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人工智能教育伦理：参考框架（2026年版）总结

核心内容概览

《人工智能教育伦理：参考框架》（2026年版）由世界数字教育联盟专家咨询委员会与人工智能开放联盟伦理与治理专业委员会联合发布，旨在为全球各级教育机构、教育者与学习者提供人工智能应用的伦理指导。该框架立足教育规律与育人使命，确立“主体归人、协同共生、适境致善、分类施治”的核心理念，强调人工智能应作为教育的辅助工具，而非替代品。

主要观点

核心理念

• 主体归人：人类是教育的主导者，技术应赋能而非替代人的决策与创造力。
• 协同共生：构建“师—生—机”三元协同生态，促进人类智慧与机器智能的优势互补。
• 适境致善：人工智能的应用应契合教育情境，保障技术向善，服务人的全面发展。
• 分类施治：根据教育阶段、任务类型与场景特性，将人工智能应用划分为“禁止准入”“有限使用”“鼓励使用”三类，实施精准治理。

伦理行为导向

1. 强化人机协作边界：明确教育者与学习者的核心地位，防止技术削弱人际互动与自主思考。
2. 精准适配教育场景：根据不同学段与学科特点，制定差异化治理机制。
3. 筑牢数据安全防线：建立数据分类分级管理机制，保障师生隐私与数据安全。
4. 推动算法公平透明：提升算法可解释性，完善责任追溯与问责体系。

关键信息

风险类型与责任认定

1. 滥用风险：源于技术被用于违背教育初衷的目的，责任归于主观故意的个体或机构。
2. 故障风险：源于系统能力边界，责任依据技术缺陷与使用不当程度进行界定。
3. 系统性风险：涉及教育生态的宏观影响，需通过跨领域协同治理进行防范。

教育者伦理行为规范

• 基础教育：应保护学习者的主体发展，防止技术替代认知构建，强调人工复核与价值观引导。
• 高等教育：应维护学术诚信，规范人工智能在科研与学习中的辅助角色，强调原创性与责任意识。
• 职业教育：应确保技术辅助实操而非替代实践，强化职业能力与责任意识的培养。

学习者伦理行为规范

• 基础教育：应以自主探究为核心，避免对智能工具的盲目依赖。
• 高等教育：应坚持学术原创，规范使用人工智能辅助工具，提升批判性思维与创新意识。
• 职业教育：应关注真实工作场景的体验与技能培养，强化职业素养与实践能力。

教育机构伦理行为规范

• 基础教育：应建立数据安全与隐私保护机制，保障未成年人权益。
• 高等教育：应完善学术治理制度，防止人工智能对学术诚信与研究质量的冲击。
• 职业教育：应推动产教融合，强化数据安全与技术合规，确保技术服务于真实实践。

分类应用指引与动态治理

1. 禁止准入：涉及核心评价、价值观塑造与安全底线的场景，应严格限制技术介入。
2. 有限使用：强调主体责任与技术边界，规范人工智能在教学与学习中的辅助角色。
3. 鼓励使用：推动技术创新与教学模式变革，支持人工智能在激发创造力与提升效率方面的应用。
4. 动态调整机制：建议每1-2年开展系统性评估，根据技术发展与伦理风险调整应用场景分类。

适用范围

本参考框架适用于全球各级各类教育机构与教育活动，包括基础教育、高等教育和职业教育。不同国家可根据自身国情与教育实际制定实施细则，确保伦理原则的灵活落地。

治理目标

• 确保人工智能服务于人的全面发展。
• 促进教育公平，防止技术加剧数字鸿沟。
• 构建开放、包容、协同的教育伦理治理机制。
• 推动人工智能与教育的正向融合，实现教育质量提升与社会进步。

结语

本参考框架不仅关注人工智能是否应进入教育，更强调其应以何种方式、在何种边界内、遵循何种价值秩序进入教育。其最终目标是建立清晰的伦理规范基础，推动人工智能成为促进教育公正、构建高质量教育体系的重要力量。

致谢

本框架由浙江大学、北京师范大学、香港中文大学学者共同撰写，并由世界数字教育联盟与人工智能开放联盟组织专家评审，评审专家名单包括：杨宗凯、龚克、郑庆华、李永智、薛澜、刘桐汐、唐虔、苗逢春、秦昌威、熊璋、胡祥恩、梁正、王国豫、白惠仁、侯万军、沈明喆、叶民、贡森、陶锋、林建武、秦岩丁、Asha S. Kanwar、陈丽、Mohamed Jemni、展涛、刘德建、刘庆峰、何莲珍、徐雪英、Torunn Gjelsvik、Habibah Abdul Rahim、Maxim Jean-Louis 等。