人工智能在思想政治教育中的道德风险研究

一、研究的合理性

（一）现实背景的紧迫性

1. 转型矛盾：技术融入与教育的发展

人工智能技术在教育领域的广泛应用，让思想政治教育面临着技术理性与价值理性的碰撞。技术更新换代与伦理规范滞后的矛盾—追求教学质量与技术创新时，人工智能技术的广泛应用加剧了教育资源分配的不均衡，部分偏远地区或资源匮乏的院校，在引入人工智能教学系统时面临资金、技术和使用等多重困难，进一步加大教育差距，这对思想政治教育的普遍性和公平性构成了挑战。王国华、曾润喜在《人工智能时代思想政治教育的风险与防范》中也提到类似观点，他们强调技术应用需平衡效率与核心价值守护，为思想政治教育中技术与价值的协调提供了思路[1]。

2. 事件争议：伦理挑战与教育的发展

多起人工智能技术在教育领域应用的争议事件引发了广泛关注。例如，某高校在思政课程中引入基于人工智能的在线辅导系统，原意是通过个性化推荐提升学生学习兴趣和效率，却被曝出存在数据泄露风险——学生的个人信息和学习行为被收集、使用，引发了关于隐私保护的强烈讨论。此外，人工智能技术在考试监考中的应用虽保障了考试的公平性，部分学生提出质疑其侵犯隐私权与自主权。这些事件不仅暴露了人工智能在教育应用中的潜在风险，更凸显了建立伦理评估机制的急切性。

（二）理论发展的超前性

1. 交叉研究错位性

人工智能在教育领域的应用如火如荼，学术界对其与思想政治教育结合的理论探讨却呈现出滞后性。这种不平衡既限制了人工智能在思想政治教育中的有效应用，也阻碍了对潜在道德风险的认知与防范。因此，将人工智能技术与思想政治教育深度结合变得尤为重要—只有通过系统的理论研究与反思，才能更好地指导实践，确保人工智能在思想政治教育中健康、文明和可持续发展。

2. 学科建设的超前性

思想政治教育正在经历“数字化转型”阶段，市面上一些核心教材，例如《现代思想政治教育学（2021 版）》尚未将“技术伦理维度”纳入。在道德风险构建上存在的不足，使得实践层面出现了过度侧重智能工具研发、忽视价值风险防范的情况。这种状况对技术时代思想政治教育的长效发展与实际应用都带来了不利影响。

（三）突出难题的待解性

1. 算法黑箱与教育透明的困境

机器学习算法的不可解释性，与思想政治教育要求的价值观传递透明度存在矛盾性。当前，学术界尚未形成有效方法论来解决“如何确保人工智能决策过程符合社会主义核心价值观的要求？”这一问题。赵汀阳在《人工智能的伦理风险与哲学思考》中深入探讨了算法黑箱等人工智能技术带来的伦理问题，其对技术工具理性与人文价值理性冲突的分析，为理解这一矛盾的根源提供了思路[2]。

2. 数据驱动与教育主体的冲突

基于大数据的行为预测可能削弱教育者的专业判断权，过度依赖人工智能学习分析会使思政教师决策自主性降低，而这种主体性弱化尚未形成有效制衡机制。值得关注的是数据收集与分析中的隐私泄露风险。学生使用人工智能学习平台时，其学习行为、兴趣偏好、心理状态等敏感信息可能被不当收集和利用，这不仅侵犯隐私权，还可能给学生带来心理压力。Selwyn 在《What's the problem with learning analytics?》中批判了学习分析技术在教育应用中导致的隐私侵犯、主体性弱化等问题，提供了实证参考[3]。

（四）实践领域的复杂性

1. 动态评估的缺失

当前教育领域的伦理评估，多依赖数据安全等静态指标，对于意识渗透、文化形态这类思想政治教育特有的风险，尚缺乏能动态监测的手段。在复杂多变的教育环境中，现有的评估体系很难及时察觉到潜在问题并加以纠正。例如，某些不良信息或极端观点借助智能系统“侵入”教育教学，对学生的思想产生误导，引起学生思维的混淆。打造一套系统、实时、监测并能及时预警的动态风险评估显得尤为重要，需要受教育者、教育工作者、研发人员和政策制定者通力合作，营造安全健康的教育氛围。

2. 责任认定的模糊

当智能工具辅助做出的决策引发错误价值导向时，“技术研发者 - 平台管理者 - 教育应用者 - 使用者” 责任链条存在界定不清的问题。这不仅让权益受损者增加了维权的成本，使得责任主体之间出现相互推卸责任的可能性，难以建立起有效的追责体系。例如，智能系统在教学过程中推荐了错误的历史观点或存在价值观偏差的内容，使用者可能会受到误导，但在追究责任时，技术研发者可能将问题归咎于数据输入和平台管理的问题，而平台管理者则可能指责技术研发者的算法存在偏差。这种责任链条的模糊性，既损害了权益受损者的正当利益，也对教育领域智能技术的持续发展造成了不好的影响。

（四）深层问题的矛盾性

1. 技术标准与教育标准的错位

国际标准化组织制定的 ISO/IEC 22989:2022 智能技术标准，没有充分顾及思想政治教育的自身特点，而《普通高等学校思政课建设标准》中，缺少对相关技术参数的具体实际要求，标准体系之间的不匹配，进一步加大了实际操作中的风险。

2. 国与国技术平台的意识形态风险

余玉花、张容南在《数字时代思想政治教育的伦理挑战与应对》中分析了数字时代思想政治教育面临的价值观偏差、文化渗透等风险，为本部分提供了理论支持 [4]。 因此，本研究围绕智能技术时代思想政治教育面临的重大理论与实践课题，构建既遵循智能技术发展规律、又彰显思想政治教育特色的规范体系，为数字化时代的价值观教育提供理论支持和制度保障。

二、研究问题

智能工具与思想政治教育的结合既带来了发展契机，也面临着不少伦理方面的挑战。核心关注的问题包括：智能工具在思想政治教育中应用时可能引发哪些伦理风险？这些风险是如何形成的？怎样构建科学有效的防范体系？

围绕这一核心问题，本研究将从四个维度展开探讨：第一，厘清智能工具在思想政治教育中的应用情况，着重分析工具运行逻辑与思想政治教育目标的匹配情况，包括全面梳理工具应用的形式，考察其对教育人文性功能可能产生的影响；第二，分析工具应用带来的伦理问题，包括数据层面的隐私保护与样本偏差、算法层面的透明度不足与价值倾向、教师角色弱化与学生自主性受限、意识形态价值观传播效果与风险防范；第三，探索伦理风险评估体系，努力建立科学的评价指标和动态监测系统，衡量出不同应用场景下的风险程度；第四，全面思考完善风险防范机制的路径，从技术创新、制度完善、能力发展、素养提升等方面提出切实可行的建议，并借鉴国际上的有益经验。

三、研究设计

本研究通过考察智能工具在思想政治教育中的实际应用情况，深入考察其引发的道德风险机制，形成多维度的防范体系。经过研究发现，智能工具在提高教学效率的同时，带来了数据隐私、算法偏向、主体性弱化和意识形态安全等伦理方面的挑战，这些问题的根源在于技术工具理性与教育价值理性之间的冲突。提出 “技术 - 教育 - 社会” 三维分析框架，采用混合研究方法，形成包含理念引导、技术改进、制度完善和能力提升的立体化防范对策。

（一）研究内容体系

1. 技术应用的现状

系统把握智能技术在思想政治教育中的应用情况，主要从智能教学平台、学习分析系统、虚拟仿真实验等典型应用场景的普及程度；技术使用的主要模式和运行机制；教育主体（教师、学生、管理者）对技术应用的认知态度等进行研究。

2. 伦理风险的分析

源于思想政治教育的特点和技术应用的特性，搭建伦理风险分类框架，对数据层面的隐私保护与算法偏向问题；教育过程中的主体性削弱与情感异化问题；价值传播中的意识形态安全风险等进行识别。通过典型分析，揭示各级各类风险的表现形式和危害程度。

3. 风险形成的解析

从技术逻辑、教育规律和社会环境几个维度，深入分析风险产生的深层原因，从智能技术的工具理性与思想政治教育价值理性的张力；算法黑箱与教育透明性要求的矛盾；技术研发的商业导向与教育公益性的冲突等进行重点讨论。这一分析将为风险防范提供依据。

4. 防范体系的建构

从引导理念、改进技术、完善制度、提升能力四个层面，提出立体化防范对策，重点包括：智能教育伦理原则的制定；算法可解释性技术的应用；技术审查机制的建立；师生媒介素养的培养等。对策设计更加注重针对性、实际性和可操作性。

四、参考文献

[1] 王国华 , 曾润喜 . 人工智能时代思想政治教育的风险与防范 [J].马克思主义研究 , 2022(5):128-138.

[2] 赵汀阳 . 人工智能的伦理风险与哲学思考 [J]. 哲学研究 ,2021(3):118-127.

[3]Selwyn, N. What's the problem with learning analytics?[J]. Journal of Learning Analytics, 2019, 6(3):3-19.

[4] 余玉花, 张容南. 数字时代思想政治教育的伦理挑战与应对[J].中国人民大学学报 , 2023(2):150-158.

作者简介：刘丹（1985-），女，汉族，黑龙江省绥化市人，硕士，助教，研究方向：高等教育理论与实践。