教育中的人工智能:应用、风险与治理研究

发布时间：2021-08-17 21:02

　　人工智能与教育的深度融合,能够全面创新教育、教学和学习方式,为高质量教育、教育公平与终身学习提供解决方案。教育中的人工智能的应用分别聚焦于学生的"学"、教师的"教"和学校的"治"。由于不可解释性、算法局限性、数据偏见、隐私泄露等原因,教育系统应用人工智能可能面临技术、社会、法律和伦理风险,可以依据透明度、多元化、问责制、公平性、隐私保护、人文主义教育等原则对人工智能进行有效治理,从而安全有效地推进教育创新发展中的技术融合。 

【文章来源】：黑龙江高教研究. 2020,38(06)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
一、教育中人工智能的定义
    (一)人工智能的定义
    (二)教育中人工智能的含义
二、教育中人工智能的多样化应用
    (一)面向学生的人工智能
    (二)面向教师的人工智能
    (三)面向学校的人工智能
三、教育中人工智能的风险
    (一)技术风险
        1.不可解释性风险
        2.算法风险
    (二)社会风险
        1.数据固有的偏见加强了社会歧视
        2.数字鸿沟带来的不公平性
    (三)法律风险
        1.隐私和数据泄露
        2.委托代理关系复杂化
    (四)伦理风险
四、教育中人工智能的治理
    (一)透明度原则
    (二)多元化和包容性原则
    (三)问责制原则
    (四)公平性原则
    (五)数据安全与隐私保护原则
    (六)人文主义教育原则


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能教育应用的算法风险[J]. 谭维智.  开放教育研究. 2019(06)
[2]人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动[J]. 郭凯明.  管理世界. 2019(07)
[3]人工智能时代的人文主义[J]. 韩水法.  中国社会科学. 2019(06)
[4]规划人工智能时代的教育:引领与跨越——解读国际人工智能与教育大会成果文件《北京共识》[J]. 张慧,黄荣怀,李冀红,尹霞雨.  现代远程教育研究. 2019(03)
[5]德雷福斯对人工智能的批判仍然成立吗?[J]. 徐献军.  自然辩证法研究. 2019(01)



本文编号：3348490