人工智能賦能高等教育課堂教學評價的倫理限度研究

摘要：目的：新一代人工智能技術的深入發展給當今社會帶來深刻變革，對現代職業教育產生深遠影響。目前人工智能已成為一種廣泛而有效的教育手段，而不僅僅是簡單的教學工具，還涉及教育和倫理問題。方法：文章首先采用基于TensorFlow的CNN模型構建的表情識別和基于OpenFace2.0的姿態識別，完成一套以人工智能技術為支撐的課堂評價開發系統。其次，通過智能數據分析與對比記錄師生成長軌跡，對比傳統評價和人工智能評價高等教育課堂教學遇到的問題與優勢，論述高等教育課堂教學評價和教育倫理的關系。結果：人工智能技術賦能高等教育課堂評價存在倫理過度與倫理不及的現象，同時提出正確的人工智能賦能課堂評價倫理限度原則。結論：在人工智能賦能高等教育課堂教學評價實踐中認真考慮這些倫理挑戰，可以確保評價體系的公正性和全面性，更好地服務教育的真正目標，提高教育質量和學生綜合素質。

關鍵詞：人工智能；高等教育；課堂評價；倫理限度

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2024）10-00-03

0 引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）通過執行復雜的計算和分析任務，為人類減輕了煩瑣、重復和計算密集型的工作負擔。2018年教育部頒布的《教育信息化2.0行動計劃》和2020年中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》提到人工智能信息技術在教育中的潛在作用，并致力于推動教育評價的現代化和個性化。這兩個文件旨在推動教育體系更好地適應現代社會的需求，同時提高教育質量和學生綜合素質。然而，在實施過程中，人工智能賦能高等教育課堂可能會面臨一系列倫理問題，如數據隱私保護、公平性、教師專業發展等，需要綜合考慮和解決。

目前人工智能已成為一種廣泛而有效的教育手段，涉及教育和倫理等問題。根據美國心理學家亞當斯提出的公平理論，在教育評價過程中須遵循倫理限度和公平公正的原則。遵守倫理限度和公平公正對受教育者的行為具有正向激勵作用；反之，可能導致激勵失效或產生負面效果［1］。

1 傳統評價和人工智能賦能高等教育課堂教學評價的比較研究

1.1 高教課堂教學傳統評價遇到的問題

傳統高等教育課堂評價遇到的問題有四：一是傳統的高等教育課堂教學評價指標沒有經過量化評估，影響評價的客觀性和準確性，有主觀判斷的局限；二是傳統的高等教育課堂教學評價沒有實時監測和分析學生在課堂上的表現，無法全面評估學生的學習態度、參與程度、理解程度等多個方面，為教學策略的優化調整提供的支持有限；三是傳統的高等教育課堂教學評價不能處理大規模的數據，不能通過分析學生的學習軌跡、表現數據等，為教學改進提供更深入的指導；四是傳統的高等教育課堂教學評價不能實現自動化評價，教師面臨較重的工作負擔，不利于教師專注于教學內容和指導學生。

1.2 人工智能賦能高等教育課堂教學評價的優勢

人工智能賦予高等教育課堂教學評價更科學、客觀、全面的途徑，有望解決傳統評價模式下主觀性強、可信度低的問題。人工智能賦能高等教育課堂教學評價的具體優勢如下。

1.2.1 利于實時調整教學內容和方法

在人工智能技術的支持下，能夠識別高等教育課堂真實情境中學生的面部表情和姿態，實時采集課堂圖像與圖片信號。利用系統的實時反饋數據，教師可以迅速地捕捉學生的學習狀態和需求，從而采取更具針對性的教學策略，強化教學效果。

1.2.2 關注師生二元主體情感的變化，利于教學目標達成

在高等教育課堂教學中，教師可以提供情緒價值。通過表情、語言和動作向學生傳遞自己的教學情緒［2］。教師積極樂觀的教學情緒和教學狀態有助于激發學生的學習興趣，營造積極向上的學習氛圍，從而強化學習效果。而消極的情緒則有利于維持課堂紀律，矯正學生的不當行為。教師情緒管理水平的高低直接影響高等教育課堂氛圍的好壞。積極關注和管理教師情緒，可以促進教學質量的提升［3］。

2 高等教育課堂教學評價的倫理限度研究

2.1 “倫理限度”概念界定

“倫理限度”是一種必須遵循的道德規范，有助于構建良好的社會環境。本文中“倫理限度”被表示為區間，一種是過度，一種是不足，另一種介于前兩者之間。換言之，“倫理限度”的兩個分界點分別是最高限度和最低限度，超過最高限度即為倫理過度，達不到最低限度即為倫理不足，介于最低限度和最高限度之間的區間為倫理適度。本文主要研究人工智能賦能高等教育課堂中由教育者主導和實施的教學評價，因此這種評價規范了高等教育課堂教學評價手段和實施過程中何為倫理過度，何為倫理不足，具有不可逾越的性質。

2.2 “倫理限度”和高等教育課堂教學評價的關系

教育和倫理相互支持、相互促進，構建有助于個體和社會發展的基礎。在此過程中，倫理的重要性在教育領域的多個方面均有所體現，從高等教育課堂到學校，再到整個社會教育體系。

探討高等教育課堂教學評價的倫理限度要求深入研究高等教育課堂教學評價的倫理內涵。高等教育課堂教學評價具有特定的倫理內涵。這是因為評價關乎知識和技能的檢驗，也涉及對學生的公平對待、鼓勵和指導，以及對學習過程的尊重。具有倫理內涵的評價體系應當關注學生的全面發展，而不是僅僅關注分數和成績。因此，任何一種教學評價實際上都包含大量的道德因素，即高等教育課堂教學評價與道德倫理具有一致性，實質上體現了道德倫理的內容。

2.3 人工智能賦能高等教育課堂教學評價的倫理限度研究

研究發現人工智能技術關聯教學評價的倫理問題，目前學界研究較少，此研究涉及技術、社會和倫理的交叉點，需要綜合考慮以確保人工智能在教學評價中的應用公正、透明及符合倫理原則。

人工智能（AI）技術在課堂評價中的應用涉及多個倫理維度，其理論基礎主要來自教育倫理學、數據倫理和AI倫理等領域。教育倫理學探討教育中的道德問題，包括公正、平等和尊重個體差異等原則。AI用于課堂評價情境，這些原則要求評價系統公正無偏、保障學生的權益，并尊重學生個性和學習差異。數據倫理關注數據的收集、處理和使用中的道德問題。當AI系統處理學生數據并進行評價時，必須確保數據的安全性、隱私保護以及數據使用的透明度和公正性。在課堂評價中，AI系統的設計和使用應避免偏見，確保評價結果的可靠性和有效性，且能為師生提供可解釋的反饋。

因此研究發現，人工智能賦能高等教育課堂教學評價可能引起以下倫理問題。一是人工智能評價和分析大量學生數據可能侵犯學生隱私，引發信息濫用或泄露風險。評價和分析的數據可能包括學生的學業成績、學習風格、行為模式等個人信息，引起如何保護學生的隱私權、如何確保敏感信息不被濫用或泄露等倫理問題的討論。二是人工智能算法模型非常復雜，難以理解其決策過程。這種黑盒性可能導致師生無法理解是如何得到特定評價結果的，引起對師生是否有權了解評價模型的工作原理、較低的透明度是否會影響評價的接受度和有效性等倫理問題的討論。三是人工智能評價系統的使用可能對學生和教育體系產生廣泛的影響，包括對教育公平性、職業選擇和社會機會的影響，引起對如何平衡人工智能評價的社會效益和可能的負面影響、如何確保技術的發展符合社會價值觀和倫理原則等倫理問題的討論。

這些現象提醒人們，當前人工智能賦能高等教育課堂教學評價實踐可能陷入一定的倫理困境。在教育教學實踐中，教育的結果往往具有滯后性，而人工智能賦能高等教育課堂教學評價后，一些學校可能將學生的課堂評價結果作為衡量教師教學質量或學生學習效果的主要指標。然而，衡量高等教育學生的學習效果不僅要關注某堂課的教學專注度，還要關注學生的團隊合作能力、創新創業能力、工匠精神等綜合素養。因此，應在人工智能賦能高等教育課堂教學評價實踐中積極應對這些倫理挑戰，構建公正、全面的評價體系，以更好地促進教育目標的實現。

2.4 人工智能賦能高等教育課堂教學評價的倫理過度

人工智能賦能高等教育課堂教學評價的倫理過度可能表現為過分強調結果和數據，忽視了教育的整體目標和學生的全面發展。人工智能技術（AI）倫理過度是指在AI應用的倫理考量上采取過于保守或極端的措施，最終限制技術的創新和應用。具體表現如下：一是過度保護隱私，雖然保護隱私至關重要，但過度保護可能限制AI系統的效用發揮，如阻礙基于數據的個性化學習路徑的創建；二是過度規制，包括嚴格的法律和政策規制可能阻礙AI技術在教育中的創新，不利于豐富和優化教育方式；三是決策過度保守，在設計和使用AI評價系統的過程中，過于保守的倫理考慮可能導致系統功能受限，不能充分發揮其應有的潛力和優勢；四是忽視技術潛力，過分強調潛在的倫理風險，未能充分認識和利用AI技術提高教育質量和效率的潛力。

“以人為本”是素質教育的核心理念。為了更好地貫徹“以人為本”的原則，高等教育課堂教學評價應建立人本理念，將促進受教育者的全面發展作為評價的價值取向。然而，當前的高等教育課堂教學評價體系偏離了這一人本理念，使得受教育者接受的評價更多與獲取生存保障的技能相關，而非自我修養的提升。在這種情況下，高等教育課堂教學評價成為一種具有功利主義色彩的教育手段，強調的是應試技能而非個體綜合素養。

要改變這一狀況，需要深刻反思人工智能賦能高等教育課堂教學評價的價值觀。倡導“以人為本”的教育理念，將評價的焦點從狹隘的知識獲取轉向培養學生的綜合素養、創造力和團隊協作能力。依托更全面和多元的評價體系，使高等教育課堂教學評價更好地服務于學生的全面發展目標，擺脫功利主義的倫理困境。

2.5 人工智能賦能高等教育課堂教學評價的倫理不及

在高等教育課堂教學評價中，確實需要平衡評價過程和評價效果。評價過程的善意體現在對學生的尊重、鼓勵和引導等方面，而評價效果則關乎學生的實際學習成果和品德發展，綜合考慮這兩個方面可以全面了解學生的發展狀況。近年來，人工智能技術在高等教育課堂教學評價中得到更廣泛的應用，但總體存在知識性效果和價值性效果的倫理不足，與素質教育的要求仍有較大差距。可能涉及人工智能技術評價標準的設定、AI系統的設計、實施和使用過程中未能充分考慮或遵守倫理原則。具體來說，一是數據隱私侵犯，即未能保護學生數據的隱私；二是數據偏見，比如AI算法訓練所使用的數據集可能存在偏見，導致評價結果對某些群體不公平；三是缺乏透明度和可解釋性，即不透明的AI系統的決策過程，可能導致教師和學生難以理解評價結果的依據，無法獲得有價值的反饋；四是過分依賴技術評價，忽視教育的人文關懷和個體差異，可能導致學生的個性化需求和發展潛力被忽略。

2.6 人工智能技術賦能高等教育課堂教學評價的倫理平衡點

在人工智能技術用于課堂評價的倫理考量中尋找平衡點，旨在確保技術的應用既符合倫理標準又能發揮其在教育改進中的潛力。這要求教育者、技術開發者和政策制定者共同努力，建立健全倫理框架、采取適當的隱私保護措施、確保算法的公平性和透明度，并且通過持續監督和評估調整應用實踐。同時，應鼓勵倫理和技術創新，以適應教育發展的需要和挑戰。

為更好地實現高等教育課堂教學評價的目標，必須把握好高等教育課堂教學評價的倫理適度，應該遵循以下四個原則。

第一，堅持道義與功利的平衡。在高等教育課堂教學評價中，需要平衡評價的道義價值和功利效果，既要注重培養學生的道德品質，又要實現教學效果的強化。

第二，堅持進取與協調并重。高等教育課堂教學評價既要保持積極向前的發展態勢，不斷創新和提高，又要保持評價過程的協調性，防止出現過于激進或不協調的情況。

第三，堅持倫理與心理的統一。評價過程中需要考慮學生的心理感受，保持評價的公正性和合理性，避免對學生心理產生負面影響。

第四，堅持時間與空間的協調。評價的時機和地點需要與教學實際相協調，確保評價信息的及時性和準確性，避免干擾教學過程。

堅持這些原則，可以確保高職課堂評價在倫理上保持適度，既達到教育目的，又兼顧教育倫理的基本原則。

3 結語

人工智能賦能高等教育課堂教學評價不僅能夠協助教師高效進行智慧評價，還能關注學生情感信息動態、精準采集真實高等教育課堂情境相關數據，通過智能數據分析與對比記錄師生成長軌跡，從而實現三全育人目標。

參考文獻：

［1］ 袁燕婷.教育激勵的倫理限度［J］.教育倫理研究，2018（0）：144-152.

［2］ 章婷，黃明.高職課堂表情：一個不容忽視的領域［J］.天津市教科院學報，2002（2）：96.

［3］ 陶溢.基于面部表情和頭部姿態識別的高職課堂專注度分析與評價研究［D］.昆明：云南師范大學，2021.

基金項目：本論文為2023年度湖北省教育科學規劃一般項目“人工智能賦能課堂教學評價的倫理研究”成果，項目編號：2023GB207

作者簡介：吳綱 （1976—） ，男，副教授，研究方向：計算機應用技術；吳穎 （1977—） ，女，副教授，研究方向：計算機媒體技術。