引言：

人工智能正在深刻重塑人类社会结构与日常生活方式，随之而来的伦理议题也快速进入公共视野。然而，中学阶段伦理教育普遍滞后，学生在面对算法偏见、隐私泄露等问题时缺乏判断依据与行为指南。信息科技课程是连接技术与价值的重要桥梁，其更新不仅关乎技术素养，更关乎价值塑造。本文以初中课堂为视域，探讨人工智能伦理教育在教学内容、课堂组织与机制保障层面的系统实施路径，意在推动伦理教育从理念走向实践。

一、人工智能伦理教育的内涵与初中阶段实施的必要性

（一）人工智能伦理的核心议题及其社会影响

人工智能在社会中的广泛应用，使伦理问题逐渐凸显。算法偏见影响社会公平，数据滥用威胁个人隐私，责任归属模糊导致社会矛盾，而过度依赖技术更可能削弱人类自主判断。近年关于人脸识别与“深度伪造”的讨论，引发公众对安全与道德的强烈关注。这些现象表明，人工智能不仅是技术议题，更是关乎社会秩序与价值导向的公共议题。伦理教育若缺位，青少年可能形成“工具万能”的单一认知，忽视其背后的价值冲突与风险，这将削弱他们未来在数字社会中的理性判断与责任意识。

（二）初中生人工智能伦理素养现状分析

多项教育调研显示，初中生对人工智能的兴趣浓厚，但理解多停留在技术功能和应用层面，对其可能引发的伦理风险认识不足。部分学生将AI视为“万能助手”，缺乏对算法局限和社会后果的思考；也有学生在接触网络应用时，习惯性忽略隐私保护与数据安全。与之形成对照的是，他们在课堂学习中较少接触系统性的伦理议题，教师也往往将重点放在编程与操作技能。这种现状说明，学生的知识结构存在明显空白，而伦理素养的缺失容易在未来学习与生活中放大风险。

（三）信息科技课程承载伦理教育的优势

信息科技课程天然具备承载人工智能伦理教育的条件。其内容紧扣数字社会发展，涵盖数据处理、网络安全和算法基础，与伦理问题高度相关。课堂不仅能提供具体案例和实验情境，还能通过项目化学习引导学生在技术探索中思考价值选择。同时，该课程处于初中教育的核心地位，覆盖面广，教学形式灵活，易于引入跨学科资源。这种优势使其既能补足传统德育在新兴技术领域的不足，也能在学生兴趣驱动下实现价值引导与知识习得的统一，为伦理教育提供了现实的落脚点。

二、人工智能伦理教育在初中信息科技课堂的实施路径

（一）课程内容重构：以“议题—技术—行为”三维矩阵组织教学

在初中阶段，将抽象的伦理议题转化为可操作的教学结构，应构建“议题—技术—行为”三维矩阵：社会性议题为引，技术要素为基，行为表现为核。议题包括数据隐私、算法偏见、深度合成与责任边界等，选取贴近学生生活经验的伦理焦点；技术层面聚焦课程可达内容，如图像识别、分类推荐、数据清洗与处理；行为维度则聚焦学生可展示的学习动作，如证据辨识、价值权衡与规范拟定。该矩阵不仅组织教学内容，更设定教学进阶目标。七年级引导学生建立对技术与伦理的初步认知，八年级引入多角度案例分析，九年级则完成从问题判断到项目产出的全过程。为支持这一系统推进，教师应配备“多模态证据包”，包括新闻报道、用户协议、系统界面及相关反例，助力学生在真实信息中提炼观点。在“校园人脸识别是否合规”的课堂实践中，学生能够围绕数据采集目的、存储周期与越权风险展开讨论，并以小组形式提出改进方案，如撰写《最小化采集建议单》，实现在技术实践中嵌入伦理规范，促使思辨行为与程序逻辑同步演进。

（二）课堂实施范式：以任务为主线的“技术—伦理—情境”联动

伦理教学需避免形式化与工具化倾向，应转向以真实问题为起点的情境任务体系，激发学生的内在动机与批判思维。可采用“情境引发—机制拆解—准则生成—产品回测”的教学闭环，将技术学习与伦理推演紧密耦合。情境部分选取贴近学生现实的社会争议，如“算法推荐是否引发信息茧房”；机制环节引导学生用信息科技术语拆解技术原理，可辅以Explainable Artificial Intelligence（可解释人工智能，XAI）工具，辅助其识别关键变量与潜在误差；准则制定强调学生主导，要求表达明确、可执行而非空泛道德宣言；产品回测则是在学习产出中嵌入自设准则，并记录调整过程及其依据。例如，在图像识别小程序开发中，学生需主动嵌入“敏感信息屏蔽模块”“数据源标注标签”“误识别反馈通道”等机制，并附详细设计说明，提升系统责任透明度。此类课堂结构不以“是否道德”作答，而以“是否具备可追溯性与可修改性”衡量判断的合理性。配合Project-Based Learning（项目式学习，PBL）与角色扮演的方式，如扮演算法开发者、数据审核员与最终用户，让学生在多视角中交叉权衡，有效避免单一价值立场与工具崇拜的倾向。

（三）评价与运行保障：以证据为核心的多元评估与校本治理

人工智能伦理教育的评价标准不宜拘泥于知识性指标，而应构建以证据为基础的综合性框架。建议采用“认知—价值—行为—迁移”四维体系，覆盖从技术理解到社会行动的全过程。认知层面关注学生对核心概念与机制的掌握；价值维度评估其对公平、责任与风险的表达能力；行为维度体现其在教学任务中遵循规则与合作完成的表现；迁移维度则观察其能否将课堂形成的判断带入家庭及网络行为中。评价形式应呈多元状态，例如思辨记录中的“立场—证据—反驳—修订”链式结构、小组项目的“数据来源说明与授权列表”、模拟讨论中的“责任分流图”以及学生家庭共创的《个人数据使用承诺书》。学校应建立完善的运行支撑体系。其一，校本资源库需以“议题—年级—素材—任务”结构进行分类管理，定期替换更新，以保障素材的时代性与敏感性平衡；其二，教师培训应强调“可教性”的建构与教案的再设计，组织跨学科备课与同课异构观摩，提升教师伦理教学的实际执行力；其三，家庭与社会力量的协同不可或缺，应明确边界与目标，邀请外部专业力量参与学生项目评审与规范共拟，而非将课堂变为技术展示场所。上述机制须对标《义务教育信息科技课程标准》中“信息社会责任”目标，形成教学目标、课堂活动与评价机制三者之间的闭合循环，确保伦理教育走深走实，在青少年数字生活中生根发芽。

三、结语

人工智能伦理教育在初中信息科技课堂的嵌入，不应止于知识扩展，而应指向价值生成与责任建构。教学内容需紧扣社会现实，策略应回应学生经验，机制应确保可持续推进。文章构建的实施路径不仅回应了时代教育诉求，也为伦理素养的早期培养提供了实践框架。未来仍需在教学评估、资源共享与教师支持等层面持续优化，推动AI伦理教育真正融入基础教育体系。

参考文献：

[1]陆平.人工智能教育：技术、认知与人文反思[J].教育视界,2025(1):10-14.

[2]李德顺.智能时代中小学生计算思维课程方向研究[J].计算机教育,2021(2):113-117.

[3]黄琦皓.青少年人工智能伦理问题认知水平提升的教学模式研究[D].北京邮电大学,2024.