构建教育人工智能伦理风险评估体系

教育人工智能伦理风险评估指标体系的建立与应用探索

王佑镁1, 2 黄芳琴2 柳晨晨2

1. 浙江东方职业技术学院

2. 温州大学大数据与智慧教育研究中心

摘要：作为引领新一轮科技革命的核心技术，人工智能在重塑教育生态的过程中也引发了复杂的伦理隐患。如何科学评估这些风险，从而充分释放智能技术的红利，是推动教育人工智能持续健康发展的关键。本文通过理论剖析、专家访谈及文献梳理，确立了涵盖教育技术本体、教育数据、机器算法及教育应用四个一级维度，下设13个二级指标和31个三级指标的评估框架。借助层次分析法（AHP）设计问卷，并利用MATLAB软件进行权重模拟，构建了具有较强系统性的伦理风险评估体系，并通过案例应用验证了其有效性。该体系能够帮助教育管理者、学校及师生在具体场景中精准识别与评估风险，规范技术使用，并为教育人工智能的治理提供科学参考。

关键词：教育人工智能; 伦理风险; 层次分析法; 评估指标

本文刊载于《华东师范大学学报（教育科学版）》2026年第6期 #教育智能化转型 栏目

作者简介

王佑镁，浙江东方职业技术学院校长，二级教授，博士生导师，温州大学大数据与智慧教育研究中心主任，浙江省万人计划领军人才，长期致力于教育人工智能等领域的研究。

目录

一、问题背景

二、教育人工智能伦理风险评估研究现状

三、教育人工智能伦理风险评估指标要素分析

四、教育人工智能伦理风险评估指标体系构建

五、教育人工智能伦理风险评估指标体系应用

六、结论与问题讨论

一、问题背景

2025年4月25日，中共中央政治局召开第二十次集体学习，主题聚焦于加强人工智能的发展与监管。习近平总书记强调，人工智能既蕴含着前所未有的发展机遇，也伴随着前所未有的风险挑战。我们必须把握其发展规律，完善法律法规、政策制度及应用规范，建立监测预警体系，确保技术安全可控。我国高度重视人工智能治理及与教育的深度融合，通过《新一代人工智能发展规划》推动其在教学管理中的应用，促进教育模式的革新（王佑镁，等，2023）。然而，人工智能在重塑教育生态的同时也带来了伦理风险。为此，欧盟及联合国教科文组织等纷纷出台相关准则与报告，试图规范人工智能的教育应用（黄荣怀，等，2024）。

教育人工智能的伦理风险管理不仅需要宏观指引，更需微观指标。如何科学评估风险，已成为当前教育领域应用人工智能亟待解决的难题。目前，相关研究尚显不足，评估工作滞后于实践。基于此，本文在梳理现有成果的基础上，结合层次分析法与MATLAB仿真，构建一套系统的评估指标体系，旨在准确识别潜在风险，为保障伦理安全提供科学支撑，充分发挥技术优势赋能教学。

二、教育人工智能伦理风险评估研究现状

评估伦理风险以最大化技术红利是教育人工智能健康发展的关键。国外研究多基于伦理准则开发评估指标。早在1992年，国际计算机学会（ACM）制定了职业道德准则（Gotterbarn et al., 2018）。Aiken & Epstein et al.（2000）提出教育AI需关注道德、审美、社会价值等维度；Southgate et al.（2019）构建了EEAI框架，强调意识、可解释性等五大支柱。这些准则为评估指标开发提供了参考，但Morley et al.（2020）指出，应从准则本身转向提升利益相关者的风险意识。此外，学者们也关注特定领域的风险，如Zawacki-Richter et al.（2019）探讨高等教育伦理，Berendt et al.（2020）强调隐私保护，Perrotta & Selwyn et al.（2019）则警告算法不匹配可能带来的未知影响。这些研究涵盖了数据、技术和算法层面的伦理风险。

国内相关研究相对较少，多侧重于风险的识别与规避。学者们从多角度剖析了伦理风险。杜静从技术悖论视角，分析了技术滥用、数据泄露及人机权力边界等挑战（杜静，等，2019）。祝智庭从人本视角出发，归纳了数据隐私监管、人机角色冲突、诚信度及适用性等伦理问题（祝智庭，等，2021）。吴永和等则从技术应用、外部安全及生态影响等角度，系统梳理了教育人工智能应用中的风险现象。