智能教育场景下的算法歧视：潜在风险、成因剖析与治理策略

随着人工智能在教育场景中应用的不断深化，智能教育以其个性化、定制化等独有优势改变了当下的教育格局，但智能教育也面临着算法歧视的潜在风险，如教育结果的单一化、加剧教育不公平、学习结果两极分化、人机交互加深偏见等。同时，在智能教育系统的开发与应用过程中，设计团队存在思维定势、机器学习的偏差、交互式决策的危机等问题使算法歧视的成因更为多样化。而解决对智能教育系统中存在的算法歧视问题，需从促进多主体共同参与，构建多元评价标准，以及通过技术赋能等三方面落实治理策略。具体到技术治理，可根据时间维度划分为三阶段治理，即在事前加强数据歧视检测，在事中建立可解释、可审查的算法优化机制，在事后坚持学生在教育教学活动中的主体性。