人工智能倫理教育的實施路徑與評估體系構建

中圖分類號：G434文獻標識碼：A論文編號：1674—2117（2025）19-0012—04

隨著人工智能技術的普及應用，教育領域正經歷前所未有的倫理變革。技術賦能帶來的數據濫用風險、算法決策偏見、創作版權歸屬模糊等問題，對中小學信息科技課程提出了新的育人要求。在當前的信息科技課程教育教學實踐中，人工智能倫理教育存在“碎片化嵌入”“評價缺位”“學段銜接斷層”等突出問題。本文立足“真實問題解決”導向，構建梯度化實踐框架與系統性評估體系，旨在為中小學信息科技課程提供兼具理論深度與實踐可行性的倫理教育解決方案，推動課程從單純的技術技能訓練應用向全面的價值引領轉型。

人工智能倫理教育的核心維度與學段適配性分析

1.核心倫理維度

在人工智能的教育教學中，涉及倫理的教育非常多：數據隱私保護聚焦個人生物特征、行蹤軌跡等敏感信息的采集邊界與脫敏處理；算法公平性關注決策系統對特殊人群的識別偏見與校正機制；人工智能創作版權涉及生成內容的著作權歸屬、標注規范與侵權判定；人機關系倫理探討智能助手使用中的責任劃分與情感依賴風險；技術責任邊界明確開發者、使用者、監管方的權責范圍與問責機制。本文用這五大維度構建數字時代倫理素養培育的核心內容框架。

2.學段差異分析

在人工智能倫理教育中，尤其要注意根據學生的認知特點制訂梯度化的倫理教育目標、內容及方法，如小學階段通過童話故事、互動游戲滲透基礎倫理意識，初中階段結合編程、數據分析任務培養具體倫理技能，高中階段圍繞復雜議題開展思辨性學習，從而形成從具象感知到抽象推理的漸進式倫理素養培育路徑，確保人工智能倫理教育與學生認知發展同步。

嵌入路徑設計：從“隱性滲 透”到“顯性課程”的梯度化實踐

1.學科知識融合：以真實問題驅動倫理概念的內化

學科知識融合強調在編程、數據分析等具體學科教學中，通過真實案例嵌入倫理問題，使倫理概念學習與知識技能掌握同步發生。

例如，在編程教學中，引入“校園人臉識別考勤系統”真實案例，引導學生思考。 ① 問題識別：如何界定“個人生物特征數據”的采集邊界？是否存在“過度采集”風險？ ② 問題解決：設計“數據脫敏 + 訪問權限控制”方案，平衡“管理效率”與“隱私保護”需求。 ③ 倫理反思：通過“算法公平性測試”，驗證系統是否存在對特殊人群（如戴口罩學生）的識別歧視。

在數據分析中，以“校園氣象站數據采集”項目為載體，設置真實問題情境。 ① 問題識別：如何處理“學生行蹤數據”與“氣象數據”的采集沖突？ ② 問題解決：采用“數據匿名化+時間戳模糊化”技術，在保障氣象預測精度的同時保護學生隱私。 ③ 倫理反思：撰寫《數據采集倫理評估報告》，論證“最小必要數據”原則的應用合理性。

2.項目式學習載體：以真實問題解決為核心任務

項目式學習載體以真實問題解決為核心，通過生活中常見的問題，使學生在復雜倫理情境中實踐倫理決策能力，實現從認知到行動的轉化。

例如，設計“智能垃圾分類識別系統”項目，在開發全流程中嵌人真實問題解決模塊。 ① 問題識別：如何避免算法對“特殊人群”

（如視障學生）的誤分類歧視？ ② 問題解決：設計“多模態交互界面 + 語音反饋模塊”，提升特殊人群的使用體驗；通過“算法偏見檢測工具”識別并修正分類偏差。 ③ 倫理反思：開展“算法公平性辯論會”，探討“技術優化”與“社會包容”的平衡之道。

開展“人工智能創作版權辯論會”，以“文生圖工具生成內容的版權歸屬”為真實問題，設計結構化研討流程。 ① 問題識別：人工智能生成內容是否構成“作品”？其版權應歸屬于開發者、使用者還是人工智能本身？ ② 問題解決：參考著作權法修訂草案，論證“人工智能輔助創作”的標注規范與版權分配原則。 ③ 倫理反思：制訂《人工智能創作倫理公約》，明確“透明標注”“避免抄襲”“尊重原創”等行為準則。

3.跨學科主題學習：以真實問題解決促進知識整合

跨學科主題學習通過聯合語文、道德與法治等學科，在知識整合中培養倫理決策能力，實現從單一學科到跨學科的倫理素養拓展。

例如，融合語文、道德與法治學科，設計“人工智能寫作助手使用規范”研討課。 ① 問題識別：如何界定“人工智能輔助創作”與“人類原創”的邊界？是否存在“技術依賴風險？ ② 問題解決：制訂《人工智能寫作助手使用指南》，明確“引用標注”“原創性驗證”“人工復核”等操作規范。 ③ 倫理反思：通過“誠信創作承諾書”簽署活動，強化學生的責任意識與學術倫理。

融合科學、數學、工程學科，設計“智能溫室控制系統”項目。 ① 問題識別：如何平衡“數據采集精度”與“環境影響評估”需求？是否存在“數據濫用”風險？ ② 問題解決：設計“多傳感器數據融合 + 動態閾值預警”系統，在保障作物生長監測精度的同時減少能源消耗。 ③ 倫理反思：撰寫《環境影響評估報告》，論證“技術干預”與“自然生態”的協調發展路徑。

評估體系構建：“三維九度”評估模型

為系統評估學生人工智能倫理素養發展水平，筆者構建了“三維九度”評估模型。該模型由認知維度、思辨維度、實踐維度三大維度構成，每個維度下設三種具體評估指標，形成九度量化評估體系。認知維度聚焦倫理概念認知、規范理解、案例辨識三大能力，通過概念定義測試、規范條款匹配、案例風險識別等任務考查基礎倫理知識掌握水平。思辨維度強調倫理沖突分析、多元視角整合、決策論證三大能力，通過兩難情境權衡、多利益方視角分析、法律倫理原則應用等任務考查倫理推理與價值判斷能力。實踐維度關注倫理行動實施、風險預判、反思改進三大能力，通過項目開發中的倫理校驗步驟設計、潛在風險防范措施制定、經驗教訓總結反思等任務考查倫理行動與反思能力，形成從知識認知到行動反思的完整評估鏈條。

1.認知維度：基礎倫理知識掌握能力

認知維度聚焦學生對人工智能倫理基礎概念、規范及案例的掌握程度，是倫理素養培育的起點。通過概念定義測試、規范條款匹配、案例風險識別等任務，考查學生從知識記憶到應用遷移的能力。

倫理概念認知，通過具體場景測試考查學生對數據隱私、算法公平等核心概念的定義理解與典型場景識別能力，如準確區分個人數據與公共數據的采集邊界，解釋算法偏見產生機制。倫理規范理解，考查對國內外人工智能倫理準則條款的掌握程度，如匹配《歐盟人工智能倫理準則》透明性原則與具體應用場景。倫理案例辨識，通過人臉識別隱私爭議、人工智能生成內容版權糾紛等真實案例，考查學生快速識別倫理問題類型與潛在風險的能力，形成從概念到案例的立體化認知評估。

例如，某中學引入人臉識別考勤系統引發數據隱私與算法公平爭議，需通過倫理分析考查學生基礎認知能力。倫理概念認知：通過“最小必要數據”概念定義測試，要求學生界定“個人生物特征數據”采集邊界，解釋“算法偏見”產生機制。評分標準包括概念定義準確率（如區分公共數據與個人數據）、場景識別正確率（如識別過度采集風險）。倫理規范理解：匹配《歐盟人工智能倫理準則》透明性原則與系統應用場景，如要求系統公示算法原理及數據來源。評分依據條款匹配完整性（如正確關聯透明性原則與數據采集告知義務）。倫理案例辨識：分析人臉識別隱私爭議案例，識別“數據濫用”“算法歧視”等風險，并提出“數據脫敏存儲 + 區塊鏈溯源”方案。評分標準包括風險識別速度（如30分鐘內完成案例分析）、應對措施合理性（如方案可行性驗證）。

2.思辨維度：倫理推理與價值判斷能力

思辨維度強調學生在復雜倫理情境中的推理能力與價值判斷，是倫理素養培育的核心。通過兩難情境權衡、多利益方視角分析、法律倫理原則應用等任務，考查學生從沖突分析到決策論證的能力。

倫理沖突分析，通過智能考勤系統管理效率與隱私保護的權衡等情境，考查學生對數據利用與隱私保護兩難情境的權衡能力。多元視角整合，通過人工智能寫作助手使用中的創作能力發展等場景，評價公平性、版權歸屬等多方訴求分析，考查學生整合技術開發者、使用者、監管方等不同視角形成合理結論的能力。倫理決策論證，通過人工智能醫療診斷系統算法透明度與商業機密保護的優先級論證等案例，考查學生基于倫理原則、法律法規進行邏輯嚴密決策論證的能力，形成從沖突分析到決策論證的完整思辨過程。

例如，人工智能生成內容版權歸屬引發爭議，需通過辯論考查學生倫理推理能力。倫理沖突分析：辯論議題為“AI生成內容版權歸屬”，要求學生分析開發者、使用者、AI本身利益沖突。評分依據分析深度（如識別三方利益沖突）、邏輯清晰度（如論證鏈條完整性）。多元視角整合：整合技術開發者、法律專家、創作者視角，形成兼顧創新激勵與公平分配的版權方案。評分標準包括視角整合合理性（如平衡多方利益）、結論公正性（如方案是否體現公平原則）。倫理決策論證：基于著作權法修訂草案論證版權分配原則，如提出“透明標注 + 收益共享”機制。評分依據論證邏輯嚴密性（如引用法條準確性）、建議可行性（如方案實施路徑清晰度）。

3.實踐維度：倫理行動與反思能力

實踐維度關注學生在真實任務中的倫理行動能力與反思改進能力，是倫理素養培育的落腳點。通過項目開發中的倫理校驗步驟設計、潛在風險防范措施制定、經驗教訓總結反思等任務，考查學生從行動實施到反思改進的閉環能力。

倫理實踐行動，通過智能垃圾分類系統開發中的算法校驗模塊設計等項目，考查學生在項目開發中主動嵌入倫理校驗步驟并采取負責任行動的能力。倫理風險預判，通過校園氣象站數據采集項目中的學生位置信息泄露風險預判等項目，考查學生對潛在倫理風險的預判能力及防范措施設計能力。倫理反思改進，通過人工智能生成藝術作品項目中的創作過程透明化改進方案提出等項目，考查學生在項目完成后通過反思小結、小組討論總結經驗教訓并提出改進建議的能力，形成從行動實施到反思改進的完整實踐閉環。

例如，智能垃圾分類系統開發中存在算法對特殊人群誤分類歧視問題，需通過項目實踐考查學生倫理行動能力。倫理實踐行動：開發“多模態交互界面+語音反饋模塊”，提升視障學生使用體驗。評分標準包括倫理校驗步驟完整性（如模塊設計是否嵌人開發全流程）、實施效果（如用戶滿意度調查得分）。倫理風險預判：預判數據泄露、算法偏見風險，制訂“數據加密存儲 + 定期公平性測試”方案。評分依據風險預判準確性（如識別潛在風險類型）、防范措施有效性（如方案是否通過壓力測試）。倫理反思改進：通過反思總結開發經驗，提出“算法優化+用戶反饋閉環”改進建議。評分標準包括反思深度（如問題根源分析）、建議可行性（如改進方案實施路徑）。

實施保障：教師能力建設與資源支持

1.教師培訓體系

教師培訓體系通過倫理案例工作坊、教學設計實訓等模塊，提升教師識別倫理問題、設計倫理教學活動的能力，是倫理教育實施的人才保障。例如，通過“算法偏見識別”工作坊，培訓教師如何在編程教學中引導學生識別并修正算法偏見，實現從理論到實踐的能力轉化。

2.教學資源開發

教學資源開發通過編制人工智能倫理教育案例庫、思辨話題集等教學素材，為教師提供即拿即用的倫理教育工具包，是倫理教育實施的資源支撐。例如，開發“校園人臉識別考勤系統”案例包，包含倫理問題識別模板、反思日志范本等內容，支持教師在課堂教學中快速實施倫理教育模塊。

3.校際協作網絡

校際協作網絡通過建立人工智能倫理教育聯盟，共享優秀教學案例與評估工具，開展跨校倫理辯論賽、項目聯展等活動，是倫理教育實施的生態保障。例如，組織“人工智能倫理教育高峰論壇”，邀請專家學者、一線教師分享實踐經驗，促進校際交流與合作，形成從個體到群體的倫理教育生態網絡。

結論與展望

本文構建的“路徑-評估一保障”三位一體人工智能倫理教育實施框架，通過真實問題解決導向的梯度化實踐路徑與三維九度評估模型，實現了從知識記憶到價值引領的評估升級。未來研究可進一步探索人工智能技術賦能倫理教育的新模式，如利用人工智能生成倫理兩難情境、開發自適應倫理學習系統等，實現倫理教育的個性化與智能化。同時，需關注不同學段、不同地區學生的差異化需求，持續完善評估體系與教學資源，為數字時代倫理素養培育提供持續支持。