本文摘要：摘要：智能技術與教育融合引發的一系列教育問題乃至社會問題，其根源在于教育主體行為的失范。判定教育主體行為失范是否由智能技術所引發，可從工具使用、標準制定、規范遵守、干預方式四個方面，衡量教育主體行為是否發生失范與未失范之間的轉換;若滿足其中至少一條，
摘要：智能技術與教育融合引發的一系列教育問題乃至社會問題，其根源在于教育主體行為的失范。判定教育主體行為失范是否由智能技術所引發，可從工具使用、標準制定、規范遵守、干預方式四個方面，衡量教育主體行為是否發生“失范”與“未失范”之間的轉換;若滿足其中至少一條，則可認為該行為失范由智能技術引發�；谏鲜雠卸ǚ椒▽�26個智能技術教育應用案例進行分析后發現：教育主體行為失范主要涉及過程性失范、轉型期失范、周期性失范、本質性失范、原生性失范5種表現層次，涵蓋82種行為表現類屬的20種行為失范類型。多元教育主體的行為失范呈現多層次、多類型的特點，具體表現為：管理者愈加難以平衡教育發展與技術進步，教師被算法綁架并破壞教學生態，企業過于關注商業利益而忽視長遠教育目標及教育規律，設計者“目的至上+技術導向”引發設計風險，家長對技術過度放權造成家庭教育問題重重，研究者利用智能技術開展教育研究觸犯科研倫理，學習者數字沉迷及其身份認同異化。有效治理教育主體行為失范問題，需要治理主體不斷調整規制手段和治理方式，并及時應用“判定標準”對當前教育主體行為的狀態進行判斷，當主體行為不在屬于“失范”行列時，干預和判斷進程即可停止。
關鍵詞：智能技術;教育主體;行為失范;判定標準;行為表現
一、問題的提出
智能技術與教育的融合經歷了多個發展階段，其在提升教育教學效能的同時，也帶來了一系列的隱憂，如隱私和數據泄露引發的倫理危機、過于依賴數據和算法導致的評價偏差、過度依賴技術造成的師生思維“鈍化”等(孟翀等，2021)。上述負面現象產生的根本原因是人們在智能技術應用中存在行為失范。“失范”從字面來看，意指沒有或失去社會規范，即與正確規范的要求相對立的反常狀態(賀武華等，2018)。法國社會學家涂爾干認為，當集體的秩序發生混亂或斷裂、個人的野心超越了能力所能承受的范圍，道德秩序再也無法對個人行為和集體行為的規制發揮作用時，就會產生與正�，F象相背離的“失范”( 潘 建 雷 ， 2019)。
學者朱力認為(2006)，當社會的價值準則、行為規范、道德要求等出現紊亂，個人和群體的行為失去了清晰明確的參照標準時，所引發的價值混亂、行為不正�，F象即為失范現象。智能技術環境下教育主體的失范可以從宏觀和微觀兩個層面去理解：宏觀層面的失范是倫理規范、技術標準、法律規約、制度體系等出現紊亂;微觀層面的失范是指個人或組織未遵守規范和準則而產生的不當行為。
前者是“規范”本身的失范，后者是行為主體由于未遵守規范所產生的行為失范(朱力，2007)。無論是宏觀層面的失范，還是微觀層面的失范，最終都會通過多元主體(個人或組織)的行為失范表現出來�；谏鲜龇治�，智能技術影響下教育主體的“行為失范”可界定為：教育領域中的技術供給主體在智能教育產品的開發設計、推廣使用、監督評價等過程中，以及技術使用主體在利用人工智能、大數據、互聯網等智能技術開展教育活動的過程中，所表現出的價值混亂、不遵守道德規范等失常行為，以及這些負面行為所產生的負面結果。既包含規范缺失等引發的宏觀行為失范，也包括個人和組織表現出的微觀行為失范。
目前，智能技術引發的行為失范現象呈現愈演愈烈的趨勢，已成為影響智能技術教育應用可持續發展與應用主體健康成長的重要因素。然而智能技術環境下教育主體的行為失范現象還未引起各方的重視。對教育主體的哪些失范行為是智能技術引發的、如何判定、其行為表現如何等問題尚缺乏系統深入的探討。本研究討論了智能技術環境下教育主體行為失范的判定標準、流程等問題，通過對26個相關案例的分析，明確了智能技術引發教育主體行為失范的類型，以及不同教育主體行為失范表現，旨在為政府管理部門、學校、社會組織機構、家庭等統一認識、制定行之有效的應對機制提供依據，從而促進智能技術在教育領域的有序健康發展。
二、智能技術引發教育主體行為失范的判定方法
對智能技術引發的教育主體行為失范現象進行分析的前提是：確定何種行為與智能技術的應用不當有關，因此需要給出判定方法。已有研究中，研究者習慣從技術創新與使用、標準制定與規范遵守、過程演變與干預、技術后果與評估(顧小清等，2021;Bechmann et al.，2007;Martin，2019)等方面來展開技術主體與技術客體關系的討論，其中，基于技術創新與應用情況制定適切的干預方案、開展技術后果的評估、強調技術標準與規范的制定等是教育領域研究者較為關注的議題(阿明·格倫瓦爾德，2017)。借鑒上述思路，本研究主要從以下四個方面對智能技術主體行為失范進行判定：
1.判定依據
(1)技術工具使用與主體行為結果的關系智能技術工具的使用會對教育主體的行為結果產生影響。以拍照搜題類APP為例，小猿搜題、大力作業燈等智能教育產品的使用中教育主體獲得了積極效果，如學習成績短暫提高，同時也產生了長遠的負面影響，如學生的思考能力弱化。
造成這一現象的原因是該類型智能教育產品違反了教育規律和學習規律，以犧牲學生獨立思考的能力為代價，換取作業輔導的方便快捷(毛宇琦等，2019)，學生表現出學習能力和深度思考能力下降、思考過程縮短、堅持思考的意志力變弱等現象�？梢�，使用這一技術工具后，對學生主體的思考韌性產生了破壞與阻滯;而若不使用這一技術工具，長遠來看更能培養個體的獨立思考能力，即可判斷“學生思維韌性弱化、過度依賴外在工具而非以獨立思考來完成學習任務”這一行為與智能技術應用不當有關。因此，由于智能教育產品的設計理念或技術支持方式缺乏對基本規律的尊重，導致教育主體使用這類產品后產生負面效果，并且停止使用后，負面效果逐漸減弱甚至消失，則可認為，教育主體的行為失范與使用該智能技術有關。
(2)標準制定與主體行為過程的關系智能教育產品的設計、開發與應用均需要遵循一定的參照標準，因此是否在技術融入教育場景的前置階段制定了科學合理、實踐指導性強的主體行為參考標準，能夠直接或間接地影響主體行為表現(楊麗萍等，2021;李芒等，2022)。本研究中的“參照標準”包括兩種，即技術標準和教育標準。在智能技術應用于教育場景的“技術標準”制定方面，有研究者從智能教育裝備的體系構建、研究重點和發展思路等角度出發，嘗試制定我國智能教育裝備的標準并推動應用效果測評，以此避免出現資源限制、利用率差、應用不合理等問題(鄭婭峰等，2020)。在“教育標準”制定方面，由于將智能教育產品應用于教育場景時，可能會產生各種設計和研發階段意想不到的問題，因此需要以教育標準作為衡量技術產品應用的指標，包括在數據使用與價值挖掘的過程中，應當尊重教育倫理，保護學生隱私(袁磊等，2021)。
例如，對使用智能技術教育產品的教師進行訪談，他們普遍認為“從科學性的角度來看，不能把大數據分析作為評判學生學習行為和學習情況的手段，那并不準確，也會對學生產生不好的影響”�？梢园l現，“制定”與“未制定”智能技術開發與應用的參照標準，對教育主體的行為過程有明顯影響，即智能技術多元主體在實踐活動中，“有標準可供遵循”與“無標準可供遵循”的情況下，行為主體表現具有差異。
(3)規范遵守與主體行為表現的關系首先需要厘清一個邊界問題：這里的規范對象僅包括行為嗎，還是也包括行為背后的動機、欲望、意識和價值判斷等?Popper(2010)、Opp(2013)都認為，規范是一種關于某物在特定情況下應該或不應該發生的表述，可以是行為、意識、思想、價值、動機等。Interis(2011)則認為規范的對象應當只包含行為本身，不應將行為背后的動機、意識等納入其中。本研究認為，規范原則所規范的對象，既包含行為本身，也包含行為背后的動機和意識等，并且這里所指的“規范原則”主要包括兩個方面，即倫理準則和法律底線原則。例如，近年來教育場景中“人臉識別”技術的應用極為普遍，當該技術的應用不遵守智能技術的規范原則時，如過度采集未成年人的生物學特征，則可認為在該技術應用中教育主體行為失范�？梢园l現，智能技術應用主體是否遵守相應的規范原則，是評判其行為表現是否存在失范的重要標準。
(4)干預方式與主體行為表現的關系樊春良等(2008)在研究生命科學技術倫理問題時，提出了解決倫理問題需要依靠“治理機制”，包括政府和非政府的機制，不僅有自上而下的權威和制裁，同時也包括多元主體間的合作、協調和監督。這里的“治理機制”其實指的是對目標對象的干預方式。干預的類型分為強制干預和非強制干預(即倡議性建議);干預的手段包括技術型規范干預、法律型規制干預、倫理行為規范干預和制度約束型干預。在對智能技術的設計與應用進行干預后，若教育主體行為發生了“失范—未失范”的轉化，則認為教育主體的行為失范與智能技術的應用有關。其中，干預的內容不僅包括智能技術本身，同時包括智能技術供給主體的技術創造行為以及行為背后的動機、欲望、價值判斷、情感等隱性因素。
2.判定標準判定標準是對判定依據的量化和標準化，如果說判定依據僅僅是提供了判定的基本方向，是一種判斷思路，或是對現實的追問和反思，那么判定標準則需要進一步確定“采用何種計算方式”及“如何定義表現結果”，從而形成可指導實踐操作的判斷工具(劉云峰等，2018)。在對“判定依據”進行量化、標準化的基礎上，本研究梳理出判斷某一行為失范是否由智能技術所引發的四項判定標準。當實際情況滿足其中至少一條判定標準時，則認為該行為失范是由智能技術引發的;否則歸為非智能技術因素導致的行為失范，將不納入本研究行為失范分析與討論的范圍。這里需要指出的是，本研究的判定標準只做“相關性判斷”，不做“因果判斷”，即用以回應“行為失范與智能技術是否有關”這一問題，而非直接給出“某一行為是使用了智能技術造成的”這一因果推斷。
3.判定流程判定流程如圖1所示：首先判斷教育主體的實踐活動是否在邊界內，即是否屬于教育實踐活動;當確定其處于邊界內時，依據上述四項判定標準對主體行為進行判定，當符合其中一條或多條判定標準時，則認為該行為屬于智能技術引發的教育主體行為失范;此時開始進入主體規制與智能技術治理流程，通過選擇恰當的規制手段提升主體行為規制的效率。經過治理實踐，教育主體行為得到調整，再次進行失范行為的判斷。經過多輪迭代，能夠在一定程度上扼制智能技術引發教育主體行為失范的發生�？梢钥闯�，確定行為發生的場景及主體，并對教育主體的失范行為進行抽取與判定，是智能技術引發教育主體行為失范判定流程的關鍵環節。
三、實踐應用：不同場景中教育主體行為失范的提取與判定
1.確定行為發生的場景及主體案例通常是一個多維度、全視角的觀察結果，可能包含了教育主體的多種行為。因此，客觀存在的案例，具有過程與結果可觀察等特征(潘綿臻等，2009)，適合用作本研究的分析對象，可回答“主體行為失范的表現是什么?”。
基于此，本研究按照“智能技術+教育+行為”+“教師/企業/校長/學生/研究人員/技術研發/政策制定”等關鍵詞，在以下5個來源中檢索相關案例：①政府網站，如中國教育部官方網站;②較為權威的新媒體，如互聯網教育智能技術及應用國家工程實驗室微信公眾號等;③官方新聞媒體，如中國教育報等;④文獻庫，如中國知網等;⑤國內智庫發布的白皮書和藍皮書，如億歐智庫等。經過討論和篩選，最終獲得26 個智能技術教育應用的相關案例，并從發生場景、主體行為概述、涉及主體三個方面對案例進行描述。
2.教育主體失范行為的抽取與判定若案例相關信息條目涉及對教育實踐主體行為的描述、關注方的態度等，并且其類型包括新聞、白皮書、工作報告、案例描述等則納入可判定分析的范圍，剔除無用信息后共獲得736條相關信息條目。對這些信息條目進行分析：
(1)對案例資料中相關主體的行為表現進行分析、抽取和判定，抽取過程即對主體行為進行概括描述的過程，結果示例見表3中“行為抽取”列;(2)根據抽取出的行為概述繪制“專家咨詢表”，包含四項判定標準以及“符合”“中立”“不符合”三個評分維度，并邀請15名專家進行判定;(3)對收集到的專家反饋數據開展基于Vague集的模糊綜合評價(逯行等，2019)，最終得到表 3 “判定過程(專家咨詢結果)”列中所示結果，其中F1—F4分別對應四項判定標準;(4)依據判定過程中的“專家咨詢結果”進行判定，當至少滿足一條時，則判定為“存在智能技術引發的教育主體行為失范”。
3.智能技術環境下教育主體行為失范的類型對已判定為“智能技術引發教育主體行為失范”的案例材料進行概念化、分類等處理，共獲得了20種類型的行為失范類型集合，涉及的行為表現類屬共82種。對20種類型的行為失范進行再分析與聚類，最終可劃分為5種表現層次，如表4所示。在所有失范行為中，行為主體最難發現與自省，且造成的負面影響通常不會即刻顯現，但隨著時間的累計逐漸顯現并引發長周期的負面影響的行為，是偏離既定目標而需要干預的“過程性失范”;一些行為失范屬于社會轉型期的特有現象，會隨著技術發展和社會進步逐漸消解或呈現出周期性的強弱變化，此類行為屬于可修復的“轉型期失范”或有演變規律的“周期性失范”;當行為失范造成的后果無法改善，且影響周期較為深遠時，則被界定為難以逆轉的“本質性失范”;當教育主體的行為失范是“有意為之”并產生了較為嚴重的后果時，則被界定為動機存惡的“原生性失范”。
四、多元教育主體行為失范的表現
智能技術環境下的教育實踐主體中存在兩種需要關注的群體，一是教育實踐中的技術供給者，該類主體對智能技術的發展具有主導作用，如通過制定政策、研發新技術等對技術發展軌跡起決定性影響(王秀華，2001);二是教育實踐中的技術使用者，通常是技術產品和服務的使用者和受益者(Gjevjonet al.，2014)，包括教師、學生、管理者等。通過數據分析發現，多元主體的行為失范表現各不相同，并且由于教育主體研發、應用智能技術的場景、目的存在差異，造成其對智能技術教育應用的關注點不同，對行為失范的底線、容忍度、規范等的認識和理解也就不同。以主體類型作為基本視角，有的行為失范屬于“無心之失”，有的行為失范屬于“有意為之”，多元教育主體的行為失范呈現出多層次、多類型的特點，具體表現為以下幾個方面。
1.管理者：愈加難以平衡教育發展與技術進步管理者是為數不多的、具有“技術供給者”和“技術使用者”雙重主體身份的行為主體，并且對技術發展的決定作用最為明顯。由于國家級教育管理部門和區域教育管理部門中的管理者通常是政策制定者和監督執行者，當其失范行為發生時，通常是難以逆轉的“本質性失范”，其決策常常能夠在最廣泛的范圍內影響技術與教育的融合發展(祁占勇等，2016)。
如何彌補“數字鴻溝”、讓智能技術助力教育更加公平與可持續發展是管理者需要面對的永恒話題。但由于技術成熟度曲線并不總是與教育發展趨勢同頻，從研究者到實踐者都在炒作技術，強制性地使教育踉踉蹌蹌地跟上技術發展的腳步(鄭旭東等，2016)，造成管理者愈加難以駕馭技術發展帶來的教育不公平、不均衡等問題，且該過程中“技術—教育—人”的關系愈加錯亂。在案例C-15中，區域教育大數據平臺通過收集管理、教學、學習等各方面數據，驅動區域教育高質量均衡發展，表面上能夠做到全區域、全樣本的數據采集，但實際上是有選擇的數據采集，因為能夠作為數據來源的通常是那些硬件完善、軟件平臺豐富、教育信息化程度較高的學校;而缺少硬件設備或軟件平臺、信息化建設投入較少的學校，無法提供自己的過程性數據。
作為推動技術擴散的“技術使用者”，管理者盲目依賴數據和算法的情況也愈加嚴重。經典的教育理論始終在呼吁堅持人的本性和價值(陶清，2019)，將人作為教育的目的(鞠玉翠，2011)，堅持“有教無類、因材施教”。但智能技術工具泛濫的今天，學校管理者似乎忘記了往圣先賢的諄諄教誨，迷失在“技術為人的發展提供統一尺度”里。例如，案例C-10中學校管理者主要利用智能技術對教師和學生開展實時監控，學生被迫扮演行為規范的“好學生”，不敢打哈欠、打瞌睡，但似乎沒人關心學習是否真的發生了(IT時報，2021)。
2.教師：被算法綁架并破壞教學生態所有智能技術的教學應用初衷，都是提升教師的教學效率和教學質量，但實際情況并非如此。首先，教師通常利用智能教學系統輔助開展教學，但此類系統的架構通常都利用了領域模型，針對學生提出的問題提供一組固定且公認的解決方案(梁迎麗等，2012)。如果學生提出的解決方案與系統中的解決方案不匹配，但某些部分是正確的，教師參考系統判斷結果后，很少會肯定學生的思路，從而扼殺了更有創造性的解決方案。此外，智能技術介入教師的教學活動，通常利弊共存，其關鍵在于教師是否具有清晰的自我認知和技術掌控能力。
例如，智能技術介入教學場景改變了教師的教學風格，呈現“促進風格優化”和“抑制個性展示”兩個極端的作用結果。案例C-12中，教學風格單一、偏木訥的教師，通過在課堂中配備可移動的教學機器人，輔助自己進行知識講解、活躍課堂氣氛、提升學生參與度，從而優化自己的教學風格。案例C-13中，隨著技術發展的不斷進步，虛擬教師以多樣化的教師形象作為教師外在展示形象，這些與教師本身并不完全一致的形象設定促使教師在網絡課堂中呈現出一種“非真我”的表演形態，抑制了教師的個性化展示;同時由于學生可以依據自己的喜好選擇教師形象，強化了學生的情感偏見和形象偏見。
五、小結
智能技術教育應用所引發的主體行為失范問題日益嚴峻，對其進行判定是為了后續的有效治理。這需要治理主體通過不斷地調整規制手段和治理方式，使得治理進程達到一個相對穩定、可持續推進的狀態，同時應用“判定標準”對當前教育主體行為的狀態進行判斷，當主體行為不再屬于“失范”行列時，干預和判斷進程則相應停止�？陀^地講，本研究中提出的智能技術環境下教育主體行為失范的判定標準，尚無法實現全過程量化的判定，存在一定程度的主觀成分，有待進一步地探索與完善，但終歸是提出了一套較為可行的智能技術引發教育主體行為失范的判定標準，并能夠基于判定結果對失范行為進行有針對性的治理。在今后的研究與實踐中，可以進一步完善判定標準，使其更加量化且客觀，并基于判定標準持續探索行為失范的預測模型，以提升預測與干預效率。
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作者：逯行
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