人工智能辅助教学的边界：高校教师的专业判断与价值坚守

价值传

递的机

械化危

机

数据稀疏性与模型泛化能力不足

人工智能辅助教学

技术维度

黑箱效应与教育决策透明性危机

边界 中心

全景监狱效应与学习自由剥夺

伦理维度

算法歧视与教育公平矛盾

人际互动的情 感不可替代性

教育规律维度

教学

价值传递的

能力提升

技术维度

的价值保障

教育规律维度

的价值具身化

傅 路径

人工智能

辅助教学

人际互动的

情 感 不可

替代性

伦理维度教 师 算法歧视与示范

教育公平

指督路5型泛化能力不足

教学内容设计的价值嵌入

教学方法创新的价值传导

技术理解能力

技术培训

数据辩证思维

实践共同体

教学重构能力

制度保障

教学设计

伦理预见能力

以人为本的核心理念

教学制度

立德树人的教育使命

机械化危机

教师示范

促进公平的教育实践

制度建设

人文关怀的情感连接

高校教师的专业判断与价值坚守

引言

人工智能(Artificial
Intelligence,AI)技术的迅猛发展正 在重塑高等教育的教学模式与生态格局。从智能教学平台
的个性化学习推荐，到自然语言处理技术支持的自动化作业 批改，人工智能辅助教学(AI-Assisted
Instruction,AI-AI) 通过技术赋能——如自动评分系统、智能辅导系统、适应性 学习环境、智能学习分析等——显著提升了教学效率和资源 适配性[1]。技术的工具理性与教育的价值理性之间的张力
也随之凸显。教育学界开始反思：当AI逐步介入教学设计、
学习评价、师生互动时，技术应用的边界应如何界定?教师 的核心角色是否会为算法逻辑所消解?

现有研究虽然聚焦于人工智能辅助教学的技术效能优 化，但忽视了技术应用背后的风险与教育本质之间的冲突。
例如，基于数据驱动的自适应学习系统可能导致“算法暴 政”,将学生简化为可量化的数据节点[2];过度依赖AI生成 的教学内容可能削弱教师的主体性，使教育沦为技术附 庸[³]。教育本质上是一种价值负载的实践活动，涉及人格培 养、伦理判断、文化传承[4],这些维度恰恰是当前AI技术难 以触及的盲区。

此背景下，本文探讨的核心问题是：如何通过高校教
师的专业判断与价值坚守，平衡人工智能辅助教学的技术赋
能与教育本质的守护，从而构建可持续的人机协同教育生
态?为回答这一问题，本文首先从技术、伦理、教育规律等三
个维度分析人工智能辅助教学的应用边界，然后解构高校教
师在技术应用中的专业判断能力体系及其提升路径，接着解
析人工智能时代高校教师应坚守的核心价值，并指出价值坚
守的实践路径。

本文在理论层面的贡献在于以技术哲学与教育学理论
为依据，构建人工智能辅助教学的边界分析框架；在实践层
面的贡献在于提供技术应用与教育价值融合的可行性策略，
助力高校教师在人机协同中重塑专业权威。

人工智能辅助教学的边界分析

作为一种新兴的教育模式，人工智能辅助教学在提升教
学效率和个性化学习体验方面展现出巨大潜力。任何技术
都有其固有的局限性，人工智能辅助教学也不例外。以下从
技术、伦理、教育规律等三个维度，系统解析人工智能辅助教
学的应用边界(见图1),旨在为高校教师合理运用人工智能
技术提供理论依据。

图 1人工智能辅助教学的应用边界

技术维度：算法逻辑与教育场景的适配困境

数据稀疏性与模型泛化能力不足

教育数据存在稀疏性，这一问题根源在于教育本质属性
与教育规律之间存在深层矛盾。一方面，批判性思维、元认
知能力等隐性知识是认知发展的内核，属于迈克尔·波兰尼
在1958年提出的无法完全结构化的默会知识范畴5,但是
当前 AI依赖的行为日志只能捕捉到学习的表象，而无法深
入到更深层次的知识领域；另一方面，教育过程中的师生动
态交互具有非线性特征，这使数据呈现出高维度、低重复性
的“维度灾难”状况，即便拥有海量的数据，也难以建立起
具有普适性的映射关系。

机器学习所依赖的是统计关联范式，这与教育领域的因 果干预逻辑不能画等号。统计模型通常通过数据共变来发 现规律，但存在共变特征的不同变量之间不一定存在因果关 系，即使存在因果关系的变量之间，也面临“谁是因、谁是果”
的问题。这就说明统计模型发现的规律不能直接用来解释 教育干预中的因果机制。当面对类似跨学科文本批改等分 布外场景时，模型的同质化假设与教育的多样性需求形成了 冲突。在这种情况下，模型虽然具有理科逻辑严谨性，但面 临文科隐喻性标准，丧失了泛化效能。

黑箱效应与教育决策透明性危机

黑箱效应是指当前的深度学习模型具有不可解释性特
征，但是透明性是教育伦理的原则之一，二者在结构上形成
对立。技术黑箱通过神经网络的非线性映射使教育决策过
程变得复杂且不透明。在教育资源分配决策中，深度学习模
型可能会依据学生成绩、家庭背景等大量数据进行综合分
析，但其具体的决策逻辑和权重分配并不为人所知。这使教育决策者和相关人员难以理解决策背后的原因和依据，从而
引发教育决策透明性危机。

黑箱效应带来的教育决策透明性危机可能导致一系列
负面影响。一是决策者对模型的信任度降低。在进行招生
录取、学业评价等环节的决策时，如果决策过程不透明，人们
就会对决策结果质疑，认为存在不公平或不合理因素，进而
影响教育决策的执行和推广。二是责任归属难以明确。当
教育决策出现问题时，由于难以确定是数据质量问题、模型
设计缺陷，还是由其他因素所导致的，使责任难以界定，给教
育管理带来困难。

伦理维度：技术监控与教育主体性的消解

全景监狱效应与学习自由剥夺

神经科学的有关研究表明，过度监控会激活大脑的威胁 响应机制，降低高阶认知活动的效率[6。人工智能辅助教学 依赖的课堂监控技术正在重塑师生之间的权力关系。人脸 识别、行为追踪、生理监测等监控技术构建了数字化的全景 监控体系，将学生的生物体征与认知活动转化为可量化的数 据流，物理空间的透明化与认知路径的算法化共同消解学习 自由，迫使学生适配标准化评价框架，形成福柯笔下的规训 牢笼。从另一个角度来看，全景监控体系是在以“提升效率”
的名义，逼迫学生让渡隐私权，可能催生出“表演性学习”,比 如刻意维持坐姿以优化专注度评分。这会导致教育从启发 式对话异化为数据与算法的机械映射7。

算法歧视与教育公平矛盾

算法歧视与教育公平之间存在深刻的矛盾。算法技术
看似客观高效，实则可能加剧教育不公。它高度依赖历史数 据，而这些数据往往承载着地域、性别差异等社会固有的偏 见。当数据采样不充分或者特征选取不恰当时，算法不仅会 复制数据中承载的偏见，还会通过“自我强化偏差”不断固化 甚至放大已有的不平等[8。深度学习算法本身的黑箱特性 使决策过程难以解释和审查，就像一个看不见的筛选机制。
例如，依赖表情识别的学习状态评估可能因文化差异误判少
数群体学生9,剥夺了师生应有的知情权和申诉权，破坏教 育过程的透明与公正[10]。当算法强调效率优先、追求标准 化输出时，会窄化对教育成果的评价，仅看重成绩进步等单 一指标，却忽视学生在艺术、体育等领域的多元发展11]。这 种将学生简化为数据点的工具理性，与因材施教、尊重个体 差异的教育公平本质背道而驰，让我们距离真正公平、有质 量的教育越来越远。

教育规律维度：工具理性对教育本质的侵蚀1.人际互动的情感不可替代性

教育是一种“主体间性”的实践活动，依赖师生之间的眼神交流、即时反馈、情感共鸣。这种互动不仅促进知识的意
义建构，还通过激活大脑镜像神经元系统，深化学习者的认
知与情感体验[12]。生成式人工智能的介入正在弱化这种动
态互动。例如，AI生成的标准化问题难以替代教师通过提问 引导学生进行深度反思的能力。AI的虚拟交互仅能触发浅 层认知加工，而深度学习依赖情感与社会互动。研究表明，
当师生关系被“人-机-人”模式取代时，情感链接被技术阻 隔，教育中特有的人文关怀与具身体验难以传递[13]。

2.价值传递的机械化危机

教育的终极目标是培养具有独立人格与道德判断力的
个体，而价值观塑造需要教师通过身教示范完成。当前AI工具在学术写作中默认采用功利主义话语框架，如过分强调
“研究创新性”而忽视“社会责任”,可能潜移默化地扭曲学
生的学术伦理认知[14]。这种机械化传递削弱了教育的“立
德树人”根本使命，使价值观内化过程简化为算法优化的对
象[15]。过度依赖AI可能导致学生主体性淡化，学习惰性和
技术至上倾向加剧。

三、高校教师的专业判断是人工智能辅助教学

的关键

虽然人工智能技术的教育应用正在重构高等教育的实
践生态，但其工具属性决定了技术必须服务于教育主体的价
值理性。高校教师的专业判断能力成为调和工具理性与价
值理性的核心枢纽，这种判断并非简单的经验积累，而是融
合技术认知、教育智慧、伦理反思的复杂实践智慧。以下通
过解构教师专业判断的内涵体系，揭示其在人机协同教育场
景中的关键作用，并提出能力提升的协同路径。

专业判断的内涵与不可替代性

高校教师的专业判断是教育实践智慧的凝练，其核心在
于将技术工具转化为教育价值载体。教师专业判断的不可
替代性植根于四重能力，即技术理解能力、数据辩证思维、教
学重构能力、伦理预见能力[16-17]。当教师使用生成式AI工具设计课程大纲时，需平衡其效率优势与潜在风险，例如
跨学科知识整合带来的优势和学术原创性弱化的风险，进而
决定是否采纳或修改AI方案。

教师专业判断的不可替代性源于教育情境的复杂性与
价值负载特征。AI系统依赖的结构化数据难以捕捉课堂中
学生的实时情绪波动或突发性认知冲突等非结构化信息，而
教育决策常涉及伦理选择，要求教师基于专业素养而非算法
逻辑作出判断。

人工智能辅助教学中教师专业判断的关键要素

在人工智能深度介入教学流程的背景下，教师的专业判断需围绕以下四大核心能力展开系统建构。

技术理解能力

教师应超越对工具的操作层面，深入理解人工智能的技
术原理及其潜在社会影响。例如面对智能评测系统，教师需
要主动审视其数据代表性，包括训练样本是否覆盖了多元文
化背景的学生以及算法透明度，例如评分模型是否存在潜在
的隐性偏见。这种批判性视角有助于规避技术应用中的自
动化偏见风险。教师对技术底层逻辑的理解深刻影响其教
学决策的有效性。当AI系统将学生的课堂沉默简单标记为
“低参与度”时，具备技术理解能力的教师能够结合自身教学
经验，辨识其中可能蕴含的深度思考价值，从而在数据洞察
与专业经验之间寻求辩证统一。

数据辩证思维

教师需要在人工智能生成的数据报告与自身的教学经
验之间建立动态平衡，警惕数据简化主义遮蔽了教育的复杂
性。过度依赖量化数据可能忽视教育过程中难以捕捉的创
造性、情感互动、情境性因素，在无形中抑制了学生的自主探
索与个性化表达。教师应发挥专业能动性，审慎地解读数
据，将数据视为教学反思的参考，而不是唯一的标准。教师
要将技术提供的数据洞察转化为教学资源，如引导学生共同
探讨数据背后的意义、潜在的局限及其与真实学习体验的关
联。这种辩证运用数据的方式，不仅能避免技术应用的机械
性，还能强化学生在认知过程中的主体性判断，从而有效激
活批判性思维。

教学重构能力

这要求教师基于人工智能的反馈，不断创新教学策略，
涵盖内容的适应性调整，如在AI推荐的资源中融入个性化 案例以及教学方法的持续优化。欧盟“AI4T”项目倡导的
协同模式便体现了这一点。在该模式中，人工智能主要负责
知识传递和学习数据分析，而教师则专注于引导学生的高阶
思维发展。例如在组织利用AI生成数据的课堂辩论时，教 师需要精心设计问题框架，以激发学生的批判性思考，从而 防止算法推荐可能带来的认知局限。这种角色分工与联合 国教科文组织(UNESCO)提出的《教师的AI能力框架》[18] 中强调的教学设计能力高度契合。

伦理预见能力

伦理预见能力是指教师在人工智能深度介入教学时，主
动预判技术引发的伦理冲突，如情感数据侵犯人格尊严、算
法偏见加剧教育不公，并通过制度化设计规避风险的核心素
养。这需要构建一个坚实的伦理框架，涵盖潜在风险的预先
研判以及实施过程中的有效制衡。伦理预见能力本质是在技术部署前构建防护网，具体表现为风险洞察、制衡机制、治
理内化等三个层次。风险洞察是将伦理原则转化为具体风
险清单；制衡机制是以教师否决权和可解释性认证保障人本
主导；治理内化是通过数据溯源、公平性检测、伦理推演等算
法审计培训，使技术治理能力成为教师专业发展的必修模
块。高校可以设立AI伦理委员会强制教学工具通过可解释
性认证，并将算法审计纳入教师培训体系中，确保教师从技
术接受者转为治理主体。

提升高校教师专业判断能力的协同路径

教师专业判断能力的提升需要技术培训、实践共同体、
制度保障等三维协同。

在技术培训层面，需从操作技能培训转向技术哲学教
育。联合国教科文组织(UNESCO)提出的《教师的AI能力
框架》指出，培训课程应增加算法伦理、数据批判等模块，通
过案例研讨帮助教师识别技术应用的潜在风险，通过模拟AI监控课堂的伦理争议场景，训练教师平衡技术效用与隐私保
护的决策能力[19]。

在实践共同体层面，生态培育为教师提供经验共享与协
同创新的平台。如在高校实验教学中，可利用AI模拟实验
失败风险引导学生反思科研伦理。这种经验沉淀不仅能加
速最佳实践的传播，还能促进教师集体智慧的形成。跨学科
协作机制的建立也至关重要，教育学家与计算机科学家的联
合攻关可推动“可解释性AI教育工具”的开发，降低教师的
技术认知门槛。

在制度保障层面，高校应通过政策设计强化教师的专业 权威。这包括设立AI伦理审查委员会、制定技术准入标准
以及在绩效考核中增加“技术批判性应用”指标。学校或学 院可将教师对AI工具的改进建议纳入年终绩效加分项中，
以此激励教师参与技术治理的主动性。这种制度赋权使教 师从技术被动接受者转变为教育生态的共建者。

高校教师的价值坚守是人工智能辅助教学 的灵魂

人工智能技术的教育应用正引发一场关于教育本质的
深刻反思：当算法能够更高效地传递知识、分析学情时，高校
教师的核心价值何在?以下从教育哲学与实践伦理的双重
视角出发，论证教师的价值坚守不仅是抵御技术异化的精神
堡垒，还是实现“技术向善”的必然路径。通过重塑教育的人
文内核，教师能够将AI工具转化为立德树人的赋能载体，而
非效率至上的技术霸权。

教育价值的内涵与时代挑战

教育本质上是一种“使人成为人”的价值实践活动，其核心价值包含三个维度，即知识传授的科学性、人格培养的完 整性、文化传承的公共性[20]。人工智能辅助教学的技术逻 辑与这些价值维度之间并不完全兼容。生成式AI工具通过 海量数据训练产出的知识内容，虽然具有形式上的规范性，
但缺乏对知识生产社会情境的反思[21]。当AI系统将学习
效果简化为诸如答题正确率、学习时长等可量化的指标时，
教育的批判性思维、同理心培养等过程价值和隐性价值面临
被边缘化的风险。

人工智能时代高校教师应坚守的核心价值

以人为本的核心理念

教育技术的目标应是促进人的全面发展，而非追求效率
最优解。教师需警惕AI应用中的“数据物化”倾向——例如
高校在引入并使用“学习行为预测系统”时，将学生简化为可 计算的变量组合，忽视其主体性与发展潜能。对此，教师不
仅可以通过重构技术应用场景来维护学生的主体地位，还可 以将AI生成的学情分析报告转化为师生共同讨论的素材，
帮助学生理解自身认知特点并参与学习路径设计。这种“技 术中介化”策略既利用了AI的分析能力，又保障了学生的自 主性。

立德树人的教育使命

价值观塑造是教师不可替代的核心职能。在AI辅助教 学中，教师应主动将社会主义核心价值观融入技术应用全流 程中。例如在利用AI进行思政课教学时，教师团队可开发 价值冲突模拟系统，利用AI生成不同历史情境下的伦理困 境案例，教师则引导学生通过角色扮演辨析价值选择背后的 逻辑，最终达成价值观的内化。这种“技术搭台、价值唱戏”
的模式，有望实现工具理性与价值理性的有机统一。

促进公平的教育实践

人工智能可能通过两种路径影响教育公平：其一，算法 偏见可能固化既有不平等，如基于历史数据的招生模型歧视 弱势群体；其二，技术资源的获取差异可能加剧数字鸿沟。
对此，教师应扮演技术公平的“守门人”角色。教师在AI工 具选择阶段可优先采用开源、低门槛的技术方案，并通过“传 帮带”机制帮助资源薄弱地区教师掌握核心技能。这种“技 术普惠”策略可有效缓解教育资源配置的马太效应。

人文关怀的情感连接

教育的情感维度是抵御技术异化的最后防线。教师通
过眼神交流、肢体语言传递的情感信号，能显著激活学生前
额叶皮层的神经可塑性，这种生理机制是AI虚拟交互无法
复制的[22]。教师需在AI辅助教学中强化情感连接。例如
在混合式教学中，教师将AI处理的作业批改数据转化为个
性化反馈谈话的切入点，通过“数据+对话”模式重建师生信任纽带。

价值坚守的实践路径

教学内容设计的价值嵌入

高校教师在AI生成的教学资源中应主动植入价值引导 元素，实现知识传授与价值引领的融合。教师应深入挖掘课 程价值元素，如在文史哲课程中提取家国情怀、道德观念等，
在理工科课程中讲述科学家精神与社会责任；构建价值嵌入 的教学内容体系，将价值元素融入各章节中，注重层次性与 递进性，引导学生深入思考价值问题；建立教学内容筛选与 评估机制，严格甄别资源价值取向，定期评估并优化教学内 容；加强跨学科内容整合与创新，打破学科界限，引入前沿动 态与热点问题，如在计算机课中讨论人工智能伦理，培养学
生运用价值观分析和解决问题的能力，使教学内容保持时代
性与现实意义。这种“AI生产-教师筛选-价值重构”的流
程，既提升了备课效率，又确保了教学内容的价值导向。

教学方法创新的价值传导

在教学方法创新中，教师要注重价值传导。教师既可利
用AI生成的案例讨论框架，引导学生在课堂中深入辨析技 术发展的伦理边界，如在科技伦理课程中组织围绕争议性案 例的讨论，帮助学生树立正确的价值观念；也可结合互动式 教学，利用在线平台开展小组讨论与辩论，鼓励学生表达观 点，并及时纠正错误认知，强化正向价值引导；还可通过实践 教学，如组织学生参与社会实践项目，将理论知识与实际问
题相结合，让学生在实践中感悟价值。教师全程跟踪指导，
确保学生在实践中坚守正确的价值观。在利用人工智能辅 助教学时，教师要明确其边界，既要借助于AI提升教学效率 和丰富教学资源，又要时刻把控教学内容的价值导向，防止 不良价值观念的渗透，确保教学方法创新过程中价值传导的
有效性。

教师示范的价值具身化

在AI辅助教学场景中，教师应强化示范作用实现价值
具身化。当AI建议竞争性评分制度时，教师应公开展示拒
绝过程，并阐释“合作优于竞争”的教育理念，通过“技术应
用透明化”策略，强化自身道德权威，让学生直观感受到价值
判断在技术决策中的优先性。在日常教学与AI互动中，教
师要时刻注意自身言行举止，如在引用AI生成资料时，强调
学术诚信与批判性思维，引导学生正确看待AI工具，既避免
过度依赖，也不因噎废食。教师还应积极参与教学研讨活
动，分享在AI辅助教学中的价值示范经验，与同事共同探讨
如何更好地在技术应用中坚守教育价值观，形成良好教学氛
围，以自身行动为学生树立正确价值观榜样，使价值观念在
潜移默化中深入学生内心。

制度建设的价值保障

在人工智能辅助教学背景下，高校应强化制度建设以保 障价值导向。高校应制定政策，明确人工智能工具在教学中
的辅助地位，规定其使用范围与边界，确保教学目标聚焦于 学生的全面发展与价值观塑造；完善教学规范，要求教师在 利用AI资源时，注重价值筛选与重构，防止不良价值渗透，
如规定AI生成内容须经教师二次加工，融入积极价值元素；
建立教学评价与监督机制，将价值传导效果纳入考核中，定 期评估课程价值目标达成度，及时纠正偏差；加强教师培训，
提升其在AI环境下的价值引导能力，通过专题研讨与案例 分析，帮助教师掌握在技术应用中坚守教育价值观的方法，
确保制度有效执行，为高校教师价值坚守提供保障。

结语

人工智能辅助教学的兴起，既是教育数字化转型的历史
必然，也是重新定义教育本质的重要契机。本文通过技术边
界分析、教师专业判断解构、价值坚守论证(见图2),揭示了
人工智能与高等教育深度融合的深层矛盾与实践路径。技
术赋能与教育本质的张力，本质上反映了工具理性与价值理
性的永恒博弈——前者追求效率最大化，后者守护人的完整
性。在这一博弈中，高校教师扮演着双重角色：既是技术应
用的批判性实践者，也是教育价值的坚定守护者。

当前，人工智能技术已突破传统教育模式的“效率瓶
颈”,但其工具属性决定了它无法替代教师在价值引领、情感
互动、伦理决策中的核心作用。教师的专业判断能力是技术
应用与教育目标之间的转换器，通过技术理解能力、数据辩
证思维、教学重构能力、伦理预见能力的构建，确保技术始终
服务于“培养完整的人”这一终极目标。而价值坚守则为技
术应用划定了不可逾越的边界，使教育免于沦为算法优化的
对象，始终保持其人文温度与伦理自觉。

教育的本质是心灵与智慧的唤醒，而非数据与算法的堆
砌。只有通过教师的专业判断与价值坚守，才能实现“技术增强而非取代教育”的范式转型，构建人机协同、虚实交融的
教育新生态。在这一生态中，人工智能是延伸教师能力的工
具，而教师始终是教育灵魂的承载者——用技术之器，成育
人之道。这或许才是人工智能时代应秉持的教育智慧。