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人工智能嵌入高校教学管理的风险边界、伦理规制与治理对策
文章字数：1803
随着生成式人工智能与多模态大模型逐步嵌入高校排课选课、成绩分析、教学资源分配等核心业务，高校的教学管理工作已经完成了从依靠经验推动到依靠数据进行管理的转变。基于此，厘清AI嵌入高校教学管理的风险边界、构建伦理规制体系、设计多元协同治理对策，已成为高等教育数字化转型中不可回避的重大课题。
一、人工智能嵌入高校教学管理的风险边界厘定
AI深入高校教学管理环节，首先要划定技术介入的可为、限为、禁为三级边界，防止出现工具理性的僭越现象。
一是数据采集合规边界。严格遵守《中华人民共和国个人信息保护法》中最小必要原则，将学生的心理健康档案等敏感信息列为禁采或者脱敏处理的对象，不得以教学管理为名非法搜集无关的隐私资料。
二是算法决策保留边界。智能系统可以对学生的学业异常进行预警，对教学资源进行调配，但是涉及毕业资格的认定、奖惩处分等重要事项时，仍需保留人工复核和最终裁决权，划出人类决策不可被算法所取代的红线。
三是场景适用禁入边界。情感计算、课堂行为实时情绪监控等容易造成过度规训的技术应用，在非科研必要的情况下应当被列入慎用或者禁止清单之中。只有确定这些不能逾越的禁区，才能让AI始终在预设的合理框架内为高校教学管理赋能，而不是反过来主导甚至异化教学管理的本质目标。
二、人工智能嵌入高校教学管理的伦理规制
人工智能嵌入高校教学管理当中，要依靠伦理规制来明确技术航线。
一是创建算法透明的程序规制，打破黑箱决策和隐性歧视。算法黑箱会让教学管理决策的形成过程不可追溯、不公开，损害师生的权益。对此，要推动算法决策全流程的公开化，对人工智能在奖助评选等管理环节的应用逻辑、决策依据进行说明，并建立算法审查备案机制，保证高校教育管理决策可被质询、可被推翻、可被追溯。
二是强化数据安全的责任规制，构筑全链条可追溯屏障。人工智能嵌入高校教学管理当中，会累积诸多牵涉师生隐私的个人数据，一旦发生数据泄露、违规滥用，将严重侵害师生权益、危及校园信息安全。因此高校要细化数据全生命周期分层分类保护规则，定期开展对算法的排查工作以消除隐性歧视，在效率与公平、创新与秩序之间守住教育数字化的伦理底线。
三、人工智能嵌入高校教学管理的协同治理对策
（一）完善校内制度体系，夯实规范管理基础。高校不能只做“头痛医头”的碎片化修补，而是应该创建起“1+N”的AI教学管理制度闭环。“1”即成立由校长牵头的领导小组，制定《AI教学应用管理办法》这一纲领性文件，明确AI系统的采购准入门槛、伦理审查流程及退出机制。在此基础上出台N项实施细则。如实行算法备案制度，要求厂家公布核心参数及决策逻辑，从根源上防范黑箱风险；施行双盲测试和偏见审计，提前模拟各类性别、家庭背景的学生数据，检测是否存在隐性歧视；增设教学数据资产台账，明晰教务处、信息技术办、技术供应商之间的权责分界，杜绝将学生的行为数据用作商业画像或者未经授权的学术研究。以刚性制度组合拳为基础，使AI工具在高校教学管理中每一步都有章可循、有规可依。
（二）推动多元主体参与，形成动态共治格局。依靠校内行政部门的单独监督，不能预防AI嵌入教学管理的全流程风险。对此，高校要大力推动建立学校、企业、教师、学生四者之间的动态共治生态。校级层面可以成立以分管领导为组长，教务、人事、学工、法律顾问和计算机专家为成员的AI教学管理伦理委员会，从决策环节平衡技术可行性、教学需求、伦理规范、师生权益多方诉求。企业端方面，要建立常态化数据安全检测机制，对学生个人隐私数据敏感信息实行全程加密保存，并提供伦理审核以及风险排查等辅助服务。教师方面，积极引导一线教师开展AI教学工具日常体验及反馈工作，及时反馈算法推荐不合理等实际使用中的问题，从而为算法优化提供真实教学场景的参考依据。学生层面搭建方便快捷的隐私申诉反馈通道，当学生对AI生成的成绩评定、资格审核结果存在质疑时，可通过该通道提交异议申请，由AI教学管理伦理委员会重新核查结果、作出说明。通过多元主体的共同参与，能让风险隐患被及时发现、快速处置。
四、结语
本文就人工智能嵌入高校教学管理展开风险边界厘定、伦理规制探讨与治理对策的梳理，明晰人工智能给高校教学管理带来的效率提升和革新可能。未来还需在制度完善与多元共治的基础上，持续探索人工智能与高校教学管理的适配路径，使人工智能成为促进高校教学管理高效升级的动力源，从而为高等教育的数字化转型筑起安全和伦理根基。
作者单位：江苏医药职业学院
一、人工智能嵌入高校教学管理的风险边界厘定
AI深入高校教学管理环节，首先要划定技术介入的可为、限为、禁为三级边界，防止出现工具理性的僭越现象。
一是数据采集合规边界。严格遵守《中华人民共和国个人信息保护法》中最小必要原则，将学生的心理健康档案等敏感信息列为禁采或者脱敏处理的对象，不得以教学管理为名非法搜集无关的隐私资料。
二是算法决策保留边界。智能系统可以对学生的学业异常进行预警，对教学资源进行调配，但是涉及毕业资格的认定、奖惩处分等重要事项时，仍需保留人工复核和最终裁决权，划出人类决策不可被算法所取代的红线。
三是场景适用禁入边界。情感计算、课堂行为实时情绪监控等容易造成过度规训的技术应用，在非科研必要的情况下应当被列入慎用或者禁止清单之中。只有确定这些不能逾越的禁区，才能让AI始终在预设的合理框架内为高校教学管理赋能，而不是反过来主导甚至异化教学管理的本质目标。
二、人工智能嵌入高校教学管理的伦理规制
人工智能嵌入高校教学管理当中，要依靠伦理规制来明确技术航线。
一是创建算法透明的程序规制，打破黑箱决策和隐性歧视。算法黑箱会让教学管理决策的形成过程不可追溯、不公开，损害师生的权益。对此，要推动算法决策全流程的公开化，对人工智能在奖助评选等管理环节的应用逻辑、决策依据进行说明，并建立算法审查备案机制，保证高校教育管理决策可被质询、可被推翻、可被追溯。
二是强化数据安全的责任规制，构筑全链条可追溯屏障。人工智能嵌入高校教学管理当中，会累积诸多牵涉师生隐私的个人数据，一旦发生数据泄露、违规滥用，将严重侵害师生权益、危及校园信息安全。因此高校要细化数据全生命周期分层分类保护规则，定期开展对算法的排查工作以消除隐性歧视，在效率与公平、创新与秩序之间守住教育数字化的伦理底线。
三、人工智能嵌入高校教学管理的协同治理对策
（一）完善校内制度体系，夯实规范管理基础。高校不能只做“头痛医头”的碎片化修补，而是应该创建起“1+N”的AI教学管理制度闭环。“1”即成立由校长牵头的领导小组，制定《AI教学应用管理办法》这一纲领性文件，明确AI系统的采购准入门槛、伦理审查流程及退出机制。在此基础上出台N项实施细则。如实行算法备案制度，要求厂家公布核心参数及决策逻辑，从根源上防范黑箱风险；施行双盲测试和偏见审计，提前模拟各类性别、家庭背景的学生数据，检测是否存在隐性歧视；增设教学数据资产台账，明晰教务处、信息技术办、技术供应商之间的权责分界，杜绝将学生的行为数据用作商业画像或者未经授权的学术研究。以刚性制度组合拳为基础，使AI工具在高校教学管理中每一步都有章可循、有规可依。
（二）推动多元主体参与，形成动态共治格局。依靠校内行政部门的单独监督，不能预防AI嵌入教学管理的全流程风险。对此，高校要大力推动建立学校、企业、教师、学生四者之间的动态共治生态。校级层面可以成立以分管领导为组长，教务、人事、学工、法律顾问和计算机专家为成员的AI教学管理伦理委员会，从决策环节平衡技术可行性、教学需求、伦理规范、师生权益多方诉求。企业端方面，要建立常态化数据安全检测机制，对学生个人隐私数据敏感信息实行全程加密保存，并提供伦理审核以及风险排查等辅助服务。教师方面，积极引导一线教师开展AI教学工具日常体验及反馈工作，及时反馈算法推荐不合理等实际使用中的问题，从而为算法优化提供真实教学场景的参考依据。学生层面搭建方便快捷的隐私申诉反馈通道，当学生对AI生成的成绩评定、资格审核结果存在质疑时，可通过该通道提交异议申请，由AI教学管理伦理委员会重新核查结果、作出说明。通过多元主体的共同参与，能让风险隐患被及时发现、快速处置。
四、结语
本文就人工智能嵌入高校教学管理展开风险边界厘定、伦理规制探讨与治理对策的梳理，明晰人工智能给高校教学管理带来的效率提升和革新可能。未来还需在制度完善与多元共治的基础上，持续探索人工智能与高校教学管理的适配路径，使人工智能成为促进高校教学管理高效升级的动力源，从而为高等教育的数字化转型筑起安全和伦理根基。
作者单位：江苏医药职业学院