●本文立足“两个结合”视域，系统诊断AI在教育领域中的伦理困境，并探索从制度、教师、学生、技术四个方面构建具有中国特色的AI教育伦理观。

　　□台州职业技术学院  白林淼

　　当前，AI技术正加速融入教育领域，推动教育模式深刻变革。全国各大高校广泛开展智慧教学、智能评价和校园管理数字化实践，AI已成为高等教育高质量发展的新引擎。然而，技术在为教育赋能的同时也带来了数据安全、算法偏见、主体异化等伦理挑战。本文探讨在“两个结合”视域下AI教育伦理困境的主要表现，以及推进AI教育伦理观构建的具体路径。

　　一、“两个结合”视域下AI教育伦理的问题诊断

　　AI教育伦理观是指导AI在教育领域研发、应用和治理中的价值理念和行为准则体系，其核心在于确保AI技术的开发与使用符合教育的目的和道德规范。“两个结合”理论提出将马克思主义基本原理同中国具体实际相结合、同中华优秀传统文化相结合，其为我们探讨AI教育伦理问题提供了启示：既要坚持马克思主义立场，确保技术应用不偏离社会主义办学方向，又要充分汲取中华优秀传统文化中的道德智慧，如“厚德载物”“义利兼顾”“知行合一”等，凸显民族特色和人文关怀，使技术进步与育人目标相辅相成。基于这一视角，当前AI教育的伦理困境主要表现为以下几个方面。

　　（一）数据安全与隐私风险突出

　　智能技术的广泛部署伴随着海量教育数据的收集与分析，若缺乏有效防护，学生和教师的个人信息易遭泄露或滥用。例如，将人脸识别、行为监测等技术运用于教学，一旦这些技术存在漏洞，可能导致敏感信息外泄；同时，数据的过度收集还会带来“被监控”感，影响师生信任关系。

　　（二）算法透明与公平正义面临挑战

　　教育领域引入AI可能加剧欠发达地区的数字鸿沟；决策过程不透明，使师生难以判断评价的合理性与可信度，这种“算法黑箱”削弱了决策的公正性。

　　（三）师生主体性面临削弱风险

　　过度依赖智能导师、智能批改等工具，教师的专业价值和能动性可能被削弱，甚至沦为技术附庸；学生则可能习惯于智能系统的指引，缺乏自主学习和批判思考的机会。长此以往，师生关系可能演变为“人机关系”，教育的情感交流和价值引领功能被冲淡。

　　（四）偏见与有害内容生成不容忽视

　　生成式AI的预训练数据和生成机制中隐含的偏见、有害信息，会在教育场景下放大伦理挑战。聊天机器人可能生成带有偏见的回答或不符合主流价值观的内容，对学生“三观”造成不良影响，且这些内容往往隐蔽难察，传统监管手段难以应对。

　　依赖心理导致批判思维弱化。AI的高度便利性可能诱导学生形成过度依赖的思维模式，削弱独立思考和解决复杂问题的能力。学生习惯于让智能助手完成作业，可能导致学习敷衍、主动探索能力下降，长远来看会造成判断力和批判精神的退化。

　　二、推进AI教育伦理观构建的具体路径

　　面对上述伦理问题，各院校应从制度建设、教师引导、学生价值教育、技术治理等方面入手，构建系统完备的AI教育伦理体系。

　　制度建设方面，要完善法规政策与协同治理机制。教育主管部门应牵头出台AI教育应用伦理规范，明确数据隐私保护、算法透明等基本要求，并将其纳入教育信息化相关法规。同时，建立政府、学校、企业、家庭多方协同的治理架构，将伦理责任层层落实，把AI伦理纳入学校评估体系，敦促各院校抓紧落实。

　　教师引导方面，要强化师德师能与AI伦理素养。应系统开展分层分类培训，使教师掌握AI辅助教学的基本技能并理解常见伦理风险。教师不仅要会用AI，更要懂得如何用好AI、如何引导学生正确对待AI，在日常教学中自觉扮演“伦理引路人”角色，积极探索人机协同的新型教学模式。

　　学生价值教育方面，要培养数字时代的责任公民。应将AI伦理教育融入课程体系，在思政课中融入科技向善理念，通过模拟法庭、案例辩论、社会实践等方式让学生在互动中体悟技术应用的道德边界。同时，加强日常行为规范教育，倡导道德共同体建设，培养学生从个体伦理认知走向社会共同建构。

　　技术治理方面，要推进嵌入式伦理与人机协同监管。应在AI模型开发阶段就将伦理原则融入其中，同时在关键决策环节保留人工介入与复核，重要评测结果需经教师审核。针对不良内容，应部署内容过滤和安全上网策略；针对数据泄露风险，可采用加密、分布式存储等技术增强数据安全。

　　三、结语与展望

　　AI时代为高等教育改革发展注入了强劲动力，也带来了前所未有的伦理考验。在“两个结合”视域下构建AI教育伦理观，正是为解决这一时代课题所作的探索。未来，随着AI技术快速演进，教育领域还将不断出现新情况、新问题。我们要密切关注全球AI伦理治理的前沿进展，同时牢牢把握“两个结合”的根本原则，坚定文化自信，立足中国实际、传承中国智慧，确保AI更好地为人的发展服务。