人工智能赋能高等教育课堂教学评价的伦理限度研究

吴纲　吴颖

摘要：目的：新一代人工智能技术的深入发展给当今社会带来深刻变革，对现代职业教育产生深远影响。目前人工智能已成为一种广泛而有效的教育手段，而不仅仅是简单的教学工具，还涉及教育和伦理问题。方法：文章首先采用基于TensorFlow的CNN模型构建的表情识别和基于OpenFace2.0的姿态识别，完成一套以人工智能技术为支撑的课堂评价开发系统。其次，通过智能数据分析与对比记录师生成长轨迹，对比传统评价和人工智能评价高等教育课堂教学遇到的问题与优势，论述高等教育课堂教学评价和教育伦理的关系。结果：人工智能技术赋能高等教育课堂评价存在伦理过度与伦理不及的现象，同时提出正确的人工智能赋能课堂评价伦理限度原则。结论：在人工智能赋能高等教育课堂教学评价实践中认真考虑这些伦理挑战，可以确保评价体系的公正性和全面性，更好地服务教育的真正目标，提高教育质量和学生综合素质。

关键词：人工智能；高等教育；课堂评价；伦理限度

中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2024）10-00-03

0 引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）通过执行复杂的计算和分析任务，为人类减轻了烦琐、重复和计算密集型的工作负担。2018年教育部颁布的《教育信息化2.0行动计划》和2020年中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》提到人工智能信息技术在教育中的潜在作用，并致力于推动教育评价的现代化和个性化。这两个文件旨在推动教育体系更好地适应现代社会的需求，同时提高教育质量和学生综合素质。然而，在实施过程中，人工智能赋能高等教育课堂可能会面临一系列伦理问题，如数据隐私保护、公平性、教师专业发展等，需要综合考虑和解决。

目前人工智能已成为一种广泛而有效的教育手段，涉及教育和伦理等问题。根据美国心理学家亚当斯提出的公平理论，在教育评价过程中须遵循伦理限度和公平公正的原则。遵守伦理限度和公平公正对受教育者的行为具有正向激励作用；反之，可能导致激励失效或产生负面效果［1］。

1 传统评价和人工智能赋能高等教育课堂教学评价的比较研究

1.1 高教课堂教学传统评价遇到的问题

传统高等教育课堂评价遇到的问题有四：一是传统的高等教育课堂教学评价指标没有经过量化评估，影响评价的客观性和准确性，有主观判断的局限；二是传统的高等教育课堂教学评价没有实时监测和分析学生在课堂上的表现，无法全面评估学生的学习态度、参与程度、理解程度等多个方面，为教学策略的优化调整提供的支持有限；三是传统的高等教育课堂教学评价不能处理大规模的数据，不能通过分析学生的学习轨迹、表现数据等，为教学改进提供更深入的指导；四是传统的高等教育课堂教学评价不能实现自动化评价，教师面临较重的工作负担，不利于教师专注于教学内容和指导学生。

1.2 人工智能赋能高等教育课堂教学评价的优势

人工智能赋予高等教育课堂教学评价更科学、客观、全面的途径，有望解决传统评价模式下主观性强、可信度低的问题。人工智能赋能高等教育课堂教学评价的具体优势如下。

1.2.1 利于实时调整教学内容和方法

在人工智能技术的支持下，能够识别高等教育课堂真实情境中学生的面部表情和姿态，实时采集课堂图像与图片信号。利用系统的实时反馈数据，教师可以迅速地捕捉学生的学习状态和需求，从而采取更具针对性的教学策略，强化教学效果。

1.2.2 关注师生二元主体情感的变化，利于教学目标达成

在高等教育课堂教学中，教师可以提供情绪价值。通过表情、语言和动作向学生传递自己的教学情绪［2］。教师积极乐观的教学情绪和教学状态有助于激发学生的学习兴趣，营造积极向上的学习氛围，从而强化学习效果。而消极的情绪则有利于维持课堂纪律，矫正学生的不当行为。教师情绪管理水平的高低直接影响高等教育课堂氛围的好坏。积极关注和管理教师情绪，可以促进教学质量的提升［3］。

2 高等教育课堂教学评价的伦理限度研究

2.1 “伦理限度”概念界定

“伦理限度”是一种必须遵循的道德规范，有助于构建良好的社会环境。本文中“伦理限度”被表示为区间，一种是过度，一种是不足，另一种介于前两者之间。换言之，“伦理限度”的两个分界点分别是最高限度和最低限度，超过最高限度即为伦理过度，达不到最低限度即为伦理不足，介于最低限度和最高限度之间的区间为伦理适度。本文主要研究人工智能赋能高等教育课堂中由教育者主导和实施的教学评价，因此这种评价规范了高等教育课堂教学评价手段和实施过程中何为伦理过度，何为伦理不足，具有不可逾越的性质。

2.2 “伦理限度”和高等教育课堂教学评价的关系

教育和伦理相互支持、相互促进，构建有助于个体和社会发展的基础。在此过程中，伦理的重要性在教育领域的多个方面均有所体现，从高等教育课堂到学校，再到整个社会教育体系。

探讨高等教育课堂教学评价的伦理限度要求深入研究高等教育课堂教学评价的伦理内涵。高等教育课堂教学评价具有特定的伦理内涵。这是因为评价关乎知识和技能的检验，也涉及对学生的公平对待、鼓励和指导，以及对学习过程的尊重。具有伦理内涵的评价体系应当关注学生的全面发展，而不是仅仅关注分数和成绩。因此，任何一种教学评价实际上都包含大量的道德因素，即高等教育课堂教学评价与道德伦理具有一致性，实质上体现了道德伦理的内容。

2.3 人工智能赋能高等教育课堂教学评价的伦理限度研究

研究发现人工智能技术关联教学评价的伦理问题，目前学界研究较少，此研究涉及技术、社会和伦理的交叉点，需要综合考虑以确保人工智能在教学评价中的应用公正、透明及符合伦理原则。

人工智能（AI）技术在课堂评价中的应用涉及多个伦理维度，其理论基础主要来自教育伦理学、数据伦理和AI伦理等领域。教育伦理学探讨教育中的道德问题，包括公正、平等和尊重个体差异等原则。AI用于课堂评价情境，这些原则要求评价系统公正无偏、保障学生的权益，并尊重学生个性和学习差异。数据伦理关注数据的收集、处理和使用中的道德问题。当AI系统处理学生数据并进行评价时，必须确保数据的安全性、隐私保护以及数据使用的透明度和公正性。在课堂评价中，AI系统的设计和使用应避免偏见，确保评价结果的可靠性和有效性，且能为师生提供可解释的反馈。

因此研究发现，人工智能赋能高等教育课堂教学评价可能引起以下伦理问题。一是人工智能评价和分析大量学生数据可能侵犯学生隐私，引发信息滥用或泄露风险。评价和分析的数据可能包括学生的学业成绩、学习风格、行为模式等个人信息，引起如何保护学生的隐私权、如何确保敏感信息不被滥用或泄露等伦理问题的讨论。二是人工智能算法模型非常复杂，难以理解其决策过程。这种黑盒性可能导致师生无法理解是如何得到特定评价结果的，引起对师生是否有权了解评价模型的工作原理、较低的透明度是否会影响评价的接受度和有效性等伦理问题的讨论。三是人工智能评价系统的使用可能对学生和教育体系产生广泛的影响，包括对教育公平性、职业选择和社会机会的影响，引起对如何平衡人工智能评价的社会效益和可能的负面影响、如何确保技术的发展符合社会价值观和伦理原则等伦理问题的讨论。

这些现象提醒人们，当前人工智能赋能高等教育课堂教学评价实践可能陷入一定的伦理困境。在教育教学实践中，教育的结果往往具有滞后性，而人工智能赋能高等教育课堂教学评价后，一些学校可能将学生的课堂评价结果作为衡量教师教学质量或学生学习效果的主要指标。然而，衡量高等教育学生的学习效果不仅要关注某堂课的教学专注度，还要关注学生的团队合作能力、创新创业能力、工匠精神等综合素养。因此，应在人工智能赋能高等教育课堂教学评价实践中积极应对这些伦理挑战，构建公正、全面的评价体系，以更好地促进教育目标的实现。

2.4 人工智能赋能高等教育课堂教学评价的伦理过度

人工智能赋能高等教育课堂教学评价的伦理过度可能表现为过分强调结果和数据，忽视了教育的整体目标和学生的全面发展。人工智能技术（AI）伦理过度是指在AI应用的伦理考量上采取过于保守或极端的措施，最终限制技术的创新和应用。具体表现如下：一是过度保护隐私，虽然保护隐私至关重要，但过度保护可能限制AI系统的效用发挥，如阻碍基于数据的个性化学习路径的创建；二是过度规制，包括严格的法律和政策规制可能阻碍AI技术在教育中的创新，不利于丰富和优化教育方式；三是决策过度保守，在设计和使用AI评价系统的过程中，过于保守的伦理考虑可能导致系统功能受限，不能充分发挥其应有的潜力和优势；四是忽视技术潜力，过分强调潜在的伦理风险，未能充分认识和利用AI技术提高教育质量和效率的潜力。

“以人为本”是素质教育的核心理念。为了更好地贯彻“以人为本”的原则，高等教育课堂教学评价应建立人本理念，将促进受教育者的全面发展作为评价的价值取向。然而，当前的高等教育课堂教学评价体系偏离了这一人本理念，使得受教育者接受的评价更多与获取生存保障的技能相关，而非自我修养的提升。在这种情况下，高等教育课堂教学评价成为一种具有功利主义色彩的教育手段，强调的是应试技能而非个体综合素养。

要改变这一状况，需要深刻反思人工智能赋能高等教育课堂教学评价的价值观。倡导“以人为本”的教育理念，将评价的焦点从狭隘的知识获取转向培养学生的综合素养、创造力和团队协作能力。依托更全面和多元的评价体系，使高等教育课堂教学评价更好地服务于学生的全面发展目标，摆脱功利主义的伦理困境。

2.5 人工智能赋能高等教育课堂教学评价的伦理不及

在高等教育课堂教学评价中，确实需要平衡评价过程和评价效果。评价过程的善意体现在对学生的尊重、鼓励和引导等方面，而评价效果则关乎学生的实际学习成果和品德发展，综合考虑这两个方面可以全面了解学生的发展状况。近年来，人工智能技术在高等教育课堂教学评价中得到更广泛的应用，但总体存在知识性效果和价值性效果的伦理不足，与素质教育的要求仍有较大差距。可能涉及人工智能技术评价标准的设定、AI系统的设计、实施和使用过程中未能充分考虑或遵守伦理原则。具体来说，一是数据隐私侵犯，即未能保护学生数据的隐私；二是数据偏见，比如AI算法训练所使用的数据集可能存在偏见，导致评价结果对某些群体不公平；三是缺乏透明度和可解释性，即不透明的AI系统的决策过程，可能导致教师和学生难以理解评价结果的依据，无法获得有价值的反馈；四是过分依赖技术评价，忽视教育的人文关怀和个体差异，可能导致学生的个性化需求和发展潜力被忽略。

2.6 人工智能技术赋能高等教育课堂教学评价的伦理平衡点

在人工智能技术用于课堂评价的伦理考量中寻找平衡点，旨在确保技术的应用既符合伦理标准又能发挥其在教育改进中的潜力。这要求教育者、技术开发者和政策制定者共同努力，建立健全伦理框架、采取适当的隐私保护措施、确保算法的公平性和透明度，并且通过持续监督和评估调整应用实践。同时，应鼓励伦理和技术创新，以适应教育发展的需要和挑战。

为更好地实现高等教育课堂教学评价的目标，必须把握好高等教育课堂教学评价的伦理适度，应该遵循以下四个原则。

第一，坚持道义与功利的平衡。在高等教育课堂教学评价中，需要平衡评价的道义价值和功利效果，既要注重培养学生的道德品质，又要实现教学效果的强化。

第二，坚持进取与协调并重。高等教育课堂教学评价既要保持积极向前的发展态势，不断创新和提高，又要保持评价过程的协调性，防止出现过于激进或不协调的情况。

第三，坚持伦理与心理的统一。评价过程中需要考虑学生的心理感受，保持评价的公正性和合理性，避免对学生心理产生负面影响。

第四，坚持时间与空间的协调。评价的时机和地点需要与教学实际相协调，确保评价信息的及时性和准确性，避免干扰教学过程。

坚持这些原则，可以确保高职课堂评价在伦理上保持适度，既达到教育目的，又兼顾教育伦理的基本原则。

3 结语

人工智能赋能高等教育课堂教学评价不仅能够协助教师高效进行智慧评价，还能关注学生情感信息动态、精准采集真实高等教育课堂情境相关数据，通过智能数据分析与对比记录师生成长轨迹，从而实现三全育人目标。

参考文献：

［1］ 袁燕婷.教育激励的伦理限度［J］.教育伦理研究，2018（0）：144-152.

［2］ 章婷，黄明.高职课堂表情：一个不容忽视的领域［J］.天津市教科院学报，2002（2）：96.

［3］ 陶溢.基于面部表情和头部姿态识别的高职课堂专注度分析与评价研究［D］.昆明：云南师范大学，2021.

基金项目：本论文为2023年度湖北省教育科学规划一般项目“人工智能赋能课堂教学评价的伦理研究”成果，项目编号：2023GB207

作者简介：吴纲 （1976—） ，男，副教授，研究方向：计算机应用技术；吴颖 （1977—） ，女，副教授，研究方向：计算机媒体技术。