高校大模型教学的伦理审视

　　史文津
　　高校教学长期面临统一化教学要求与学生个体差异之间的张力。大模型技术凭借其对话理解与内容生成能力，为大规模个性化辅导提供了新的可能。然而，教育并非单向的信息传递，当技术深度介入知识传授过程时，不可避免地带来数据隐私保护、学业评价公正性以及师生交往方式等深层问题。本文旨在审视技术应用伴生的伦理张力，并从教师角色定位、教学组织方式、学生主体素养三个维度，探讨兼顾教学效率与育人关怀的可行路径。

　　大模型技术在高校个性化教学中的应用伦理
　　在探讨大模型技术应用于高校个性化教学的实践路径之前，有必要系统梳理其进入高校教学场景时无法回避的伦理问题。
　　第一，学生数据隐私安全。大模型若要实现对每一名学生的个性化支持，必然需要收集其学习记录、提问内容、作业表现乃至行为轨迹等数据。这些数据在协助系统理解学生状况的同时，也使学生处于持续被记录的状态。诸如谁有权访问这些数据、数据保存多久、是否用于学习分析以外的目的，若缺乏明确规范，学生的学习行为便可能从自主探索转变为被动适应，进而影响其学习心态与表达意愿。
　　第二，算法偏见与公平问题。大模型的知识输出依赖于训练语料的内容与结构，而语料本身可能带有特定的文化视角、价值倾向与知识盲区。对模型推荐的学习路径给出的解答，若不加以甄别，便可能在无意间强化某些既定观念或忽视边缘视角，与高等教育培养独立人格与多元思维的目标构成矛盾。与此同时，大模型具备生成连贯文本的能力，这在客观上加大了作业抄袭甄别与学业评价的难度，对学历证书的公信力构成潜在冲击。
　　第三，教育本质与人文关怀。教育不仅限于知识传递，还涵盖教师对学生思维方式的示范、学习态度的感染以及人格成长的引导。一旦学生习惯于向机器提问并迅速获取答案，师生之间围绕疑难问题的深入对话便会减少，教师对学生思维逻辑的判断能力也将被削弱。长此以往，教学过程可能趋于简化，师生互动沦为表层的信息交换，从而削弱教育应有的人文温度与精神深度。

　　大模型技术在高校个性化教学中的实践路径
　　针对上述问题，高校不应消极回避，而应通过主动的制度设计与教学革新，将技术引入可控、可管、可问责的轨道。下面从三个方面阐述具体的推进路径。
　　第一，推动教师角色的主动转变。大模型并非教师的替代者，而是教学活动的协助者，教师需要从单纯的知识讲授者转变为学习活动的设计者、思维过程的引导者和学习品质的评估者。这就要求教师具备新的能力结构：一是设计高质量学习任务的能力，这类任务需要学生综合运用信息并进行批判性分析，而非简单复述大模型即可生成的答案；二是引导学生与机器有效对话的能力，帮助学生学会提问、辨别与验证；三是动态把握学生学习过程的观察与干预能力，要善于发现学生在技术运用中暴露的认知偏差，及时予以纠正，确保学生的学习主体性不被削弱。高校应将上述能力纳入教师发展培训体系，借助教学案例研讨、同行观摩等方式推动实践经验的推广。
　　第二，重建以学习过程为中心的教学设计逻辑。教师可将基础知识部分前置，让学生通过与大模型对话的方式自主完成信息获取与初步理解，课堂时间则更多用于深入讨论、协作解决问题和展示反思成果。教学评价的重点应从关注最终答案的正确性，转向关注学生获取答案的路径、论证的逻辑以及对不同观点的权衡。如此，技术工具与课堂教学形成互补关系，而非简单替代。
　　第三，培育学生作为技术使用主体的自觉意识与判断能力。无论制度如何完善，最终与大模型进行互动的仍是学生个体，培养学生以负责任的态度使用技术的能力，是保障实践路径有效落地的根基。高校教育者应有计划地引导学生正确认识大模型的能力边界与潜在局限，养成审慎认知的习惯：将大模型输出视为有待检验的参考信息，而非权威结论，并引导学生养成多方查证、对比分析的习惯。只有当学生成为清醒的技术使用者，而非被动接受者，个性化学习才能真正服务于其独立人格的培育与批判性思维的养成。
　　综上，大模型技术为高校个性化教学带来了前所未有的机遇，但其应用必须以伦理审视为前提，以制度设计为保障。未来的高校教学不应在技术崇拜与保守拒斥之间摇摆，而应在充分认识技术边界的基础上，积极探索人机协同、以育人为本的教育新形态，使大模型真正成为促进学生成长的辅助力量。
　　（作者单位：豫章师范学院）