介紹
人工智能（AI）融入教育已解開了個性化學習，資源管理和行政效率的前所未有的機會。這些進步並非沒有並發症。教育中AI的道德問題提出了重大挑戰，包括對隱私，公平，透明度和問責制的關注。當實施不當時，AI可能會加劇不平等現像或對教師學生的動態產生負面影響。本文探討了與教育環境中AI部署相關的道德方面，並強調了確保公平，透明和保護人類價值觀的重要性。
另請閱讀：教育中的AI和機器學習：個性化學習路徑
道德在AI驅動的教育中的作用
道德作為負責部署AI系統在教育中的指導框架。他們確保以尊重基本人權和價值觀的方式設計和使用AI工具。在教育領域，出於各種目的，學生，教師和機構與AI技術互動，例如預測分析，自動化等級和個性化輔導。沒有道德考慮，這些互動可能會導致意想不到的後果，例如歧視或學生自治的侵蝕。
教育中的人工智能應與全球道德標准保持一致，以平衡創新與以人為本的價值觀。例如，道德準則應強調尊重學生隱私，包容性和可訪問性。這些原則是技術開發人員和教育工作者設計系統優先級福祉和權利的系統的基礎。重要的是要在包括軟件開發人員，教育領導者和決策者在內的所有利益相關者中培養道德意識，以確保集體承諾對AI負責使用。
通過維護道德價值觀，教育機構可以利用AI的好處，而不會損害課堂內的敏感動態。這種方法不僅可以增強用戶和AI系統之間的信任，而且為所有學生提供公平訪問和成果的方式，無論其背景或社會經濟地位如何。
另請閱讀：AI治理趨勢和法規
AI教育方面的隱私問題
數據隱私是在教育中使用AI最關鍵的道德問題之一。 AI系統在很大程度上取決於大量的個人信息，例如學術記錄，行為模式和社會人口統計學細節，以提供個性化的解決方案。這些數據經常由教育機構和私人技術供應商收集，存儲和處理，從而引起了對數據濫用和漏洞的重大關注。
一個主要的擔憂是由於學生數據的使用超出了預期的目的。例如，收集的信息可能會出售給第三方廣告商，也可以用於生成可能影響學生未來機會的分析工具。為了解決這個問題，教育者和組織必須確保遵守數據保護法，例如《通用數據保護法規》（GDPR）和《兒童在線隱私保護法》（COPPA）。數據收集和使用政策的透明度對於減輕對侵犯隱私行為的擔憂至關重要。
另一個令人關注的領域是AI系統對網絡攻擊的脆弱性，這可能會損害大量的學生數據。當數據涉及敏感方面（例如心理健康評估或社會情感評估）時，賭注特別高。機構需要實施強大的網絡安全措施和加密方法，以減輕潛在的風險。定期審計和合規性檢查進一步增強了教育中AI系統的可信賴性。
AI教育模型中的偏見與公平性
在AI驅動的教育中，普遍的道德挑戰是算法中存在偏見，這可能導致不公平或歧視性結果。 AI系統建立在經過歷史數據集訓練的機器學習模型上。如果這些數據集包含偏見（是否與種族，性別，社會經濟地位或學習成績有關），那麼這些偏見就可以被AI系統延續甚至擴大。
例如，用於錄取決策或跟踪學生表現的預測模型可能會基於偏見的培訓數據有利於某些人口統計。這可以擴大教育機會和成果上已經存在的差異。解決此類問題要求AI設計師通過對數據集和算法進行偏見審核來積極追求公平。教育機構必須倡導算法問責制，以確保對所有學生的公平治療。
解決AI偏見的另一種方法是多樣化輸入數據集，以更好地代表學生群體的種類。這樣可以確保AI系統更具包容性，並能夠為更廣泛的受眾服務。算法的持續監測和重新訓練在整個AI系統的生命週期中保持公平性也起著至關重要的作用。
另請閱讀：如何將AI用於教育
確保AI驅動的教育系統的透明度
透明度是教育中採用道德AI的基石。它需要提供清晰，可以理解的解釋，即AI系統如何運作以及使利益相關者意識到決策所涉及的過程。由於老師，父母和學生可能很難理解AI驅動決定背後的理由，因此缺乏透明度通常會導致不信任。
例如，當使用AI推薦學習途徑或評估學習成績時，學生和教育工作者有權了解系統使用的標準。透明的AI系統促進了知情的決策，並允許用戶挑戰或吸引可疑結果。教育機構可以通過合併以外行術語進行交流的可解釋的AI模型來實現這一目標。
強調透明度的政策和框架應該是教育中AI實施策略不可或缺的一部分。機構必須確保所有利益相關者都接受有關技術的能力，局限性和影響的教育。這種協作方法不僅建立了信任，而且還使用戶能夠更有效地使用AI工具。
對教育中AI決定的問責制
AI驅動教育中的問責制問題帶來了複雜的道德困境。當AI算法故障或導致負面結果時，確定責任就變得具有挑戰性。是創建算法的開發人員，實施該系統的教育者還是採用了該技術的機構？
為了解決此類歧義，教育機構和技術提供商必須建立清晰的問責制框架。這些框架應概述算法錯誤或意外傷害的角色，責任和後果。例如，問責協議可以包括責任條款，以確保開發人員在彌補損失的同時糾正有缺陷的AI系統。
組織還應通過在推出AI工具之前進行影響評估來採用主動方法。定期監視和評估過程可以預先確定問題，並確保AI系統按預期運行。教育者和管理人員需要持續的培訓來解決問責制問題，並就使用AI技術做出明智的決定。
另請閱讀：通過AI進行革新教育：增強學生學習和增強教育工作者的能力
AI對教師關係的影響
在教育環境中引入AI引發了有關其對傳統教師關係的潛在影響的問題。雖然AI工具可以通過自動化行政任務或提供個性化學習內容來幫助教育工作者，但它們可能會無意中減少教師和學生之間的個人互動。
AI系統在教室中的存在可能會導致對技術的過度依賴，從而削弱了教學的關係和情感方面。教師在培養批判性思維，情感智力和人際交往能力方面發揮了至關重要的作用 – AI仍然不足。教育機構必須在技術和以人為中心的教學方法之間取得平衡，以維護教育的本質。
要考慮的另一個方面是學生如何看待AI工具。如果他們認為AI是老師的代孕，它可能會降低他們對人類教育者的信任。鼓勵對AI系統的協作使用（教師和人工智能共同努力增強學習經驗）可以減輕這種關注。促進技術與人類教學之間的共生關係可確保學生從個性化的教育支持和有意義的人類聯繫中受益。
確保數據是任何AI系統的首要問題，在教育部門尤其如此。 AI驅動的平台通常存儲大量敏感的學生信息，使其成為惡意演員的吸引力。在沒有嚴格的安全協議的情況下，違規行為可能會揭示機密記錄，從而導致身份盜用或妥協學術聲譽。
教育機構必須實施行業標準的加密和網絡安全層，以防止未經授權訪問AI系統。與第三方供應商合作需要對其安全實踐進行嚴格的評估，以確保遵守相關的法律標準。定期滲透測試和及時的軟件更新可以進一步保護新興威脅。
數據保護的另一個關鍵要素是教育利益相關者有關網絡安全的最佳實踐。應培訓老師，學生和行政人員，以識別網絡釣魚嘗試，管理安全密碼以及報告可疑活動。解決數據安全性從整體上加強了教育中AI系統的整體彈性。
AI輔助評估和評估中的道德挑戰
使用AI進行評分和評估引發了有關公平，準確性以及教育中人類細微差別的潛在損失的辯論。自動化的分級系統可以有效地處理大量考試和作業，但它們通常無法說明獨特的學生環境或創造性的解決問題的方法。這可能會導致不公平的評估或缺乏對學生的全面反饋。
道德問題也來自某些AI等級算法的不透明性質。學生和老師可能會質疑AI決定的信譽，尤其是當結果似乎不一致或有偏見時。確保AI輔助分級的公平性需要透明的算法，能夠符合客觀和明確定義的標准進行評估。
教育者應將AI視為補充，而不是替代評估中的人類監督。將AI的效率與教師的專業知識相結合可以產生更公平，更可靠的分級流程。人類干預確保評估可以說明AI可能忽略的定性和上下文因素，並保留教育評估過程的完整性。
另請閱讀：教育中的AI：塑造未來的教室
結論
AI在教育中的道德問題是多方面的，涵蓋了隱私問題，算法偏見，問責制和透明度等挑戰。解決這些問題需要一種涉及技術開發人員，教育工作者，決策者和學生的協作方法。通過維護公平，包容性和安全的原則，人工智能可以在維持以人為本的本質的同時徹底改變教育。機構必須確保負責任的發展和實施AI技術，以最大程度地利用其利益並最大程度地減少潛在的傷害。這樣一來，教育可以有效地發展以滿足21世紀的需求，同時尊重所有參與者的尊嚴和權利。
參考
盧丁，羅斯。 “機器學習和人類智慧：21世紀教育的未來。”皮爾森教育，2018年。
卡爾德（Calder），奈傑爾（Nigel）和福克斯（Fox），吉爾（Jill）。 “教育中的人工智能：對教學的承諾和影響。”施普林格，2020年。
福爾摩斯，韋恩。 “ AI和教育：人工智能時代的學習。” Routledge，2022年。
克里漢，露西。 “聰明的世界：世界教育超級大國成功背後的秘密。” Unbound，2017年。
塞爾溫，尼爾。 “機器人應該取代老師嗎？ AI和教育的未來。”政治，2020年。
