人工智能教育應用的算法陷阱：內在表征及消解策略

0 引言

在人工智能應用于教育的進程中，算法的智能性與適應性成為推動教育創新、提升教學質量的關鍵驅動力。《教育部關于印發〈高等學校人工智能創新行動計劃〉的通知》指出，運用人工智能開展教學過程監測、學情分析和學業水平診斷，建立基于大數據的多維度綜合性智能評價，精準評估教與學的績效，實現因材施教；推動學校治理方式變革，支持學校運用人工智能技術變革組織結構和管理體制，優化運行機制和服務模式，實現校園精細化管理、個性化服務，全面提升學校治理水平[]。然而，深入剖析當前人工智能教育應用的實際場景，盡管人工智能在教育領域的應用日益廣泛，但其內在算法表征的復雜性和潛在陷阱卻逐漸顯現，如數據偏見導致的個性化學習路徑扭曲、算法不透明引發的教育公平性問題[2和過度依賴算法可能削弱師生間情感交流與學生深度思考能力的風險等。這些問題不僅違背了人工智能教育應用的初衷，也影響教育目標的達成。因此，揭示并有效消解人工智能教育應用中的算法陷阱，已成為教育領域亟待解決的現實問題。

鑒于此，本研究聚焦人工智能教育應用的算法陷阱，旨在探討人工智能教育應用的價值，明晰其算法陷阱表征，進而提出算法陷阱的消解策略，以期為人工智能與教育深度融合的健康發展提供有益參考。

1人工智能教育應用的價值邏輯

1.1技術價值邏輯

人工智能技術推動了教育場景的變革與轉型。一方面，借助人工智能技術，可以有效減輕教師低層次、重復性勞動負擔。例如，依托大數據分析的學業評估系統、智能化寫作反饋平臺、自動化作業批閱工具和即時交互的生成式人工智能系統，既可以有效減輕教師在作業批改、成績統計等低階任務上的工作量，還可以通過提供精準的數據分析與反饋，助力教師精準把握學生的學習狀態與需求，實施個性化教學。另一方面，人工智能技術可以重塑教育場景。例如，生成式人工智能的教育應用構建了“師一機（智能體）一生”新型教學模式[3]，通過將智能體作為教師的智能助手，承擔起作業批改、課堂即時評價、生一機交互等部分教學職責，重構了教學關系和過程。

1.2教育價值邏輯

人工智能應用于教育符合以學生為中心的教育理念。以智能導師系統為例，智能導師系統中的智能體不僅能夠即時響應學生提出的學習疑問，還能根據學生的學習進度與反饋，提供個性化的學習指導和資源推薦。

同時，教育人工智能還具有情感處理能力。人工智能通過集成先進的眼球追蹤、面部表情識別、文本情感分析和生理特征監測等技術，可以實時捕捉學生在學習過程中產生的情感波動、學習狀態等多模態數據，進而監測學生的學習成效、困惑乃至情緒變化，并據此調整教學策略，適時給予情感支持或鼓勵更具挑戰性的學習任務，從而幫助學生及時調整學習狀態，提升學習效率。

2人工智能教育應用的算法陷阱表征

2.1 算法歧視

算法歧視是指人工智能依賴數據進行挖掘分析時，對產生數據的不同主體采取差異性處理，進而造成一種算法歧視[4]。在人工智能教育應用中，算法歧視現象日益顯著，特別針對教育數據產生的\"弱勢群體”，因其無法產生較為顯著的教學或學習行為特征，導致其逐漸偏離算法中心，形成諸如“性別偏見”等問題。

在算法設計中，人工標注的數據集、算法開發者的人為偏好容易導致算法偏見、區別對待等不公平現象[5]。數據作為個性化資源推薦的核心要素，當人工智能企業擁有足夠多的學生數據時，可以通過算法精準分析學生的學習風格、學習行為和學習水平，在開展個性化資源推薦時，容易將其資源限定在特定范圍內，剝奪了其接觸更廣泛學習資源的權利，導致歧視性推薦[6]。以自適應學習平臺為例，平臺在提供個性化學習建議的同時，也可能加劇教育資源分配的不均，導致學生陷入“信息繭房\"困境。

2.2 算法鴻溝

算法的開發與設計本質是一個利用豐富的教育數據解析并優化教育教學中的問題。然而，在算法設計者與社會公眾、算法邏輯與教學實踐之間，尚存在顯著的“算法鴻溝”。這一鴻溝不僅體現在技術層面的理解差異，更深刻地反映了算法透明度不足的問題，即算法設計者與廣大公眾之間對算法原理與運作機制的認知不對稱。

首先，數據所有權問題加劇算法鴻溝。企業與個人在數據掌控能力上的巨大差距不僅關乎隱私權的保護，也直接影響算法公平性的實現。教育數據采集時，可能存在采集樣本代表性不足的問題，且受不同地區、文化、經濟等影響，教育數據也存在較大差異。企業在采集教育數據時，容易采集信息化程度較高地區的群體，而對信息化偏低地區的群體則采集不足，導致人工智能算法分析的數據結果偏重已有數據，進而危害算法決策的公平性。

其次，算法設計者的主觀價值介入會加劇算法鴻溝。由于算法設計者可能缺乏深厚的教育學背景，包括教育理念、教育思想與教育方法等，其設計過程難免會融入個人偏見或誤解，導致算法結果偏離教育價值的應然狀態。這種基于錯誤認知的算法設計，可能會在數據采集、處理與分析環節引入主觀干擾，進而影響數據模型的精確性與可靠性[7]

最后，教師或管理者應用時難以察覺算法設計中的潛在問題，對算法輸出的數據決策也缺乏足夠的批判性思考。由于缺乏有效的溝通反饋機制，算法設計中的錯誤與偏差難以得到及時糾正和改善，進而可能導致教育決策的長期誤判。

2.3 算法黑箱

算法作為數據處理與轉換的核心機制，其運作過程往往構成一個所謂的“黑箱”。教育者、學習者、管理者和家庭等利益相關方，面對算法呈現的功能性模塊，往往難以洞悉其背后復雜的代碼邏輯與數據處理機制，從而導致對算法結果產生疑慮與不信任。這種信任缺失不僅加劇了教育領域對算法透明性的迫切需求，也反映了當前人工智能技術應用中亟須解決的透明度與可解釋性問題。

此外，算法在教育領域的應用直接作用于人的成長與發展，其目的性與影響深遠且復雜。相較于其他工程技術領域，算法在教育中的目標往往更加隱蔽且難以明確界定，其是否有助于實現教育公平、促進學生全面發展等均成為亟待商榷的議題。算法黑箱的存在進一步加劇了這種目的的不確定性，使得公眾難以對算法的教育效果進行直觀評估與判斷。以目前廣泛應用的AI面試為例，AI面試評估根據招聘單位需求進行人為設定，然后依據面試者的反饋構建人才畫像，通過內在算法制定的標準線，作出自動評分[8]。這種招聘方式在排除人為判斷和主觀因素外，畢業生無法知曉AI面試的評定標準，容易引發畢業生對AI面試算法黑箱、隱私安全等問題的擔憂。

3人工智能教育應用的算法陷阱消解策略

針對人工智能教育應用存在算法歧視、算法鴻溝和算法可解釋性不足等挑戰，為此，本研究從建立教育人工智能治理框架、加強教育人工智能算法評估、提升師生人工智能素養三個方面著手加強教育人工智能治理。

3.1建立教育人工智能治理框架

3.1.1 規范數據質量標準

鑒于算法效能的根基在于數據質量，而數據的生成、采集、篩選、分析過程復雜且易受多種因素干擾，需加強數據質量標準的建設，增加訓練數據的多樣性，確保數據集能夠廣泛代表不同群體，減少因數據偏差導致的算法歧視，維護數據采集的公正性與公平性，為教育人工智能應用的健康發展奠定堅實的數據基石。

3.1.2建設數據與人工智能算法立法體系

為有效防范算法歧視等倫理風險，亟須構建全面的數據與算法倫理立法框架[10]。這包括加強對算法設計者與數據采集者的倫理規范教育，通過系統性培訓，促使其深入理解并踐行教育倫理的核心原則，如客觀公正、多樣性尊重、包容性促進和隱私保護等。同時，應將人類的價值觀念與道德規范審慎地融入算法設計，確保算法決策過程不僅高效，更符合倫理要求。如歐盟發布《可信賴人工智能倫理指南》[]，指出可信賴人工智能應具備合法性、穩健性與符合倫理性要求。

3.1.3構建人工智能算法監管機制

隨著人工智能在教育領域的廣泛應用，特別是在教育決策、教育評價等關鍵環節的深入滲透，算法決策的復雜性與外溢性風險日益凸顯，算法歧視的防范成為迫切需求。因此，需構建人工智能算法監管機制，界定算法應用的權責邊界，加強算法運行過程中的透明度與可追溯性，確保算法決策的公正性與合理性，實現算法應用的制度化監管。如歐盟發布《算法責任與透明治理框架》，提出要實施算法影響評估，建立分級監管機制，以保障算法系統的透明性[12]。

3.2加強教育人工智能算法評估

為確保教育人工智能算法的倫理合規性與安全性，亟須構建一套系統而嚴謹的算法風險倫理評估模型與審查體系[13]。這一模型旨在通過科學的倫理分析框架，對人工智能教育算法進行全面的倫理風險評估，并依托算法倫理審查的指標體系，實現技術自主識別與預警算法中潛在的倫理風險。鑒于算法本質上是由設計者編寫的代碼集合，雖然代碼本身難以直接監管，但其執行效果和引發的社會影響卻須置于嚴格的規范之下。

首先，需設計一種能夠敏銳感知算法倫理風險并實時監測其動態變化的框架[14]。通過引入領域專家知識，結合知識圖譜等先進技術，提升算法對復雜教育情境的理解與適應能力，并借助先進的檢測技術實現對算法倫理風險的即時捕捉與評估。

其次，需構建可解釋性強的算法風險評估模型，該模型不僅能夠深入剖析算法運作機制，還能準確預測并判斷其在教育領域應用中可能引發的倫理問題，為算法的優化與調整提供科學依據。例如，美國頒布《人工智能風險管理框架》[15]，從人工智能風險識別、測量、監測和治理等方面提出具體實施措施。

最后，應強化算法風險的倫理審查。為此，需建設一套規則明確、標準清晰的審查體系，涵蓋算法設計、開發、部署與應用的全生命周期，以確保每一環節均符合倫理規范與法律法規要求。

3.3提升師生人工智能素養

提升師生、教育管理人員與算法開發者等利益相關者的人工智能素養，是推進教育治理現代化、實現教育公平與高質量發展的重要途徑。

3.3.1強化教育管理人員的人工智能素養

教育管理人員面臨教育過程產生的大數據，需有效整合數據資源、加強數據分析與解讀，以提升學校科學決策與治理能力。因此，應通過專業培訓，提升其數據安全及算法應用技能，以應對學校數字治理的挑戰。

3.3.2構建全面的師生智能素養教育體系

師生作為教育活動的主體，其智能素養的提升同樣重要。一方面，應設計系統化的培訓課程，提升教師人工智能技術素養。首先，應培養教師良好的數據使用習慣與規范。通過開展數據處理基礎、數據分析工具使用、數據倫理與隱私保護等內容培訓，提高教師的數據采集、數據使用與隱私保護方面的能力。其次，加強智能素養培訓，幫助教師批判性看待算法結果，了解算法可能產生的技術偏見等倫理問題。最后，加強師一機協同交互能力。促進教師教育智慧與人工智能智慧和諧共生，合理發揮智能算法的教育功用。另一方面，高校需將人工智能、計算機科學等領域的專業倫理課程納入人才培養體系，引導學生樹立正確的算法倫理觀，辯證地學習與使用人工智能。

3.3.3加強算法開發者人工智能素養培訓

教育人工智能以教育數據為資源，在開展模型訓練前，須加強算法開發者對教育數據識別與標注的訓練[16]，確保其標注的數據不受個人價值觀與偏見影響，以保證算法公平。

4結束語

人工智能作為教育變革的關鍵力量，在全面重塑教育教學新形態的同時，也帶來諸多挑戰。本研究通過探討人工智能教育應用的算法陷阱表征，提出從算法治理立法、監測評估和提升智能素養三方面加強對算法的規范，進而消解其帶來的潛在危害。未來，隨著生成式人工智能的廣泛應用，可借助新一代數字技術識別并開展算法風險監測，以期進一步增強人工智能算法透明性和可解釋性，更安全有效地應用于教育教學新場景。

5 參考文獻

[1］教育部關于印發《高等學校人工智能創新行動計劃》的通知[A/0L].（2018-04-10）[2024-09-11].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_ 332722.html.

[2]楊俊鋒，褚娟．人工智能教育應用的倫理風險和規范原則［J].中國教育學刊，2024（11）：21-27.

[3］宋永磊，羅江華.AIGC賦能職業教育數字資源服務的愿景、挑戰與路徑[J].中國職業技術教育，2024（17）：27-33.

[4]劉朝．算法歧視的表現、成因與治理策略［J].人民論壇，2022（2）：64-68.

[5]倪琴，劉志，郝煜佳，等．智能教育場景下的算法歧視：潛在風險、成因剖析與治理策略［J]．中國電化教育，2022（12）：93-100.

[6]李榮華，田友誼．人工智能教育應用的算法隱憂及應對進路[J].當代教育科學，2024（7）：11-18.

[7]張薇薇．美國的人工智能算法治理：理念、舉措及影響[J].當代美國評論，2024，8（3）：108-127，133-134.

[8]戴納，魏婉.不只是求職者要\"過關”，AI面試官也要\"闖關”[N]．中國青年報，2024-05-07（5）.

[9]宋永磊，羅江華，王靜賢，等．高等教育數據治理的未來圖景與實施路徑：美國《2023年EDUCAUSE地平線行動計劃：數據治理》解讀與反思［J].中國教育信息化，2023，29（9）：29-36.

[10]萬方．算法治理應聚焦解決的關鍵性問題［J].理論探索，2022（2）：121-128.

[11]Ethics Guidelines for Trustworthy AI[EB/OL].（2019-04-08）[2024-09-12].https：//www.aepd.es/sites/default/files/2019-12/ai-ethics-guidelines.pdf.

[12]A governance framework for algorithmicaccountability and transparency[EB/OL].（2019-04-01）[2024-10-12].https：//www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2019/624262/EPRS_STU（2019）624262_EN.pdf.

[13]王佑鎂，倚楊瑩，柳晨晨.基于風險矩陣的教育人工智能應用倫理風險評估［J].現代遠程教育研究，2024，36（6） ：3-10.

[14]張旺．倫理結構化：算法風險治理的邏輯與路徑［J].湖湘論壇，2021，34（2）：121-128.

[15]Artificial Intelligence Risk Management Framework（AIRMF1.0）[EB/0L].（2023-01-26）[2024-11-06].https：//doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1.

[16]徐偉，韋紅梅．生成式人工智能訓練數據風險治理：歐盟經驗及其啟示[J].現代情報，2025，45（5）：89-98.