摘 要：随着国际上教育数字化转型进程的不断深入，伦理风险不断凸显。在此背景下，国际组织与多国政府通过多重治理路径来应对数字教育领域的伦理风险，具体包括：强化数据管控与技术自主，构建本土化数字教育体系；立法与技术创新并行，保护教育数据隐私与安全；多元主体协同治理，共筑数字教育伦理生态；促进师生数字素养提升，实现技术与教育可持续共生；强化全球数字教育治理，构建国际规约并深化国际合作。上述举措虽取得一定成效，但数字教育伦理风险治理仍面临诸多深层次的挑战，主要表现为数据流动规则碎片化与治理响应迟滞，技术、资本与教育本质存在深层矛盾。
关键词：数字教育伦理风险；教育数字化转型；国际比较
正如控制论奠基人维纳（Norbert Wiener）所言，技术的发展给善和恶都带来了无限的可能性。在教育数字化转型的浪潮中，技术以其独特的驱动力，正深刻地重塑着教学形态与模式，在蕴含教育创新的巨大潜力的同时，也暗藏着复杂的风险。在此背景下，遵循数字伦理原则，确保技术进步真正服务于教育的公益性与人的全面发展，成为引领与规范数字教育变革方向与质量的关键所在。然而，随着教育数字化转型的深入推进，数字教育伦理风险频发，对教育的公平、质量和可持续发展构成了严峻挑战。国际组织与多国政府已采取一系列治理措施来应对数字教育伦理风险，尽管已取得一定成效，但数字教育伦理风险治理具有长期性、复杂性和不确定性等特点，目前仍面临诸多深层次挑战。基于此，本文从国际比较视角系统梳理了数字教育伦理风险的主要显性表现，总结了数字教育伦理风险治理的国际趋势，分析了数字教育伦理风险治理面临的深层挑战，旨在更全面地认识数字教育伦理风险治理的复杂性，为未来进一步完善全球数字教育治理体系提供启示。
一、数字教育伦理风险的显性表现
当下，数字技术在教育领域的应用日益广泛，极大地丰富教学手段、提高教学效率的同时，也使得数字教育伦理风险日益凸显，成为制约教育健康发展的重要因素。数字教育伦理风险的显性表现如下所述。
（一）教育数据泄露与数字内容失真
尽管万物互联、人机共存给个性化教育的实施提供了更多的可能性，但也显著增加了个人数据泄露和滥用的风险。联合国教科文组织（United Nations Educational，Scientific and Cultural Organization，UNESCO）分析了新冠肺炎疫情期间推荐给儿童的163种教育技术产品，发现89%的产品可以在教学过程中或课外时段收集儿童信息。学习平台上的追踪技术不仅收集了儿童数据，还将其传递给第三方企业，这些企业进而利用追踪技术收集的数据给儿童定向推送广告。多数情况下，这种监控行为未提供退出选项，也未征得儿童或其法定监护人的明确同意。此外，疫情期间为全球儿童提供在线教育的42个政府中，有39个在运用数字技术时采取了可能“危害或侵犯”儿童权益的做法。目前，针对这一现象的监管力度仍显薄弱。在《2023全球教育监测报告》（2023 Global Education Monitoring Report）的调查对象中，仅有16%的国家通过立法手段确保教育数据隐私安全，29%的国家通过颁布相关政策保障教育数据隐私，且这些国家大多集中在欧洲与北美地区。
内容失真是数字教育面临的另一难题。目前，生成式人工智能在教育活动中日益普及，但ChatGPT或谷歌推出的Bard等应用程序极易生成与事实不符或具有误导性的内容。这些基础模型通常从互联网搜集训练数据，可能导致有害、错误、歧视性信息被吸纳并再次传播，进而对学习者造成负面影响。在此背景下，人工智能技术的融入使得教育材料的质量参差不齐，教师需要耗费大量时间与精力去审核并修正其中的错误。联合国教科文组织于2023年开展的一项调查显示，在受访的450余所中小学和大学中，不足10%的学校制定了关于生成式人工智能应用的校级政策或使用指南，而这一现象的根本原因在于国家层面相关规范的缺失。
（二）全球教育权力隐性重构
全球教育权力的隐性重构是一个深刻而复杂的过程，其核心在于西方发达国家及其跨国资本正通过看似中立、公益的技术工具与知识体系，在全球教育领域建立一种新的、更隐蔽的支配结构。这种结构不再完全依赖传统的政治或经济强制，而是通过塑造技术基础设施的标准、控制知识生产的语言与数据并嵌入特定的文化价值观来实现，具体可以从以下两个层面来认识。
一是技术基础设施层面。在教育技术全球化的浪潮中，谷歌、微软等西方科技巨头被质疑借由“数字公益”之名，以免费或低价的形式向发展中国家提供教育平台、服务器和工具。此举表面上似乎降低了技术准入门槛，加速了教育资源的全球普及进程，但从长远的视角审视，一定程度上构筑了一条单向的技术依赖路径。联合国教科文组织在《技术运用于教育：谁来做主》（Technology in Education：A Tool on Whose Terms）报告中指出：在此情境下，发展中国家难以构建独立的教育技术生态系统，在被迫接受与技术一同捆绑的规则和框架的同时，其教育数据也随之流向位于发达国家的垄断企业，被用于全球商业化算法的训练。希利兹·马尔瓦拉（Tshilidzi Marwala）则表示，对于发展中国家而言，在发展数字教育的过程中，由于缺乏数据访问的权限以及数据挖掘所需的技术能力和超级计算能力，它们持续性地面临“数据贫穷”（Data poverty）的困境。
二是语言文化与意识形态层面。数据显示，全球范围内现存约7000种语言，然而，全球主流人工智能模型的训练数据仅涵盖约100种语言，其中英语占据显著的主导地位。以非洲为例，该地区语言种类占世界语言总量的近三分之一，但在全球互联网使用最广泛的34种语言中，却无一属于非洲语言。这一现象导致非洲语言在自然语言处理、大型语言模型和人工智能等领域的代表性严重不足，进而影响了其所承载的知识文化在数字时代的传播与发展。由于ChatGPT等具有垄断性质的基础模型在训练过程中主要依赖欧美数据集，这些数据集中蕴含的共识性观点、主流信念或主流媒体所主导的观念等，均会被模型识别为与欧美价值观和语言文化习惯高度契合的“标准答案”进行输出。学生在使用人工智能的过程中，不断接受并强化这些强势价值观和语言文化习惯，一定程度上形成了强化认知霸权的反馈闭环。
（三）教育异化与人的主体性消解
任何创新技术融入教育的核心宗旨均在于促进学生身心健康、认知能力的全面发展，以及助力教师专业素养的提升。然而，数字教育在实践中却出现了异化现象，人的主体性面临被边缘化的风险。
第一，技术理性的过度渗透。在人工智能技术的加持下，数字教育在过分强调效率、规模化与标准化的同时，忽视了教育所固有的复杂性与人文内涵。这种倾向不仅可能阻碍个体在赋能过程中的创造性发展，还可能削弱其部分核心能力。联合国教科文组织指出，人工智能的广泛应用可能导致学生更倾向于关注易于自动化的知识类型，从而潜在地剥夺他们发展自我效能、自我调节、元认知、批判性思维、独立思考等关键技能的机会。波士顿咨询集团的一项针对750余名参与者的研究显示，那些依赖ChatGPT-4来探索创新方案的群体，其观点多样性相较于非使用者减少了41%，且在采纳ChatGPT-4的建议后，普遍缺乏进一步拓展观点多样性的动力。高达70%的受访者认为，长期依赖生成式人工智能可能导致人类的创造能力显著退化。
第二，学生身心健康受到威胁。美国一项针对2-17岁青少年的研究表明，屏幕使用时间增加与幸福感下降显著相关，且出现了好奇心减弱、自控力降低、情绪稳定性变差、焦虑水平上升以及抑郁症诊断率提高等不良现象。加拿大艾伯塔省一项儿童早期发育研究发现，24个月和36个月大的儿童暴露在屏幕前的时间越长，其分别在36个月和60个月时的发育状况就越不理想。此外，一项针对52名3-5岁儿童的脑部扫描研究也得出了类似结论。该研究结果显示，数字媒体使用频率越高，儿童的皮质厚度和脑沟深度越小，这两个特征直接关系到语言发展、阅读能力和社交技能，包括复杂的记忆编码、同理心以及对面部和情绪表达的理解能力。
第三，教师主体性消解。在生成式人工智能深度融入教育环境的当下，技术工具与教学主体之间的权力关系发生了根本性改变。人工智能算法能够自动生成教案、评估学生潜能，这虽为教师带来了便利，但也暗藏着取代教师专业判断的风险，可能导致教师过度依赖预设的标准化课程和算法驱动的教学内容，进而削弱其独立思考和问题解决能力，引发专业身份认同危机。此外，在过度追求绩效的环境中，教师容易忽视自身在知识传授之外应承担的社会情感功能和育人价值追求。随着学生与教师的直接互动减少，教师作为“行为世范”的榜样角色也逐渐淡化，因此在智力培养与人格塑造两个层面都面临着主体性消解的危机。
（四）教育不平等现象加剧
“保障包容性与公平性兼具的高质量教育”是联合国2030年可持续发展议程中教育领域的核心目标。在此框架下，数字教育作为一种具有突破时间、地理等多维度限制潜力的创新手段，被寄予推动教育公平优质发展的厚望。然而在现实中，数字技术的普及并未抹平世界的参差，数字化发展的不平衡使世界变得更加“沟壑纵横”。
一方面，数字鸿沟问题日益凸显。在数字技术获取层面，联合国儿童基金会（The United Nations Children's Fund，UNICEF）2020年的数据显示，在全球范围内，有三分之二的3-17岁学龄儿童的家庭缺乏网络接入条件；而在15-24岁的青年群体中，7.59亿人无法在家中上网。这一现状一定程度上剥夺了他们在信息获取、教育资源利用及远程学习参与等方面的机会。在数字内容接入层面，2023年联合国教科文组织报告指出，大规模开放在线课程（MOOCs）的主要受益群体偏向于已受教育的学习者和来自较为富裕国家的学习者，这加剧了教育资源分配的不平等。学术出版领域同样存在垄断现象，如爱思唯尔（Elsevier）、施普林格（Springer）等跨国出版商设置付费墙机制，使得发展中国家的学者需承担高昂费用以发表或阅读论文，进一步扩大了知识鸿沟。在数字素养培育层面，数字能力已成为现代教育权的基础要素。联合国教科文组织数据显示，全球约三分之一人口缺乏最基本的数字技能。这不仅限制了他们利用数字资源促进个人发展的能力，还加剧了社会的整体数字不平等，对实现全球包容性增长构成了严峻挑战。
另一方面，算法歧视带来隐性伦理风险。随着生成式人工智能在教育领域的广泛应用，算法偏见以一种隐蔽的形式潜入教学过程，其中，性别偏见、种族偏见和地域差异尤为显著，对学生的成长与发展产生了不良影响。由于边缘群体的价值观、语言习惯及文化特性难以得到有效识别、处理与强化，生成式人工智能所输出的内容倾向于反映主流群体的价值观，从而抑制了数字弱势群体的声音，削弱了教育领域知识构建的多元性。如果缺乏突出语言文化多样性的本地模型，欧美基础模型的全球垄断将可能危及土著语言和文化的可持续发展以及弱势群体学习者的合法权益。
二、数字教育伦理风险治理的国际趋势
数字技术的普及为教育领域带来了新的发展动能，然而，技术应用的非均衡性、数据隐私侵犯、算法偏见渗透等伦理困境正日益成为制约教育数字化转型进程、影响质量提升的障碍。为推动构建安全、公平、可持续的数字教育生态，国际组织与多国政府通过以下治理路径来共同应对数字教育领域的伦理风险。
（一）强化数据管控与技术自主
第一，设置个人数据跨境流动规制。多国政府已对个人数据的跨境流动实施限制措施，其中包括数字教育所涉及的数据。如欧盟高度重视个人隐私保护，并采取了内外有别的数据跨境流动管理策略。具体而言，欧盟对内积极倡导并强化数据在成员国间的自由流动，以促进区域经济一体化与数据资源的优化配置；对外则设立了严格的审查机制，要求所有向欧盟境外传输个人数据的活动必须符合既定标准，以确保数据出境后的安全及隐私保护。同样，俄罗斯在《联邦个人数据保护法》（Federal Law on Personal Data）中，针对包括教育平台在内的境外软件服务提出了具体的数据本地化要求，规定这些服务在收集和存储俄罗斯用户数据时，必须使用位于俄罗斯境内的服务器，以此加强对本国公民个人数据的保护与监管。
第二，推动技术国产化与开源平台建设。如非洲开放教育资源平台（OER Africa）自2008年成立以来，致力于开放教育资源的开发、共享与创新，旨在满足非洲社会的多元化教育需求。该平台不仅为非洲的教育工作者和学习者提供了丰富多样的在线学习资源，还积极引导他们融入全球开放教育资源网络，成为展现非洲知识创新的有生力量。印度政府2017年推出知识共享数字基础设施（Digital Infrastructure for Knowledge Sharing，DIKSHA）平台，依托本土研发的“太阳鸟”（Sunbird）开源框架，提供多语言教育资源，支持教师培训与学生自主学习。中国的DeepSeek平台通过开源策略在全球人工智能领域实现了“破冰”，使得全球开发者能够自由访问并改进技术，加速了人工智能技术在各行业的广泛应用，在多国掀起了新一轮本地化教育引擎的开发浪潮。如印尼教育公司阮古鲁（Ruangguru）借此低成本优化了教学模型，俄罗斯央捷科斯（Yandex）、印度优塔（Yotta）等企业则开发出本地化人工智能模型。
第三，重构本土知识生态系统。尽管生成式人工智能正深刻改变着教育等社会服务领域，但其对于本土学生的适用性和实用性仍待考察。鉴于此，一些国家和地区正积极将本土价值观融入线上教育平台。如印度的知识共享数字基础设施平台提供了22种印度官方语言的教学资源，并特别设置印度知识传统（Bharatiya Jnana Parampara）板块，收录《摩诃婆罗多》史诗等本土文化课程。新西兰在2023年推出的《互联Ako：数字化和数据学习》（Connected Ako：Digital and Data for Learning）战略中，将毛利语和毛利文化的数字化嵌入作为优先任务，在教育部官方平台（TKI平台）提供毛利语数字教材，开发了新西兰历史（Aotearoa Histories）等专题资源来教授原住民历史。此外，乌邦戈公司（Ubongo）针对非洲撒哈拉以南国家的3-14岁儿童，整合了英语、斯瓦希里语、豪萨语、法语、基库尤语等多种语言教育资源，旨在提升儿童的读写、计算和表达能力，使其深入了解多样的非洲文化与艺术形式，进而促进本土知识的传播与儿童综合素质的提升。
（二）保护教育数据隐私与安全
第一，强化政策立法以保障数据隐私与技术规范使用。在数据隐私保护方面，美国联邦政府通过颁布《家庭教育权利和隐私权法》（Family Educational Rights and Privacy Act）、《儿童在线隐私权保护法》（Children's Online Privacy Protection Act）等一系列法律法规，构建起完备的教育隐私保护法律框架，为联邦教育数据安全防治政策的执行提供了有力支撑。阿曼方面，2022年出台的《个人数据保护法》（Personal Data Protection Law）明确规定，个人数据的处理须征得数据所有者明确的书面同意；同年发布的《2022年学校教育设备使用参考框架》（2022 Reference Framework for the Use of Educational Devices in Schools）则专门设立章节，规定了与学校设备使用相关的数据隐私保护安全准则。截至2020年，非洲53个国家中有24个国家通过了保护个人数据的法律法规。在数字技术使用方面，日本文部科学省2023年7月发布了《初等中等教育阶段生成式AI使用暂行指南》（初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン），阐述了生成式人工智能的特点，并指出学校在使用生成式人工智能时应遵循的原则以及相应的措施。英国教育部则在2023年3月发布《生成式人工智能在教育中的应用》（Generative Artificial Intelligence in Education），阐述了教育部对在教育领域使用生成式人工智能的立场。该文件包含了生成式人工智能给教育部门带来的机遇和挑战、有效利用人工智能的建议、注重数据隐私和知识产权、倡导培养面向未来的知识和技能等内容。
第二，确立违反数据保护规则的惩罚机制。欧盟通过《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）确立了“知情同意”和“数据最小化”原则，要求包括教育机构在内的单位收集数据时不得超出其特定处理需求的范围，且需明确告知用途，违规企业最高可被处以全球营收4%的罚款。在该条例的指导下，一家美国云端教育公司因未经家长同意处理雷克雅未克某小学学生的数据，被冰岛监管机构罚款500万冰岛克朗；奥斯陆市政府也因学校沟通应用的低安全性问题，被挪威数据保护局处以罚款。2023年，印度颁布《数字个人数据保护法》（The Digital Personal Data Protection Act，DPDP），要求数据控制者在处理儿童个人数据前必须取得父母或监护人的同意，并严格禁止对儿童数据进行在线追踪、定向广告等形式的处理，违规者可被处以最高200亿卢比的罚款。
第三，推动技术创新以保障数据安全。如哈萨克斯坦首都努尔苏丹于2019年2月在幼儿园入园名单管理中引入区块链技术，凭借其去中心化、可溯源及访问全程记录的特性，防止学生数据被篡改与滥用，确保儿童享有公平的入学机会。同样地，澳大利亚国立大学在2024-2027年的战略计划（ANU Corporate Plan 2024-2027）中提出，要进一步开发相应的零信任网络，为澳大利亚国立大学提供更安全的网络环境。爱沙尼亚则在2001年就创新性地开发了X-Road数据交换平台，旨在无缝连接政府各部门与关键本地公用企业的数据库。该平台通过数字签名与加密技术确保数据的安全传输，并对所有传入数据进行身份验证与记录，极大提升了数据传输的安全性。依托X-Road的解决方案，爱沙尼亚建立了教育信息系统（Estonian Education Information System，EHIS），使得国家机构或信贷机构能够直接接收如学习津贴申请、学生贷款办理或身份证购票折扣激活等数据，以提升手续办理的效率与数据传输的安全性。
（三）构建多元协同的治理体系
数字化转型使得教育结构愈发复杂，教育形式更加多样，授课方式也发生了深刻变革。在此背景下，数字教育伦理风险治理亟须多元主体协同参与。总体而言，正如上文案例所呈现的，当前各国政府在数字教育伦理风险治理中发挥着主导作用，为数字教育伦理风险治理奠定了立法框架与制度基础。与此同时，学校、企业和行业协会等多元力量同样积极参与其中，具体路径如下。
学校作为数字伦理知识生产与传授的核心载体，承担着内容建构与价值启蒙的双重使命。在新加坡，公立中小学建立了网络健康巡警（Cyber Wellness Patrol Officer）制度，邀请家长委员会成员担任巡警，负责监督学生的网络行为健康。与此同时，新加坡还推行网络健康学生大使计划，旨在培养网络健康教育方面的学生领袖，发挥优秀学生的模范作用，引领全体学生安全、负责任地使用网络。澳大利亚的大学与研究机构在数字科技伦理领域发挥着重要作用，主要体现在研究与赋能两方面：就前者而言，其研究成果为数字科技伦理监管与政策制定提供了理论基础和实证依据；就后者而言，它们通过开设相关课程和专业，培养数字科技伦理的专家和从业人员，并传授伦理原则、法律法规及最佳实践。如墨尔本大学的人工智能与数字伦理研究中心（Centre for Artificial Intelligence and Digital Ethics）通过组织活动、项目和公众讨论，增进人们对数字伦理的理解，并为政策制定提供建议。
企业作为技术落地的实践主体，承担着落实数字教育伦理原则的关键职能。例如，印度互联网与移动协会（Internet and Mobile Association of India）于2022年1月宣布正式成立印度教育科技联盟（India Edtech Consortium），汇聚了百居（Byju’s）、圣普伦（Simplilearn）、优学院（Unacademy）等业界领先的教育科技企业。此联盟旨在通过实施统一的行为准则促进成员的自我监管，并构建一套包含两级申诉机制的体系，以此确保业务运作高度透明，充分保障客户权益。阿里巴巴少年云助学计划（Cloud for Youth）与联合国教科文组织人工智能与教育教席（UNESCO Chair on Artificial Intelligence in Education）合作，在中国经验的基础上共同探索未来人工智能学习空间。
行会组织作为自治组织，在标准制定与监督问责层面发挥重要作用。如德国的非营利性组织“教育联盟”（Bündnis für Bildung）积极发挥桥梁作用，汇聚联邦、地区及市级教育当局与教育行业力量，共同研讨并制定应对数字教育挑战的策略。该联盟的工作组深入参与内容规划、隐私保护、学校转型及教师培训等多个关键议题。南美洲的监测教育观察站（Observatório Educação Vigiada）项目由学术研究者与社会组织共同发起，旨在揭示全球顶尖数据技术公司向公共教育机构提供的“免费”信息服务与软件背后，对用户行为数据的广泛收集、处理、利用及商业化行为可能侵犯校园内各群体的隐私权。基于此，该项目专注于汇总并传播南美洲公共教育平台化趋势的信息，推动社会各界深入讨论与反思该趋势带来的社会影响与教育变革。
（四）促进师生数字素养提升
教育数字化转型不应沦为技术乌托邦或殖民工具，而需回归“培养完整的人”这一本质使命。因此，教育数字化转型需兼顾技术发展与伦理道德，确保学生在数字世界中健康成长，同时赋予教师充分的自主权和专业发展机会。
第一，加强学生数字伦理意识培养。数字教育不仅涉及借助各类设备接入网络的能力，更重要的是确保使用者能够正确、合法且合乎道德地运用这些设备。这意味着，数字教育需深化学生对隐私保护与信息安全的认识，并在教学过程中持续推广数字道德规范。例如，韩国在2015年修订的中小学课程标准明确将“信息伦理意识”和“信息保护能力”纳入培养目标，要求学生在学习信息技术应用能力的同时，必须理解数据隐私保护、数字身份管理等伦理原则。巴西《国家共同课程基础》（BNCC）将数字文化视为基础教育各阶段不可或缺的十项基本技能之一，强调学生可以在各类社会实践中，以批判性、有意义、反思性和道德的方式去理解、运用并创造数字通信与信息技术。2023年，巴西156所学校的182名教师开设了数字公民课程，惠及全国13个州116个城市的逾11000名学生。乌拉圭也采取了类似举措，通过推广数字公民素养（Ciudadanía digital）课程，着力提升学生的数字伦理素养。
第二，保障教师的自主性。在教育领域引入人工智能技术，引发了关于教师自主性及其如何适时、恰当地运用这一技术的深刻讨论。在智能化教学的新环境中，教师需适应人机协同的新常态，不仅要提供个性化、多样化和适应性的教学方案，更要着重培养学生的思维方式与核心素养。为此，德国将人工智能技术应用能力纳入教师培训的必修课程，分为信息技术基础、媒体教育及在具体学科中融合人工智能三个阶段。教师不仅要学会如何在课堂上灵活应用人工智能技术，还需深入理解其原理，对人工智能带来的机遇、局限和潜在风险进行准确评估，并保持对相关法律框架的敏锐认知。这些能力应成为修订教师培训标准时的重要考量。印度《2020年国家教育政策》（National Education Policy 2020）同样重视教师培训与激励，强调教师应接受“以学习者为中心”的教学法培训，掌握利用在线教学平台和工具创作高质量在线内容的能力，并肯定了教师在促进学生积极参与内容学习与互动交流方面的重要性。
（五）强化全球数字教育治理
第一，提升数字伦理相关议题在教育议程中的显著度，协调基于多边发展框架的行动与合作。就人工智能应用而言，自2019年起，联合国教科文组织一直积极倡导以人为本的人工智能研发与应用理念，通过《人工智能伦理问题建议书》（Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence）、《关于人工智能与教育的北京共识》（Beijing Consensus on Artificial Intelligence and Education）等重要文件，系统而深入地界定了以人为本的人工智能应用方向，呼吁在人工智能的应用与治理中，必须坚守以人为本的原则，确保人的基本权利、尊严和文化多样性得到尊重，同时追求人与环境、生态系统和谐共生的生物中心主义发展观。2021年11月，联合国教科文组织大会通过了具有里程碑意义的《人工智能伦理问题建议书》，这是该领域首个也是目前唯一的全球性框架。就数据治理而言，2021年5月，联合国儿童基金会与全球17位专家合作，共同发布了《为了改进儿童数据治理的宣言》（The Case for Better Governance of Children's Data：A Manifesto），强调了儿童数据全球治理的紧迫性，并提出了一系列行动倡议，旨在推动国际社会在儿童数据治理领域的合作与协调，从而最大限度地保障儿童的数据安全利益。
第二，协商和制定跨国互认的通用数据保护法和跨境治理机制。如欧盟的《通用数据保护法》为跨境数据服务的地域性治理提供了国际法律框架。同样，非洲联盟也在此领域采取了积极举措，分别于2014年与2018年通过了《马拉博公约》（Malabo Convention）和《非洲个人数据保护准则》（The Personal Data Protection Guidelines for Africa），旨在协调并统一非盟成员国的数据保护法规体系，从而在保障个人隐私权益的同时促进信息的自由流通与共享。此外，在2025年2月举行的人工智能行动峰会上，包括中国、法国、印度及欧盟在内的60个国家与国际组织共同签署了《关于推动包容性、可持续性人工智能发展以造福人类与地球的联合声明》（Statement on Inclusive and Sustainable Artificial Intelligence for People and the Planet），明确提出将采取开放合作、多方参与及包容性策略，致力于构建一个更加以人权为基础、以人为本且符合伦理道德标准的人工智能生态系统。
第三，牵头建设国际合作平台与资源共享机制。针对全球数字教育领域的不平等现象，联合国儿童基金会与国际电信联盟（International Telecommunication Union，ITU）于2019年联合推出了全球学校联网倡议（GIGA），其核心在于向各国政府提供开源的连接解决方案与技术援助，以促进互联网在全球范围内的普及与接入。同样，在2020年，联合国教科文组织主导发起了全球教育联盟（Global Education Coalition）计划。该计划旨在构建一个多元化的合作伙伴网络，通过集体努力扩大公共学习资源的规模，并为全球学习者提供高质量的远程学习解决方案，以进一步推动教育资源的公平分配与利用。
第四，将数字伦理纳入数字能力框架。如联合国教科文组织出台《教师人工智能能力框架》（AI Competency Framework for Teachers），定义教师在人工智能时代必须掌握的知识、技能和价值观。该框架以捍卫教师权益、强化人类主体性与推动可持续发展为核心理念，系统地阐述了5大维度下的15项关键能力，其中包括以人为本的思维方式及对人工智能伦理的深刻理解。此框架不仅为各国制定人工智能能力框架提供了导向，也为教师提供了构建人工智能知识体系、实践道德准则、促进个人专业发展的策略指导。
三、数字教育伦理风险治理面临的挑战
近年来，世界各国及国际组织为应对数字教育领域的伦理风险采取了多重措施，并取得了一定的成效。但需要注意的是，全球数字教育伦理风险治理仍面临诸多深层次的挑战。
（一）数据流动规则碎片化与治理响应迟滞
数据跨境流动规则的碎片化源于各国经济实力、技术能力和价值立场的差异。不同国家基于自身的数据主权安全考量、数字经济发展需求及数字技术治理能力，制定了互不兼容的法律规则。例如，美国凭借技术优势，积极推动数据自由流动以支撑其科技巨头的全球布局；欧洲国家在数据安全担忧下采取更为审慎的中立态度，推行数据在欧盟境内流动的同时，对流向非成员国的数据进行审查和限制；而以印度为代表的发展中国家则采取较为严格的数据本地化策略，全面禁止敏感个人数据和关键个人数据出境。互联网巨头的技术垄断与政府强化网络空间控制权的博弈，使得跨境数据规则在多方利益冲突中难以形成统一框架。
与此同时，技术迭代速度与治理响应之间存在明显的“剪刀差”。尽管已有原则性和指导性的文件出台，但生成式人工智能、脑机接口、量子计算等前沿数字技术正以指数级速度迅猛发展，不断突破既有教育伦理的边界。诸如学生隐私的过度采集、算法偏见所引发的教育公平问题以及数字技术对学生心理状态的非正常监控等现象频出。反观当下的治理体系，其响应模式整体而言仍停留在线性立法和渐进式政策调整阶段，相关法律政策的制定周期冗长，覆盖范围有限，难以跟上技术迭代的快速步伐。这种速度上的差异导致治理“剪刀差”现象日益扩大，技术应用与伦理约束之间的鸿沟不断加深，技术先行所带来的“责任真空”问题也日益凸显。
（二）技术、资本与教育本质的深层矛盾
教育数字化进程中伦理风险频繁涌现，其深层次根源在于技术逻辑、资本驱动与教育本质之间存在着根本性的冲突与张力。
第一，资本逻辑与教育公共属性的冲突。教育的公共属性强调其非排他性和非竞争性特征，并将其视为消除阶级差异、促进社会流动的关键路径。数字技术运用于教育之初承载着推动教育公平的美好愿景。然而，现实悖论在于，数字技术的私有化本质使其不可避免地受到资本逻辑的制约，该逻辑以利润最大化和风险最小化为核心原则，不断将教育关系简化为可量化评估与交易的商品形态。如当前，一股将人工智能融入学校教育的热潮正在兴起，但其主要驱动力并非明确的教育目标，而是源自人工智能行业经济利益的驱动。教育的公共属性在这一逻辑矛盾中被逐渐削弱，成为持续加剧数字鸿沟、扩大社会不平等的根本源头。
第二，技术逻辑与教育人文价值的冲突。教育的人文价值根基深植于“人为目的”这一核心命题，认为教育过程应致力促进个体的全面发展。相比之下，技术逻辑则遵循效率至上的工具理性原则，倾向于将教育环境重塑为一个依靠量化分析并追求可预测性的技术体系。具体表现为：将知识体系拆解为标准化的数据包形式，将教学流程简化为信息传输效率的最大化追求，将教育评估手段异化为对用户行为数据的深度挖掘与分析等。这两种逻辑之间的冲突实质上反映了两种文明范式对于“人的定义”的冲突。如何在不可逆转的数字时代捍卫教育的人文价值成为数字教育伦理风险治理亟须回答的问题。
第三，数字虚拟性与教育实践性的冲突。教育的根本目的是促进人的全面发展，但数字时代的虚拟化倾向正威胁着儿童生命根基的建立。鲍德里亚认为，“物是一个显现社会意指的承载者，它是一种社会以及文化等级的承载者——这些都体现在物的诸多细节之中：形式、质料、色彩、耐用性、空间的安置——简言之，物构建了符码（Code）”。这种符码并非源于物的物理属性，而是生成于主体与物的具身性互动过程：在触摸的质感中积淀情感记忆，在使用的轨迹里编织意义网络，最终形成连接个体与社会现实的认知锚点。然而，数字教育中非物质性的流动数据替代了实体的物的存在，使儿童陷入虚实割裂的困境，既失去物质世界通过符码差异构建的社会意义网络，又无法获得真实物象所承载的情感记忆，最终导致生命在算法编织的虚空中悬浮。若想从根源上化解数字教育所带来的伦理风险，就必须要在技术洪流中守护人之为人的精神刻度。
（本文参考文献略）
Ethical Risks in Digital Education from a Global Perspective: Governance Strategies and Practical Challenges
LiuBaocun PangRuoyang
Abstract: As the global digital transformation of education continues to advance, ethical risks have become increasingly prominent. In response, international organizations and governments of various countries have adopted the following governance approaches to address ethical challenges in digital education: strengthening data control and technological autonomy to establish localized digital education systems; advancing both legislation and technological innovation to safeguard educational data privacy and security; fostering multi-stakeholder collaborative governance to build an ethical ecosystem for digital education; enhancing digital empowerment for teachers and students to achieve sustainable coexistence between technology and education; and strengthening global digital education governance by establishing international norms and deepening cooperation. While these measures have achieved some success, ethical governance in digital education still faces profound challenges, including fragmented data flow regulations, delayed governance responses, and deep-seated conflicts between technology, capital, and the essence of education.
Key words: digital ethical risks; digital transformation of education; international comparison
初审：魏莉莎
复审：孙振东
终审：蒋立松
