Page 519 - 2026年泸西县两会参阅
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庭的学生往往缺乏足够的技术素养和教育资源，无法像高收入家庭的学
生那样充分利用 AI 工具进行个性化学习。同时，无法承担教育技术产品
的成本也使得这些学生难以获得平等的受教育机会。
在教育 AI 的实际应用中，算法的公平性问题逐渐显现。教育 AI 算
法通常依赖大量历史数据进行训练，而这些数据可能包含对某些群体的
偏见。例如，许多教育平台的学习评估系统根据历史成绩或行为数据对
学生进行分类与预测，但这些数据往往会反映出结构性偏见。在这种情
况下，AI 技术应用可能会加剧学生间的教育差距。如何避免教育 AI 算
法在实践中加剧教育不均衡现状，成为 AI 技术应用中面临的重要伦理课
题。
应对人工智能教育伦理挑战的路径
一方面，实现数据治理与隐私保护的系统化建构。一是建立动态更
新的法律框架。针对教育数据的多维特性，尤其是在学生数据保护方面，
制定和完善具有全球视野的法律框架显得尤为迫切。法律应覆盖数据采
集、存储、分析、使用等各个环节，同时引入动态更新机制，以应对 AI
技术的迅速发展。针对未成年人的数据保护，应制定更加严格的规定，
并加强跨国合作，以避免数据跨境传输对隐私的侵犯。二是推进隐私增
强技术的广泛应用。隐私增强技术应作为应对教育数据隐私问题的核心
工具。在保障隐私的同时，如何保持数据分析的有效性和准确性，是当
前技术应用中的难题。为了实现这一平衡，教育 AI 平台应合理采用差分
隐私、同态加密等技术，确保数据在传输与存储过程中的安全性。同时，
平台应加强透明度，告知学生和家长数据的使用目的及处理方式，以提
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