算法公平：教育人工智能算法偏见的逻辑与治理

算法公平被视作人工智能领域的核心伦理问题。教育人工智能同样面临算法偏见、算法歧视等伦理风险。通过系统性回顾2013—2023年教育人工智能算法偏见的57篇文献，本研究发现，从总体架构看，教育人工智能算法偏见研究主要分概念性理论研究、教育场景应用研究与算法检测设计研究三类；从以算法偏见为核心厘清算法伦理风险、算法歧视、教育公平三层概念的逻辑层次看，研究样本在算法偏见的种类、成因和治理原则与方法方面存在共性和明确的指向。本研究最后以种类和成因为基础，提出未来教育算法偏见研究的五个方向，以期促进教育的算法公平，优化人工智能教育应用环境，推动教育人工智能生态系统的健康发展。     

ChatGPT教育应用的伦理风险与规避进路

智能时代ChatGPT强势崛起，生成式人工智能惊艳大众，引领人工智能走向场景落地，为教育领域变革带来巨大机遇。ChatGPT为教育创造有益价值的同时，也带来一系列伦理风险。本文阐述了ChatGPT的发展脉络和内涵特征，揭示ChatGPT教育应用存在的伦理风险，包括：数据隐私的泄露与滥用、机器算法的歧视与偏见、师生关系的弱化与破坏、学术公平的失信与失衡。本文从博弈论视角出发，从道德伦理角度剖析“教育-ChatGPT”之间的最优关系，提出ChatGPT教育应用伦理困境的规避建议：唤醒大众意识与保护数据隐私，警惕惯性认知与防范算法偏见，把握任务重心与调节师生关系，规训道德行为与重塑学术公平，以此增强“教育-ChatGPT”的应用价值利益，共建教育人工智能伦理规范，促进教育人工智能理性发展。     

职业教育元宇宙的应用场景、现实困境与消解路径

元宇宙技术生态与职业教育的深度融合，为职业教育改革创新迎来了突破点。从技术应用论和社会空间论出发，科学界定职业教育元宇宙的概念，总结出其四类内涵特征：学习的主体性转变、群体的开放性感知、实践的虚实性融合和流程的一体式建构。以此为基础构建了职业教育元宇宙四种应用场景：三全育人的虚拟信息载体、教学创新的融合共享平台、技能发展的创新演练环境和产教融合的开放协作空间。同时阐释四种应用场景中存在的现实困境和伦理风险：育人目标难落实和多种教育难融合、学生沉迷诱惑产生依赖和伦理隐私未规定、技术算法有压力和操作成本过高、资本膨胀被绑架和校企协作未一致。并提出解决思路与路径，对职业教育元宇宙的深度应用提供参考指南，推动职业教育数字化转型可持续发展。