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常甜 桂晓庆 马早明.英国人工智能教育治理：理念、机制及经验,2025,31(05):054-067.DOI:10.3969/j.issn.1673-8454.2025.05.006
英国人工智能教育治理：理念、机制及经验
常 甜 桂晓庆 马早明
摘 要： 在全球人工智能治理大格局中，人工智能教育治理已成为一个突出的重点和挑战。近年来，英国为将其打造为全球AI治理的领导者，推出一系列人工智能治理举措。研究者基于“价值—机制—行动”的分析框架，对英国人工智能教育治理的价值理念、治理机制及治理经验展开深入剖析，发现其价值理念包括以人为本、强调透明可解释、秉承包容善治、支持全面创新；在治理机制上，通过预防、监管、协同及伦理四大机制，构建完善的人工智能教育治理体系；在治理经验上，通过循证决策、标准化规范、综合治理与协同合作，推动人工智能教育的有效监管与国际合作。借鉴英国治理范式，我国应确立“技术赋能、创新驱动”的核心理念，构建政府、科研机构、学校等多部门协同治理架构，并采用“敏捷治理+合作治理”的复合型方案，以推动人工智能教育治理的科学化与高效化发展。
关键词： 英国；人工智能教育；人工智能治理；教育治理框架；技术伦理；数据治理
中图分类号： G434
文献标志码： A
文章编号： 1673-8454（2025）05-0054-14
作者简介： 常甜，华南师范大学国际与比较教育研究所特聘副研究员，港澳台教材国家教材建设重点研究基地研究员，华南师范大学“本源性”学习与教学研究团队研究员，博士（广东广州 510631）；桂晓庆，华南师范大学教育科学学院研究助理，港澳台教材国家教材建设重点研究基地副研究员（广东广州 510631）；马早明，华南师范大学国际与比较教育研究所教授、博士生导师，港澳台教材国家教材建设重点研究基地执行主任，博士（广东广州 510631）
近年来，人工智能以前所未有的速度迅猛发展，为教育形态的重塑提供了巨大的可能性。随着人工智能与教育的深度融合，各国政府、学界以及国际组织在教育领域展开广泛的人工智能治理探索，但尚未达成统一共识。从国内研究现状来看，主要围绕政策规划和创新路径研究[1]、伦理与道德风险治理[2]、伦理治理的实现路径[3]、伦理风险的深层剖析[4]、算法偏见治理[5]、应用风险的防控与治理[6]、系统性风险治理[7]等多个维度展开深入探讨。其核心议题聚焦于“治理理念、治理内容、治理机制”三个方面，旨在通过政策规制、伦理规范、技术标准等手段，对人工智能技术在教育领域的研发、部署与应用进行系统性调控与监督。从国际层面研究现状来看，主要聚焦于伦理与公平性、政策[8]与法律框架、技术标准与评估等核心议题。其研究重心在于“治理主体、治理机制、治理目标”三个维度，即探讨如何通过多元主体的协同合作，在教育领域构建灵活且可迭代的政策框架，以确保人工智能技术的应用能够有效促进教育公平，同时最大限度地规避其潜在的负面影响。纵观国内外人工智能教育治理的研究与实践，目标在于通过跨学科、跨领域的协同合作，推动人工智能技术在教育领域的规范化应用与可持续发展，进而实现教育生态系统的优化与革新。
基于上述国内外研究与实践，结合教育治理的理论框架，即治理主体、治理理念、治理内容、治理机制、治理目标等核心维度，可以进一步提炼并阐释人工智能教育治理的基本内涵。人工智能教育治理是通过政策、法律、伦理、技术等多重机制，由政府、教育机构、技术企业、学术组织、社会公众等多元主体共同参与，对人工智能技术在教育领域的研发、部署、应用及管理实施系统性调控与监督的治理过程。其核心目标是实现教育公平与质量的双重提升，同时防范技术异化、数据隐私侵权、算法歧视等风险，最终推动人工智能与教育的深度融合和可持续发展。
作为复合型治理领域，人工智能教育治理呈现出多维性、动态性、协同性与全球性四重特征。多维性体现为技术逻辑、伦理原则、法律规范与社会需求的交叉渗透；动态性源于技术迭代速率与应用场景扩展性之间的持续博弈；协同性强调政府、市场、学校、社会组织等多元主体的共治格局建构；全球性则指向技术跨国流动引发的治理边界重构，需通过国际合作实现治理标准的协调性。
人工智能教育治理作为一项跨学科、跨领域、跨层级的复杂系统工程，其框架构建需在深刻把握基本内涵与核心特征的基础上，运用整体生态视角进行系统性设计。在理论层面，框架构建依托治理理论与系统思维，前者强调多元主体协同、动态平衡，为治理提供理论支撑；后者则要求从整体生态视角出发，综合考量技术、教育、伦理、政策等多领域的交叉互动，进而构建多层次、多维度的分析框架。在现实层面，人工智能教育治理涉及多主体参与、多层级联动与多目标协同。鉴于人工智能技术的双刃剑效应，治理需以明确的价值观为导向，确保技术应用与教育目标的一致性；在多元主体参与的背景下，通过科学机制协调各方利益，避免治理低效化；而治理目标的实现则依赖于具体的行动路径，需通过系统性实践探索可行的模式与方法。
基于此，人工智能教育治理框架可从价值、机制和行动三个维度展开：价值维度以伦理规范、教育公平、技术向善等理念为基石，引领治理实践的方向；机制维度通过政策制定、资源配置、监管评估等环节，保障治理过程的科学性与有效性；行动维度则聚焦于将价值理念与机制设计具体落实，通过对实践经验的系统性提炼与优化，形成可复制、可推广的治理模式。最终，将人工智能教育治理的核心要素归纳为“价值—机制—行动”三个维度，构建出层次清晰、逻辑严谨的分析框架，并以此框架剖析英国人工智能教育治理的理念、机制及实践经验，以期为我国人工智能教育治理提供理论借鉴与实践参考。
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四、启示与建议
人工智能教育治理视域下，我国已初步形成“政策引领—法律规制—伦理约束”的三维治理体系。《新一代人工智能发展规划》[37]等政策文件构建了人工智能教育发展战略框架，《中华人民共和国数据安全法》[38]《中华人民共和国个人信息保护法》[39]则为技术应用划定了法律边界，教育机构亦逐步强化伦理规范。然而，其治理框架仍存在系统性缺陷：政策制定呈现碎片化特征，风险预防机制尚未健全，伦理审查标准缺乏操作性，跨部门协同监管机制亟待完善。
基于此，可借鉴英国治理范式，通过构建“理念—机制—模式”的递进式治理路径：在治理理念层面确立技术赋能、创新驱动的核心价值；在机制设计上建立政府、科研机构、学校等部门协同治理架构；在实施模式中采用“敏捷治理+合作治理”的复合型方案，形成动态调整与多元共治相结合的治理格局。
首先，人工智能教育治理应以技术赋能、创新驱动为核心，确保技术服务于人的全面发展，而非主导教育进程。积极布局建设具有国际影响力的高水平人工智能科研基地，汇聚全球顶尖科研资源；聚焦培养既具备深厚技术背景又拥有跨学科视野的创新型复合型人才，为人工智能技术的长远发展提供坚实的人才支撑。
其次，构建一个协同联动、多元主体共治的治理格局。加快制定人工智能教育治理综合性法规，建立健全全流程问责机制，明确政府、研究机构、学校等多元主体的权责边界，并提升各治理主体的专业素养与数字化治理能力。政府通过顶层设计，提供宏观指导与政策保障，制定人工智能技术研发、数据利用、伦理规范等方面的基本规则。研究机构探索技术创新与突破，奠定坚实的理论基础与技术保障。学校作为教育实践的核心主体，确保人工智能技术的应用符合教育规律和学生发展需求，推动技术与教育教学的深度融合，实现教育的高质量发展。
再次，敏捷治理是人工智能教育治理的一种创新模式，通过快速、灵活且可持续的治理策略，应对人工智能技术在教育领域应用中带来的复杂挑战。开发人工智能教育治理工具包，涵盖动态监测、风险预判、风险评估等机制与框架，通过定期回顾与反思总结，确保人工智能教育治理的精准性和有效性。其中，动态监测机制实时追踪教育系统中的数据安全、算法偏见等风险；风险预判机制提前识别潜在风险并制定应对策略；风险评估框架则涵盖技术、伦理、社会等多维度因素，为治理主体提供了可操作性强的工具选择。
最后，以人类命运共同体理念为引领，秉持开放、合作、包容的精神，积极参与国际治理进程。强化国际合作与交流，分享我国在人工智能教育治理中的经验与实践成果。针对隐私保护、数据安全、算法偏见、公平性等潜在风险，与国际社会共同努力，制定科学合理的应对策略，为构建一个更加公平、透明、可持续的全球人工智能教育治理体系，贡献中国智慧与方案。
文章来源：https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=064df0db618b3eba9613267bf968b7f2