人工智能融入高校道德教育的价值意蕴、问题审视与实践路径

摘要：人工智能融入高校道德教育是科学技术发展与教学创新的必然趋势，也是高校道德教育自身发展的内在要求。人工智能与高校道德教育的深入融合既具有深刻的价值意蕴，又面临着以下现实问题：其一，人工智能与道德教育资源的融合深度有待深化；其二，算法风险日益凸显；其三，学术伦理挑战逐渐突出。为此，本文提出以下优化策略：一是，深化道德教育资源与技术的融合；二是，加强技术研发与推进算法透明化治理；三是，构建多方协同的学术伦理治理体系。

关键词：人工智能；高校；道德教育

习近平强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”[1]。推动人工智能融入高校道德教育，能够发挥人工智能的智能性和高效性特点，助力高校道德教育实现创新发展，提高道德教育的育人质量和效率。

一、人工智融入能高校道德教育的价值意蕴

（一）有助于促进道德教育资源的数字化转型，拓宽育人场域

人工智能融入高校道德教育，突破了传统高校道德教育以课堂为单一场域的时空限制，推动了各类优质道德教育资源的数字化转型，拓宽了道德教育的育人场域。人工智能可以通过数据挖掘、智能分析与生成、虚实结合等功能对分布于世界各地、各种样态的优质道德资源进行数字化转型并智能化整合到智能教学平台内以供学生进行全时全域学习。除此之外，虚拟现实技术和增强现实技术的引入也拓宽了高校道德教育的空间维度，学生可以通过佩戴VR设备“亲身经历”某些特定的历史事件，在虚拟空间中与道德楷模进行对话，从而更好地理解与掌握相关道德知识。

（二）有助于推动道德教育内容供给的精准化，满足学生需求

传统形式的高校道德教育方式难以满足学生的多样化学习需求，在课堂传授道德知识的过程中很容易陷入“泛化灌输”的困境。将人工智能引入高校道德教育可以充分利用人工智能的技术优势，真正做到因材施教。在智能教学系统中，人工智能可以基于每个学生的历史学习数据进行智能分析和总结，生成属于每个学生独一无二的道德知识“自画像”。再由智能算法模型将每个学生的“自画像”与智能教学系统中的各个道德知识点进行匹配，力求实现“一人一策”的精准化道德知识供给，满足每个学生独特的学习需求。

（三）有助于增强道德教育呈现形式的生动性，紧跟时代发展

人工智能与高校道德教育的深度融合创新了道德教育的呈现形式，推动了其从静态到动态、从平面到立体、从单感官到多感官的传播。在智能教学系统中，人工智能可以将经典的文字道德案例转化为3D叙事动画，以求给学生带来强大的视觉冲击和沉浸式的学习体验。此外，在高校智慧教室中，还可以将道德教育资源库内富有道德教育意义的图片转化为三维立体场景，再结合气味数字孪生技术营造出当时环境下的气味，助力学生深入走进故事发生场景，让道德知识从单一视觉传播升级为靠视觉、听觉、嗅觉传播。

二、人工智能融入高校道德教育的问题审视

（一）人工智能与道德教育资源的融合深度有待深化

党的二十大报告明确提出：“全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务”[2]。当前，高校在落实立德树人的根本任务中始终发挥着不可替代的作用，但同时也面临着一些挑战。例如，人工智能与道德教育资源的融合深度有待深化。这主要表现为人工智能对各种形态的道德教育资源进行数字化转化和加工时，常常会受到技术有限性和道德知识复杂性的制约，从而导致人工智能在对其转化和加工的过程中难以深度洞察和展现道德知识中蕴藏的复杂人文情感和价值意蕴，进而降低高校道德教育的质效。

（二）算法风险日益凸显

在人工智能融入高校道德教育的过程中，算法风险变得日益凸显，这主要表现为算法偏见和算法黑箱两大问题。其一，由于智能教学系统的算法模型和相关参数配置不合理，从而导致智能教学系统在推送道德教育知识的过程中无法精确洞察和捕捉学生的关键学习特征，进而影响算法模型的运算结果，造成道德教育内容供给“失准”，引发算法偏见风险。其二，算法黑箱导致人工智能推送道德知识的过程变得不透明且缺乏可视化的算法决策依据，造成师生无法洞悉其运算过程，使得算法存在的偏差无法得到及时纠正，进而加剧算法风险。

（三）学术伦理挑战逐渐突出

人工智能与高校道德教育的深入融合推动了道德教育的创新发展。然而，在这一过程中，高校道德教育面临的学术伦理挑战也逐渐变得突出。一方面，师生在课堂上使用人工智能对各种形态的优质道德资源进行加工和创新的过程中，可能会无意中侵犯一些作品的版权，这在一定程度上冲击了道德教育资源的学术合法性。另一方面，由于受人工智能技术局限性和道德知识内涵深刻性的制约，师生在智能教学系统内对道德资源进行数字化转型和加工的过程中，可能会导致原有的道德资源出现 “语义偏移”现象，进而引发道德知识失真，加剧学术伦理挑战。

三、人工智能融入高校道德教育的实践路径

（一）深化道德教育资源与技术的融合

人工智能与高校道德教育的融合，应秉持“内容为王、技术赋能”的理念，进一步深化道德教育资源与人工智能技术的深度融合。首先，需广泛挖掘、深度开发质量高、教育意义大的各类优质道德教育资源，并以此为依托构建系统化、多样化的数字道德教育资源库。其次，要坚持技术赋能理念，持续优化和升级人工智能的软硬件设备，确保其在与道德教育资源融合的过程中展现良好的适配性。最后，要不断地推动人工智能与高校道德教育在教学层面的深入融合，努力实现道德教育内容的多种形式呈现，进而激发学生对道德知识的学习热情。

（二）加强技术研发与推进算法透明化治理

加强技术研发与推进算法透明化治理，是破解人工智能融入高校道德教育过程中面临的算法偏见与算法黑箱风险的关键举措。一方面，为提升智能教学系统中道德知识供给的精准度，需加强技术研发，不断优化道德知识的智能供给算法模型和参数配置，通过构建多模型协同机制，整合多种算法优势，从而有效避免单一算法导致的供给偏差。另一方面，为降低算法黑箱带来的风险挑战，可推行具有透明性和可解释性的人工智能（XAI）框架，让智能教学系统推送的每个道德知识点和消息都有迹可循，以便于师生及时发现和反馈算法运行过程中的不合理之处。

（三）构建多元协同的学术伦理治理体系

针对人工智能融入高校道德教育过程中面临的学术伦理风险，需构建以政府、高校、师生为主体多元协同的学术伦理治理体系。首先，要充分发挥政府的主导作用，协同高校建立“政校协同”的学术伦理监管机制，对在高校道德教育课堂上师生利用人工智能生成和加工的道德教育资源要加大监管力度，做好备案工作。其次，高校要加大关于版权保护方面的宣传力度，让师生在日常的校园中、课堂上养成良好的版权保护意识。最后，构建良好的高校道德学术伦理治理体系需要师生携手共进，每一位师生都应该深入学习学术伦理的重要意义，共同推动多元协同的学术伦理治理体系落地生根。

参考文献

[1]习近平向国际人工智能与教育大会致贺信[N].人民日报，2019-05-17（1）.

[2]习近平.高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗一一在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告[M].北京：人民出版社，2022：34.