呈現出新生之勢。特別是在工程倫理教育這一體系內，專業教育者稀缺，課堂教育參與者對人工智能的應用存懷疑態度，人工智能技術甚至沒有作為一種教學媒介發揮應有的作用。

（一） 工程倫理教育數量與質量不佳，人工智能技術價值有待發揮

一方面，在高校工程倫理課程設置上，無論是開設本課程的高校數量還是部分高校所開設的課程數量，都遠遠滿足不了人才培養需求。從目前高校開課情況來看，工程倫理教育尚未形成完整的授課系統，不少高校只開設了常規的政治必修課“五件套”，由思想政治理論教育者承擔教授工作。但實際上，作為人工智能關鍵技術的機器學習是一個始于大量數據的統計學過程，其試圖通過數據分析導出規則或者流程，用于解釋數據或者預測未來數據[2]，因此智能技術的應用來自大量的數據基礎，只有跟蹤記錄完整的課堂數據，才能為技術應用提供足夠的背景資料和數據支持。但在工程倫理教育領域，課程數量的不足造成教育者在教育過程中和教育對象在學習過程中產生的數據并沒有被完全記錄在智能信息庫中，智能終端也無法整理和歸納相關數據和信息，從而技術運用針對性不強，完全沒有發揮出人工智能的功能。

另一方面，在工程倫理教育質量上，主要存在兩個問題，一是教育主體責任不明確，二是知行不一。

根據有關調查研究顯示，僅有少部分高校開展工程倫理教育課程，但也尚未形成新的完整體系。開展工程倫理教育的教師主體主要包括以下四類：理工科專業教師、思想政治理論課教師、各院系輔導員、專職工程倫理教育教師。理工科專業教師一般側重于工程專業知識，對工程倫理教育內容往往在案例中一帶而過，不會進行深入教授；思想理論課教師在思想道德修養與法律基礎、馬克思主義基本原理概論等課程中會講授專題內容，如科研誠信與學術規范專題，但是面對全體學生，且覆蓋內容廣泛，針對性不強；各院系輔導員從學生的日常行為規范和思想教育入手，教育學生遵守倫理規范，缺乏專業性，且組織零碎。這三種主體之間聯系松散，缺乏溝通，不成體系，因此，專業的工程倫理教師的存在就十分必要了。正是由于各教育者責任不明確，教育學生的側重點不同，所以人工智能技術在工程倫理課程中的應用不能引起相應的重視。

此外，目前各高校開展的工程倫理教育繼承了我國政治教育的方法論，就是以思想教育為主，以道德倫理思想武裝頭腦，增強學生的道德倫理意識，提高學生的道德理論水平，而忽視了實踐過程中的教育。事實上，在實踐中進行教育效果會更為顯著。實踐不僅包括工程活動的實地進行，也包括課堂上的案例教育。有些學生經過理論教育認識到了工程倫理的的重要性，但面對現實情況，仍然會選擇利潤和利益。一部分原因就是因為在教育過程中，忽視了引導學生對實際案例加以深刻的哲學思考和現實的倫理關切。

（二） 工程倫理教育者對于人工智能技術存在身份角色與應用價值的雙重懷疑

人工智能技術在教育行業內的涌入讓許多教育者猝不及防，特別是對于非專業的工程倫理教育者而言，習慣了信息技術的廣泛應用，又要重新接受智能技術的挑戰，從而對自己的身份存在產生了懷疑，對智能技術的應用價值產生了懷疑。

隨著時間的推移，教育者的角色認同感會逐漸加強。但在工程倫理教育方面，教育者的身份認同感是否建立起來還存在疑問，大多數教育者僅僅認為自己是專業課教師、是思政課教師、是輔導員。人工智能技術的出現，使得本就不深的認同感更岌岌可危，教師認為自己的地位受到了挑戰。在課堂上，人工智能技術可以在課前制定與實際情況相匹配的教學目標，在上課時運用圖片、視頻、模型等豐富教學內容，在課后為教育者批改作業，解決教育者的重復性工作，使得工程倫理教育活動更有針對性，更有效率，從而提高教學效果。在這樣的對比之下，工程倫理教育者對于自己的角色轉換更加無所適從，更加懷疑自己的教育者角色，反而無法和人工智能技術相互配合，相得益彰。

另一方面，大多數教育者對于人工智能技術在工程倫理教育課堂上的應用價值也持有懷疑態度。依據技術接受模型理論，感知有用性和感知易用性均影響著教育用戶對人工智能教育應用價值的判斷[3]。進入新世紀以來，大多數學校已陸陸續續轉變成為數字化校園，為人工智能技術的引入奠定了良好的基礎，但目前來看還存在三個問題，一是基礎建設還需在原來的基礎上增建，二是部分設備還需更新，三是需要建立新的數據系統，因此能否完全發揮智能技術的價值還有待商榷；此外，對于教師而言，目前大部分工程倫理教育者是“兼職”工程倫理教育，其本身所具有的教學能力和素質能否完全駕馭人工智能技術的應用也未可知，對于教學是否有益也需要進一步考慮。

（三） 缺乏倫理教育與人工智能技術的專業專家，人工智能技術融入課堂進程緩慢

2017年，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，文中提出“要在中小學階段設置人工智能相關課程，推動人工智能領域一級學科建設，把高端人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重，完善人工智能教育體系”[4]。眾所周知，教師是教育過程的執行者，決定了教育政策的執行和教育效果的好壞。一支高素質的教師隊伍和一份完備的課程體系才能直接有效的作用于工程技術人才培養。從目前情況來看，無論是師資隊伍還是相關課程體系，對于人工智能技術在工程倫理教育中的應用都沒有達成共識和良好規劃，人工智能技術融入課程進程緩慢。與此同時，由于師資力量的不足和課程體系的不統一使得人工智能技術在教育中的應用缺少理論支撐與案例實踐，從而應用專業人才培養難度增加。

（四） 人工智能應用不規范導致教育不規范

眾所周知，人工智能運行需要以大量的數據為基礎，無論是數據庫的建立、數據的收集還是數據的使用，都需要一定的原則制度來規范。但在工程倫理教育領域，缺少事實使用為依據，使得人工智能技術的缺陷在此領域也未能避免。首先是隱私泄露問題，在工程師的手中，只要擁有一臺電腦，就能從數據庫中快速獲取無數數據片段，從而整理出用戶個人信息，在工程師的眼中，用戶猶如在數據庫中“裸奔”。其次是數據濫用問題，實際上，大多數人工智能工具現在和將來都掌握在追求利潤的公司手中，掌握在與數據親密接觸的工程技術師手中，并且全球聯網，部分還共享共用，所以不容易管理或控制。對于數據的不規范收集和使用，造成教育者在課堂上也無法輸出相關知識，只能自行探索，教育內容缺乏規范約束。最后是算法偏見問題，所謂“算法偏見”是指在看似沒有惡意的程序設計中帶著設計者的偏見，或者所采用的數據是帶有偏見的。出現這種偏見的原因主要是因為工程師必須自己對數據進行分類、識別和匯集，全程參與算法的構造、設計、編碼、模型和數據使用。這一套完整的步驟實施，都是工程技術師的主觀選擇，個人的偏見會有意或者無意地編入程序中，使之代碼化。在這個過程中，工程技術師擔任了最重要的角色，在信息的存儲、運輸、調取和展示中發揮了不可替代的作用。如果沒有堅定的道德倫理觀做支撐，那么設計程序的運行就不是完全客觀的，反而帶上了人的主觀性的烙印。

二 高校工程倫理教育問題存在的原因

（一） 工程倫理教育尚未引起足夠重視

在高校中，無論是從師生自身的重視程度還是高校自身制定的人才培養方案來看，工程倫理教育都沒有引起足夠的重視。當前高校工程教育和思想政治理論課課程體系中，主動指向工程倫理教育的課程并不多；各高校之間缺乏溝通交流平臺，缺少統一的教學設計和系統研究，因此教育效果也是參差不齊。在社會中，企業招聘多從工程技術人才的專業技術和工作能力方面加以考量，對于其思想品德素質關注不夠，缺乏對人才工程倫理方面的考察。在這樣的工作要求指向下，學生也更加注重自己能力的提升，而忽略了自身的品德約束，在正式走上工作崗位以后，很有可能會因為自己的一念之差而違背道德倫理和法律規范，走上不歸之路。

人工智能技術在教育行業的應用尚未完全覆蓋所有課程，對于不受重視的工程倫理教育來說，人工智能技術更無用武之地。在課堂教育中，只能服從所有課程的普遍性，如備課中的語音自動識別和輸入、遠程課堂交流、仿真實驗等普遍運用的教學媒介，針對工程倫理的智能技術運用幾乎還不存在，因此人工智能技術在此領域中的應用價值還有待開發。

（二） 人工智能技術在教育領域的應用尚不充分，說服力較低

總體上來看，人工智能教育應用創造了新的教育生態，如使工程倫理教育資源來源更加廣泛，教育者可以隨時借助智能設備搜索自己所需的教學資料；教學方式更為靈活，可以借助VR等技術，通過理論與實踐相結合的方式，革除知行不一的弊端；教學環節和流程得到了優化，如根據學生的需求和環境變化，控制課程時間。同時在教學過程中，人工智能為智慧教育提供了技術支撐，智能批改、基于案例的推理等新興的機器學習為教育注入了新鮮的血液。機器閱卷減輕了教師的負擔，教師能夠騰出更多的時間和精力關注學生互動、教學設計、專業發展和教育質量[5]。但盡管擁有全新的教學思維、先進的教學理念和全面的技術支撐，人工智能教育活動仍然是不成熟的，在教育中取得的成果大部分都集中為某一特殊課程，如電子信息技術，并且只是個案的成功，目前在通用性方面還未取得突破性進展，無法廣泛應用，遑論在工程倫理教育課堂上的專業應用了。

（三） 課程體系不完善，不能推動人才流入

改革開放以來，我國經濟飛速發展，促使高校培養工程人才也是以技術課程或經濟課程為主。但隨著時間推移，工程倫理失范事件層出不窮，這種培養模式的弊端也逐漸顯露，社會更要求全面發展的工程技術人才。因此工程倫理學課程應運而生，如清華大學的生態倫理學課程，西南交通大學和福州大學的工程倫理學課程。且不論開設課程的質量高低，全國范圍內，開設類似課程的也是少之又少。大部分開設了工程倫理的高校，雖有這門課程的存在，但缺乏相應的制度保障，也沒有從教育決策上探討本課程的運作機制和具體實施方法，從而導致了教育內容和方式不夠創新[6]，教學效果不佳。這種不完善的人才培養制度也導致無法培養人才、吸引人才，后繼人才不足，兼有“工程技術”與“倫理教育”的教育工作者十分缺乏，形成了惡性循環。

三 解決高校工程倫理教育問題的措施

人工智能技術的普遍應用已是不可阻擋的時代潮流，工程倫理教育者應該擺正自己的心態，積極迎接新技術的到來；相關專業的學生應該主動接觸人工智能技術，自覺學習工程倫理知識，培養工程倫理意識；在政府與高校的頂層設計方面，應該建立完善相關制度，推進多學科交叉融合發展。

（一） 推進多學科交叉融合發展

首先，人工智能是一門新興交叉學科，要積極推進人工智能技術在工程倫理教育課堂的應用，就要廣泛開展跨學科探索研究，既要推動腦科學、認知科學等學科的交叉，也要推動教育學、倫理學等學科的融合，為未來工程倫理教育的發展助力。

其次，工程倫理學也是新興的交叉學科，是工科課程與文科課程的典型融合，既是工科專業課的內容也是文科公共課的內容。因此除了開設專業的倫理學課程外，在公共課中加入工程倫理內容，在專業課中通過案例分析等強化工程倫理教育，使得工程倫理教育滲透每個課程，潛移默化地幫助學生樹立工程倫理意識。

（二） 優化社會氛圍，建立人機信任機制

在傳統的工程倫理教育中，學生所接受的教育一般來自于學校課堂，在步入社會以后，很少會接觸到專業的工程倫理教育，但實際上社會環境與終身教育對于工程倫理意識的養成也十分重要，社會對人的影響不可小覷。如果長期處于惡劣的社會倫理環境中，那么工程技術人才就會受到影響，逐漸淡忘所接受的工程倫理教育。因此，必須在全社會范圍內重視起工程倫理教育，利用各種人工智能終端，普及道德倫理教育，讓工程倫理教育在社會上有立足土壤；同時，重新制定行業標準，將道德素質納入招聘制度中。

人工智能技術可以有效整合學校教育與社會教育，是實現終身教育的有利武器，因此要建立起人機信任機制。首先，由國家建立教育領域內的人工智能數據信息庫，對課堂教育進行追蹤記錄，錄入教育和學習數據，并進行總結整合和深度分析，全面了解工程技術人才的倫理意識變化情況，發現有不利現象時立即對其加以督促改正。其次，要優化教育領域內人工智能設計體系，將工程倫理標準嵌入智能活動中，建立起人機信任機制。最后，建立人工智能工程倫理教育服務系統，嵌入工程技術人才信息庫，從學習者的需要出發，推送工程倫理教育資源。

（三） 加強人工智能與工程倫理問題的綜合研究，建立一支專業人才隊伍

一方面，需要加強課堂教學研究，規范教學內容。目前我國工程倫理教育模式尚未建立，教學方法和教學大環境也沒有成型，教學效果不理想，因此必須挖掘出工程倫理與人工智能融合的教育模式，形成系統的教育體系，規避人工智能的數據泄露與濫用等風險。目前我國已有部分高校開展了工程倫理課程，可以以這部分高校為試點高校，建立起融合了人工智能的工程倫理智慧課堂，利用人工智能技術，引入在線課堂，嘗試創新教育手段，讓專業課教師和倫理學教師或二者兼有的工程倫理學教師有一個溝通合作的平臺，并利用案例教學、情景模擬、課外實習等方式，增強學生參與度，在豐富學生理論知識的同時，在實踐中鞏固課程實效。

另一方面，要建立一支工程教育與倫理教育兼有的專業人才隊伍。工程倫理和人工智能都是社會科學與自然科學相互交叉、相互融合的學科，面對的問題是綜合性的、復合型的，不限于工程等社會科學，同時還包括倫理學、社會學等多種社會科學[7]。因此，需要高校內人文社科教育者與理工科教育者、不同類型的高校之間以及高校與企業之間，通過各種研討會、工程合作項目、論壇等途徑加強教學溝通與科研交流，保證高校內工程倫理專業人才數量多、質量高，從而以點成面，使工程倫理教育覆蓋到每一位工程人才。

工程倫理教育是一項涉及面廣、影響深遠的復雜系統工程，對我國高等工程教育體系的完善和工程實踐的發展具有不可忽視的重要作用[7]。重視工程倫理教育，就是重視我國科技事業發展的未來。