职业教育数字化转型中人工智能应用的伦理风险研究

［摘要］人工智能的应用给职业教育数字化转型带来双重影响，使其在赋能职业教育高质量发展中存在机遇与风险。职业教育数字化转型中人工智能应用的伦理风险主要是教育技术伦理风险，其具有多面性、系统性、动态性、持续性等特征，并且在个体伦理、教学伦理、制度伦理以及社会伦理等向度具有不同的表现形式。这些风险的生成逻辑主要体现在技术演进、职教转型、学情多元等因素的影响。为更好地应对职业教育数字化转型中人工智能应用的伦理风险，建议技术筑基，构建稳固的伦理安全技术防护体系；教育引领，营造蕴含伦理教育的教学生态环境；以生为本，确保学生权益与全面发展的深度融合；体系支撑，建立多方协同参与的综合治理机制等。

［关键词］数字化转型；人工智能；伦理风险；化解路径

［作者简介］曾光（1990- ），男，广东河源人，广东交通职业技术学院轨道交通学院，讲师、工程师，硕士；宋以华（1986- ），男，山东莒县人，广东交通职业技术学院轨道交通学院副院长，副教授，硕士；黎新华（1969- ），男，湖北通城人，广东交通职业技术学院轨道交通学院院长，教授，博士。（广东 "广州 "510630）

［基金项目］本文系2022年度广东省教育科学规划课题（高等教育专项）“人工智能嵌入城轨技能人才培养的内在机理与实践路径研究”（项目编号：2022GXJK486，项目主持人：曾光）、2022年广东省继续教育质量提升工程建设类项目“‘人工智能+老年教育’的融合创新研究：困境分析、技术赋能及体系构建”（项目编号：JXJYGC2022GX443，项目主持人：曾光）和2023年广东省高职教育教学改革研究与实践项目“高质量发展引领下的轨道类专业（群）课程思政改革路径探究”（项目编号：2023JG013，项目主持人：曾光）的阶段性研究成果。

［中图分类号］G710 " "［文献标识码］A " "［文章编号］1004-3985（2025）02-0013-09

一、引言

在全球化与信息化时代背景下，职业教育作为培养技术技能型人才的重要类型，正面临前所未有的数字化转型机遇与挑战。随着以人工智能为代表的新一轮科技革命和产业变革深入推进，尤其是“人工智能+教育”的融合，职业教育数字化转型正不断加速。2017年，《新一代人工智能发展规划》发布，强调人工智能技术在教育领域的应用，旨在通过智能技术提升教育质量和效率。2018年，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，强调要持续推动信息技术与教育的深度融合，提高教育教学资源的数字化水平。2019年，《职业教育改革实施方案》《中国教育现代化2035》相继出台，提出利用信息技术推动教育改革和发展的目标，为职业教育数字化转型指明了方向。2021年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“建设数字中国”的目标，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。2022年，教育部在年度工作要点中明确提出要实施教育数字化战略行动，加快推进教育数字化转型和智能升级，标志着职业教育数字化转型的加速推进。职业教育数字化转型过程中人工智能技术的广泛应用，尤其是通用大模型的引入，正在影响和改变原有的教育生态和教育秩序，特别在教育理论、教育结构、教育价值、教育文化与教育主体等方面产生了系列冲击，由此引发了多维度伦理风险，亟待深入研究和审慎应对。2022年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加强科技伦理治理的意见》，提出将科技伦理要求贯穿科学研究、技术开发等科技活动全过程，体现了国家对数字化转型过程中科技伦理的重视。可以说，对人工智能技术在教育领域伦理风险问题的思索与回应，将是决定人工智能在教育乃至未来社会能够走多远的关键［1］。

当前学界对人工智能在教育领域的应用及其伦理问题已有一定的关注和研究，董军［2］、范毅强［3］、陈炜［4］、赵磊磊［5］、孙帅帅［6］、高东辉［7］等学者对大数据、区块链、人工智能、元宇宙等新兴技术与教育的融合进行了相关的伦理审视、分析并提出对应的化解路径。但现有研究多集中于理论探讨和一般性分析，对于职业教育数字化转型中人工智能应用的具体伦理风险研究还不够深入和系统，特别是对于通用大模型等新兴技术在职业教育中的应用现状、可能引发的伦理问题及其治理路径的探讨尚显不足。此外，随着技术的不断迭代和应用场景的拓展，新的伦理问题也在不断涌现，亟须进行更为深入和全面的研究。

对此，本文旨在系统探讨职业教育数字化转型中人工智能应用的伦理风险，分析其表现形式、生成逻辑，并提出有效的化解路径，以期为职业教育数字化转型中的人工智能应用提供伦理指导，促进职业教育的高质量发展。

二、职业教育数字化转型中人工智能应用的伦理风险表现形式

（一）伦理风险概念与特征

1.伦理风险的概念。在学术语境下，伦理风险特指在人与自身、人与他人、人与社会、人与自然的伦理关系方面，由于正面或负面影响可能产生的不确定事件或条件，尤指其产生的不确定伦理负效应诸如伦理关系失调、社会失序、机制失控、人们行为失范、心理失衡，等等［8］。本文中的伦理风险主要聚焦于教育技术伦理，旨在深入探讨技术与人、技术与社会、技术与自然之间复杂的道德关系与准则。教育技术伦理涵盖两方面的含义：一是从伦理学视角出发，为教育技术注入人文关怀，主要关注在教育技术发展与使用过程中带来的人与人之间的伦理问题，即技术介入下的“教育伦理”；二是以技术在教育中的实际应用为核心，审视技术变革对教育体系及教育伦理本身的深远影响，即教育中的“技术伦理”［9］。

在职业教育数字化转型的背景下，随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，尤其是通用大模型系统的兴起，更深刻改变了教育模式和教育生态。在这一过程中，伦理风险问题越来越凸显，主要的伦理风险类型包括技术风险、内容风险、数据风险与算法风险［10］。其中，技术风险涉及通用大模型系统可能遭受对抗性攻击从而导致数据污染和教育安全问题，以及因高使用门槛可能带来的师生情感与思想交流障碍等技术实践问题；内容风险则关注由大模型生成的内容可能引发的教育失序，如内容不当或误导性信息；数据风险源于输入数据的海量性与无序性，可能导致个人隐私侵犯及数据滥用；算法风险则关联大模型算法的不透明性和潜在偏见，可能加剧教育不平等和歧视问题。这些伦理风险共同构成了一个复杂多维的体系，要求在推进教育数字化转型的过程中必须高度重视并有效应对。

2.伦理风险的特征。一是多面性。伦理风险的多面性体现在其广泛而复杂的影响面上。在教育领域特别是职业教育数字化转型的过程中，人工智能技术的引入不仅改变了教学方式和学习环境，还触及教育公平、隐私保护、内容质量等多层面的伦理问题。这些风险不仅关乎技术本身的可靠性与安全性，更在教育伦理、社会伦理及个人伦理等方面呈现多维交织的特点。在应对伦理风险时，需要从多个角度进行综合考量，制定全面而有效的应对策略。二是系统性。伦理风险的系统性强调其内部各要素之间的相互关联与影响。在教育技术伦理的框架内，技术风险、内容风险、数据风险与算法风险并非孤立存在，而是相互交织、互为因果。例如，技术漏洞可能导致数据泄露，进而引发数据风险；算法偏见则可能加剧教育不平等，触及社会伦理的底线。因此，识别并评估伦理风险时，必须采用系统性思维方式，全面审视各要素之间的相互作用，以构建协同应对的机制。三是动态性。伦理风险的动态性体现在其随时间与情境变化而不断演变的特性上。随着技术的不断进步和应用的深入，新的伦理问题不断涌现，旧的风险也可能因环境变化加剧或减弱。在职业教育数字化转型的背景下，人工智能技术的快速发展使得伦理风险的动态性尤为显著。因此，应对伦理风险需要保持高度的敏感性和前瞻性，持续关注技术发展趋势和应用情境变化，及时调整应对策略，确保技术持续不断发展与伦理风险应对策略的同步更新。四是持续性。伦理风险的持续性强调其长期存在且难以彻底消除的特点。在教育领域，伦理风险往往与教育的本质属性和价值追求紧密相连，如教育公平、学生权益保护等。这些风险不仅在当前技术应用阶段存在，还可能在未来长期的教育实践中持续产生影响。因此，应对伦理风险需要树立长期观念，建立长效机制，通过制度建设、技术改进、教育引导等多种手段，持续降低风险水平，保障教育事业的健康发展。

（二）伦理风险的表现形式

1.个体伦理向度：数据安全与心理健康风险。在职业教育数字化转型浪潮中，个体伦理向度首要面对的是数据安全与心理健康交织的复杂挑战。职业教育领域中人工智能技术的应用，可能涉及学生和教师的大量个人信息，若这些信息未经妥善保护而遭到泄露，将严重侵犯个体的隐私权。此外，对人工智能技术的过度依赖，也可能催生心理健康问题如网络成瘾、社交焦虑、孤独感等，这将限制学生的学习潜力，深刻影响学生社交技能与心理健康的全面发展［11］。

2.教学伦理向度：角色模糊与目标偏离风险。人工智能技术的引入虽然在一定程度上提高了教育效率，但也引发了关于主体角色模糊与教学目标偏移的深刻反思。教师的专业知识和教育经验可能被人工智能技术所取代，导致教师角色边缘化，学生的自主学习能力也可能因过度依赖技术而受到削弱，进而影响学生个性化成长与全面发展［12］。此外，技术驱动的教学模式往往侧重于效率与成绩，忽视了对学生批判性思维、创新能力及人文素养等综合素质的培养，偏离了立德树人的教育目标。

3.制度伦理向度：监管真空与规范缺失风险。职业教育数字化转型面临的主要风险在于监管体系的滞后与法律法规的缺失。由于数字技术的无边界性和跨国性特征，传统的法律规范在数字领域可能难以发挥作用，导致出现监管真空。此外，数字技术的更新迭代速度远远超过了法律规范的制定和修订速度，使得相关规范在很多情况下显得滞后，无法有效应对新技术带来的伦理问题。因此，构建适应数字时代特点的监管框架与法律法规体系，成为保障职业教育数字化转型健康发展的重要基石。

4.社会伦理向度：教育公平与价值取向风险。职业教育数字化转型本应成为促进教育公平的有力工具，但在实践中却面临教育公平与价值取向冲突的严峻挑战。信息资源分配不均、技术门槛过高等因素可能加剧数字鸿沟，进一步拉大城乡、区域之间的教育差距，威胁教育公平的实现。此外，技术的广泛应用可能使得教育过程中的价值取向发生偏差，由注重人的全面发展转向追求技术效率和功利性目标。这种价值取向的失衡不仅影响职业教育的可持续发展，更可能对整个社会的道德风尚与价值体系产生深远影响［13］。

三、职业教育数字化转型中人工智能应用的伦理风险生成逻辑

（一）技术演进，自带伦理风险

1.数据与算法偏见，带来决策失范。人工智能技术的决策实现，主要依赖海量的数据输入和复杂的算法模型。输入的数据自带偏见或算法具有指向性，都将带来决策的失范。例如，如果用于训练大模型的数据集来源单一，缺乏多样性，这表明数据源本身带有一定的偏见。算法可能会学习并放大这些偏见，在算法驱动的具体决策中也将存在偏见。此外，由于大模型算法的复杂性、隐蔽性导致算法黑箱的形成，使其决策过程难以被理解和监督，增加了决策失范的风险。人工智能技术在教育领域的广泛应用，也可能直接影响学生个体的教育体验，极易造成认知操控。

2.技术的不确定性，导致责任模糊。人工智能技术的复杂性和不可预测性带来了决策结果的不确定性，这种不确定性主要体现为系统行为和决策结果难以完全预测和解释。这会导致出现问题时责任主体不明确，责任归属模糊。在教育领域，这种不确定性可能对教育质量和学生发展产生影响。例如，智能系统的决策导致推送给学生的学习资源标准不一，影响学生的学习成绩或价值观的塑造，对应责任的模糊性将使追责和纠正变得复杂且困难，这可能削弱社会对职业教育数字化转型的信任与支持。因此，必须明确责任归属、提高人工智能系统的透明度和可解释性，以有效减少职业教育领域的伦理风险。

3.技术的强依赖性，影响主观能动性。平衡学生技术技能与主观能动性的关系是职业教育培养学生实践能力和创新能力的关键，随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，教育工作者和学生对技术的依赖程度明显增加。这种依赖性可能会削弱教育工作者和学生的主观能动性。教育工作者可能会过度依赖智能教育系统进行教学决策，从而忽视自身的专业判断和创造力；学生则可能过于依赖智能辅导系统，导致独立思考和解决问题的能力不足。这些现象不仅影响教育的质量和效果，还可能抑制学生创造性思维和批判性思维的成长。此外，对人工智能技术的过度依赖还可能减少教育工作者与学生之间的互动，进而影响学生的个性化和多样性发展。

4.技术更新迭代快，伦理规范滞后。人工智能技术的快速发展和更新迭代使得新的算法和应用不断涌现，然而，制定相关的伦理规范和法律法规往往需要较长时间的研究和讨论，这将导致伦理规范的制定与出台远远滞后于人工智能技术的迭代更新。在职业教育领域，这种滞后性可能导致新技术在未充分考虑其伦理影响的情况下被广泛应用，从而增加了伦理风险的发生概率。例如，在教学管理和学生评价等方面应用新的人工智能技术可能引发隐私泄露和数据滥用等问题，而现有的伦理规范无法及时应对这些新挑战。因此，需要保持伦理规范与技术发展的同步，确保在技术应用的过程中能够及时发现和解决潜在的伦理问题。

（二）职教转型，富含伦理因素

1.教学模式数智化跃迁，常伴个性化定制教学模式，催生数据伦理风险。职业教育的数字化转型推动了个性化定制教学模式的广泛应用，这一模式依赖于对学生大量数据的收集和分析。然而，个性化教学的实现往往需要收集学生的学习行为、兴趣爱好、成绩等多方面数据，这就带来了数据伦理风险。一方面，数据的收集和使用涉及学生隐私保护问题，如果数据保护措施不到位，可能导致学生个人信息泄露。另一方面，数据的分析和应用可能存在算法偏见，导致个性化推荐的结果不公正，进一步加剧教育不平等。此外，数据的长期积累和存储还可能引发数据滥用和监控的问题，影响学生的自由发展。因此，如何在推进个性化教学的同时，规避由此带来的数据伦理风险，是职业教育数字化转型中需重点关注的问题。

2.教学资源数智化重构，易现资源的价值取向问题，加剧知识伦理风险。职业教育的数字化转型不仅改变了教学模式，还重构了教学资源的配置以及改变了教学资源的使用方式。在教学资源数智化重构过程中，可能存在教学资源的价值取向问题，从而加剧知识伦理风险。一方面，数字化资源的设计和选择可能受商业利益的驱动，在教学内容选择上存在偏向性。例如，某些商业化的教育平台可能会优先推广获利更高的课程，忽视教育的全面性和均衡性。另一方面，对数智化教学资源的过度依赖可能使学生忽视传统教学对学生学习思维的锻炼以及对学习实践活动的针对性历练，导致学生对知识的理解和应用能力下降。此外，数智化教学资源的获取和使用还可能带来版权问题，进一步加剧知识伦理风险。因此，如何在推进教学资源数智化重构的同时，规避由此带来的知识伦理风险，同样是职业教育数字化转型过程中需重点关注的问题。

3.教学评价数智化转型，趋向客观量化的单一评价，导致评价伦理风险。数字化转型推动了职业教育评价体系的变革，越来越多的教学评价依赖基于大数据分析的智能评价系统。然而，教学评价的数智化转型过程中，往往倾向于使用客观量化的单一评价标准，这可能导致评价伦理风险。一方面，过度依赖量化指标可能忽视学生个体差异和多样性，不能全面反映学生的真实能力和潜力。另一方面，智能评价系统的算法设计和数据选择可能存在偏见，导致评价结果的不公正。此外，单一的评价标准还可能导致教育教学过于功利，容易形成重视考试成绩而忽视综合素质培养的氛围，由此产生的评价伦理风险将直接影响学生的全面发展。因此，如何在推进教学评价数智化转型的同时，规避由此带来的评价伦理风险，同样是职业教育数字化转型中需重点关注的问题。

4.教学管理数智化升级，强化智能系统的自行决策，凸显管理伦理风险。在职业教育数字化转型过程中，教学管理也逐渐向数智化升级，智能化管理系统在教学管理中的应用日益广泛。然而，随着智能化管理系统在教育教学决策过程中的权重增加，管理伦理风险也随之凸显。一方面，智能化管理系统的决策过程可能缺乏透明性和可解释性，教育管理者和受教育者难以理解和监督这些决策，导致管理的不公正和不透明。另一方面，智能化管理系统在决策过程中可能会受数据和算法偏见的影响，同样会导致管理决策的不公正，从而进一步影响教育公平。此外，过度依赖智能系统进行教学管理可能会削弱管理者的责任意识和基于经验积累的自主判断，进而影响教育管理的质量和效率。因此，如何在推进教学管理数智化转型的同时，规避由此带来的管理伦理风险，同样是职业教育数字化转型中需重点关注的问题。

（三）学情多元，伴随伦理挑战

1.学生特征多样：差异显著，需求分层，常伴随分层教学的数据安全问题。职业教育学生的背景和特征多样，差异显著，需求分层。为满足不同学生的个性化需求，分层教学成为一种有效的解决方案。随着职业教育数字化转型的深入，实施这种解决方案更为高效。然而，分层教学的基础是收集学生的学业成绩、兴趣爱好、技能水平等众多信息进行智能化的深度分析，然后根据分析结果实施分层。分层教学的数据收集过程涉及数据存储、数据保护等问题，其中任何一个环境对应的保护措施不当，都可能导致学生隐私泄露，引发数据安全问题。在分层教学的数据分析过程中，可能存在算法偏见，带来资源分配不公、知识引导偏差等问题，影响个性化教学效果的发挥及个体学生的价值观塑造。因此，基于人工智能技术推行分层教学时，对应的数据安全问题不容忽视。

2.认知风格各异：善于实践，理论薄弱，存在知识体系构建失衡的问题。职业教育学生的认知风格有较大差异，并且普遍表现为善于实践而理论基础薄弱。这种具有突出特征的认知风格，在职业教育数字化转型中通常会带来知识体系构建失衡问题。智能化教学系统通常依赖于标准化、程序化的教学内容和评价体系，并且对学生个体差异和认知特点的关注，也是基于学生的自主选择。学生自身的认知风格有明显的倾向性，这将会持续深化学生个体的倾向性，加重知识体系构建失衡问题。例如，实践型学生会倾向于选择实践类项目，智能化系统通常会根据学生的选择，持续推送相关的实践教育资源而忽视理论知识方面的强化，导致学生无法形成完整的知识体系，影响其综合素质的发展。此外，智能系统在知识传授和评估过程中，可能偏向于选择标准化和量化的内容，忽视了职业教育中实践能力的重要性，导致学生在实际操作中的表现与理论学习脱节。因此，在职业教育数字化转型过程中，理论知识与实践技能的平衡问题也是必须重点关注的问题。

3.情感需求复杂：心理敏感，社交多元，潜藏个体的心理健康问题。职业教育学生的情感需求复杂且心理敏感，社交需求多样化，在数字化教学环境中可能引发心理健康问题。尽管智能教学系统在知识传递和技能培养方面具有显著优势，但常常忽视对学生情感和心理需求的关注。在数字化学习环境中，学生可能缺乏与教师和同学的互动，导致孤独感和疏离感，从而影响心理健康。此外，智能系统评价方式的过度应用，可能对部分学生造成较大压力，尤其是心理敏感的学生，可能会引发焦虑、自卑等负面情绪，进而影响其学习效果和心理健康。因此，职业教育数字化转型过程中，需要注重学生的情感需求，为其提供心理支持和人际互动的机会，通过建立良好的师生关系和同伴关系，促进学生的心理健康和全面发展。

4.价值观塑造期：信息多样，易受误导，影响社会伦理的价值取向问题。职业院校学生正处于价值观塑造的重要阶段，他们对信息的接受和判断能力尚未完全成熟，容易受到外界多样化信息的影响和误导。在职业教育数字化转型过程中，“互联网+”和“人工智能+”为学生提供了海量的信息资源，但同时也夹杂大量的不良信息和有错误价值观的内容。面对这些海量信息，学生容易受不良信息的误导，形成错误的价值观和社会伦理观念。这不仅影响其个人发展，还可能对社会伦理秩序产生负面影响。因此，在职业教育数字化转型过程中，需要加强对学生价值观的正确引导，提供健康、积极的信息资源，培养学生的批判性思维和信息鉴别能力，确保其在信息多样的环境中形成正确的价值取向和社会伦理观念。

四、职业教育数字化转型中人工智能应用的伦理风险化解路径

（一）技术筑基，构建稳固的伦理安全技术防护体系

1.深化技术自主，开发技术自主的专用大模型。为有效应对职业教育数字化转型中的伦理风险，首先需要增强技术自主性，开发符合职业教育需求的专用大模型。开发我国自主知识产权的职业教育专用大模型，可实现对通用大模型应用所带来的教育安全等问题的根本治理，确保职业教育专用大模型输出的内容符合社会主义核心价值观和立德树人的育人目标。只有采用中国本土的教育大数据预训练的大模型，才能最大程度地保障数据安全与意识形态安全，从而为职业教育高质量发展提供技术赋能。开发技术自主的职业教育专用大模型，需要完善科技创新体系，加快实施创新驱动发展战略，并提供数字化教材、在线课程资源、学生作业、教学评估等数据支持。

2.完善技术框架，建立健全数据安全保障体系。在职业教育数字化转型过程中，数据安全是一个至关重要的伦理问题。为此，要建立和完善数据安全保障体系。一方面，可以制定严格的数据保护政策，确保数据在传输和存储过程中的安全性。另一方面，可以通过身份验证和权限管理等手段加强对数据访问的控制，确保只有符合权限的授权人员才能访问敏感数据。同时，还可以对数据进行加密和匿名化处理，以保护个人隐私。此外，还能通过设定严格的数据筛选标准，加强对数据质量的管理，确保数据的准确性和可靠性，避免因数据问题带来相关教育决策的失误。最后，还可以建立数据泄露、数据入侵等突发事件的应急响应机制，最大程度地减少突发事件引发的负面影响。

3.强化技术监管，建立人工智能伦理审查机制。建立专门的人工智能伦理审查机制，对职业教育领域的人工智能应用进行专项评估和监管，是确保人工智能技术应用符合伦理要求的重要手段。人工智能技术应用的伦理审查主要对人工智能算法的公正性和透明性进行审查，确保相关算法设计和数据处理过程不自带偏见，从而保障人工智能符合伦理要求。这需要建立算法透明度机制，公布人工智能系统的决策过程，并鼓励教育工作者、学生、家长等共同参与监督，进而形成全社会共同参与的伦理安全保障体系。此外，由于伦理风险具有动态性、持续性等特征，定期审查和更新技术监管政策也是强化人工智能技术伦理审查的必要步骤。

（二）教育引领，营造蕴含伦理教育的教学生态环境

1.重塑教师角色，提升教师数字素养与伦理教育能力。在职业教育数字化转型过程中，职业院校教师不仅是知识的传递者，也是学生伦理观念的引导者。因此，要重塑职业院校教师角色，提升职业院校教师的自我更新能力、对伦理问题的应对能力，扩大其专业教学视野，打造一支既懂技术又具备伦理意识的职业院校教师队伍，确保职业院校教师在职业教育数字化转型中始终坚持伦理底线。一方面，可以开展人工智能教学培训，提升职业院校教师对运用人工智能等数字技术进行教学的认知，理解人工智能技术教学应用的潜在伦理风险。另一方面，还可以通过伦理学研讨会、案例分析和专题讲座等形式，增强职业院校教师对人工智能技术伦理风险的识别和应对能力，加强教师的伦理教育能力，从而在教学过程中以身作则，引导学生形成正确的伦理观念。

2.创新教学模式，实现技术应用与人文关怀和谐共生。教学模式的创新是化解人工智能伦理风险的重要途径。在教学模式创新中，应将技术应用与人文关怀相结合，在充分利用人工智能技术提高教学效率和教学质量的同时，注重学生的个性发展和情感需求满足，从而最大程度地降低人工智能技术伦理风险的影响。例如，在人工智能技术赋能教学讨论、反思等环节中，融入对人工智能技术过度依赖的案例展示，引导学生开展对技术依赖的伦理风险思考，培养学生对人工智能技术应用的自控能力。此外，在人工智能技术赋能项目式学习、跨学科合作中，应保持师生互动的占比，在学生的实际操作和问题解决中增强教师的存在感，保持对不同学生的人为关注，努力实现学生技术应用能力提升与教师人文关怀深化的融合。

3.重构教学内容，融入伦理风险意识与识别能力培养。在课堂教学传授专业知识的同时，融入伦理风险意识和识别能力培养的内容，是应对职业教育数字化转型背景下人工智能伦理风险的必然之举。一方面，可以在思政相关课程中增加伦理学相关的模块，通过案例分析、角色扮演等教学方法，让学生在实践中掌握平衡技术应用与伦理原则，提升在面对伦理困境时做出负责任决策的能力。另一方面，伦理风险意识提升、伦理风险辨识能力提升等也属于课程思政的范畴，因此，可以通过将伦理教育有机融入专业课程，使学生在掌握职业技能的同时，具备应对伦理挑战的能力。同时，可以鼓励学生参与校内外有关技术伦理研讨的第二课堂活动，进一步增强其伦理意识和批判性思维。

（三）以生为本，确保学生权益与全面发展深度融合

1.正视学生的个性化诉求，平衡个性发展与风险防范。积极响应学生的个性化学习诉求，是人工智能技术赋能职业教育的题中应有之义。但是，在正视学生个性化诉求的同时，也必须加强对潜在伦理风险的防范。一方面，可以充分发挥人工智能的技术优势，深度分析学生的学习数据，据此推送个性化的学习建议和学习资源，同时制定严格的数据保护机制，规避学生个人信息等数据泄露风险，确保学生权益免受侵害。另一方面，应制定严格的智能推荐算法监督和审查机制，确保对应算法的公正性和透明性，避免因算法偏见带来的资源推荐水平不一致问题。

2.强化学生数字素养教育，提升风险意识与防范能力。在职业教育数字化转型过程中，强化学生的数字素养教育是化解人工智能应用伦理风险的关键路径。一方面，可以系统化设计融入人工智能技术应用的课程和实践活动，让学生熟练掌握人工智能工具和平台的操作要求，增强学生对人工智能技术的理解和应用能力。另一方面，可以通过思政课程或课程思政的融入，建立对伦理风险的深度认知，并逐步培养学生对伦理风险信息识别和处理的能力。此外，持续强化课堂之外的网络安全教育，引导学生保护数字足迹，识别和防范网络诈骗与数据泄露等风险。总之，要全面提升学生的数字素养，在增强学生技术掌握和应用能力的同时，提高学生对伦理风险认知和防范的能力。

3.构建学生情感关怀体系，应对技术依赖与心理问题。随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，学生可能会对技术产生过度依赖，弱化了师生互动、生生互动等人际情感交流活动，进而引发一些心理问题。因此，在发挥人工智能技术赋能效应的同时，要重视对学生的情感关怀。一方面，职业院校教师应当以身作则，避免对人工智能技术赋能教育教学的过度依赖，增强与学生的现实互动交流，关注学生的心理健康问题，并提供必要的心理辅导和支持服务，帮助学生建立健康的人际关系和情感联系。另一方面，应充分发挥职业院校专业心理咨询室的效用，定期举办心理健康讲座和情感辅导活动，培养学生的情感管理能力和人际交往技能。此外，在教学过程中，通过实践活动和团队合作等方式，引导学生合理使用技术，帮助学生在技术使用和人际交往之间找到平衡，避免陷入过度依赖技术的困境。

（四）体系支撑，建立多方协同参与的综合治理机制

1.构建伦理风险监管体系，监控技术应用中的伦理风险。为确保职业教育数字化转型中人工智能应用的伦理性，必须构建一个全面的伦理风险监管体系。该体系应覆盖人工智能技术的设计、开发、部署和使用等各个环节，实施全面的监控和评估。一方面，可以通过制定明确的伦理标准和操作指南，确保技术应用不会侵犯个人隐私、造成数据泄露或加剧数字鸿沟等。另一方面，可以建立严格的数据保护措施，防止因数据处理不当而导致的伦理风险。此外，还应建立对技术应用的定期审查和评估，以及对违规行为的追责和惩戒机制。通过这些措施，能够及时发现和纠正潜在的伦理问题，确保人工智能技术在职业教育中的应用安全、透明、公正，从而维护教育生态的健康和稳定。

2.推动跨学科跨领域合作，持续研究伦理风险应对策略。伦理风险的多面性、系统性等特征，决定了伦理风险内容通常是跨学科、跨领域的。因此，有效推动跨学科跨领域的专家共同研究和探讨，也是化解人工智能伦理风险的重要途径。通过跨学科的合作，可以整合不同领域的知识和技术，为伦理风险的识别、评估和应对提供更全面的视角和更有效的策略。例如，教育学、伦理学、计算机科学、法学等领域的专家可以共同研究人工智能在教育中的应用伦理问题，提出针对性的解决方案。通过建立跨领域的研究平台，定期举办学术研讨会等活动，促进不同领域专家的交流与合作，将为应对伦理风险提供坚实的学术支持和智力保障。

3.构建多方协同治理机制，激励社会共同应对伦理风险。构建一种多方协同治理机制，凝聚各方优势形成合力，是共同应对系统化伦理风险的重要措施。其中，政府部门可以通过制定和实施相关政策和法规，为应对伦理风险指明方向；学校则可以通过加强伦理教育和培训，提高教师和学生的伦理意识，推动伦理风险识别；企业则应当勇于承担起社会责任，加强技术的研发和创新，从源头上确保技术安全并符合伦理规范；社会组织和公众则可以积极参与监督和评价，提供反馈意见，促进智能技术应用的透明和公正。通过各方的通力协作，将构建一个伦理风险综合治理的生态系统，有效预防和化解职业教育数字化转型中的伦理风险。

五、结语

本文提出了涵盖技术筑基、教育引领、以生为本及体系支撑等多维度的伦理风险化解路径，旨在为职业教育的数字化转型提供有力的伦理指导。需要指出的是，本研究在对不同职业教育场景下伦理风险的具体表现和应对策略的探讨仍存在一定局限性，未来我们将进一步深入探讨不同职业教育场景下的具体伦理问题，以制定更具针对性的伦理风险应对策略。

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