■ 吕爽 宾智
新质生产力的特征，是以技术突破和要素配置创新为核心，推动高职教育人才培养模式变革。其中， 生成式AI凭借内容生成与自适应学习能力，为高职个性化教学赋能，推动因材施教向规模化发展。然而，当技术嵌入教学场景时，数据滥用、算法偏见等伦理风险逐渐显现，对教育公平构成挑战。“如何在释放技术红利与坚守教育伦理之间寻求平衡”成为高职教育数字化转型的现实命题。围绕伦理规范、数据权益、教师素养展开探讨，对保障技术向善、推动职业教育高质量发展具有重要意义。
构建高职AI个性化教学伦理规范体系的制度框架。伦理规范体系的制度化建构，是化解生成式人工智能介入高职个性化教学风险的逻辑起点。由于技术应用往往先于规则确立，教学中责任归属模糊、价值取向偏离等问题频发，需通过顶层设计将伦理诉求转化为具体制度安排。制度框架的建立不能简单移植通用人工智能伦理原则，而应立足职业教育的特殊定位，将核心价值嵌入技术应用全流程，使伦理要求转化为具体行为约束。
规范体系的内在结构需兼顾原则性与层次性。顶层确立教育性优先原则，防止育人初心被效率最大化的思路带偏；中间层制定各类具体伦理准则，为教学实践提供明确指引；基础层明确操作规程与负面清单，让教师和管理者在面对模糊地带时有据可依。三个层面相互支撑，形成完整的规范网络。制度框架的有效运行，还需配套机制协同保障。伦理审查机制对教学应用场景进行事前评估，阻断高风险应用的推广；责任追溯机制明确各方在伦理事故中的义务，解决责任主体认定难题；动态评估机制依据技术迭代和教学反馈修正规范，避免出现伦理真空。
规范的生命力在于实践中的内化与遵循。需将伦理要求融入教学各环节，使遵守规范成为师生的自觉行动。院校可通过推广示范案例、总结典型经验，引导教育主体理解规范精神，形成尊重技术伦理、敬畏教育规律的文化氛围。唯有制度框架与价值认同深度交融，伦理规范才能真正发挥引导技术发展、护航个性化教学的作用，为治理措施落地奠定坚实的制度根基。
健全学生数据权益保障机制与算法透明审查制度。数据是生成式AI驱动个性化教学的核心要素，学生学习过程中的行为轨迹、认知特征等信息，构成了精准画像与自适应推荐的底层支撑。然而，海量教育数据的采集、存储与运用在提升教学针对性的同时，也使学生面临权益受损风险。例如，数据过度收集等问题若缺乏约束，将侵蚀教育场域的安全与信任。因此，落实数据权益保障是维护学生主体地位的关键。
权益保障的核心在于确立学生对自身数据的主导权：院校在采集数据前，需严格遵循知情同意原则，清晰告知学生数据的具体用途、范围及处理方式；同时，恪守最小必要原则，仅收集与教学活动直接相关的信息。学生应依法享有查阅、更正、删除个人数据的权利，并拥有便捷有效的救济渠道，真正成为数据治理的核心参与者。与此同时，数据全生命周期的安全防护是权益保障的关键技术支撑，需在采集、存储、使用、共享等各个环节建立全方位的防护体系，从技术层面防范数据泄露、篡改等风险。
针对智能技术黑箱运行带来的公平性隐忧，建立算法透明审查制度尤为必要。若生成式AI的推荐逻辑缺乏可解释性，将进一步加剧教育资源分配的不平等。审查制度要求算法决策依据具备明确的可解释性，让师生能够清晰地理解推荐机理，并对异常情况提出质疑；同时，通过第三方独立审查，及时识别并纠正算法歧视，确保推荐过程的公正性与透明度。
培育教师AI伦理素养与批判性技术反思能力。教师是生成式AI与学生之间的关键中介，其伦理判断与价值引导直接影响技术应用的方向。制度执行、数据权益守护、算法风险识别等环节，均依赖一线教师的专业实践。技术智能化程度越高，教师的伦理把关责任就越重——算法终究无法替代人类对教育价值的判断，以及对学生成长的深度关切。提升教师驾驭与反思技术的能力，是伦理治理从制度层面落地实践的核心环节。
伦理素养的培育，要求教师清晰把握技术应用的价值边界。当前，部分教师面对生成式AI时，存在过度依赖或盲目排斥的问题，这显然背离了人机协作的初衷。成熟的伦理素养能让教师清醒认识技术的工具属性，始终以教学目标为导向，让技术真正服务于教育需求。批判性技术反思能力的养成，则是教师主动驾驭技术的必由之路：生成式AI的输出内容可能存在偏差，需要教师仔细甄别；具备反思能力的教师不会迷信算法，而是引导学生开展质疑与辨析，甚至将反思延伸至技术与教育的深层关系，从而守护教育的本质。
素养与能力的提升，离不开系统化的培养路径与支持环境。院校应将人工智能伦理纳入教师专业发展体系，通过案例研讨、模拟教学、实地观摩等多种方式，帮助教师积累实践经验；营造鼓励反思、宽容试错的氛围，让批判性思维得以生长。唯有当教师既能熟练运用技术，又能坚守教育初心时，技术向善的愿景才能在课堂中真正实现，为多元协同治理提供坚实的主体支撑。
（吕爽单位：湖南理工职业技术学院；宾智单位：湖南有色金属职业技术学院）
【课题名称】本文系2025年度株洲市社会科学成果规划评审委员会课题（编号：ZZSK2025149）的研究成果。