［摘要］人工智能的應(yīng)用給職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來雙重影響，使其在賦能職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展中存在機遇與風(fēng)險。職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險主要是教育技術(shù)倫理風(fēng)險，其具有多面性、系統(tǒng)性、動態(tài)性、持續(xù)性等特征，并且在個體倫理、教學(xué)倫理、制度倫理以及社會倫理等向度具有不同的表現(xiàn)形式。這些風(fēng)險的生成邏輯主要體現(xiàn)在技術(shù)演進、職教轉(zhuǎn)型、學(xué)情多元等因素的影響。為更好地應(yīng)對職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險，建議技術(shù)筑基，構(gòu)建穩(wěn)固的倫理安全技術(shù)防護體系；教育引領(lǐng)，營造蘊含倫理教育的教學(xué)生態(tài)環(huán)境；以生為本，確保學(xué)生權(quán)益與全面發(fā)展的深度融合；體系支撐，建立多方協(xié)同參與的綜合治理機制等。

［關(guān)鍵詞］數(shù)字化轉(zhuǎn)型；人工智能；倫理風(fēng)險；化解路徑

［作者簡介］曾光（1990- ），男，廣東河源人，廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院軌道交通學(xué)院，講師、工程師，碩士；宋以華（1986- ），男，山東莒縣人，廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院軌道交通學(xué)院副院長，副教授，碩士；黎新華（1969- ），男，湖北通城人，廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院軌道交通學(xué)院院長，教授，博士。（廣東 "廣州 "510630）

［基金項目］本文系2022年度廣東省教育科學(xué)規(guī)劃課題（高等教育專項）“人工智能嵌入城軌技能人才培養(yǎng)的內(nèi)在機理與實踐路徑研究”（項目編號：2022GXJK486，項目主持人：曾光）、2022年廣東省繼續(xù)教育質(zhì)量提升工程建設(shè)類項目“‘人工智能+老年教育’的融合創(chuàng)新研究：困境分析、技術(shù)賦能及體系構(gòu)建”（項目編號：JXJYGC2022GX443，項目主持人：曾光）和2023年廣東省高職教育教學(xué)改革研究與實踐項目“高質(zhì)量發(fā)展引領(lǐng)下的軌道類專業(yè)（群）課程思政改革路徑探究”（項目編號：2023JG013，項目主持人：曾光）的階段性研究成果。

［中圖分類號］G710 " "［文獻標(biāo)識碼］A " "［文章編號］1004-3985（2025）02-0013-09

一、引言

在全球化與信息化時代背景下，職業(yè)教育作為培養(yǎng)技術(shù)技能型人才的重要類型，正面臨前所未有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型機遇與挑戰(zhàn)。隨著以人工智能為代表的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入推進，尤其是“人工智能+教育”的融合，職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型正不斷加速。2017年，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》發(fā)布，強調(diào)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在通過智能技術(shù)提升教育質(zhì)量和效率。2018年，教育部印發(fā)《教育信息化2.0行動計劃》，強調(diào)要持續(xù)推動信息技術(shù)與教育的深度融合，提高教育教學(xué)資源的數(shù)字化水平。2019年，《職業(yè)教育改革實施方案》《中國教育現(xiàn)代化2035》相繼出臺，提出利用信息技術(shù)推動教育改革和發(fā)展的目標(biāo)，為職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了方向。2021年，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標(biāo)綱要》提出“建設(shè)數(shù)字中國”的目標(biāo)，加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字社會、數(shù)字政府，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革。2022年，教育部在年度工作要點中明確提出要實施教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動，加快推進教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能升級，標(biāo)志著職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速推進。職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，尤其是通用大模型的引入，正在影響和改變原有的教育生態(tài)和教育秩序，特別在教育理論、教育結(jié)構(gòu)、教育價值、教育文化與教育主體等方面產(chǎn)生了系列沖擊，由此引發(fā)了多維度倫理風(fēng)險，亟待深入研究和審慎應(yīng)對。2022年，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于加強科技倫理治理的意見》，提出將科技倫理要求貫穿科學(xué)研究、技術(shù)開發(fā)等科技活動全過程，體現(xiàn)了國家對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中科技倫理的重視?？梢哉f，對人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域倫理風(fēng)險問題的思索與回應(yīng)，將是決定人工智能在教育乃至未來社會能夠走多遠的關(guān)鍵［1］。

當(dāng)前學(xué)界對人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用及其倫理問題已有一定的關(guān)注和研究，董軍［2］、范毅強［3］、陳煒［4］、趙磊磊［5］、孫帥帥［6］、高東輝［7］等學(xué)者對大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、元宇宙等新興技術(shù)與教育的融合進行了相關(guān)的倫理審視、分析并提出對應(yīng)的化解路徑。但現(xiàn)有研究多集中于理論探討和一般性分析，對于職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人工智能應(yīng)用的具體倫理風(fēng)險研究還不夠深入和系統(tǒng)，特別是對于通用大模型等新興技術(shù)在職業(yè)教育中的應(yīng)用現(xiàn)狀、可能引發(fā)的倫理問題及其治理路徑的探討尚顯不足。此外，隨著技術(shù)的不斷迭代和應(yīng)用場景的拓展，新的倫理問題也在不斷涌現(xiàn)，亟須進行更為深入和全面的研究。

對此，本文旨在系統(tǒng)探討職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險，分析其表現(xiàn)形式、生成邏輯，并提出有效的化解路徑，以期為職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的人工智能應(yīng)用提供倫理指導(dǎo)，促進職業(yè)教育的高質(zhì)量發(fā)展。

二、職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險表現(xiàn)形式

（一）倫理風(fēng)險概念與特征

1.倫理風(fēng)險的概念。在學(xué)術(shù)語境下，倫理風(fēng)險特指在人與自身、人與他人、人與社會、人與自然的倫理關(guān)系方面，由于正面或負(fù)面影響可能產(chǎn)生的不確定事件或條件，尤指其產(chǎn)生的不確定倫理負(fù)效應(yīng)諸如倫理關(guān)系失調(diào)、社會失序、機制失控、人們行為失范、心理失衡，等等［8］。本文中的倫理風(fēng)險主要聚焦于教育技術(shù)倫理，旨在深入探討技術(shù)與人、技術(shù)與社會、技術(shù)與自然之間復(fù)雜的道德關(guān)系與準(zhǔn)則。教育技術(shù)倫理涵蓋兩方面的含義：一是從倫理學(xué)視角出發(fā)，為教育技術(shù)注入人文關(guān)懷，主要關(guān)注在教育技術(shù)發(fā)展與使用過程中帶來的人與人之間的倫理問題，即技術(shù)介入下的“教育倫理”；二是以技術(shù)在教育中的實際應(yīng)用為核心，審視技術(shù)變革對教育體系及教育倫理本身的深遠影響，即教育中的“技術(shù)倫理”［9］。

在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，尤其是通用大模型系統(tǒng)的興起，更深刻改變了教育模式和教育生態(tài)。在這一過程中，倫理風(fēng)險問題越來越凸顯，主要的倫理風(fēng)險類型包括技術(shù)風(fēng)險、內(nèi)容風(fēng)險、數(shù)據(jù)風(fēng)險與算法風(fēng)險［10］。其中，技術(shù)風(fēng)險涉及通用大模型系統(tǒng)可能遭受對抗性攻擊從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)污染和教育安全問題，以及因高使用門檻可能帶來的師生情感與思想交流障礙等技術(shù)實踐問題；內(nèi)容風(fēng)險則關(guān)注由大模型生成的內(nèi)容可能引發(fā)的教育失序，如內(nèi)容不當(dāng)或誤導(dǎo)性信息；數(shù)據(jù)風(fēng)險源于輸入數(shù)據(jù)的海量性與無序性，可能導(dǎo)致個人隱私侵犯及數(shù)據(jù)濫用；算法風(fēng)險則關(guān)聯(lián)大模型算法的不透明性和潛在偏見，可能加劇教育不平等和歧視問題。這些倫理風(fēng)險共同構(gòu)成了一個復(fù)雜多維的體系，要求在推進教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中必須高度重視并有效應(yīng)對。

2.倫理風(fēng)險的特征。一是多面性。倫理風(fēng)險的多面性體現(xiàn)在其廣泛而復(fù)雜的影響面上。在教育領(lǐng)域特別是職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，人工智能技術(shù)的引入不僅改變了教學(xué)方式和學(xué)習(xí)環(huán)境，還觸及教育公平、隱私保護、內(nèi)容質(zhì)量等多層面的倫理問題。這些風(fēng)險不僅關(guān)乎技術(shù)本身的可靠性與安全性，更在教育倫理、社會倫理及個人倫理等方面呈現(xiàn)多維交織的特點。在應(yīng)對倫理風(fēng)險時，需要從多個角度進行綜合考量，制定全面而有效的應(yīng)對策略。二是系統(tǒng)性。倫理風(fēng)險的系統(tǒng)性強調(diào)其內(nèi)部各要素之間的相互關(guān)聯(lián)與影響。在教育技術(shù)倫理的框架內(nèi)，技術(shù)風(fēng)險、內(nèi)容風(fēng)險、數(shù)據(jù)風(fēng)險與算法風(fēng)險并非孤立存在，而是相互交織、互為因果。例如，技術(shù)漏洞可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，進而引發(fā)數(shù)據(jù)風(fēng)險；算法偏見則可能加劇教育不平等，觸及社會倫理的底線。因此，識別并評估倫理風(fēng)險時，必須采用系統(tǒng)性思維方式，全面審視各要素之間的相互作用，以構(gòu)建協(xié)同應(yīng)對的機制。三是動態(tài)性。倫理風(fēng)險的動態(tài)性體現(xiàn)在其隨時間與情境變化而不斷演變的特性上。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用的深入，新的倫理問題不斷涌現(xiàn)，舊的風(fēng)險也可能因環(huán)境變化加劇或減弱。在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展使得倫理風(fēng)險的動態(tài)性尤為顯著。因此，應(yīng)對倫理風(fēng)險需要保持高度的敏感性和前瞻性，持續(xù)關(guān)注技術(shù)發(fā)展趨勢和應(yīng)用情境變化，及時調(diào)整應(yīng)對策略，確保技術(shù)持續(xù)不斷發(fā)展與倫理風(fēng)險應(yīng)對策略的同步更新。四是持續(xù)性。倫理風(fēng)險的持續(xù)性強調(diào)其長期存在且難以徹底消除的特點。在教育領(lǐng)域，倫理風(fēng)險往往與教育的本質(zhì)屬性和價值追求緊密相連，如教育公平、學(xué)生權(quán)益保護等。這些風(fēng)險不僅在當(dāng)前技術(shù)應(yīng)用階段存在，還可能在未來長期的教育實踐中持續(xù)產(chǎn)生影響。因此，應(yīng)對倫理風(fēng)險需要樹立長期觀念，建立長效機制，通過制度建設(shè)、技術(shù)改進、教育引導(dǎo)等多種手段，持續(xù)降低風(fēng)險水平，保障教育事業(yè)的健康發(fā)展。

（二）倫理風(fēng)險的表現(xiàn)形式

1.個體倫理向度：數(shù)據(jù)安全與心理健康風(fēng)險。在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中，個體倫理向度首要面對的是數(shù)據(jù)安全與心理健康交織的復(fù)雜挑戰(zhàn)。職業(yè)教育領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可能涉及學(xué)生和教師的大量個人信息，若這些信息未經(jīng)妥善保護而遭到泄露，將嚴(yán)重侵犯個體的隱私權(quán)。此外，對人工智能技術(shù)的過度依賴，也可能催生心理健康問題如網(wǎng)絡(luò)成癮、社交焦慮、孤獨感等，這將限制學(xué)生的學(xué)習(xí)潛力，深刻影響學(xué)生社交技能與心理健康的全面發(fā)展［11］。

2.教學(xué)倫理向度：角色模糊與目標(biāo)偏離風(fēng)險。人工智能技術(shù)的引入雖然在一定程度上提高了教育效率，但也引發(fā)了關(guān)于主體角色模糊與教學(xué)目標(biāo)偏移的深刻反思。教師的專業(yè)知識和教育經(jīng)驗可能被人工智能技術(shù)所取代，導(dǎo)致教師角色邊緣化，學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力也可能因過度依賴技術(shù)而受到削弱，進而影響學(xué)生個性化成長與全面發(fā)展［12］。此外，技術(shù)驅(qū)動的教學(xué)模式往往側(cè)重于效率與成績，忽視了對學(xué)生批判性思維、創(chuàng)新能力及人文素養(yǎng)等綜合素質(zhì)的培養(yǎng)，偏離了立德樹人的教育目標(biāo)。

3.制度倫理向度：監(jiān)管真空與規(guī)范缺失風(fēng)險。職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的主要風(fēng)險在于監(jiān)管體系的滯后與法律法規(guī)的缺失。由于數(shù)字技術(shù)的無邊界性和跨國性特征，傳統(tǒng)的法律規(guī)范在數(shù)字領(lǐng)域可能難以發(fā)揮作用，導(dǎo)致出現(xiàn)監(jiān)管真空。此外，數(shù)字技術(shù)的更新迭代速度遠遠超過了法律規(guī)范的制定和修訂速度，使得相關(guān)規(guī)范在很多情況下顯得滯后，無法有效應(yīng)對新技術(shù)帶來的倫理問題。因此，構(gòu)建適應(yīng)數(shù)字時代特點的監(jiān)管框架與法律法規(guī)體系，成為保障職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型健康發(fā)展的重要基石。

4.社會倫理向度：教育公平與價值取向風(fēng)險。職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型本應(yīng)成為促進教育公平的有力工具，但在實踐中卻面臨教育公平與價值取向沖突的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。信息資源分配不均、技術(shù)門檻過高等因素可能加劇數(shù)字鴻溝，進一步拉大城鄉(xiāng)、區(qū)域之間的教育差距，威脅教育公平的實現(xiàn)。此外，技術(shù)的廣泛應(yīng)用可能使得教育過程中的價值取向發(fā)生偏差，由注重人的全面發(fā)展轉(zhuǎn)向追求技術(shù)效率和功利性目標(biāo)。這種價值取向的失衡不僅影響職業(yè)教育的可持續(xù)發(fā)展，更可能對整個社會的道德風(fēng)尚與價值體系產(chǎn)生深遠影響［13］。

三、職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險生成邏輯

（一）技術(shù)演進，自帶倫理風(fēng)險

1.數(shù)據(jù)與算法偏見，帶來決策失范。人工智能技術(shù)的決策實現(xiàn)，主要依賴海量的數(shù)據(jù)輸入和復(fù)雜的算法模型。輸入的數(shù)據(jù)自帶偏見或算法具有指向性，都將帶來決策的失范。例如，如果用于訓(xùn)練大模型的數(shù)據(jù)集來源單一，缺乏多樣性，這表明數(shù)據(jù)源本身帶有一定的偏見。算法可能會學(xué)習(xí)并放大這些偏見，在算法驅(qū)動的具體決策中也將存在偏見。此外，由于大模型算法的復(fù)雜性、隱蔽性導(dǎo)致算法黑箱的形成，使其決策過程難以被理解和監(jiān)督，增加了決策失范的風(fēng)險。人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，也可能直接影響學(xué)生個體的教育體驗，極易造成認(rèn)知操控。

2.技術(shù)的不確定性，導(dǎo)致責(zé)任模糊。人工智能技術(shù)的復(fù)雜性和不可預(yù)測性帶來了決策結(jié)果的不確定性，這種不確定性主要體現(xiàn)為系統(tǒng)行為和決策結(jié)果難以完全預(yù)測和解釋。這會導(dǎo)致出現(xiàn)問題時責(zé)任主體不明確，責(zé)任歸屬模糊。在教育領(lǐng)域，這種不確定性可能對教育質(zhì)量和學(xué)生發(fā)展產(chǎn)生影響。例如，智能系統(tǒng)的決策導(dǎo)致推送給學(xué)生的學(xué)習(xí)資源標(biāo)準(zhǔn)不一，影響學(xué)生的學(xué)習(xí)成績或價值觀的塑造，對應(yīng)責(zé)任的模糊性將使追責(zé)和糾正變得復(fù)雜且困難，這可能削弱社會對職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信任與支持。因此，必須明確責(zé)任歸屬、提高人工智能系統(tǒng)的透明度和可解釋性，以有效減少職業(yè)教育領(lǐng)域的倫理風(fēng)險。

3.技術(shù)的強依賴性，影響主觀能動性。平衡學(xué)生技術(shù)技能與主觀能動性的關(guān)系是職業(yè)教育培養(yǎng)學(xué)生實踐能力和創(chuàng)新能力的關(guān)鍵，隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，教育工作者和學(xué)生對技術(shù)的依賴程度明顯增加。這種依賴性可能會削弱教育工作者和學(xué)生的主觀能動性。教育工作者可能會過度依賴智能教育系統(tǒng)進行教學(xué)決策，從而忽視自身的專業(yè)判斷和創(chuàng)造力；學(xué)生則可能過于依賴智能輔導(dǎo)系統(tǒng)，導(dǎo)致獨立思考和解決問題的能力不足。這些現(xiàn)象不僅影響教育的質(zhì)量和效果，還可能抑制學(xué)生創(chuàng)造性思維和批判性思維的成長。此外，對人工智能技術(shù)的過度依賴還可能減少教育工作者與學(xué)生之間的互動，進而影響學(xué)生的個性化和多樣性發(fā)展。

4.技術(shù)更新迭代快，倫理規(guī)范滯后。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和更新迭代使得新的算法和應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，然而，制定相關(guān)的倫理規(guī)范和法律法規(guī)往往需要較長時間的研究和討論，這將導(dǎo)致倫理規(guī)范的制定與出臺遠遠滯后于人工智能技術(shù)的迭代更新。在職業(yè)教育領(lǐng)域，這種滯后性可能導(dǎo)致新技術(shù)在未充分考慮其倫理影響的情況下被廣泛應(yīng)用，從而增加了倫理風(fēng)險的發(fā)生概率。例如，在教學(xué)管理和學(xué)生評價等方面應(yīng)用新的人工智能技術(shù)可能引發(fā)隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用等問題，而現(xiàn)有的倫理規(guī)范無法及時應(yīng)對這些新挑戰(zhàn)。因此，需要保持倫理規(guī)范與技術(shù)發(fā)展的同步，確保在技術(shù)應(yīng)用的過程中能夠及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的倫理問題。

（二）職教轉(zhuǎn)型，富含倫理因素

1.教學(xué)模式數(shù)智化躍遷，常伴個性化定制教學(xué)模式，催生數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險。職業(yè)教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動了個性化定制教學(xué)模式的廣泛應(yīng)用，這一模式依賴于對學(xué)生大量數(shù)據(jù)的收集和分析。然而，個性化教學(xué)的實現(xiàn)往往需要收集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、興趣愛好、成績等多方面數(shù)據(jù)，這就帶來了數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險。一方面，數(shù)據(jù)的收集和使用涉及學(xué)生隱私保護問題，如果數(shù)據(jù)保護措施不到位，可能導(dǎo)致學(xué)生個人信息泄露。另一方面，數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用可能存在算法偏見，導(dǎo)致個性化推薦的結(jié)果不公正，進一步加劇教育不平等。此外，數(shù)據(jù)的長期積累和存儲還可能引發(fā)數(shù)據(jù)濫用和監(jiān)控的問題，影響學(xué)生的自由發(fā)展。因此，如何在推進個性化教學(xué)的同時，規(guī)避由此帶來的數(shù)據(jù)倫理風(fēng)險，是職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中需重點關(guān)注的問題。

2.教學(xué)資源數(shù)智化重構(gòu)，易現(xiàn)資源的價值取向問題，加劇知識倫理風(fēng)險。職業(yè)教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅改變了教學(xué)模式，還重構(gòu)了教學(xué)資源的配置以及改變了教學(xué)資源的使用方式。在教學(xué)資源數(shù)智化重構(gòu)過程中，可能存在教學(xué)資源的價值取向問題，從而加劇知識倫理風(fēng)險。一方面，數(shù)字化資源的設(shè)計和選擇可能受商業(yè)利益的驅(qū)動，在教學(xué)內(nèi)容選擇上存在偏向性。例如，某些商業(yè)化的教育平臺可能會優(yōu)先推廣獲利更高的課程，忽視教育的全面性和均衡性。另一方面，對數(shù)智化教學(xué)資源的過度依賴可能使學(xué)生忽視傳統(tǒng)教學(xué)對學(xué)生學(xué)習(xí)思維的鍛煉以及對學(xué)習(xí)實踐活動的針對性歷練，導(dǎo)致學(xué)生對知識的理解和應(yīng)用能力下降。此外，數(shù)智化教學(xué)資源的獲取和使用還可能帶來版權(quán)問題，進一步加劇知識倫理風(fēng)險。因此，如何在推進教學(xué)資源數(shù)智化重構(gòu)的同時，規(guī)避由此帶來的知識倫理風(fēng)險，同樣是職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中需重點關(guān)注的問題。

3.教學(xué)評價數(shù)智化轉(zhuǎn)型，趨向客觀量化的單一評價，導(dǎo)致評價倫理風(fēng)險。數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動了職業(yè)教育評價體系的變革，越來越多的教學(xué)評價依賴基于大數(shù)據(jù)分析的智能評價系統(tǒng)。然而，教學(xué)評價的數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中，往往傾向于使用客觀量化的單一評價標(biāo)準(zhǔn)，這可能導(dǎo)致評價倫理風(fēng)險。一方面，過度依賴量化指標(biāo)可能忽視學(xué)生個體差異和多樣性，不能全面反映學(xué)生的真實能力和潛力。另一方面，智能評價系統(tǒng)的算法設(shè)計和數(shù)據(jù)選擇可能存在偏見，導(dǎo)致評價結(jié)果的不公正。此外，單一的評價標(biāo)準(zhǔn)還可能導(dǎo)致教育教學(xué)過于功利，容易形成重視考試成績而忽視綜合素質(zhì)培養(yǎng)的氛圍，由此產(chǎn)生的評價倫理風(fēng)險將直接影響學(xué)生的全面發(fā)展。因此，如何在推進教學(xué)評價數(shù)智化轉(zhuǎn)型的同時，規(guī)避由此帶來的評價倫理風(fēng)險，同樣是職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中需重點關(guān)注的問題。

4.教學(xué)管理數(shù)智化升級，強化智能系統(tǒng)的自行決策，凸顯管理倫理風(fēng)險。在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，教學(xué)管理也逐漸向數(shù)智化升級，智能化管理系統(tǒng)在教學(xué)管理中的應(yīng)用日益廣泛。然而，隨著智能化管理系統(tǒng)在教育教學(xué)決策過程中的權(quán)重增加，管理倫理風(fēng)險也隨之凸顯。一方面，智能化管理系統(tǒng)的決策過程可能缺乏透明性和可解釋性，教育管理者和受教育者難以理解和監(jiān)督這些決策，導(dǎo)致管理的不公正和不透明。另一方面，智能化管理系統(tǒng)在決策過程中可能會受數(shù)據(jù)和算法偏見的影響，同樣會導(dǎo)致管理決策的不公正，從而進一步影響教育公平。此外，過度依賴智能系統(tǒng)進行教學(xué)管理可能會削弱管理者的責(zé)任意識和基于經(jīng)驗積累的自主判斷，進而影響教育管理的質(zhì)量和效率。因此，如何在推進教學(xué)管理數(shù)智化轉(zhuǎn)型的同時，規(guī)避由此帶來的管理倫理風(fēng)險，同樣是職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中需重點關(guān)注的問題。

（三）學(xué)情多元，伴隨倫理挑戰(zhàn)

1.學(xué)生特征多樣：差異顯著，需求分層，常伴隨分層教學(xué)的數(shù)據(jù)安全問題。職業(yè)教育學(xué)生的背景和特征多樣，差異顯著，需求分層。為滿足不同學(xué)生的個性化需求，分層教學(xué)成為一種有效的解決方案。隨著職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，實施這種解決方案更為高效。然而，分層教學(xué)的基礎(chǔ)是收集學(xué)生的學(xué)業(yè)成績、興趣愛好、技能水平等眾多信息進行智能化的深度分析，然后根據(jù)分析結(jié)果實施分層。分層教學(xué)的數(shù)據(jù)收集過程涉及數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)保護等問題，其中任何一個環(huán)境對應(yīng)的保護措施不當(dāng)，都可能導(dǎo)致學(xué)生隱私泄露，引發(fā)數(shù)據(jù)安全問題。在分層教學(xué)的數(shù)據(jù)分析過程中，可能存在算法偏見，帶來資源分配不公、知識引導(dǎo)偏差等問題，影響個性化教學(xué)效果的發(fā)揮及個體學(xué)生的價值觀塑造。因此，基于人工智能技術(shù)推行分層教學(xué)時，對應(yīng)的數(shù)據(jù)安全問題不容忽視。

2.認(rèn)知風(fēng)格各異：善于實踐，理論薄弱，存在知識體系構(gòu)建失衡的問題。職業(yè)教育學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格有較大差異，并且普遍表現(xiàn)為善于實踐而理論基礎(chǔ)薄弱。這種具有突出特征的認(rèn)知風(fēng)格，在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中通常會帶來知識體系構(gòu)建失衡問題。智能化教學(xué)系統(tǒng)通常依賴于標(biāo)準(zhǔn)化、程序化的教學(xué)內(nèi)容和評價體系，并且對學(xué)生個體差異和認(rèn)知特點的關(guān)注，也是基于學(xué)生的自主選擇。學(xué)生自身的認(rèn)知風(fēng)格有明顯的傾向性，這將會持續(xù)深化學(xué)生個體的傾向性，加重知識體系構(gòu)建失衡問題。例如，實踐型學(xué)生會傾向于選擇實踐類項目，智能化系統(tǒng)通常會根據(jù)學(xué)生的選擇，持續(xù)推送相關(guān)的實踐教育資源而忽視理論知識方面的強化，導(dǎo)致學(xué)生無法形成完整的知識體系，影響其綜合素質(zhì)的發(fā)展。此外，智能系統(tǒng)在知識傳授和評估過程中，可能偏向于選擇標(biāo)準(zhǔn)化和量化的內(nèi)容，忽視了職業(yè)教育中實踐能力的重要性，導(dǎo)致學(xué)生在實際操作中的表現(xiàn)與理論學(xué)習(xí)脫節(jié)。因此，在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，理論知識與實踐技能的平衡問題也是必須重點關(guān)注的問題。

3.情感需求復(fù)雜：心理敏感，社交多元，潛藏個體的心理健康問題。職業(yè)教育學(xué)生的情感需求復(fù)雜且心理敏感，社交需求多樣化，在數(shù)字化教學(xué)環(huán)境中可能引發(fā)心理健康問題。盡管智能教學(xué)系統(tǒng)在知識傳遞和技能培養(yǎng)方面具有顯著優(yōu)勢，但常常忽視對學(xué)生情感和心理需求的關(guān)注。在數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)生可能缺乏與教師和同學(xué)的互動，導(dǎo)致孤獨感和疏離感，從而影響心理健康。此外，智能系統(tǒng)評價方式的過度應(yīng)用，可能對部分學(xué)生造成較大壓力，尤其是心理敏感的學(xué)生，可能會引發(fā)焦慮、自卑等負(fù)面情緒，進而影響其學(xué)習(xí)效果和心理健康。因此，職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，需要注重學(xué)生的情感需求，為其提供心理支持和人際互動的機會，通過建立良好的師生關(guān)系和同伴關(guān)系，促進學(xué)生的心理健康和全面發(fā)展。

4.價值觀塑造期：信息多樣，易受誤導(dǎo)，影響社會倫理的價值取向問題。職業(yè)院校學(xué)生正處于價值觀塑造的重要階段，他們對信息的接受和判斷能力尚未完全成熟，容易受到外界多樣化信息的影響和誤導(dǎo)。在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，“互聯(lián)網(wǎng)+”和“人工智能+”為學(xué)生提供了海量的信息資源，但同時也夾雜大量的不良信息和有錯誤價值觀的內(nèi)容。面對這些海量信息，學(xué)生容易受不良信息的誤導(dǎo)，形成錯誤的價值觀和社會倫理觀念。這不僅影響其個人發(fā)展，還可能對社會倫理秩序產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，需要加強對學(xué)生價值觀的正確引導(dǎo)，提供健康、積極的信息資源，培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維和信息鑒別能力，確保其在信息多樣的環(huán)境中形成正確的價值取向和社會倫理觀念。

四、職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人工智能應(yīng)用的倫理風(fēng)險化解路徑

（一）技術(shù)筑基，構(gòu)建穩(wěn)固的倫理安全技術(shù)防護體系

1.深化技術(shù)自主，開發(fā)技術(shù)自主的專用大模型。為有效應(yīng)對職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的倫理風(fēng)險，首先需要增強技術(shù)自主性，開發(fā)符合職業(yè)教育需求的專用大模型。開發(fā)我國自主知識產(chǎn)權(quán)的職業(yè)教育專用大模型，可實現(xiàn)對通用大模型應(yīng)用所帶來的教育安全等問題的根本治理，確保職業(yè)教育專用大模型輸出的內(nèi)容符合社會主義核心價值觀和立德樹人的育人目標(biāo)。只有采用中國本土的教育大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的大模型，才能最大程度地保障數(shù)據(jù)安全與意識形態(tài)安全，從而為職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展提供技術(shù)賦能。開發(fā)技術(shù)自主的職業(yè)教育專用大模型，需要完善科技創(chuàng)新體系，加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，并提供數(shù)字化教材、在線課程資源、學(xué)生作業(yè)、教學(xué)評估等數(shù)據(jù)支持。

2.完善技術(shù)框架，建立健全數(shù)據(jù)安全保障體系。在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，數(shù)據(jù)安全是一個至關(guān)重要的倫理問題。為此，要建立和完善數(shù)據(jù)安全保障體系。一方面，可以制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護政策，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。另一方面，可以通過身份驗證和權(quán)限管理等手段加強對數(shù)據(jù)訪問的控制，確保只有符合權(quán)限的授權(quán)人員才能訪問敏感數(shù)據(jù)。同時，還可以對數(shù)據(jù)進行加密和匿名化處理，以保護個人隱私。此外，還能通過設(shè)定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)，加強對數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，避免因數(shù)據(jù)問題帶來相關(guān)教育決策的失誤。最后，還可以建立數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)入侵等突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)機制，最大程度地減少突發(fā)事件引發(fā)的負(fù)面影響。

3.強化技術(shù)監(jiān)管，建立人工智能倫理審查機制。建立專門的人工智能倫理審查機制，對職業(yè)教育領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用進行專項評估和監(jiān)管，是確保人工智能技術(shù)應(yīng)用符合倫理要求的重要手段。人工智能技術(shù)應(yīng)用的倫理審查主要對人工智能算法的公正性和透明性進行審查，確保相關(guān)算法設(shè)計和數(shù)據(jù)處理過程不自帶偏見，從而保障人工智能符合倫理要求。這需要建立算法透明度機制，公布人工智能系統(tǒng)的決策過程，并鼓勵教育工作者、學(xué)生、家長等共同參與監(jiān)督，進而形成全社會共同參與的倫理安全保障體系。此外，由于倫理風(fēng)險具有動態(tài)性、持續(xù)性等特征，定期審查和更新技術(shù)監(jiān)管政策也是強化人工智能技術(shù)倫理審查的必要步驟。

（二）教育引領(lǐng)，營造蘊含倫理教育的教學(xué)生態(tài)環(huán)境

1.重塑教師角色，提升教師數(shù)字素養(yǎng)與倫理教育能力。在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，職業(yè)院校教師不僅是知識的傳遞者，也是學(xué)生倫理觀念的引導(dǎo)者。因此，要重塑職業(yè)院校教師角色，提升職業(yè)院校教師的自我更新能力、對倫理問題的應(yīng)對能力，擴大其專業(yè)教學(xué)視野，打造一支既懂技術(shù)又具備倫理意識的職業(yè)院校教師隊伍，確保職業(yè)院校教師在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中始終堅持倫理底線。一方面，可以開展人工智能教學(xué)培訓(xùn)，提升職業(yè)院校教師對運用人工智能等數(shù)字技術(shù)進行教學(xué)的認(rèn)知，理解人工智能技術(shù)教學(xué)應(yīng)用的潛在倫理風(fēng)險。另一方面，還可以通過倫理學(xué)研討會、案例分析和專題講座等形式，增強職業(yè)院校教師對人工智能技術(shù)倫理風(fēng)險的識別和應(yīng)對能力，加強教師的倫理教育能力，從而在教學(xué)過程中以身作則，引導(dǎo)學(xué)生形成正確的倫理觀念。

2.創(chuàng)新教學(xué)模式，實現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用與人文關(guān)懷和諧共生。教學(xué)模式的創(chuàng)新是化解人工智能倫理風(fēng)險的重要途徑。在教學(xué)模式創(chuàng)新中，應(yīng)將技術(shù)應(yīng)用與人文關(guān)懷相結(jié)合，在充分利用人工智能技術(shù)提高教學(xué)效率和教學(xué)質(zhì)量的同時，注重學(xué)生的個性發(fā)展和情感需求滿足，從而最大程度地降低人工智能技術(shù)倫理風(fēng)險的影響。例如，在人工智能技術(shù)賦能教學(xué)討論、反思等環(huán)節(jié)中，融入對人工智能技術(shù)過度依賴的案例展示，引導(dǎo)學(xué)生開展對技術(shù)依賴的倫理風(fēng)險思考，培養(yǎng)學(xué)生對人工智能技術(shù)應(yīng)用的自控能力。此外，在人工智能技術(shù)賦能項目式學(xué)習(xí)、跨學(xué)科合作中，應(yīng)保持師生互動的占比，在學(xué)生的實際操作和問題解決中增強教師的存在感，保持對不同學(xué)生的人為關(guān)注，努力實現(xiàn)學(xué)生技術(shù)應(yīng)用能力提升與教師人文關(guān)懷深化的融合。

3.重構(gòu)教學(xué)內(nèi)容，融入倫理風(fēng)險意識與識別能力培養(yǎng)。在課堂教學(xué)傳授專業(yè)知識的同時，融入倫理風(fēng)險意識和識別能力培養(yǎng)的內(nèi)容，是應(yīng)對職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下人工智能倫理風(fēng)險的必然之舉。一方面，可以在思政相關(guān)課程中增加倫理學(xué)相關(guān)的模塊，通過案例分析、角色扮演等教學(xué)方法，讓學(xué)生在實踐中掌握平衡技術(shù)應(yīng)用與倫理原則，提升在面對倫理困境時做出負(fù)責(zé)任決策的能力。另一方面，倫理風(fēng)險意識提升、倫理風(fēng)險辨識能力提升等也屬于課程思政的范疇，因此，可以通過將倫理教育有機融入專業(yè)課程，使學(xué)生在掌握職業(yè)技能的同時，具備應(yīng)對倫理挑戰(zhàn)的能力。同時，可以鼓勵學(xué)生參與校內(nèi)外有關(guān)技術(shù)倫理研討的第二課堂活動，進一步增強其倫理意識和批判性思維。

（三）以生為本，確保學(xué)生權(quán)益與全面發(fā)展深度融合

1.正視學(xué)生的個性化訴求，平衡個性發(fā)展與風(fēng)險防范。積極響應(yīng)學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)訴求，是人工智能技術(shù)賦能職業(yè)教育的題中應(yīng)有之義。但是，在正視學(xué)生個性化訴求的同時，也必須加強對潛在倫理風(fēng)險的防范。一方面，可以充分發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢，深度分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，據(jù)此推送個性化的學(xué)習(xí)建議和學(xué)習(xí)資源，同時制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護機制，規(guī)避學(xué)生個人信息等數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，確保學(xué)生權(quán)益免受侵害。另一方面，應(yīng)制定嚴(yán)格的智能推薦算法監(jiān)督和審查機制，確保對應(yīng)算法的公正性和透明性，避免因算法偏見帶來的資源推薦水平不一致問題。

2.強化學(xué)生數(shù)字素養(yǎng)教育，提升風(fēng)險意識與防范能力。在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，強化學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)教育是化解人工智能應(yīng)用倫理風(fēng)險的關(guān)鍵路徑。一方面，可以系統(tǒng)化設(shè)計融入人工智能技術(shù)應(yīng)用的課程和實踐活動，讓學(xué)生熟練掌握人工智能工具和平臺的操作要求，增強學(xué)生對人工智能技術(shù)的理解和應(yīng)用能力。另一方面，可以通過思政課程或課程思政的融入，建立對倫理風(fēng)險的深度認(rèn)知，并逐步培養(yǎng)學(xué)生對倫理風(fēng)險信息識別和處理的能力。此外，持續(xù)強化課堂之外的網(wǎng)絡(luò)安全教育，引導(dǎo)學(xué)生保護數(shù)字足跡，識別和防范網(wǎng)絡(luò)詐騙與數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險?？傊嫣嵘龑W(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)，在增強學(xué)生技術(shù)掌握和應(yīng)用能力的同時，提高學(xué)生對倫理風(fēng)險認(rèn)知和防范的能力。

3.構(gòu)建學(xué)生情感關(guān)懷體系，應(yīng)對技術(shù)依賴與心理問題。隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，學(xué)生可能會對技術(shù)產(chǎn)生過度依賴，弱化了師生互動、生生互動等人際情感交流活動，進而引發(fā)一些心理問題。因此，在發(fā)揮人工智能技術(shù)賦能效應(yīng)的同時，要重視對學(xué)生的情感關(guān)懷。一方面，職業(yè)院校教師應(yīng)當(dāng)以身作則，避免對人工智能技術(shù)賦能教育教學(xué)的過度依賴，增強與學(xué)生的現(xiàn)實互動交流，關(guān)注學(xué)生的心理健康問題，并提供必要的心理輔導(dǎo)和支持服務(wù)，幫助學(xué)生建立健康的人際關(guān)系和情感聯(lián)系。另一方面，應(yīng)充分發(fā)揮職業(yè)院校專業(yè)心理咨詢室的效用，定期舉辦心理健康講座和情感輔導(dǎo)活動，培養(yǎng)學(xué)生的情感管理能力和人際交往技能。此外，在教學(xué)過程中，通過實踐活動和團隊合作等方式，引導(dǎo)學(xué)生合理使用技術(shù)，幫助學(xué)生在技術(shù)使用和人際交往之間找到平衡，避免陷入過度依賴技術(shù)的困境。

（四）體系支撐，建立多方協(xié)同參與的綜合治理機制

1.構(gòu)建倫理風(fēng)險監(jiān)管體系，監(jiān)控技術(shù)應(yīng)用中的倫理風(fēng)險。為確保職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中人工智能應(yīng)用的倫理性，必須構(gòu)建一個全面的倫理風(fēng)險監(jiān)管體系。該體系應(yīng)覆蓋人工智能技術(shù)的設(shè)計、開發(fā)、部署和使用等各個環(huán)節(jié)，實施全面的監(jiān)控和評估。一方面，可以通過制定明確的倫理標(biāo)準(zhǔn)和操作指南，確保技術(shù)應(yīng)用不會侵犯個人隱私、造成數(shù)據(jù)泄露或加劇數(shù)字鴻溝等。另一方面，可以建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護措施，防止因數(shù)據(jù)處理不當(dāng)而導(dǎo)致的倫理風(fēng)險。此外，還應(yīng)建立對技術(shù)應(yīng)用的定期審查和評估，以及對違規(guī)行為的追責(zé)和懲戒機制。通過這些措施，能夠及時發(fā)現(xiàn)和糾正潛在的倫理問題，確保人工智能技術(shù)在職業(yè)教育中的應(yīng)用安全、透明、公正，從而維護教育生態(tài)的健康和穩(wěn)定。

2.推動跨學(xué)科跨領(lǐng)域合作，持續(xù)研究倫理風(fēng)險應(yīng)對策略。倫理風(fēng)險的多面性、系統(tǒng)性等特征，決定了倫理風(fēng)險內(nèi)容通常是跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的。因此，有效推動跨學(xué)科跨領(lǐng)域的專家共同研究和探討，也是化解人工智能倫理風(fēng)險的重要途徑。通過跨學(xué)科的合作，可以整合不同領(lǐng)域的知識和技術(shù)，為倫理風(fēng)險的識別、評估和應(yīng)對提供更全面的視角和更有效的策略。例如，教育學(xué)、倫理學(xué)、計算機科學(xué)、法學(xué)等領(lǐng)域的專家可以共同研究人工智能在教育中的應(yīng)用倫理問題，提出針對性的解決方案。通過建立跨領(lǐng)域的研究平臺，定期舉辦學(xué)術(shù)研討會等活動，促進不同領(lǐng)域?qū)＜业慕涣髋c合作，將為應(yīng)對倫理風(fēng)險提供堅實的學(xué)術(shù)支持和智力保障。

3.構(gòu)建多方協(xié)同治理機制，激勵社會共同應(yīng)對倫理風(fēng)險。構(gòu)建一種多方協(xié)同治理機制，凝聚各方優(yōu)勢形成合力，是共同應(yīng)對系統(tǒng)化倫理風(fēng)險的重要措施。其中，政府部門可以通過制定和實施相關(guān)政策和法規(guī)，為應(yīng)對倫理風(fēng)險指明方向；學(xué)校則可以通過加強倫理教育和培訓(xùn)，提高教師和學(xué)生的倫理意識，推動倫理風(fēng)險識別；企業(yè)則應(yīng)當(dāng)勇于承擔(dān)起社會責(zé)任，加強技術(shù)的研發(fā)和創(chuàng)新，從源頭上確保技術(shù)安全并符合倫理規(guī)范；社會組織和公眾則可以積極參與監(jiān)督和評價，提供反饋意見，促進智能技術(shù)應(yīng)用的透明和公正。通過各方的通力協(xié)作，將構(gòu)建一個倫理風(fēng)險綜合治理的生態(tài)系統(tǒng)，有效預(yù)防和化解職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的倫理風(fēng)險。

五、結(jié)語

本文提出了涵蓋技術(shù)筑基、教育引領(lǐng)、以生為本及體系支撐等多維度的倫理風(fēng)險化解路徑，旨在為職業(yè)教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力的倫理指導(dǎo)。需要指出的是，本研究在對不同職業(yè)教育場景下倫理風(fēng)險的具體表現(xiàn)和應(yīng)對策略的探討仍存在一定局限性，未來我們將進一步深入探討不同職業(yè)教育場景下的具體倫理問題，以制定更具針對性的倫理風(fēng)險應(yīng)對策略。

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