典型文献
人工智能赋能课堂反馈的伦理困境及风险化解
文献摘要：
人工智能(AI)技术为课堂教学反馈带来质效提升的同时,其引发的一系列伦理问题也日益受到关注.对应用个案的系统分析有助于揭示此类伦理困境产生的深层次原因.基于对X中学课堂反馈AI系统的开发者以及教师、学生等应用者的访谈,通过三级编码分析构建的"内因—外缘"解释模型表明:课堂反馈AI系统应用的伦理困境主要由算法陷阱引起,表现为算法黑箱与算法歧视;由于算法规则的不透明和偏向性,课堂智能反馈过程呈现出数据失信、数据滥用和隐私侵犯等现象,诱发了权力失范、关系失衡、情感异化等外发风险;这些风险表现为"师端"的教育自主权让渡,"生端"的学习自主性丧失、过度情感劳动以及情感遮蔽等.化解AI赋能课堂反馈的伦理风险,应该规避算法黑箱和算法歧视,主张师生对算法规则有知情权,以学生的主动性和发展性为落脚点完善法律法规对抗算法歧视;制定数据伦理规约,确保教育数据与师生隐私的安全;建立师生与AI之间的双向平等关系,强化人机协作效用;揭示学生情感变化规律,发展师生的积极情感关系.
文献关键词：
人工智能;课堂反馈;算法陷阱;伦理风险
中图分类号：
作者姓名：
罗江华;王琳;刘璐
作者机构：
西南大学西南民族教育与心理研究中心 重庆400715;太原市第六十三中学校 山西太原030021
文献出处：
引用格式：
[1]罗江华;王琳;刘璐-.人工智能赋能课堂反馈的伦理困境及风险化解)[J].现代远程教育研究,2022(02):29-36
A类：
B类：
智能赋能,课堂反馈,伦理困境,风险化解,教学反馈,质效提升,伦理问题,深层次原因,中学课堂,开发者,三级编码,编码分析,内因,外缘,解释模型,系统应用,算法陷阱,算法黑箱,算法歧视,偏向性,智能反馈,失信,隐私侵犯,失范,情感异化,自主权,主权让渡,生端,学习自主性,情感劳动,遮蔽,伦理风险,和算,知情权,发展性,落脚点,数据伦理,伦理规约,保教,教育数据,人机协作,情感变化,积极情感关系
AB值：
0.431396
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