AI赋能:智能向善,从科技伦理视角看教育AI智能体的定位

我爱免费

作者：微信文章


乐好教育





(一) 认识“AI赋能”：

真正被放大的是什么？

“AI赋能”这个说法很容易让人误以为它是对所有人无差别的平等加持，但现实是，AI不是赋能每个人，而是增强每个人已有的“认知资本”。

有三位数学教师，都要通过与AI对话设计一节小学三年级“认识分数”的概念课，但是他们与 AI对话的诉求、提问方式和反馈处理过程却完全不一样（见下表）。显然，他们最终得到的成果也会有很大差距。

表1 三位教师的AI对话案例



可见，AI不是决定教学的主角，而是反映教师思维的“回声室”。使用者思维越深、结构越清，AI的辅助就越精准，反之则容易误导或依赖。“AI赋能”不是加法，而是乘法，甚至是指数增长。

让我们进一步追问，那AI到底赋了什么“能”？

从我们应用AI工具的经验来看，赋能主要体现在以下三个方面：

1. 表达能力的扩展，从“想得出来”变为“写得出来”。帮助我们用更精准、更专业的语言输出；

2. 任务执行能力的增强，对目标和流程清晰的人尤其有用。本来要用几小时写报告、设计课程、查文献，现在能更快搞定；

3. 认知结构的映照，给思维结构清晰的人提供了认知飞轮。AI 对话不仅是获取答案的过程，更是促使教师将自己的教学判断与设计思路外化并可视化的工具。这种“认知显性化”有助于教师形成对自己教学逻辑的再认识。

所以，“AI赋能”的重点不是“AI”，也不是“能”，而是“谁被赋能、被赋了什么能、如何可持续”。我们需要从“技术奇迹”转向“认知设计”，这才是AI赋能真正的价值所在。



(二) 设计AI智能体为什么

要考虑科技伦理问题？

许多技术在逻辑上似乎是中立的，实际却有不同的价值导向，进而产生不同的社会影响。

十几年前，英国部分学校已经尝试将商务智能分析技术用于教育教学管理，某IT公司的解决方案中提出，用数据模型可以预测学生未来可能的“风险行为”或“发展路径”，并据此提前干预。表面上，这是一种“技术赋能下的教育预警机制”，但预测“学生未来发展”，是否会影响教师对学生的判断与态度呢？

如果预测模型的评价标准不完全透明或带有偏见，是否意味着学生被“暗中不公正的评判”？

如果教师知道系统“预测”某学生未来可能会学业失败或行为偏差，即使他无意中对该学生产生低期待，也会在行为上有所体现，例如给他分配难度比较低的任务，或暗示他“不适合学术发展”，这种“微期望”会被学生感知，最终真的走向“被预测的命运”。

如果因为系统预测，教师对学生的态度发生改变，最终导致学生失去机会，那么这是AI模型的责任？还是教师判断失误？抑或是学校评价制度的问题？

这类“道德责任模糊”的局面正是科技伦理的敏感地带。

伦理问题指的是那些涉及“什么是对的/错的”“应该/不应该做”的问题，科技伦理问题是指在科技的研发、应用和扩散过程中，对“人应如何使用科技、科技应如何影响人”所产生的伦理思考和判断。科技伦理问题不只关心“这项技术能不能做出来？” 而会进一步问“这项技术应该怎么做、是否该做、对谁有益或有害、谁来承担责任？”

在AI时代，科技伦理更应成为“设计之初就要嵌入”的议题，因为AI技术的复杂性高，影响难以完全预测或者是难以马上发现。



对于策划、设计AI智能体产品的人，不能“出了问题之后再来管”，而是在产品设计、决策环节就应该思考：

产品这样定位可能伤害谁？

是否给了用户知情与选择的机会？

我们是否在无意中降低了人的判断力？

……

在AI赋能教育的浪潮中，科技伦理提醒我们：不是所有“能做的事”都值得做。我们不能只关注算法的准确率，更要问：我们是在帮学生走得更远，还是在不自觉地替他们设限？教育的核心使命不是预测和控制人的轨迹，而是呵护和激发人的潜能。技术能帮助我们看见趋势，但趋势不应取代判断，预测不能决定命运。



(三) AI智能体的组织角色定位：

从“数字劳动力”到

学习型组织的“新同事”

可能很快，各类AI智能体将以“新同事”的身份进入学校和其他教育机构。它们执行效率高、记忆力强、逻辑清晰，似乎具备了理想员工的一切品质。那么，它们究竟是教师的助手？合作者？还是组织绩效的监管者？不同的角色定位，不仅影响技术使用的方式，也映射出组织背后的价值观：我们究竟是更希望AI提高效率，还是偏重支持成长？

从表1的案例来看，AI在提高熟手教师与专家教师的工作效能方面容易见效：他们目标清晰、任务意识强，能通过精准提示与AI协作，快速完成教学设计、数据分析、文稿生成等工作。AI在这里像一个认知放大器，让“强者更强”。



但对于新手教师而言，情况就复杂得多。他们可能还未建立清晰的知识结构与教学判断，面对AI提供的多样化建议，可能感到迷茫、依赖，甚至将生成内容直接“照搬”。这样可能进一步弱化其问题意识和教学判断力并在无形中错过最宝贵的“试错与生长”机会。

从短期绩效的角度看，新手是最容易被AI智能体替代的群体；但从长期发展的角度看，他们却是最具成长潜力的群体。短视的技术应用理念可能在不知不觉中损害组织的可持续发展能力，特别是在教师队伍建设方面。

因此，仅将AI智能体定位为“数字劳动力”可能不够，真正值得思考的是：如何在组织层面，让AI智能体成为教师成长、组织学习的“结构性助力”？

在这一点上，学习型组织理论可以为我们提供一些启发。Peter M. Senge 在《第五项修炼》中提到的“自我超越、团队学习与系统思考”，恰恰为AI智能体提供了新的角色定位空间：

对于教师个体来说，AI可以是“认知助理”，帮助其明确目标、外化思路、修正偏差，加速学习成长；

在教研场域中，AI可以是“对话合作者”，辅助教师厘清教研主题、整理课例观察记录、共建教学逻辑，促进团队学习；

从组织角度看，AI可以是“系统镜像”，通过过程数据、生成内容和互动记录，帮助学校看见教学过程中隐蔽的问题与机会，支持持续改进和教师队伍的整体成长。

前提是，我们要为新手教师创造一个允许试错、鼓励主动探索的“安全成长空间”，而不是用AI剥夺他们动手思考的权利。AI智能体应成为“成长的引导者”而不是“正确答案的供应商”。这也要求我们重新定义“绩效”——不仅是短期的完成度，而是教师持续成长与组织持续学习的能力。

技术可以改变工作的方式，但只有组织理念改变，技术才能改变我们的未来。让AI智能体成为学习型组织的“新同事”，才是面向未来学校的正确姿态。



乐好教育



合作学习专家



        用技术提升教育效能

                       让每一所学校都成功