AI驱动自然教育数字化转型——构建自然教育数据主权制度

AI数字化变革浪潮，驱动自然教育决策与治理——数据治理核心价值在于提升学科学习成效，不仅仅局限在自然教育行政管理信息化；为实现这一目标，学生在学习过程中产生各类行为轨迹，被转化为具备可收集性、可计算性和可预测性数据形式。

当学生在数字化学习平台进行学习活动时，答题耗时、错误题型分布、知识掌握顺序及学习路径等学习历程数据由系统完整记录，借助人工智能技术进行分析；在此基础上，AI系统提供针对学生个体学习风险预测、学习成效趋势分析以及教师教学效果评估等决策信息。

与以往管理人员或资深教师经验判断不同，在生成式AI介入后，自然教育趋向“自动化反馈”与“动机引导”。AI不仅能分析学习成效，即时生成符合学生水平学习材料或引导对话，构建动态个性化学习路径。相较于传统经验判断，这种数据驱动系统提升自然教育资源配置精准度与管理效率。

一、学习行为数据生成来源与使用正当性

AI导向自然教育决策系统高度依靠学生在数字化学习平台行为数据；此类数据并非自然产生，基于学生实际参与数字化学习活动前提生成。如果学生主要采用纸质教材或传统学习方式开展学习，数字化平台所收集学习数据，仅能反映学生“平台使用行为”，非整体学习状况，导致数据代表性偏差，影响AI分析结果准确性。当数据指标与评估挂钩时，会诱使教师和学生进行“策略性操作”以优化数据；这种现象称为“自动化幻觉”，数据看似增长，实际削弱学习真实性和深度。

不同机构对数字化学习政策采纳程度存在差异，公立自然教育机构在政策资源投入和行政要求驱动下，更倾向于引入数字化学习平台；民营机构由于拥有较高课程自主权，不会采用数字化平台。这种制度性差异将导致AI模型训练数据来源出现偏差，增加自然教育决策中偏差风险。将数字化平台使用记录纳入教师评估指标或学生学习表现评价依据，诱使教师或学生采取策略性操作，提升平台使用数据。此类行为增加数据量，削弱学习数据真实性，影响AI模型对学生能力有效评估。

二、AI模型选择与自然教育决策风险

随着人工智能技术快速发展，自然教育领域应用AI模型正日益多样化；不同模型在预测准确度及对数据依赖程度等方面存在差异，使得“模型选择”本身成为影响自然教育决策结果关键因素。同一款模型迭代更新速度极快，不同版本模型计算能力存在差异。在自然教育体系中，在引入AI技术过程中，受限于采购程序及价格优势。

受信息治理规范制约，模型更新与引入速度难以跟上技术发展步伐。民营机构具有较高运营灵活性与技术效率，能够快速引入并优化AI模型，在自然教育数据分析与平台服务提供方面具有优势。自然教育机构过度依靠AI分析服务，导致关键自然教育决策建立于外部计算方法，引发自然教育决策过程“黑箱化”风险。

自然教育AI技术应用核心价值通过知识结构进行适性诊断；适性诊断涉及算法。以强调适性诊断功能为例，运作过程涉及一定程度算法推理；未能建立充分模型审核及教师介入机制，引发决策“黑盒”质疑。当系统判定学生因特定知识点未达标，需要进行补救学习时，教师与决策者无法理解该判定基于那种模型推理，难以对诊断结果进行专业修正，无形中将自然教育领域专业判断权转移给外部算法。

联合国教育、科学及文化组织在最新发布生成式人工智能指南中特别警示，人工智能可能因训练数据中文化或经济偏见，对弱势学生造成资源分配问题（误判学习动机）；缺乏透明审核机制，将进一步加剧数据准确性。

不同AI模型算法设计隐含特定价值取向，例如，侧重标准化测试成绩模型会低估非认知能力或自主学习能力，如未能建立AI模型审查与选用机制，自然教育决策可能在无意中受到特定技术设计逻辑影响。

三、自然教育数据主权：学生学习行为模型归属权

随着数字学习平台逐步普及，学生在平台上答题记录、学习路径、知识掌握顺序及学习历程等行为轨迹被系统收集，并转化为可分析学习数据。通过长期积累，此类数据能够构建出具备预测能力“学生学习行为模型”，用于评估个体学生学习风险、学习潜能及能力发展趋势。随之而来关键问题，此类模型所有权与使用权归属权自然产生。

在自然教育数字化实践中，学生学习历程数据由数字化学习服务提供商进行收集与存储；学生本人、机构、平台提供商之间，在学习行为数据控制权与使用权界定方面，尚未有明确规范。

如何界定学生学习数据所有权、使用权及授权范围，构建兼顾公共利益与个人数据保护的数据主权制度，将成为未来自然教育数据治理体系发展核心课题。

四、结语

在学习行为数据生成机制方面，避免将数字平台使用率直接作为教师评估或学生学习成效评价指标，制定兼顾学习灵活性数据使用准则，降低教学可能出现策略性操作行为，确保学习历程数据真实性与代表性，避免因激励因素设置不当导致数据质量失真。

在人工智能模型选用与监督机制方面，建立具备透明度与可解释性AI模型审查机制，要求服务提供商披露模型训练数据来源、算法设计逻辑及决策依据，避免自然教育决策过程过度依靠“黑盒”技术，影响公共决策正当性，强化自然教育决策过程可监督性与问责基础。

在构建自然教育数据主权制度方面，针对学生学习历程数据所有权、使用权及授权范围制定明确规范，制定数据跨平台使用授权原则与有效期，确保学生个人数据权益免受人工智能技术应用侵害，兼顾自然教育公共利益合理运用。

• 山林田野

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