人工智能教育应用的偏见风险分析与治理

在倡导教育包容与公平的时代背景下,教育面临着以个性化、自适应为特征的智能技术所带来的偏见风险.在智能教育产品的研发过程中,潜在的设计偏见、数据偏见和算法偏见会使教育领域面临多重风险,如教育活动的公平性受阻、教育系统内部的歧视加剧、教育中的多元化特质消解和学生思想窄化.学校、科技公司、监管机构等组织应当携手共进,提前侦测偏见风险并加强治理,包括:提升研发团队的教育理解和多元眼光,让师生成为产品的合作创造者,加强偏见检测和道德评估过程,建立可解释、可审查、可纠正的系统优化机制,开展面向师生的人工智能素养教育,确立人工智能在教育中的应用范围和伦理规范,从而争取实现人机良性互动,打造多元包容的智能教育环境.     

算法教育治理：技术逻辑、风险挑战与公共政策

智慧学习、智慧课堂、智慧校园等智慧教育的具象形态,从本质上来说,就是算法学习、算法课堂、算法校园,这也使得算法教育治理日益成为教育现代化进程中不可忽略的研究议题。遵循"技术逻辑→风险挑战→公共政策"的分析框架对算法教育治理进行系统探讨,发现由于数据鸿沟、算法黑箱、效率优先等众多因素的复合影响,导致算法教育存在自我强化偏差、技术控制困境、主体性危机等治理难题,也让教育公平、教育平等、教育效率等传统议题在"互联网+教育"时代显得更加突出。为规避只注重相关关系描述,而不重视因果关系研究的算法给教育带来的风险挑战,可从算法教育基础的数据正义、算法教育程序的合理公开、算法教育结果的有限使用等三个层面开展对算法教育治理的公共政策选择,以更好地推动人工智能在实现发展更加公平更有质量教育过程中的重要作用。     

人工智能促进青海教育公平的价值

为了解决教育面临的一系列问题,文章从加速优质教育资源的整合与共享、助力教师队伍建设持续推进、促进教学范式改革与创新、实现个性化的教育教学管理四个方面论述了人工智能促进青海教育公平的价值。     

人工智能时代教育研究的算法逻辑、可能风险及规制策略

在教育数字化转型背景下,基于算法的教育研究已呈现出蓬勃发展之势,正推动着教育研究由以个体数据为主的实证分析向以海量关系数据为主的智能预测转型。基于算法的教育研究具有独特的运行逻辑,表现为指向计算主义的研究本体论规定,指向算法表征的研究认识论预设,指向数据驱动的研究方法论实践,指向模型预测的研究价值论诉求。但基于算法的教育研究也面临量化一切的算法崇拜、人之主体性的僭越、唯数据论的方法圭臬以及教育研究的非正义性等潜在风险。为防范和化解算法风险需要建立相应的规制机制,具体包括嵌入基于人文主义的研究立场,构建主体间性的“人—算”协同关系,推进基于数据效能的算法公开,重塑基于教育逻辑的算法正义等。     

基于人工智能的教育应用及其对中国教育公平的意义

文章对现阶段人工智能在国内教育的应用做了深入的调查研究。研究表明,虽然大多数受访者不经常使用这些基于人工智能的应用,但他们仍然满意这些应用,并对这些应用的未来充满信心。同时,大多数受访者认为这些基于人工智能的教育应用是对传统教育的重要补充。这些调查结果对中国的教育机构、教育相关类公司和教育工作者具有重要的启示:基于人工智能的教育应用具有良好的社会基础和广阔的发展前景。如果国内的教育机构能够更大规模地开展这些应用,特别是K12型慕课,将对中国的教育公平做出重要贡献。     

人工智能算法歧视及其治理

人工智能的快速崛起,在人类事务领域引发无法想象的革命的同时,愈益严重的算法歧视现象也引发了人们普遍的担忧与焦虑。AI算法绝不仅仅是一项单纯的技术性问题,其蕴含的政治风险、安全风险与伦理道德风险同样不容忽视。实际上,算法歧视不仅会导致种族歧视、性别歧视等严重社会后果,在一些关键领域或特定情境下,还会侵害公民权利、自由,甚至危害其生命安全。因此,对算法歧视善加治理,才能为算法及其行业的健康发展创造良好的环境。     

教育的偏见

“爸爸，你看，这条狗太大了!”在动物园，女儿指着笼子里一个犬状动物，满脸惊喜地对我说。我告诉她，这不是狗，虽然像狗，其实是匹狼，我们方言中，叫它老豺狗。     

教育质量公平：新形势下教育公平的走向

教育公平的实质和深层次要求是教育质量公平。当前,社会公众对于教育公平的诉求更多地转向提高教育质量,即有质量保证的教育公平。提高教育质量是实现教育质量公平的有效手段,也是当务之急;需要把握教育质量公平内涵,在公平而差异机制下发挥政府的主导作用,同时要凸显学校在提高教育质量上的的主体地位,采取多种行之有效的措施,走向有质量的教育公平。     

人工智能教育应用风险与治理

随着人工智能在教育领域应用的推进,教育中不少重复性的机械劳动逐渐被人工智能技术所取代,但这同时也引发了一些问题：情感忽视导致人际疏离;技术崇拜引发的技术滥用侵犯个人隐私;人工智能偏见也会产生消极后果。因此,政府、社会、学校需要对人工智能教育应用进行风险分析,建立系统的风险评估机制,开设针对师生的人工智能素养课程,厘清人工智能的伦理界限,实现人工智能与教育的良性发展,共建和谐智能教育时代。     

人工智能背景下思想政治教育的算法风险与应对策略

现在是人工智能时代,也是算法时代,算法作为人工智能的技术本质,在人工智能发展过程中起到了主导信息传播的作用,让社会、文化、人的价值观念发生了改变.智能算法与我国当代思想政治教育之间有着密不可分的联系,也给思想政治教育带来了内容供给短缺、认同消解、思想政治教育者职责理念解构、凝聚共识受阻等风险.必须优化算法,赋予思想政治教育更高价值;反思算法,把思想政治教育者及网民的"算法素养"提升起来;用好算法,利用算法优势,创新和发展思想政治教育.     

智能教育场景下的算法歧视：潜在风险、成因剖析与治理策略

随着人工智能在教育场景中应用的不断深化,智能教育以其个性化、定制化等独有优势改变了当下的教育格局,但智能教育也面临着算法歧视的潜在风险,如教育结果的单一化、加剧教育不公平、学习结果两极分化、人机交互加深偏见等。同时,在智能教育系统的开发与应用过程中,设计团队存在思维定势、机器学习的偏差、交互式决策的危机等问题使算法歧视的成因更为多样化。而解决对智能教育系统中存在的算法歧视问题,需从促进多主体共同参与,构建多元评价标准,以及通过技术赋能等三方面落实治理策略。具体到技术治理,可根据时间维度划分为三阶段治理,即在事前加强数据歧视检测,在事中建立可解释、可审查的算法优化机制,在事后坚持学生在教育教学活动中的主体性。     

教育公平与公平教育

教育乱收费,历来是社会关注的焦点。群众埋怨,媒体声讨,政府打击,不可谓不紧锣密鼓铺天盖地。可到头来,还是未能遏止其猖狂势头,“教育黑洞到底有多深”很难下个定论。教育的理想是为了理想的教育,是为了一切的人成长成才,没有校际级别之差,也没有贫贱与高贵之分。值得警惕的是,有钱的家长能够发挥主观能动性,为孩子的择校创造条件,相对于那些贫寒学子而言,本身就是不公正的。可以预见的是,那些没有能力择校的家长,其孩子所接受的是怎样的一种选择。     

教育人工智能变革的基本逻辑与发展进路

教育人工智能的发展经历了萌芽、起步与发展三个阶段,其中蕴含着四个基本的变革逻辑：在技术上,它体现为底层技术与应用技术的叠加效应;在理论上,它表现为学习理论与人工智能理论彼此支撑;在应用上,它从辅助教学不断向人智协同拓展;在制度上,它呈现出积极发展与风险防范的两难平衡。这就意味着,未来的教育人工智能发展面临诸多困境：依托底层技术的突破方向模糊不清;教育人工智能的基础理论供给不足;指向人的发展的实践应用缺乏边界;存在利益博弈的教育政策易于摇摆。因此,实现提升教育质量的关键技术突破,注重聚焦智慧教育的基础理论创新,恪守确保人机协同的技术善用边界,不断加强防范风险的政策制度保障,是教育人工智能发展的未来进路。     

教育过程公平研教育公平研究的新趋势

教育公平有宏观和微观两个层次。宏观层面的公平是自愿的配置,是“物”的意义上的公平。是教育制度、政策的公平,考虑群体利益。微观层面的公平是师生交往实践上的公平,是教育过程中的公平,关注个体利益,是“人”的层面上的公平。个体的发展是宏观层次的教育公平与微观层次的教育内部公平的重要基础,因此,个体公平是教育公平的本质内涵。义务教育的普及使教育过程公平问题凸显、教育均衡发展正从外延式逐步走向内涵式发展、教师的公平意识水平有待提高等教育现状需要教育过程公平研究。我国教育公平研究将教育公平作为社会问题研究。在教育公平的宏观层面徘徊,教育过程公平研究存在问题,为教育过程公平研究留下了研究空间。因此。教育过程公平研究将是教育公平研究的新趋势。     

质量公平：当下教育公平研究与实践的新追求

＂促进公平＂和＂提高质量＂是《规划纲要》提出的今后10年我国教育发展的重要目标。全方位地关注教育质量、提升质量公平,是我国当下教育公平研究与实践的新追求。通过梳理教育质量公平演进的基本脉络,发现质量公平思想是教育公平思想和教育质量思想演进到一定阶段时的交汇。教育质量公平是人们对教育输入、教育过程和教育结果是否满足需要及其满足程度的心理感受,包括三个构成要素,即条件质量公平、过程质量公平和结果质量公平。我国教育现实中还存在着巨大的不平衡,亟待从多个方面提升与改善我国当下的质量公平。     

人工智能赋能网络教育：逻辑、机理与路径

发挥人工智能优势,赋能网络教育高质量发展,构建智慧网络教育新生态系统,实现网络教育转段升级,是当前网络教育的目标追求。人工智能给网络教育赋能,价值逻辑在于人工智能自身的技术优势及其与网络教育契合;目标逻辑在于构建“人工智能+网络教育”数字化新生态;实践逻辑在于以智能技术创新驱动网络教育高质量发展。人工智能作用于网络教育的机理在于智能技术创建智慧环境和优质资源,实现智能管理,助力个性化学习和科学评价。应着力推进人工智能与网络教育深度融合,构建基于人工智能关键技术的智能化综合业务平台,打造智慧网络教育生态系统,实现人工智能在网络教育教、学、管、评等方面的核心价值。