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智能化学习平台中技术使用的人文伦理关怀

摘要

随着人工智能、大数据、云计算等数字技术在教育领域的深度渗透，智能化学习平台正以前所未有的速度重塑教与学的形态。

然而，在技术赋能教育效率提升的同时，其背后潜藏的人文伦理问题也日益凸显。

本研究旨在深入探讨智能化学习平台在技术使用过程中如何体现人文伦理关怀，聚焦于数据隐私、算法偏见、学习主体性弱化、情感缺失等核心议题。

本研究综合运用文献研究法、案例分析法与深度访谈法，对国内外典型智能化学习平台的运行机制、用户反馈及伦理规范进行系统分析。

研究结果表明，当前多数平台在技术设计中仍以效率优先为导向，对学习者作为“人”的尊严、自主性与情感需求关注不足；部分平台存在数据滥用、算法黑箱、过度监控等问题，可能对学习者的心理发展与社会关系产生消极影响。

本研究提出应构建“以人为本”的技术伦理框架，将人文关怀嵌入平台设计、算法逻辑与服务流程之中。

本研究对于丰富教育技术伦理理论、推动智能化教育的可持续发展具有重要的理论意义与实践价值。

关键词：智能化学习平台；技术伦理；人文关怀；算法偏见；数据隐私；教育公平

引言

在当今数字化、智能化浪潮席卷全球的背景下，教育领域正经历一场深刻的结构性变革。

以人工智能、自适应学习系统、学习分析技术为核心的智能化学习平台（IntelligentLearningPlatforms,ILPs）迅速崛起，成为推动教育现代化的重要引擎。

从KhanAcademy、Coursera到国内的“猿辅导”“学而思网校”“智慧树”等平台，无不依托算法推荐、行为追踪与个性化推送，试图实现“因材施教”的千年教育理想。

然而，技术的迅猛发展往往先于伦理的反思。

当学习过程被数据化、行为被算法预测、评价被系统量化时，学习者作为具有情感、意志与社会性的“人”的维度是否被充分尊重？

技术是否在无形中将教育简化为效率优化的工程，而忽视了其本应承载的人文精神与伦理责任？

这一问题的现实紧迫性不容忽视。

近年来，多起关于教育类App过度收集儿童个人信息、利用算法诱导学生沉迷、通过情绪识别技术进行不当监控的事件引发社会广泛关注。

2021年，中国教育部等六部门联合印发《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，明确提出“坚持应用驱动、注重实效，强化安全可信、伦理合规”。

这标志着国家层面已意识到智能化教育发展必须与伦理建设同步推进。

然而，现有研究多聚焦于技术效能或教学模式创新，对技术使用中的人文伦理维度缺乏系统性探讨。

因此，本研究旨在系统探究智能化学习平台在技术应用过程中如何体现人文伦理关怀，试图回答以下核心问题：当前智能化学习平台在哪些方面存在人文伦理风险？

这些风险如何影响学习者的主体性、尊严与全面发展？

如何在技术设计与制度安排中嵌入人文伦理原则，实现“技术向善”？

本研究不仅有助于填补教育技术伦理研究的理论空白，更能为平台开发者、教育管理者与政策制定者提供实践指引，推动构建更具温度与责任感的智能教育生态。

文献综述

国内外研究现状梳理

国外学者对教育技术伦理问题的关注起步较早。

早在20世纪90年代，Postman（1992）就在《技术垄断》中警示技术对人文价值的侵蚀，指出教育若沦为技术的附庸，将丧失其培养“完整的人”的根本使命。

进入21世纪后，随着学习分析（LearningAnalytics）技术的兴起，伦理议题进一步聚焦。

Slade与Prinsloo（2013）系统提出了学习分析中的伦理框架，强调数据收集需遵循知情同意、最小必要、目的限定等原则，并警惕算法可能加剧教育不平等。

Williamson（2017）则从批判教育学视角指出，数据驱动的教育平台实质上构建了一种“算法治理”（algorithmicgovernance），将学习者纳入持续监控与行为矫正的体系中，削弱其自主性与批判思维。

此外，Selwyn（2019）通过实证研究揭示，尽管智能平台宣称“个性化”，但其算法逻辑往往基于商业利益或标准化测试目标，忽视学习者的文化背景与情感需求。

国内研究近年来亦逐步重视技术伦理问题。

余胜泉（2018）较早提出“人工智能+教育”需警惕“技术至上主义”，强调教育的人文属性不可被算法替代。

黄荣怀等（2020）在《智能教育发展蓝皮书》中专章讨论伦理风险，指出数据隐私泄露、算法偏见、数字鸿沟是三大核心挑战。

李芒（2021）则从教育哲学角度批判“技术理性”对教育价值的遮蔽，呼吁重建“人—技”关系中的伦理秩序。

在实践层面，部分学者开始探索伦理治理路径。

如王陆（2022）提出构建“教育AI伦理审查委员会”，对平台算法进行伦理评估；张志祯（2023）则倡导将“关怀伦理”（ethicsofcare）融入智能教育系统设计，强调情感支持与关系建构。

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