AI 驱动的高校教学质量监控：伦理边界与治理路径

前言

随着人工智能技术的发展，高校教学质量监控迎来新的契机，基于大数据、算法和技术的 AI 驱动成为高校教学质量监控的新趋势。在数据、算法与技术三重驱动下，高校教学质量监控的内涵、功能与方式都发生了深刻变革，但与此同时，也引发了伦理困境 [1]。虽然目前高校教学质量监控取得了一定成效，但高校教学质量监控中存在的问题与矛盾也日益突出，同时由于相关制度的不健全。在AI 技术的利用过程中，出现数据泄露、隐私泄露等问题，则会影响 AI 技术论文问题的解决。对此，需要对其伦理边界与治理路径进行深入思考。

一、当前 AI 驱动的高校教学质量监控中存在的伦理问题

（一）数据隐私侵犯问题

人工智能的快速发展为高校教学质量监控带来了新的机遇，然而，数据隐私泄露问题也在不断发生，当前，高校教学质量监控中面临着严峻的数据隐私侵犯问题，在一定程度上制约了 AI 驱动下高校教学质量监控的发展。具体来说数据隐私侵犯问题主要体现在以下几方面：首先，高校教学质量监控中涉及学生、教师和管理者的个人数据，其中学生的个人数据存在被泄露的风险 [2]。其次，高校教学质量监控中涉及学生的成绩数据、课程数据、课堂行为等多个方面，其中成绩数据作为学生学习的量化结果，易被不法分子用于犯罪活动。最后，高校教学质量监控中涉及教师的课表、考勤、上课视频等多项个人数据，其中课表信息存在被窃取的风险。上述问题在一定程度上增加了教学质量监控的风险性，致使学生、教师和管理者三方陷入了信息被窃取风险之中，且其隐私权利易受到侵犯，由此引发新的伦理困境。

（二）算法偏见与不公平问题

智能时代，伴随着网络信息技术的发展与进步，人工智能技术的广泛应用成为人类社会发展的重要趋势。但是新技术应用也引发了一系列社会伦理问题，算法偏见与不公就是其中重要问题之一，如教学质量评价系统中所使用的“学生成绩评估系统”中存在的算法歧视问题。在实际教学中，通过人工智能技术生成的学生成绩评估系统在一定程度上能够反映出教师的教学水平，但是由于学生的成绩呈现具有一定的随机性，因此教师很难掌握全部学生的真实成绩，从而导致教师在教学质量评估中存在对部分学生群体的歧视现象。同时，由于不同等级的学生群体所拥有的数据、资源、信息等存在一定差异，导致学生之间产生不公平现象，影响教学质量的提升[3]。

（三）教育目标偏离问题

教育的根本目标是培养全面发展的人，促进人的自由而全面的发展。AI 驱动的高校教学教育目标旨在实现知识与能力、过程与方法、情感态度价值观的有效融合，培养学生的综合素质与核心素养，实现学生全面而自由的发展。但是，在教育教学实践中，高校教学质量监控未能充分发挥其应有的作用，还存在诸多偏离教育目标的问题。其中最明显的体现就是高校教学质量监控对学生主体性的忽视。在当前 AI 驱动的高校教学质量监控中，更多地被视为一种工具或手段，教师更多地关注自身教学行为以及学生学习过程中产生的各种数据。导致教学目标有所偏离，影响高校教学质量监控的发展。

二、AI 驱动的高校教学质量监控伦理问题的治理路径

（一）完善的关于 AI 技术在教育领域应用的法律法规

首先，需要从法律层面确定 AI 在教育领域应用的权利与义务，为AI 技术的发展提供法律保障。比如《网络安全法》《数据安全法》等相关法律法规只对数据安全、算法安全等做了原则性规定，对 AI 在教育领域应用的权利与义务没有作出明确规定 [4]。所以就要切实针对 AI技术的运用建立相关的法律法规，切实保证 AI 技术在教育领域中的权利与义务；其次，需要在法律层面建立相应的惩罚机制，打击侵犯隐私、算法歧视等行为。明确责任主体，人工智能技术的应用是多方参与的过程，涉及到政府、企业、高校、科研机构等多方主体，需要明确责任主体来保障 AI 技术在教育领域应用的合法性。

（二）建立专门的 AI 技术监管机构，加强技术监管与评估

目前，我国高校教学质量监控正处于快速发展阶段，对于高校教学质量监控中出现的伦理困境，应在宏观层面上进行治理，引导高校树立科学的教学质量监控理念，建立专门的 AI 技术监管机构，加强技术监管与评估，当前我国高校教学质量监控存在诸多伦理困境，需要成立专门的 AI 技术监管机构，根据国家政策法规进行教学质量监控工作的开展。同时，加强技术监管与评估工作，以“结果导向”为原则，强化高校教学质量监控结果的运用，加大对技术监管与评估工作的重视程度，并进行长期有效的监控。只有不断提升 AI 在教学质量监控中的应用水平，保障我国高校教学质量监控沿着正确方向发展。

（三）提升高校教师AI 技术使用的伦理意识与素养

高校教学质量监控伦理问题是人工智能技术应用过程中不可避免的问题，应引起重视，并在 AI 驱动下做出积极应对。要树立正确的教学质量监控伦理理念。高校教师应以科学的态度看待人工智能技术在教学中的应用，自觉规避隐私泄露、算法歧视、数据安全等伦理风险，在教学实践中理性地选择适合自己的教学质量监控模式，提高自身对人工智能技术使用的伦理意识和素养。这就要求要加强对高校教师的人工智能技术应用培训，不断提高他们利用 AI 技术的能力，保证 AI 技术能够更好的应用到教学质量监控过程中。

三、结束语

综上所述，AI 驱动下的高校教学质量监控在数据、算法与技术三重驱动下存在诸多风险，主要表现为隐私泄露、算法歧视、数据安全等方面。面对这些伦理困境，应从树立科学理念、加强数据监管、完善算法机制等方面进行治理，以此更好地实现教学质量监控的价值。

参考文献

[1] 安倩楠 . 基于大数据技术的智慧校园整体构建研究 [J]. 电脑知识与技术 ,2021,17(17): 94-95+107 .

[2] 霍亮 , 孟璨 , 徐继存 . 大数据时代教学评价的伦理危机及化解[J]. 中国教育科学 ( 中英文 ),2022,5(6):66-75.

[3] 熊英 , 郑霁鹏 .AI 技术赋能大规模个性化英语教学创新实践[J]. 中国高校科技 ,2024(9):6-10.

[4] 毛文 .“互联网 + ”视域下设计类课程教学改革实践 [J]. 中国高校科技 ,2024(8):98-99.

作者简介：

刘金星（1984-），女（汉族），河北邢台人，硕士，任职于 助理研究员，研究方向：教学评估与教学管理。

江苏省高等教育教改研究课题，项目号：2025JGYB206，项目名称：人工智能在高校教学质量管理应用中的伦理与安全问题研究 -- 以为例