職業教育數字化轉型中人工智能應用的倫理風險研究

［摘要］人工智能的應用給職業教育數字化轉型帶來雙重影響，使其在賦能職業教育高質量發展中存在機遇與風險。職業教育數字化轉型中人工智能應用的倫理風險主要是教育技術倫理風險，其具有多面性、系統性、動態性、持續性等特征，并且在個體倫理、教學倫理、制度倫理以及社會倫理等向度具有不同的表現形式。這些風險的生成邏輯主要體現在技術演進、職教轉型、學情多元等因素的影響。為更好地應對職業教育數字化轉型中人工智能應用的倫理風險，建議技術筑基，構建穩固的倫理安全技術防護體系；教育引領，營造蘊含倫理教育的教學生態環境；以生為本，確保學生權益與全面發展的深度融合；體系支撐，建立多方協同參與的綜合治理機制等。

［關鍵詞］數字化轉型；人工智能；倫理風險；化解路徑

［作者簡介］曾光（1990- ），男，廣東河源人，廣東交通職業技術學院軌道交通學院，講師、工程師，碩士；宋以華（1986- ），男，山東莒縣人，廣東交通職業技術學院軌道交通學院副院長，副教授，碩士；黎新華（1969- ），男，湖北通城人，廣東交通職業技術學院軌道交通學院院長，教授，博士。（廣東 "廣州 "510630）

［基金項目］本文系2022年度廣東省教育科學規劃課題（高等教育專項）“人工智能嵌入城軌技能人才培養的內在機理與實踐路徑研究”（項目編號：2022GXJK486，項目主持人：曾光）、2022年廣東省繼續教育質量提升工程建設類項目“‘人工智能+老年教育’的融合創新研究：困境分析、技術賦能及體系構建”（項目編號：JXJYGC2022GX443，項目主持人：曾光）和2023年廣東省高職教育教學改革研究與實踐項目“高質量發展引領下的軌道類專業（群）課程思政改革路徑探究”（項目編號：2023JG013，項目主持人：曾光）的階段性研究成果。

［中圖分類號］G710 " "［文獻標識碼］A " "［文章編號］1004-3985（2025）02-0013-09

一、引言

在全球化與信息化時代背景下，職業教育作為培養技術技能型人才的重要類型，正面臨前所未有的數字化轉型機遇與挑戰。隨著以人工智能為代表的新一輪科技革命和產業變革深入推進，尤其是“人工智能+教育”的融合，職業教育數字化轉型正不斷加速。2017年，《新一代人工智能發展規劃》發布，強調人工智能技術在教育領域的應用，旨在通過智能技術提升教育質量和效率。2018年，教育部印發《教育信息化2.0行動計劃》，強調要持續推動信息技術與教育的深度融合，提高教育教學資源的數字化水平。2019年，《職業教育改革實施方案》《中國教育現代化2035》相繼出臺，提出利用信息技術推動教育改革和發展的目標，為職業教育數字化轉型指明了方向。2021年，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出“建設數字中國”的目標，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。2022年，教育部在年度工作要點中明確提出要實施教育數字化戰略行動，加快推進教育數字化轉型和智能升級，標志著職業教育數字化轉型的加速推進。職業教育數字化轉型過程中人工智能技術的廣泛應用，尤其是通用大模型的引入，正在影響和改變原有的教育生態和教育秩序，特別在教育理論、教育結構、教育價值、教育文化與教育主體等方面產生了系列沖擊，由此引發了多維度倫理風險，亟待深入研究和審慎應對。2022年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于加強科技倫理治理的意見》，提出將科技倫理要求貫穿科學研究、技術開發等科技活動全過程，體現了國家對數字化轉型過程中科技倫理的重視。可以說，對人工智能技術在教育領域倫理風險問題的思索與回應，將是決定人工智能在教育乃至未來社會能夠走多遠的關鍵［1］。

當前學界對人工智能在教育領域的應用及其倫理問題已有一定的關注和研究，董軍［2］、范毅強［3］、陳煒［4］、趙磊磊［5］、孫帥帥［6］、高東輝［7］等學者對大數據、區塊鏈、人工智能、元宇宙等新興技術與教育的融合進行了相關的倫理審視、分析并提出對應的化解路徑。但現有研究多集中于理論探討和一般性分析，對于職業教育數字化轉型中人工智能應用的具體倫理風險研究還不夠深入和系統，特別是對于通用大模型等新興技術在職業教育中的應用現狀、可能引發的倫理問題及其治理路徑的探討尚顯不足。此外，隨著技術的不斷迭代和應用場景的拓展，新的倫理問題也在不斷涌現，亟須進行更為深入和全面的研究。

對此，本文旨在系統探討職業教育數字化轉型中人工智能應用的倫理風險，分析其表現形式、生成邏輯，并提出有效的化解路徑，以期為職業教育數字化轉型中的人工智能應用提供倫理指導，促進職業教育的高質量發展。

二、職業教育數字化轉型中人工智能應用的倫理風險表現形式

（一）倫理風險概念與特征

1.倫理風險的概念。在學術語境下，倫理風險特指在人與自身、人與他人、人與社會、人與自然的倫理關系方面，由于正面或負面影響可能產生的不確定事件或條件，尤指其產生的不確定倫理負效應諸如倫理關系失調、社會失序、機制失控、人們行為失范、心理失衡，等等［8］。本文中的倫理風險主要聚焦于教育技術倫理，旨在深入探討技術與人、技術與社會、技術與自然之間復雜的道德關系與準則。教育技術倫理涵蓋兩方面的含義：一是從倫理學視角出發，為教育技術注入人文關懷，主要關注在教育技術發展與使用過程中帶來的人與人之間的倫理問題，即技術介入下的“教育倫理”；二是以技術在教育中的實際應用為核心，審視技術變革對教育體系及教育倫理本身的深遠影響，即教育中的“技術倫理”［9］。

在職業教育數字化轉型的背景下，隨著人工智能技術在教育領域的廣泛應用，尤其是通用大模型系統的興起，更深刻改變了教育模式和教育生態。在這一過程中，倫理風險問題越來越凸顯，主要的倫理風險類型包括技術風險、內容風險、數據風險與算法風險［10］。其中，技術風險涉及通用大模型系統可能遭受對抗性攻擊從而導致數據污染和教育安全問題，以及因高使用門檻可能帶來的師生情感與思想交流障礙等技術實踐問題；內容風險則關注由大模型生成的內容可能引發的教育失序，如內容不當或誤導性信息；數據風險源于輸入數據的海量性與無序性，可能導致個人隱私侵犯及數據濫用；算法風險則關聯大模型算法的不透明性和潛在偏見，可能加劇教育不平等和歧視問題。這些倫理風險共同構成了一個復雜多維的體系，要求在推進教育數字化轉型的過程中必須高度重視并有效應對。

2.倫理風險的特征。一是多面性。倫理風險的多面性體現在其廣泛而復雜的影響面上。在教育領域特別是職業教育數字化轉型的過程中，人工智能技術的引入不僅改變了教學方式和學習環境，還觸及教育公平、隱私保護、內容質量等多層面的倫理問題。這些風險不僅關乎技術本身的可靠性與安全性，更在教育倫理、社會倫理及個人倫理等方面呈現多維交織的特點。在應對倫理風險時，需要從多個角度進行綜合考量，制定全面而有效的應對策略。二是系統性。倫理風險的系統性強調其內部各要素之間的相互關聯與影響。在教育技術倫理的框架內，技術風險、內容風險、數據風險與算法風險并非孤立存在，而是相互交織、互為因果。例如，技術漏洞可能導致數據泄露，進而引發數據風險；算法偏見則可能加劇教育不平等，觸及社會倫理的底線。因此，識別并評估倫理風險時，必須采用系統性思維方式，全面審視各要素之間的相互作用，以構建協同應對的機制。三是動態性。倫理風險的動態性體現在其隨時間與情境變化而不斷演變的特性上。隨著技術的不斷進步和應用的深入，新的倫理問題不斷涌現，舊的風險也可能因環境變化加劇或減弱。在職業教育數字化轉型的背景下，人工智能技術的快速發展使得倫理風險的動態性尤為顯著。因此，應對倫理風險需要保持高度的敏感性和前瞻性，持續關注技術發展趨勢和應用情境變化，及時調整應對策略，確保技術持續不斷發展與倫理風險應對策略的同步更新。四是持續性。倫理風險的持續性強調其長期存在且難以徹底消除的特點。在教育領域，倫理風險往往與教育的本質屬性和價值追求緊密相連，如教育公平、學生權益保護等。這些風險不僅在當前技術應用階段存在，還可能在未來長期的教育實踐中持續產生影響。因此，應對倫理風險需要樹立長期觀念，建立長效機制，通過制度建設、技術改進、教育引導等多種手段，持續降低風險水平，保障教育事業的健康發展。

（二）倫理風險的表現形式

1.個體倫理向度：數據安全與心理健康風險。在職業教育數字化轉型浪潮中，個體倫理向度首要面對的是數據安全與心理健康交織的復雜挑戰。職業教育領域中人工智能技術的應用，可能涉及學生和教師的大量個人信息，若這些信息未經妥善保護而遭到泄露，將嚴重侵犯個體的隱私權。此外，對人工智能技術的過度依賴，也可能催生心理健康問題如網絡成癮、社交焦慮、孤獨感等，這將限制學生的學習潛力，深刻影響學生社交技能與心理健康的全面發展［11］。

2.教學倫理向度：角色模糊與目標偏離風險。人工智能技術的引入雖然在一定程度上提高了教育效率，但也引發了關于主體角色模糊與教學目標偏移的深刻反思。教師的專業知識和教育經驗可能被人工智能技術所取代，導致教師角色邊緣化，學生的自主學習能力也可能因過度依賴技術而受到削弱，進而影響學生個性化成長與全面發展［12］。此外，技術驅動的教學模式往往側重于效率與成績，忽視了對學生批判性思維、創新能力及人文素養等綜合素質的培養，偏離了立德樹人的教育目標。

3.制度倫理向度：監管真空與規范缺失風險。職業教育數字化轉型面臨的主要風險在于監管體系的滯后與法律法規的缺失。由于數字技術的無邊界性和跨國性特征，傳統的法律規范在數字領域可能難以發揮作用，導致出現監管真空。此外，數字技術的更新迭代速度遠遠超過了法律規范的制定和修訂速度，使得相關規范在很多情況下顯得滯后，無法有效應對新技術帶來的倫理問題。因此，構建適應數字時代特點的監管框架與法律法規體系，成為保障職業教育數字化轉型健康發展的重要基石。

4.社會倫理向度：教育公平與價值取向風險。職業教育數字化轉型本應成為促進教育公平的有力工具，但在實踐中卻面臨教育公平與價值取向沖突的嚴峻挑戰。信息資源分配不均、技術門檻過高等因素可能加劇數字鴻溝，進一步拉大城鄉、區域之間的教育差距，威脅教育公平的實現。此外，技術的廣泛應用可能使得教育過程中的價值取向發生偏差，由注重人的全面發展轉向追求技術效率和功利性目標。這種價值取向的失衡不僅影響職業教育的可持續發展，更可能對整個社會的道德風尚與價值體系產生深遠影響［13］。

三、職業教育數字化轉型中人工智能應用的倫理風險生成邏輯

（一）技術演進，自帶倫理風險

1.數據與算法偏見，帶來決策失范。人工智能技術的決策實現，主要依賴海量的數據輸入和復雜的算法模型。輸入的數據自帶偏見或算法具有指向性，都將帶來決策的失范。例如，如果用于訓練大模型的數據集來源單一，缺乏多樣性，這表明數據源本身帶有一定的偏見。算法可能會學習并放大這些偏見，在算法驅動的具體決策中也將存在偏見。此外，由于大模型算法的復雜性、隱蔽性導致算法黑箱的形成，使其決策過程難以被理解和監督，增加了決策失范的風險。人工智能技術在教育領域的廣泛應用，也可能直接影響學生個體的教育體驗，極易造成認知操控。

2.技術的不確定性，導致責任模糊。人工智能技術的復雜性和不可預測性帶來了決策結果的不確定性，這種不確定性主要體現為系統行為和決策結果難以完全預測和解釋。這會導致出現問題時責任主體不明確，責任歸屬模糊。在教育領域，這種不確定性可能對教育質量和學生發展產生影響。例如，智能系統的決策導致推送給學生的學習資源標準不一，影響學生的學習成績或價值觀的塑造，對應責任的模糊性將使追責和糾正變得復雜且困難，這可能削弱社會對職業教育數字化轉型的信任與支持。因此，必須明確責任歸屬、提高人工智能系統的透明度和可解釋性，以有效減少職業教育領域的倫理風險。

3.技術的強依賴性，影響主觀能動性。平衡學生技術技能與主觀能動性的關系是職業教育培養學生實踐能力和創新能力的關鍵，隨著人工智能技術在教育領域的廣泛應用，教育工作者和學生對技術的依賴程度明顯增加。這種依賴性可能會削弱教育工作者和學生的主觀能動性。教育工作者可能會過度依賴智能教育系統進行教學決策，從而忽視自身的專業判斷和創造力；學生則可能過于依賴智能輔導系統，導致獨立思考和解決問題的能力不足。這些現象不僅影響教育的質量和效果，還可能抑制學生創造性思維和批判性思維的成長。此外，對人工智能技術的過度依賴還可能減少教育工作者與學生之間的互動，進而影響學生的個性化和多樣性發展。

4.技術更新迭代快，倫理規范滯后。人工智能技術的快速發展和更新迭代使得新的算法和應用不斷涌現，然而，制定相關的倫理規范和法律法規往往需要較長時間的研究和討論，這將導致倫理規范的制定與出臺遠遠滯后于人工智能技術的迭代更新。在職業教育領域，這種滯后性可能導致新技術在未充分考慮其倫理影響的情況下被廣泛應用，從而增加了倫理風險的發生概率。例如，在教學管理和學生評價等方面應用新的人工智能技術可能引發隱私泄露和數據濫用等問題，而現有的倫理規范無法及時應對這些新挑戰。因此，需要保持倫理規范與技術發展的同步，確保在技術應用的過程中能夠及時發現和解決潛在的倫理問題。

（二）職教轉型，富含倫理因素

1.教學模式數智化躍遷，常伴個性化定制教學模式，催生數據倫理風險。職業教育的數字化轉型推動了個性化定制教學模式的廣泛應用，這一模式依賴于對學生大量數據的收集和分析。然而，個性化教學的實現往往需要收集學生的學習行為、興趣愛好、成績等多方面數據，這就帶來了數據倫理風險。一方面，數據的收集和使用涉及學生隱私保護問題，如果數據保護措施不到位，可能導致學生個人信息泄露。另一方面，數據的分析和應用可能存在算法偏見，導致個性化推薦的結果不公正，進一步加劇教育不平等。此外，數據的長期積累和存儲還可能引發數據濫用和監控的問題，影響學生的自由發展。因此，如何在推進個性化教學的同時，規避由此帶來的數據倫理風險，是職業教育數字化轉型中需重點關注的問題。

2.教學資源數智化重構，易現資源的價值取向問題，加劇知識倫理風險。職業教育的數字化轉型不僅改變了教學模式，還重構了教學資源的配置以及改變了教學資源的使用方式。在教學資源數智化重構過程中，可能存在教學資源的價值取向問題，從而加劇知識倫理風險。一方面，數字化資源的設計和選擇可能受商業利益的驅動，在教學內容選擇上存在偏向性。例如，某些商業化的教育平臺可能會優先推廣獲利更高的課程，忽視教育的全面性和均衡性。另一方面，對數智化教學資源的過度依賴可能使學生忽視傳統教學對學生學習思維的鍛煉以及對學習實踐活動的針對性歷練，導致學生對知識的理解和應用能力下降。此外，數智化教學資源的獲取和使用還可能帶來版權問題，進一步加劇知識倫理風險。因此，如何在推進教學資源數智化重構的同時，規避由此帶來的知識倫理風險，同樣是職業教育數字化轉型過程中需重點關注的問題。

3.教學評價數智化轉型，趨向客觀量化的單一評價，導致評價倫理風險。數字化轉型推動了職業教育評價體系的變革，越來越多的教學評價依賴基于大數據分析的智能評價系統。然而，教學評價的數智化轉型過程中，往往傾向于使用客觀量化的單一評價標準，這可能導致評價倫理風險。一方面，過度依賴量化指標可能忽視學生個體差異和多樣性，不能全面反映學生的真實能力和潛力。另一方面，智能評價系統的算法設計和數據選擇可能存在偏見，導致評價結果的不公正。此外，單一的評價標準還可能導致教育教學過于功利，容易形成重視考試成績而忽視綜合素質培養的氛圍，由此產生的評價倫理風險將直接影響學生的全面發展。因此，如何在推進教學評價數智化轉型的同時，規避由此帶來的評價倫理風險，同樣是職業教育數字化轉型中需重點關注的問題。

4.教學管理數智化升級，強化智能系統的自行決策，凸顯管理倫理風險。在職業教育數字化轉型過程中，教學管理也逐漸向數智化升級，智能化管理系統在教學管理中的應用日益廣泛。然而，隨著智能化管理系統在教育教學決策過程中的權重增加，管理倫理風險也隨之凸顯。一方面，智能化管理系統的決策過程可能缺乏透明性和可解釋性，教育管理者和受教育者難以理解和監督這些決策，導致管理的不公正和不透明。另一方面，智能化管理系統在決策過程中可能會受數據和算法偏見的影響，同樣會導致管理決策的不公正，從而進一步影響教育公平。此外，過度依賴智能系統進行教學管理可能會削弱管理者的責任意識和基于經驗積累的自主判斷，進而影響教育管理的質量和效率。因此，如何在推進教學管理數智化轉型的同時，規避由此帶來的管理倫理風險，同樣是職業教育數字化轉型中需重點關注的問題。

（三）學情多元，伴隨倫理挑戰

1.學生特征多樣：差異顯著，需求分層，常伴隨分層教學的數據安全問題。職業教育學生的背景和特征多樣，差異顯著，需求分層。為滿足不同學生的個性化需求，分層教學成為一種有效的解決方案。隨著職業教育數字化轉型的深入，實施這種解決方案更為高效。然而，分層教學的基礎是收集學生的學業成績、興趣愛好、技能水平等眾多信息進行智能化的深度分析，然后根據分析結果實施分層。分層教學的數據收集過程涉及數據存儲、數據保護等問題，其中任何一個環境對應的保護措施不當，都可能導致學生隱私泄露，引發數據安全問題。在分層教學的數據分析過程中，可能存在算法偏見，帶來資源分配不公、知識引導偏差等問題，影響個性化教學效果的發揮及個體學生的價值觀塑造。因此，基于人工智能技術推行分層教學時，對應的數據安全問題不容忽視。

2.認知風格各異：善于實踐，理論薄弱，存在知識體系構建失衡的問題。職業教育學生的認知風格有較大差異，并且普遍表現為善于實踐而理論基礎薄弱。這種具有突出特征的認知風格，在職業教育數字化轉型中通常會帶來知識體系構建失衡問題。智能化教學系統通常依賴于標準化、程序化的教學內容和評價體系，并且對學生個體差異和認知特點的關注，也是基于學生的自主選擇。學生自身的認知風格有明顯的傾向性，這將會持續深化學生個體的傾向性，加重知識體系構建失衡問題。例如，實踐型學生會傾向于選擇實踐類項目，智能化系統通常會根據學生的選擇，持續推送相關的實踐教育資源而忽視理論知識方面的強化，導致學生無法形成完整的知識體系，影響其綜合素質的發展。此外，智能系統在知識傳授和評估過程中，可能偏向于選擇標準化和量化的內容，忽視了職業教育中實踐能力的重要性，導致學生在實際操作中的表現與理論學習脫節。因此，在職業教育數字化轉型過程中，理論知識與實踐技能的平衡問題也是必須重點關注的問題。

3.情感需求復雜：心理敏感，社交多元，潛藏個體的心理健康問題。職業教育學生的情感需求復雜且心理敏感，社交需求多樣化，在數字化教學環境中可能引發心理健康問題。盡管智能教學系統在知識傳遞和技能培養方面具有顯著優勢，但常常忽視對學生情感和心理需求的關注。在數字化學習環境中，學生可能缺乏與教師和同學的互動，導致孤獨感和疏離感，從而影響心理健康。此外，智能系統評價方式的過度應用，可能對部分學生造成較大壓力，尤其是心理敏感的學生，可能會引發焦慮、自卑等負面情緒，進而影響其學習效果和心理健康。因此，職業教育數字化轉型過程中，需要注重學生的情感需求，為其提供心理支持和人際互動的機會，通過建立良好的師生關系和同伴關系，促進學生的心理健康和全面發展。

4.價值觀塑造期：信息多樣，易受誤導，影響社會倫理的價值取向問題。職業院校學生正處于價值觀塑造的重要階段，他們對信息的接受和判斷能力尚未完全成熟，容易受到外界多樣化信息的影響和誤導。在職業教育數字化轉型過程中，“互聯網+”和“人工智能+”為學生提供了海量的信息資源，但同時也夾雜大量的不良信息和有錯誤價值觀的內容。面對這些海量信息，學生容易受不良信息的誤導，形成錯誤的價值觀和社會倫理觀念。這不僅影響其個人發展，還可能對社會倫理秩序產生負面影響。因此，在職業教育數字化轉型過程中，需要加強對學生價值觀的正確引導，提供健康、積極的信息資源，培養學生的批判性思維和信息鑒別能力，確保其在信息多樣的環境中形成正確的價值取向和社會倫理觀念。

四、職業教育數字化轉型中人工智能應用的倫理風險化解路徑

（一）技術筑基，構建穩固的倫理安全技術防護體系

1.深化技術自主，開發技術自主的專用大模型。為有效應對職業教育數字化轉型中的倫理風險，首先需要增強技術自主性，開發符合職業教育需求的專用大模型。開發我國自主知識產權的職業教育專用大模型，可實現對通用大模型應用所帶來的教育安全等問題的根本治理，確保職業教育專用大模型輸出的內容符合社會主義核心價值觀和立德樹人的育人目標。只有采用中國本土的教育大數據預訓練的大模型，才能最大程度地保障數據安全與意識形態安全，從而為職業教育高質量發展提供技術賦能。開發技術自主的職業教育專用大模型，需要完善科技創新體系，加快實施創新驅動發展戰略，并提供數字化教材、在線課程資源、學生作業、教學評估等數據支持。

2.完善技術框架，建立健全數據安全保障體系。在職業教育數字化轉型過程中，數據安全是一個至關重要的倫理問題。為此，要建立和完善數據安全保障體系。一方面，可以制定嚴格的數據保護政策，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。另一方面，可以通過身份驗證和權限管理等手段加強對數據訪問的控制，確保只有符合權限的授權人員才能訪問敏感數據。同時，還可以對數據進行加密和匿名化處理，以保護個人隱私。此外，還能通過設定嚴格的數據篩選標準，加強對數據質量的管理，確保數據的準確性和可靠性，避免因數據問題帶來相關教育決策的失誤。最后，還可以建立數據泄露、數據入侵等突發事件的應急響應機制，最大程度地減少突發事件引發的負面影響。

3.強化技術監管，建立人工智能倫理審查機制。建立專門的人工智能倫理審查機制，對職業教育領域的人工智能應用進行專項評估和監管，是確保人工智能技術應用符合倫理要求的重要手段。人工智能技術應用的倫理審查主要對人工智能算法的公正性和透明性進行審查，確保相關算法設計和數據處理過程不自帶偏見，從而保障人工智能符合倫理要求。這需要建立算法透明度機制，公布人工智能系統的決策過程，并鼓勵教育工作者、學生、家長等共同參與監督，進而形成全社會共同參與的倫理安全保障體系。此外，由于倫理風險具有動態性、持續性等特征，定期審查和更新技術監管政策也是強化人工智能技術倫理審查的必要步驟。

（二）教育引領，營造蘊含倫理教育的教學生態環境

1.重塑教師角色，提升教師數字素養與倫理教育能力。在職業教育數字化轉型過程中，職業院校教師不僅是知識的傳遞者，也是學生倫理觀念的引導者。因此，要重塑職業院校教師角色，提升職業院校教師的自我更新能力、對倫理問題的應對能力，擴大其專業教學視野，打造一支既懂技術又具備倫理意識的職業院校教師隊伍，確保職業院校教師在職業教育數字化轉型中始終堅持倫理底線。一方面，可以開展人工智能教學培訓，提升職業院校教師對運用人工智能等數字技術進行教學的認知，理解人工智能技術教學應用的潛在倫理風險。另一方面，還可以通過倫理學研討會、案例分析和專題講座等形式，增強職業院校教師對人工智能技術倫理風險的識別和應對能力，加強教師的倫理教育能力，從而在教學過程中以身作則，引導學生形成正確的倫理觀念。

2.創新教學模式，實現技術應用與人文關懷和諧共生。教學模式的創新是化解人工智能倫理風險的重要途徑。在教學模式創新中，應將技術應用與人文關懷相結合，在充分利用人工智能技術提高教學效率和教學質量的同時，注重學生的個性發展和情感需求滿足，從而最大程度地降低人工智能技術倫理風險的影響。例如，在人工智能技術賦能教學討論、反思等環節中，融入對人工智能技術過度依賴的案例展示，引導學生開展對技術依賴的倫理風險思考，培養學生對人工智能技術應用的自控能力。此外，在人工智能技術賦能項目式學習、跨學科合作中，應保持師生互動的占比，在學生的實際操作和問題解決中增強教師的存在感，保持對不同學生的人為關注，努力實現學生技術應用能力提升與教師人文關懷深化的融合。

3.重構教學內容，融入倫理風險意識與識別能力培養。在課堂教學傳授專業知識的同時，融入倫理風險意識和識別能力培養的內容，是應對職業教育數字化轉型背景下人工智能倫理風險的必然之舉。一方面，可以在思政相關課程中增加倫理學相關的模塊，通過案例分析、角色扮演等教學方法，讓學生在實踐中掌握平衡技術應用與倫理原則，提升在面對倫理困境時做出負責任決策的能力。另一方面，倫理風險意識提升、倫理風險辨識能力提升等也屬于課程思政的范疇，因此，可以通過將倫理教育有機融入專業課程，使學生在掌握職業技能的同時，具備應對倫理挑戰的能力。同時，可以鼓勵學生參與校內外有關技術倫理研討的第二課堂活動，進一步增強其倫理意識和批判性思維。

（三）以生為本，確保學生權益與全面發展深度融合

1.正視學生的個性化訴求，平衡個性發展與風險防范。積極響應學生的個性化學習訴求，是人工智能技術賦能職業教育的題中應有之義。但是，在正視學生個性化訴求的同時，也必須加強對潛在倫理風險的防范。一方面，可以充分發揮人工智能的技術優勢，深度分析學生的學習數據，據此推送個性化的學習建議和學習資源，同時制定嚴格的數據保護機制，規避學生個人信息等數據泄露風險，確保學生權益免受侵害。另一方面，應制定嚴格的智能推薦算法監督和審查機制，確保對應算法的公正性和透明性，避免因算法偏見帶來的資源推薦水平不一致問題。

2.強化學生數字素養教育，提升風險意識與防范能力。在職業教育數字化轉型過程中，強化學生的數字素養教育是化解人工智能應用倫理風險的關鍵路徑。一方面，可以系統化設計融入人工智能技術應用的課程和實踐活動，讓學生熟練掌握人工智能工具和平臺的操作要求，增強學生對人工智能技術的理解和應用能力。另一方面，可以通過思政課程或課程思政的融入，建立對倫理風險的深度認知，并逐步培養學生對倫理風險信息識別和處理的能力。此外，持續強化課堂之外的網絡安全教育，引導學生保護數字足跡，識別和防范網絡詐騙與數據泄露等風險。總之，要全面提升學生的數字素養，在增強學生技術掌握和應用能力的同時，提高學生對倫理風險認知和防范的能力。

3.構建學生情感關懷體系，應對技術依賴與心理問題。隨著人工智能技術在教育領域的廣泛應用，學生可能會對技術產生過度依賴，弱化了師生互動、生生互動等人際情感交流活動，進而引發一些心理問題。因此，在發揮人工智能技術賦能效應的同時，要重視對學生的情感關懷。一方面，職業院校教師應當以身作則，避免對人工智能技術賦能教育教學的過度依賴，增強與學生的現實互動交流，關注學生的心理健康問題，并提供必要的心理輔導和支持服務，幫助學生建立健康的人際關系和情感聯系。另一方面，應充分發揮職業院校專業心理咨詢室的效用，定期舉辦心理健康講座和情感輔導活動，培養學生的情感管理能力和人際交往技能。此外，在教學過程中，通過實踐活動和團隊合作等方式，引導學生合理使用技術，幫助學生在技術使用和人際交往之間找到平衡，避免陷入過度依賴技術的困境。

（四）體系支撐，建立多方協同參與的綜合治理機制

1.構建倫理風險監管體系，監控技術應用中的倫理風險。為確保職業教育數字化轉型中人工智能應用的倫理性，必須構建一個全面的倫理風險監管體系。該體系應覆蓋人工智能技術的設計、開發、部署和使用等各個環節，實施全面的監控和評估。一方面，可以通過制定明確的倫理標準和操作指南，確保技術應用不會侵犯個人隱私、造成數據泄露或加劇數字鴻溝等。另一方面，可以建立嚴格的數據保護措施，防止因數據處理不當而導致的倫理風險。此外，還應建立對技術應用的定期審查和評估，以及對違規行為的追責和懲戒機制。通過這些措施，能夠及時發現和糾正潛在的倫理問題，確保人工智能技術在職業教育中的應用安全、透明、公正，從而維護教育生態的健康和穩定。

2.推動跨學科跨領域合作，持續研究倫理風險應對策略。倫理風險的多面性、系統性等特征，決定了倫理風險內容通常是跨學科、跨領域的。因此，有效推動跨學科跨領域的專家共同研究和探討，也是化解人工智能倫理風險的重要途徑。通過跨學科的合作，可以整合不同領域的知識和技術，為倫理風險的識別、評估和應對提供更全面的視角和更有效的策略。例如，教育學、倫理學、計算機科學、法學等領域的專家可以共同研究人工智能在教育中的應用倫理問題，提出針對性的解決方案。通過建立跨領域的研究平臺，定期舉辦學術研討會等活動，促進不同領域專家的交流與合作，將為應對倫理風險提供堅實的學術支持和智力保障。

3.構建多方協同治理機制，激勵社會共同應對倫理風險。構建一種多方協同治理機制，凝聚各方優勢形成合力，是共同應對系統化倫理風險的重要措施。其中，政府部門可以通過制定和實施相關政策和法規，為應對倫理風險指明方向；學校則可以通過加強倫理教育和培訓，提高教師和學生的倫理意識，推動倫理風險識別；企業則應當勇于承擔起社會責任，加強技術的研發和創新，從源頭上確保技術安全并符合倫理規范；社會組織和公眾則可以積極參與監督和評價，提供反饋意見，促進智能技術應用的透明和公正。通過各方的通力協作，將構建一個倫理風險綜合治理的生態系統，有效預防和化解職業教育數字化轉型中的倫理風險。

五、結語

本文提出了涵蓋技術筑基、教育引領、以生為本及體系支撐等多維度的倫理風險化解路徑，旨在為職業教育的數字化轉型提供有力的倫理指導。需要指出的是，本研究在對不同職業教育場景下倫理風險的具體表現和應對策略的探討仍存在一定局限性，未來我們將進一步深入探討不同職業教育場景下的具體倫理問題，以制定更具針對性的倫理風險應對策略。

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