人工智能教育伦理风险的法律与政策应对

泓域文案/高效的文案创作平台人工智能教育伦理风险的法律与政策应对目录TOC\o"1-4"\z\u一、引言 2二、人工智能教育领域的法律法规现状 3三、人工智能教育应用中的法律责任界定 8四、人工智能教育伦理规范与法律对接 13五、国家政策对人工智能教育伦理风险的应对 18六、总结分析 22

引言声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。人工智能在教育中的应用虽然可以提高教学效率，但在一定条件下，也可能加剧教育资源的不均衡分配。在一些经济较为落后的地区，学校可能无法负担高质量的AI教育技术，这使得富裕地区的学生能够享受更为优质的AI教育服务，进一步拉大了教育差距。AI技术的普及可能导致优质教师资源的流失，尤其是在基础教育阶段，教育的公平性问题愈加突出。人工智能在教育中的应用将不断推进个性化教育的发展。未来，人工智能不仅能够根据学生的兴趣和能力定制学习内容，还能够根据学生的情绪和心理状态进行动态调整。例如，AI能够通过监测学生的情绪变化（如焦虑、疲劳等），自动调整教学策略，使学习体验更加符合学生的实际需求。AI还能够通过与其他技术的结合（如虚拟现实、增强现实等）实现更为沉浸式、互动性强的学习体验，使教育更加多元化和智能化。智能机器人和虚拟教学助手的应用是人工智能在教育领域的一大亮点。智能教育机器人能够通过语音识别、自然语言处理和机器学习与学生互动，进行个性化辅导和答疑。而虚拟教学助手则借助人工智能技术，辅助教师进行课堂管理、作业批改、考试监控等任务，优化教育资源配置。尽管人工智能在教育中已经展现了巨大的潜力，但其应用并非一帆风顺。AI技术的实施与传统教育理念、教学方法的结合仍然存在一定的困难。许多教育工作者对于AI的理解和接受程度不同，部分教师可能对技术的介入持保守态度，认为过度依赖技术可能会导致教育的机械化。因此，如何平衡人工智能与传统教育模式的优势，避免技术主导教育，而是充分发挥技术的辅助作用，是教育技术发展中的一个重要课题。随着AI系统在教育中的作用日益增加，AI的决策是否能替代人类教师的判断，成为一个重要伦理议题。AI系统基于算法进行教学安排、成绩评定等决策，但这些决策是否符合道德规范和教育目标？当AI系统做出错误决策，导致学生受到不公平待遇时，责任应当由谁来承担？如果AI系统的决策发生偏差，是否可以追究开发者、平台提供者或教师的责任？这些问题都涉及到人工智能教育应用中的伦理责任问题。人工智能教育领域的法律法规现状随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，人工智能教育的法律与政策问题逐渐成为各国政府和学术界关注的重点。在这一领域，法律法规的制定和完善尚处于初期阶段，现有的法律体系未能完全适应人工智能教育发展的需求，且存在诸多伦理和法律风险。因此，了解人工智能教育领域的法律法规现状对于进一步规制和引导这一技术的健康发展至关重要。（一）人工智能教育领域的法律框架概述1、国际法律框架人工智能教育在全球范围内的发展和应用促使各国开始关注该领域的法律监管。当前，虽然尚未出现专门针对人工智能教育的全球性法律框架，但在一些国际组织和地区性的法律文件中，人工智能教育已逐渐成为议题。例如，欧盟的《人工智能白皮书》和《人工智能法规草案》明确指出，人工智能的使用必须遵循基本的伦理和人权原则，特别是数据保护、隐私和透明度等方面。欧盟在其《通用数据保护条例》（GDPR）中规定了数据主体的隐私保护，并对教育领域的人工智能应用提出了较为严格的数据处理要求，特别是针对涉及未成年人的数据收集和处理，必须遵循更高标准的保护措施。此外，联合国教科文组织（UNESCO）在2021年发布的《人工智能教育伦理指南》中，提出了人工智能技术应用于教育中的伦理框架，强调应通过合理的法律与政策手段，保护学生、教师及其他教育参与者的合法权益，避免因技术滥用或不当设计带来的不平等风险。2、国内法律框架在中国，人工智能在教育领域的应用近年来迅速增长，但相关法律法规的制定仍处于探索阶段。目前，中国对于人工智能教育的法律框架主要依托于一些较为广泛的法律文件以及行业标准。例如，《中华人民共和国网络安全法》规定了在网络环境下收集、处理和存储个人数据的合规要求，涉及到人工智能技术在教育中的应用时，必须确保数据保护、隐私安全等方面不受到侵犯。《个人信息保护法》对涉及个人信息处理的人工智能教育应用提出了严格的合规要求，尤其是在收集学生的个人信息时，要求教育机构和平台方必须事先征得家长或监护人的同意。提出了促进智能教育创新与发展的政策框架，支持人工智能技术在教学、管理、评估等环节中的应用，同时也强调了在推广过程中必须充分考虑数据保护、技术透明性、算法公正性等伦理问题。（二）人工智能教育法律与伦理风险的挑战1、数据隐私与安全人工智能教育应用在收集和使用学生数据方面，面临着严峻的隐私保护挑战。教育系统涉及大量未成年人的敏感信息，包括学习进度、兴趣爱好、心理状态等，这些信息一旦泄露或滥用，可能对学生个人、家庭乃至社会造成深远的负面影响。目前，虽然许多国家和地区已经制定了相关的隐私保护法规，但人工智能技术的快速发展和教育应用的特殊性，使得现有法律框架面临着巨大的挑战。尤其是在教育场景中，很多人工智能产品涉及到对大量学生数据的持续收集和分析，如何平衡技术创新与数据隐私保护，成为了当前的法律监管难点。2、算法透明性与公平性人工智能教育应用的算法设计直接影响到教育结果的公正性。如果人工智能系统的算法缺乏透明度，可能会导致算法偏见、歧视或不公正的决策。例如，某些AI评分系统可能会对特定群体的学生不利，影响学生的评估结果，甚至影响到他们的学业发展和未来机会。尽管一些国家和地区已经在加强对算法透明度的监管，例如欧盟《人工智能法规草案》规定，某些高风险领域的人工智能应用必须保证算法的可解释性和透明性，但在实际操作中，由于技术复杂性和商业机密的考量，很多人工智能教育产品仍然缺乏对外公开的算法透明度。3、责任归属与法律责任人工智能教育的广泛应用还引发了关于责任归属的问题。当前，关于人工智能产品在教育中出现故障或偏差导致的损害，相关的法律责任尚未明确规定。在实际案例中，如果人工智能系统误判学生的能力水平、评估成绩或做出其他错误决策，责任应当由谁承担成为了一个悬而未决的问题。例如，如果一个基于人工智能的在线教育平台由于技术缺陷导致学生错误地被评定为不合格，那么学生、家长、教育机构以及平台方之间的责任划分就会变得复杂。因此，亟需针对人工智能教育应用中的法律责任进行明确界定，以避免法律空白和不公平的责任承担。（三）人工智能教育法律法规的未来发展趋势1、法规与政策的完善随着人工智能教育的不断发展，预计未来各国和地区将加强法律法规的制定与完善。欧盟在人工智能领域的监管持续深化，预计将出台更具约束力的法律文件，进一步细化人工智能教育的法律要求。中国也可能通过更多的政策文件或修订现有法规，明确人工智能教育应用中的法律责任，尤其是在数据保护、算法透明度以及公平性方面，逐步构建更加全面的法律框架。2、国际合作与协调人工智能教育作为全球性课题，需要国际社会的广泛合作与协调。未来，国际组织如联合国教科文组织、世界经济论坛等可能会进一步推动全球范围内的人工智能教育伦理标准化工作，促进各国在人工智能教育领域的法律法规协调和政策一致性。这种国际合作不仅有助于技术的健康发展，也能够有效避免技术滥用带来的伦理与法律风险。3、强化伦理审查与社会监督随着人工智能教育应用的不断深入，伦理审查机制和社会监督的作用将愈加重要。教育行业应当建立更加健全的伦理审查制度，确保每一项人工智能教育应用都经过充分的伦理审查与风险评估。同时，公众、家长和学生应当具备更多的知情权与参与权，对人工智能教育应用提出意见和建议，形成社会共同治理的格局。人工智能教育领域的法律法规现状仍然处于起步阶段，未来的法律框架将更加完善，政策法规将更加细化，最终实现对人工智能教育的有效监管和风险控制。人工智能教育应用中的法律责任界定在人工智能（AI）技术迅速融入教育领域的过程中，随着其应用范围的不断扩展，相关的法律责任问题逐渐显现。AI教育应用在提高教育质量、个性化学习、资源优化等方面展现了巨大潜力，但同时也带来了数据隐私、算法透明性、责任归属等伦理和法律风险。因此，厘清人工智能教育应用中的法律责任，对于确保其可持续发展及保护各方合法权益具有重要意义。（一）人工智能教育应用中的责任主体认定1、人工智能开发者与供应商的责任人工智能教育应用的责任主体首先包括AI技术的开发者与供应商。在AI技术的开发过程中，开发者对系统的设计、算法、数据处理、模型训练等环节负有主要责任。如果AI系统在教育场景中出现错误或偏差，导致学生受到不当影响或伤害，开发者需承担相应的责任。例如，若AI系统在评估学生能力时存在偏差，导致某些学生被错误分类或得不到公平对待，开发者可能面临由此引发的法律诉讼。2、教育机构的责任教育机构作为AI教育应用的直接使用方，亦需要承担一定的法律责任。具体而言，教育机构需确保AI系统的使用符合教育伦理和法律要求，如确保学生的个人信息和数据安全。若教育机构未尽到必要的监督义务，导致AI系统的使用违反相关法律法规或发生数据泄露等问题，教育机构可能会被追究责任。3、教师的责任尽管AI系统能够辅助教学，但教师依然在教育过程中扮演着重要的角色。教师作为AI教育应用的使用者和管理者，需根据系统提供的建议进行适当的判断和决策。如果AI系统在教育应用中产生误导性建议，教师未能及时发现并进行纠正，导致学生的学习受到负面影响，教师可能会承担一定的责任。（二）人工智能教育应用中的法律责任类型1、民事责任民事责任是AI教育应用中最常见的法律责任形式。它包括因AI系统的错误或缺陷对学生或其他相关方造成的损害，所需承担的赔偿责任。例如，如果AI系统的决策错误导致学生成绩被错误评定，学生或家长有权要求教育机构或开发者进行赔偿。此外，AI教育应用中涉及的数据泄露、隐私侵犯等问题，也可能引发民事赔偿责任。2、行政责任在AI教育应用中，若存在违反国家教育法律法规的行为，相关责任主体可能会面临行政处罚。比如，若AI系统未能按照规定保护学生隐私，或者其在处理敏感数据时未经过合法授权，相关部门可以对开发者或教育机构实施行政处罚，包括罚款、暂停使用等处罚措施。3、刑事责任在一些极端情况下，AI教育应用中的错误可能导致严重后果，甚至触犯刑法。例如，AI系统在评估学生心理健康时出现重大失误，导致学生心理问题未能及时发现，造成严重后果，相关责任主体（如开发者、教育机构）可能会因疏忽、过失或故意行为而被追究刑事责任。（三）人工智能教育应用中的责任归属问题1、责任归属的挑战AI技术的黑箱特性使得责任归属问题变得复杂。由于AI系统的决策过程往往难以被完全理解或解释，这给确定责任主体带来了挑战。在AI系统出现问题时，如何明确由谁负责，尤其是当AI系统在某些情况下表现出自主决策能力时，责任的划分变得更加模糊。2、人工智能与人类行为的责任划分在AI教育应用中，责任的归属不仅涉及技术的本身，也涉及到教育工作者和学生的行为。当AI系统的建议与教师的判断发生冲突时，责任如何划分就成为了一个关键问题。例如，若AI系统推荐某种教学方法或评价标准，但教师根据自身经验做出调整，若教学结果出现问题，如何界定责任就变得复杂。责任的划分需要根据具体的使用情境和法律框架来综合判断。3、合同与协议中的责任约定为了在法律上明确责任界定，开发者、教育机构与使用AI技术的各方可通过签订合同或协议来明确各自的责任。这些协议应当对AI技术的使用范围、数据处理要求、知识产权归属、隐私保护措施等进行详细规定，同时明确各方的赔偿责任与纠纷解决机制。然而，合同约定的责任界定不能完全替代法律规定，且合同条款的约束力可能会受到当地法律的影响，因此，相关法律法规的完善对于保护各方利益至关重要。（四）人工智能教育应用中的法律责任规制建议1、完善法律框架，明确法律责任为了有效规制AI在教育中的应用，必须建立起清晰的法律框架。当前，许多国家和地区尚未出台专门针对AI教育应用的法律法规。因此，亟需通过立法，明确开发者、教育机构、教师等各方的法律责任和义务，尤其是在数据保护、隐私安全、算法透明等方面，建立起具体的法律规范。2、加强监管与审查机制政府和相关监管机构应加强对AI教育应用的监督与审查，确保其合法合规。监管机构可以设立专门的AI教育技术监管部门，定期检查AI系统的运行状况，评估其对学生的影响，并在出现问题时及时采取相应的处罚措施。此外，教育机构应定期进行内部审查，确保AI系统的使用符合伦理与法律要求。3、增强AI系统的透明度与可解释性为了解决黑箱问题，提高AI教育应用的透明度和可解释性至关重要。开发者应致力于提高算法的可解释性，确保其决策过程可以被人类理解和监督。同时，教育机构和教师也应加强对AI系统的学习和理解，确保能够合理使用AI技术，避免因对系统运行原理的不了解而导致不当使用。人工智能教育应用中的法律责任界定是一项复杂的任务，涉及到多个责任主体和多种法律责任形式。为有效应对AI技术带来的伦理和法律风险，必须通过完善法律框架、加强监管、提高透明度等多方面的措施，确保人工智能在教育领域的健康发展。人工智能教育伦理规范与法律对接随着人工智能（AI）技术在教育领域的广泛应用，如何确保AI技术的使用不侵害个体权利、尊重教育公平，并且符合伦理和法律要求，成为了一个亟待解决的重要问题。人工智能在教育中的应用，尤其是在个性化学习、智能辅导、自动化评估等方面，带来了巨大的变革和潜力，但也伴随着许多伦理和法律风险。因此，建立与人工智能教育应用相适应的伦理规范和法律框架，是确保教育技术健康发展的基础。（一）人工智能教育伦理问题的核心1、隐私保护与数据安全人工智能在教育中的广泛应用，依赖于对学生个人数据的大量收集和分析，这涉及到学生的身份信息、学习行为、成绩评估等多方面数据。因此，如何在使用AI进行教育服务时确保数据安全，避免数据滥用或泄露，是其中的一个核心伦理问题。对于学生而言，数据隐私的保护是他们最基本的权利之一。在这一背景下，教育机构和AI开发公司必须遵守严格的数据保护标准，确保学生的个人数据不被恶意使用或无授权访问。2、算法公平与偏见人工智能系统的算法是其核心驱动力，但这些算法可能存在设计偏差，导致对某些群体的不公正待遇。在教育领域，AI系统可能因训练数据的偏差而产生性别、种族或社会阶层等方面的偏见，影响到学生的学习机会、评价结果等。为了避免这一伦理风险，教育AI系统的设计应当尽可能确保公平性，采用多元化且代表性的训练数据，定期对算法进行审查和调整，确保其公正性和透明性。3、学生自主性与教师角色的变化人工智能在教育中的应用可能会改变教师和学生之间的传统关系，尤其是在智能辅导和自动化教学中，AI系统可能承担更多的教学职能。这就引发了关于学生自主性和教师角色变化的伦理讨论。如果AI过于主导学生的学习过程，可能会削弱学生的自主性，限制其创造性思维和批判性思维的培养。而教师的角色也在发生变化，传统的教学活动可能被机器所取代，教师从知识传递者转变为学习引导者和监督者。如何平衡AI与教师的关系，确保技术能为学生提供辅助而非替代，是教育伦理中的重要议题。（二）人工智能教育法律框架的现状与挑战1、现有法律框架的不足目前，针对人工智能在教育中的具体应用，国际间的法律框架尚未完全建立。在很多国家和地区，AI教育应用的相关法律往往依赖于一般的隐私保护和数据安全法律，例如欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR），但这些法律往往未能充分考虑AI技术的特殊性和动态发展。现有法律对AI技术在教育领域的具体应用场景的覆盖不全，缺乏对人工智能教育技术的专门法律规定和政策引导。例如，AI教育应用涉及的算法透明度、自动化评估的合法性、人工智能教学助手的责任认定等问题，现行法律体系往往没有提供明确的规范。这使得AI教育应用可能面临法律空白或不确定性，增加了技术开发者和教育机构的法律风险。2、跨国法律协调与规范统一人工智能教育应用的全球化趋势要求各国之间就AI教育相关的法律法规进行协调和统一。然而，各国的法律环境、文化背景和伦理标准不同，导致国际间的法律规定在AI教育领域的适用性和协调性上存在很大差异。例如，欧洲和美国在数据隐私保护方面的法律规定差异较大，欧洲的《GDPR》强调数据的保护和用户的知情同意，而美国则更多依赖行业自律和各州的法规。这种法律差异为跨国教育机构和AI技术开发公司在进行国际化运营时带来了不小的挑战，如何在尊重各国法律的基础上实现跨国法律的有效衔接，仍然是一个亟待解决的问题。3、法律对伦理风险的遏制作用法律框架不仅是规范技术应用的工具，也是避免伦理风险的一种重要保障。通过严格的法律要求，可以有效防止人工智能教育应用中的伦理失范行为。例如，设立针对AI教育应用的伦理委员会，要求AI技术公司公开其算法及训练数据的来源，定期进行道德审查，以确保其符合教育伦理标准。同时，法律还可以通过对教育机构和技术公司施加惩罚措施，防止不当使用AI技术而导致的负面后果，例如过度监控学生、侵犯学生隐私或滥用算法等。（三）人工智能教育伦理与法律对接的路径与策略1、完善法律体系，填补空白要实现人工智能教育伦理与法律的有效对接，首先需要填补现有法律框架的空白。各国应加快制定与AI教育应用相关的法律法规，明确规定人工智能在教育领域的使用范围、数据采集标准、算法公平性、技术开发和应用的责任归属等问题。此外，应加强对教育领域AI技术的法律研究，推动建立专门的AI教育法律体系，并定期进行法律更新，以应对AI技术不断发展的挑战。2、推动多方合作，建立国际标准由于人工智能教育应用的跨国特性，单一国家或地区的法律规定难以应对全球化的需求。因此，国际社会应当推动多方合作，制定统一的国际法律标准和伦理准则。例如，联合国教科文组织可以通过国际协作，提出全球范围内适用于人工智能教育的伦理框架，推动各国在数据保护、算法透明度、教育公平等方面达成共识，并协作推动法律的实施和监督。3、加强伦理教育与技术审查在人工智能教育应用的法律框架下，除了监管和制约，还需要加强对技术开发者和教育工作者的伦理教育。教育机构、AI技术公司、政策制定者等相关方应当共同参与伦理审查和技术审查，确保技术的开发和使用符合伦理和法律的双重要求。定期开展伦理培训和技术评估，有助于提高相关人员的伦理敏感度和法律意识，从而降低人工智能教育应用中的伦理和法律风险。4、建立透明和公正的监督机制为了确保人工智能教育应用符合伦理和法律标准，需要建立有效的监督机制。可以通过设立第三方独立的监督机构，定期对AI教育应用进行审查和评估，并公开相关审查报告，确保技术的透明性和公正性。与此同时，建立举报和投诉机制，让学生、家长和教师等利益相关方能够及时反映问题，推动技术的改进和法律的完善。人工智能教育应用的伦理风险和法律对接是一个复杂的系统性问题，需要各方共同努力，不断完善相关法规，推动技术发展与社会伦理的有机融合。通过健全法律体系、加强伦理监管、推动国际合作等措施，可以确保人工智能在教育领域的应用不仅提升教育质量，也能够真正服务于全体学生的公平与发展。国家政策对人工智能教育伦理风险的应对随着人工智能技术在教育领域的迅速发展，人工智能教育的伦理风险逐渐成为社会关注的焦点。人工智能在教育中的应用，虽然极大地推动了教育模式的创新与升级，但也伴随着数据隐私保护、算法偏见、教育公平性、师生关系等方面的伦理问题。为了有效应对这些风险，国家在政策层面采取了多种措施，旨在规范人工智能技术在教育中的使用，保障教育的公平性与伦理性。（一）加强人工智能教育伦理风险的政策引导与监管1、制定伦理指导原则，明确应用边界国家通过发布相关政策文件，逐步明确人工智能在教育领域应用的伦理边界。要加强教育信息化应用中的伦理规范，特别是人工智能等技术的使用要保护学生的隐私，确保教育的公平性和正义性。国家通过明确指导原则，督促各类教育机构和技术开发公司对人工智能技术的应用进行伦理审查和自我约束，防止技术滥用。2、完善监管机制，增强数据隐私保护人工智能教育应用中的数据隐私问题，尤其是涉及学生个人信息的收集、存储与使用，已经成为伦理风险中的突出问题。为此，国家出台了《个人信息保护法》以及《数据安全法》等法规，明确规定教育机构在使用人工智能进行数据采集时，必须遵守数据隐私保护原则，确保数据的安全性与透明度。这些法律框架要求教育机构和技术公司要确保用户知情同意，并且在数据使用过程中避免个人隐私泄露和滥用。3、加大对算法偏见的审查力度算法偏见问题在人工智能教育中的风险较大，特别是在招生、评测、学生行为分析等领域。国家政策逐渐加强了对算法偏见的审查和干预，要求各类人工智能教育技术提供商在技术开发和应用过程中，必须做到算法透明、公平、无歧视。强调要加强对人工智能算法的审查，保障其公正性，并且要求提供可解释的算法来增加透明度，从而避免算法对特定群体或个体的不公平对待。（二）推动人工智能教育应用的公平性与包容性1、制定政策推动教育资源公平分配人工智能在教育中的应用，虽然能够带来个性化学习和精准教育，但也可能加剧城乡、区域、学校之间的教育资源差距。为了应对这一风险，国家通过政策推动人工智能技术的普及与共享，尤其是在边远地区和教育资源相对匮乏的区域。国家鼓励和支持通过远程教育、在线学习平台等手段，利用人工智能技术为偏远地区的学生提供高质量的教育资源，缩小城乡教育差距，确保所有学生都能平等受益。2、加强对特殊群体的关怀与支持国家在推进人工智能教育应用时，特别注重对特殊群体（如残障学生、贫困家庭学生等）的关怀与支持。例如，国家政策鼓励开发无障碍教育技术，利用人工智能帮助这些特殊群体克服学习障碍，享受与普通学生平等的教育机会。教育部发布的相关政策文件中提到，要重点支持残障学生的教育需求，通过人工智能技术为他们提供更加个性化和定制化的学习支持，帮助他们实现更好的学业发展。3、关注社会多样性，避免算法歧视人工智能教育的算法可能会由于训练数据的偏差，导致对不同社会群体、性别、文化背景的歧视。国家政策明确提出，要加强对人工智能教育系统的公平性检测，确保其在应用过程中尊重社会的多样性与差异性。在推广人工智能教育应用时，政策层面强调要注重多元化的文化和价值观，防止算法造成某一群体的边缘化或歧视现象。（三）加强人工智能教育伦理风险的国际合作与交流1、加强与国际组织的合作人工智能教育伦理风险不仅是国内问题，还是全球范围内的挑战。为此，国家政策推动与国际组织、学术界和行业的合作，借鉴国际经验，共同应对人工智能教育中的伦理问题。例如，中国积极参与OECD（经济合作与发展组织）关于人工智能伦理的研究与讨论，学习国际上关于人工智能伦理风险的应对策略，为国内政策的制定提供参考。2、推动国际标准的制定与遵循随着人工智能技术在教育中的快速应用，全球范围内对于人工智能教育伦理的标准制定也越来越重要。国家通过推动与其他国家和地区的合作，参与国际标准的制定，力求在全球范围内达成共识。例如，中国在人工智能伦理标准领域，积极参与ISO（国际标准化组织）等国际标准化工作，推动全球人工智能教育伦理的规范化发展。这一国际合作不仅有助于提升我国在全球人工智能教育领域的影响力，也能确保国内人工智能教育应用遵循全球统一的伦理标准。3、分享国内政策经验，促进全球合作国家政策通过分享国内在人工智能教育伦理管理方面的成功经验，促进国际间的知识与技术共享，推动全球人工智能教育伦理问题的合作与应对。中国通过参与G20、APEC等国际论坛，主动展示在人工智能教育伦理方面的政策成果，并与其他国家共同探讨人工智能技术对教育的影响及应对策略，增强全球人工智能教育应用的伦理治理能力。（四）强化人工智能教育伦理风险的公众意识与参与1、加强教育与培训，提升公众伦理意识为了提升社会各界对人工智能教育伦理风险的认知，国家政策鼓励开展广泛的教育和培训活动，帮助公众特别是教育工作者、技术开发者及决策者，理解人工智能教育应用的伦理挑战与应对策略。教育部、科技部等相关部门组织开展人工智能伦理相关的研讨会和培训班，提升从业人员的伦理素养，强化公众的伦理风险意识。2、推动公众参与政策制定与监督国家政策还鼓励公众参与人工智能教育伦理政策的制定和监督工作，提出设立伦理审查委员会等形式，邀请社会各界代表参与讨论和评审人工