歐盟發布2026版AI教學指南

本文核心要點：

2026年3月5日，歐盟發布更新版《在教學中合乎倫理地使用AI和數據的教育者指南》。該指南指出，隨著生成式AI的快速普及，AI技術在為教育帶來機遇的同時，也帶來了偏見、隱私問題、透明度不足和過度依賴等風險，商業技術提供商與學校之間的數據權限失衡更引發了關于數據所有權和機構自主權的深層關切。

為此，指南面向各級教師和學校領導者，系統闡述了AI在教育中的應用場景、倫理要求與實施路徑。指南從教師支持、學生支持、學校支持三個維度，結合準備、教學、評估三個階段，全面展示了AI在備課、個性化教學、自動批改、學習分析等場景中的具體應用。

在倫理層面，指南提出了人的尊嚴、公平、可信賴性、學術誠信、合理選擇五大倫理考量，并從人的能動性與監督、透明度、公平與非歧視、隱私與數據治理等八個維度，為教師和學校分別提供了可操作的指導性問題，幫助其在實踐中做出合乎倫理的決策。本指南為教育工作者在AI時代開展教學提供了從理念到行動的系統指引。

以下為正文

2026年3月5日，歐盟發布新版《在教學中合乎倫理地使用AI和數據的教育者指南》（Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators），旨在為各類教師和學校領導者提供支持，無論他們是AI領域的初學者，還是擁有高級數字技能的專家。指南的重點在于幫助他們做出明智的選擇，逐步建立信心，并培養必要的技能，以便在利用AI的同時管控潛在風險。

該指南分為三個主要部分：核心原則和法律背景，包括《人工智能法案》、《通用數據保護條例》(GDPR)以及教育領域負責任的AI使用所依據的倫理考量；指導性問題和案例，提供在課堂和學校環境中應用這些原則的示例；背景資源，例如技術定義、參考框架和更多政策背景，可根據需要進行查閱。該指南的核心主要內容概述如下：

一、為什么需要制定AI在教育中使用的倫理指南？

該指南指出，AI技術（包括生成式AI）在提供機遇和促進個人應用發展的同時，也帶來了重大風險，包括偏見、隱私問題、缺乏透明度和過度依賴，教育工作者和學校領導都需要了解這些風險，并安全負責地應對這些風險。

這種倫理和法律考量并非AI在教育領域技術應用的附加因素，而是理解、采納和應用這些技術于教學、學習和評估的根本所在。

特別是AI工具越來越多地利用教育數據來實現個性化學習和輔助決策，即使是學校常用的工具，也可能會收集和處理學生數據以改進其系統。而且商業技術提供商比生成教育數據的學校和教師擁有更多訪問和控制教育數據的權限，這些發展引發了關于數據所有權、同意權和機構自主權的重要問題，以及究竟誰才是教育領域AI發展的真正受益者。

學校必須確保以負責任的方式處理數據，并遵守《通用數據保護條例》、《人工智能法案》和國家法律。明確的政策和程序對于保護隱私和促進教育環境中數據的合乎倫理的使用至關重要。

此外，人們對AI及其對教育系統乃至整個社會的短期和長期影響存在諸多假設和擔憂，例如認為AI與生成式AI是一回事、AI在教育中沒有用、AI是中立客觀的、AI會削弱教師的角色、我對AI如何運行了解不多等，這些都會給AI在教育中的應用帶來一些倫理風險。

二、AI在教育中如何應用？

該指南從使用主體（教師/學生/學校）+使用階段（準備/教與學/評估反思）雙維度，劃分了AI教育應用場景。

1.對教師的支持

在準備階段，可以：

• 通過提供大綱并組織學習目標、活動和資源，制定課程計劃以生成定制化內容。

• 調整課程內容，使課程目標、活動和評估與學科課程相匹配。

• 設計學習材料，推薦或調整符合不同技能水平、需求和興趣的學生數字教育內容。

• 支持創意活動，生成視覺藝術提示、創意寫作主題或基于表演的活動建議，以適應特定的學習成果。

• 策劃數字教育內容，識別并組織學科之間的聯系（例如歷史與文學、商業與公民教育），并提出綜合性主題課程或項目。

• 練習和測試教學策略，模擬具有不同行為、學習需求和反應的虛擬學生，使教師能夠在真實的互動中練習教學方法和課堂管理。

在教與學階段，可以：

• 設計差異化學習，根據每位學生的優勢和需求定制內容形式、材料、反饋和進度，包括針對性干預，以支持有特定學習困難的學生。

• 支持互動式和體驗式學習，提供實時講解和反饋，并通過模擬、游戲化、創意任務和增強現實等方式實現互動式體驗學習。

• 支持協作學習，通過智能配對促進小組合作，并根據小組成員間的互動水平提供小組合作反饋。

• 設計沉浸式體驗，利用AI工具生成基于歷史的對話、模擬關鍵事件，并呈現多視角，用于課堂討論或項目作業，從而創建學習活動。

• 增強語言學習，提供實時翻譯、語音識別、個性化詞匯練習、可根據學習者熟練程度調整的互動式對話模擬，以及關于發音、理解和流利度的實時自動反饋。

• 支持探究式學習，引導學生運用自適應工具、實時反饋和交互式模擬，以自己的水平和節奏，跨學科地進行開放式調查和問題解決。

在評估和反思階段，可以：

• 設計靈活的評估方式，創建多樣化的評估活動和題型，分析學習目標，并根據學生的學習進度、偏好和需求生成差異化的評估和評分標準。

• 利用AI工具自動批改重復性作業，例如批改簡答題和選擇題，標記開放式作業中的常見錯誤，并根據教師設定的標準提供反饋。

• 利用AI工具輔助書面評估，分析語法、結構、連貫性和詞匯，從而評估學生的寫作并提供反饋。

• 支持同伴互評，根據學生的個人資料和/或提交的作業進行精準匹配，從而提高同伴互評的有效性。

• 鼓勵學生進行自我反思，通過個性化提示、間隔練習、針對性提問和反饋，幫助學生反思自身的學習進度，發現學習差距，監控學習進度，并在需要時尋求額外的幫助或資源。

• 提供指導服務，幫助學生確定新的學習和發展目標，并根據對學生學習進度和/或自我反思的分析，為后續步驟提供建議。

２.對學生的支持

在準備階段，可以：

• 利用生成式AI進行研究，收集信息并探索新主題，它可提供簡潔的對話式回復，而非標準的搜索結果。

• 練習學科知識，與輔導智能體互動，解釋概念、逐步解決問題并提供即時反饋。

• 獨立探索主題，通過AI驅動的模擬和可視化進行學習，以適應學生的學習進度和興趣。

• 組織和起草任務，利用AI工具整理思路、創建提綱并撰寫或制作演示文稿，這些工具在整個起草過程中提供結構指導、語言建議和持續反饋。

• 創建定制化的學習輔助工具，生成記憶卡片、摘要、圖表或概念圖，并安排間隔重復練習以提高記憶力。

在學習和教學階段：

• 練習解決問題，在AI的支持下探索編程、數學或科學任務，提供提示、解釋錯誤并指導邏輯推理。

• 發展創意表達能力，嘗試使用AI工具進行繪畫、作曲或創意寫作，并接收建議和即時預覽。

• 通過與模擬關鍵人物，并從多個視角和背景呈現事件/現象的AI智能體交互加深理解。

• 學習外語，使用AI應用程序，根據每個學習者的水平和進度調整詞匯、發音和語法任務。

• 可視化模式，與AI增強的地圖、數據集和模擬互動，顯示人口、氣候或土地利用的實時變化。

• 通過使用AI支持的應用程序來分析動作、提供實時技術反饋并建議個性化訓練計劃，從而增強體育教育。

在評估和反思階段，可以：

• 進行形成性評估和反饋，通過低風險測驗、針對性問題和即時反饋來幫助檢查理解情況，這些反饋指導學習，但不進行評分。

• 回顧創意作品，借助AI工具反思個人藝術作品，提示學生描述他們的技巧、藝術選擇以及與預期信息或風格的一致性。

• 通過AI生成的摘要或儀表盤跟蹤進度并生成報告，以便學生回顧自身學習歷程，突出優勢、挑戰和需要改進的領域。

• 復習和分析課程，幫助學生重溫關鍵概念，并通過提供自身學習模式和活動的洞察或可視化呈現，反思他們的學習參與度。

• 支持學生進行自我反思和同伴反思，通過個性化提示、引導式比較或結構化的同伴反饋，幫助學生反思學習過程或向同伴提供反饋。

３.對學校的支持

在準備階段，可以：

• 利用AI驅動的預測和實時運營數據，管理學校日常運營，支持課程表、教室使用和教學材料規劃。

• 利用AI增強的歸檔和搜索系統，整理學校記錄和文件，對政策、會議紀要或學校表格等行政文件進行分類、標記和檢索。

• 識別輟學風險，分析學業成績和出勤率，識別高風險學生，并及時進行干預。

• 構建學術數據和信息結構，使其能夠自動傳輸到教育機構（地方、區域、國家）的信息系統中。

• 利用基于歷史數據和預測需求的預測模型，模擬和優化各部門或學校項目的預算分配，構建預算方案模型。

• 支持招生規劃，分析歷史數據并識別招生模式，為未來的招生做好準備，并更有效地管理申請信息（同時將決策權留給相關教職員工和委員會）。

在學習和教學階段，可以：

• 通過監測學生參與度、成績和支持趨勢的匯總數據，指導資源配置決策，幫助學校領導確定哪些領域的資源可能需要調整或加強。

• 利用AI工具實現日常溝通自動化，簡化提醒、考勤通知、日歷更新和學校公告的發送，實現個性化信息并跨平臺管理信息傳遞。

• 支持及早識別學習需求，突出課堂活動中可能預示學習挑戰的模式，并幫助規劃及時有效的資源支持。

• 通過AI聊天機器人，促進家校溝通，為在校生、潛在學生及其家長提供多語言、個性化和自動化的支持。

• 利用AI工具從學校系統中提取和整理信息，生成統計報告，協助行政人員收集和整理數據，供教育部門審核。

在反思與評估階段，可以：

• 提供指導平臺服務，通過提供量身定制的職業輔導、設定學習目標和監控學習進度，支持學生發展。

• 規劃學校專業發展，分析教師的專業學習需求，識別員工技能差距，并推薦有針對性的專業學習路徑。

• 繪制課程與學校計劃圖，分析課程要素（例如教學大綱、框架、指南和政策）以及學校計劃，以幫助識別差距、優勢和機遇。

• 通過審核數字工具使用情況，評估全校數字工具和平臺的使用情況，識別參與模式，并找出需要額外培訓或支持的領域。

• 利用AI生成的儀表盤監控學校改進目標，跟蹤學校戰略重點的進展情況，實現可視化出勤率、成績或教職工專業學習參與度等。

三、AI在教育中應用的倫理要求如何？

該指南提出了AI在教育中應用的5個倫理考量：人的尊嚴、公平、信任/可信賴性、學術誠信和合理選擇。

人的尊嚴涵蓋隱私權、自主權和能動性，并涉及每個人無論種族、性別、宗教、文化或語言背景如何，都應受到尊重和合乎倫理的對待。這一原則的核心在于承認每個人的內在價值。尊重個體的這種價值，而不是將他們視為數據對象或達到目的的手段，是以人為本AI方法的核心所在。

公平是指在社會組織中每個人都受到公平對待。需要明確的流程，以確保所有用戶都能平等地獲得機會。這些流程包括公平、包容、非歧視以及權利和責任的公平分配。

信任/可信賴性涉及基于基本權利的倫理原則，并涵蓋學習者的脆弱性、權力動態和批判性思維等維度。信任是指利益相關者對人工智能以公平透明的方式使用，從而促進教育良好實踐和學生最佳利益的信心。AI工具值得信賴的條件是：它始終可靠、運作方式透明、尊重隱私、避免偏見，并以符合學校社區價值觀的方式支持學習。

學術誠信是一項基本原則，因為它是學習過程不可或缺的一部分。它超越了工具本身，滲透到思維模式、能力以及更廣泛的教育文化中。它意味著以誠實和合乎倫理的方式使用AI，例如不歪曲他人的貢獻、恰當地歸因于他人的想法和工作，以及設計在生成式AI時代仍然有效的評估方法。簡而言之，它意味著培育一種文化，在這種文化中，價值觀、批判性思維和人的自主性與技術創新并存。

合理的選擇是指運用知識、事實和數據來論證學校環境中多方利益相關者做出的必要或適當的集體選擇。它需要透明度，并基于參與式、協作式的決策模式以及可解釋性。

該指南指出，這些倫理考量具有內在價值，值得在教育領域努力追求。它們指導教育工作者和學校領導在教育領域使用AI工具和通用AI模型時做出決策。必須牢記，在使用AI進行學習、教學和評估時，使用情境是做出合乎倫理決策的關鍵。

四、AI在教育中如何合乎倫理地應用？

該指南就AI在教育中如何合乎倫理地應用提出了8大維度指導性問題，分教師層面與學校層面。

1.人的能動性和監督

包括基本權利、兒童權利、人類自主性與人類監督等方面。

對于教師來說，該維度下的指導性問題如下：

• 我是否知道在使用AI工具生成的輸出內容之前，應該檢查哪些內容，以及如何進行核查？

• 我能否在學生使用AI工具之前，對其提出的建議進行審查和調整？如果在使用過程中觀察到任何意外或不適當的影響，我能否進行干預？

• 我能否發現AI是否犯了錯誤或提出了不恰當的建議？

• AI工具是否支持我的教學決策？我能否根據自己的專業判斷來驗證其建議？

• 我是否鼓勵學生對AI的輸出進行批判性思考，并引導他們反思AI為何會提出某個建議或決策？

• 如果學生對AI的建議感到不適，我是否允許他們提出討論？

對于學校來說，該維度下的指導性問題如下：

• 該AI技術/工具的教育功能是什么（例如：推薦、評估、預測、內容生成）？

• 學校是否為教師提供了關于在教學中使用AI支持工具的專業發展培訓？

• 該AI工具是否在您的教學環境中經過可靠性審查？

• 誰負責審查和驗證AI的輸出結果？

• 學校是否有關于在校內作業中使用AI支持工具的政策？教師是否可以推翻或干預AI生成的決策？

• 學生和家長是否被告知AI在支持性活動和決策中的作用？他們是否有機會提出疑慮或在適當時選擇退出？

2.透明度和可解釋性

包括可追溯性、可解釋性和溝通等方面。

對于教師來說，該維度下的指導性問題如下：

• 我是否理解AI工具為何會針對學生提出某些建議或推薦特定活動？

• 我能否看到系統中決策過程的清晰示例（例如，為什么某個學生收到某項活動而另一個學生沒有）？

• AI的建議在我的課程規劃背景下是否具有教學意義，并與課程內容保持一致？

• 系統傳達的信息是否以清晰易懂的方式呈現給我和我的學生？

• 我是否要求學生披露他們如何使用AI？我能否提供如何正確引用或致謝AI輔助的示例？

對于學校來說，該維度下的指導性問題如下：

• AI工具提供商是否提供了清晰的文檔，說明該工具的工作原理，包括其決策邏輯、在教育中的預期用途，以及訓練數據和用戶輸入中知識產權的處理方式？

• 學校是否評估AI工具在不同學生群體中的表現差異，并記錄任何新出現的公平性差距？

• 對于AI輸出不透明或難以解釋的情況，是否有明確的責任分工？

• 學校是否有相關政策，定期審查AI支持的做法是否被教師、學生和家長所理解并接受？

• 是否有程序能夠以通俗易懂的方式向教師、學生和家長解釋AI支持的決策？

3.多樣性和包容性

包括無障礙性、通用設計和利益相關者參與等方面。

對于教師來說，該維度下的指導性問題如下：

• 我對AI工具的使用是否能滿足學生的多樣化需求？如果不能，我是否可以調整任務或提供包容性的替代方案？

• 我審查過AI工具的輸出中是否存在文化或社會偏見嗎？我是否引導學生識別并質疑他們注意到的任何偏見？

• 我會根據學生的年齡適當詢問他們，AI工具是否讓他們感到相關、包容，并尊重他們的身份、背景和學習偏好？

• 我是否確保那些在校外無法使用該工具的學生不會處于不利地位（例如，提供離線或替代方式完成作業）？

• 如果該工具提供反饋或支持，它是否能適應不同的語言、閱讀水平和可訪問性需求？我是否需要補充更具包容性的資源？

對于學校來說，該維度下的指導性問題如下：

• AI工具的設計是否尊重學習者，并能根據他們的個體需求進行調整？

• 在AI輔助的學習材料中，是否充分涵蓋了不同的語言、文化背景、性別和能力？

• 在評估和改進AI工具的過程中，如何納入多樣化的學生聲音？

• 學校如何解決數字素養差距問題，以防止部分學生無法充分利用AI工具？

• 是否有低帶寬或離線訪問的選項？對于家中沒有穩定網絡連接的學生，是否提供替代資源？

4.公平和非歧視

包括避免不公平的偏見，不論年齡、性別、能力或任何其他歷史上處于不利地位的屬性或特征。

對于教師來說，該維度下的指導性問題如下：

• 我是否相信AI工具能夠根據個體需求（如學習困難或殘疾）進行調整，以支持每個人的學習，而不僅僅是防止學生落后？

• 我能否驗證AI工具是否考慮到了學生的年齡和理解水平？

• 我是否注意到AI工具有任何輸出存在對特定群體的歪曲、排斥或負面描述？

• 我能否評估AI工具對不同學生群體的影響是否公平，特別是對那些已經被邊緣化的群體？

• 如果我注意到系統對某個學生或學生群體表現出不公平或不適當的行為，我能否方便地進行干預？

對于學校來說，該維度下的指導性問題如下：

• 學校在采用AI工具之前，是否已確保該工具已針對不同學習者群體進行偏見測試？

• 學校是否鼓勵并支持教師報告任何AI似乎歪曲、刻板化或排斥特定學生群體的實例？

• 該系統是否考慮到了學生的年齡和理解水平？

• 學校是否已確保AI工具的使用符合關于非歧視的法律義務？

• 學校是否有明確的程序來應對在采用后發現AI工具存在偏見或對特定學習者群體不公平對待的情況？

5.社會和環境福祉

包括可持續性、社會責任、民主和社會心理健康等方面。

對于教師來說，該維度下的指導性問題如下：

• 我是否注意到使用AI工具對學生學習動力或情緒產生了任何影響（例如，引發焦慮、失去興趣或產生依賴）？

• 我可以設定哪些使用AI工具的界限，以保持有意義的人際互動，并防止出現損害學習或學生福祉的行為？

• 我是否與學生家長討論過在課堂上使用AI工具的情況？

• 我是否了解所使用的AI工具對環境和社會的影響？我是否與學生討論過替代方案或使用方式，以盡量減少負面影響？

• 如何使用AI工具幫助學生培養為社會做出積極貢獻的技能？

• AI工具能否支持學生探索和理解復雜的社會或環境挑戰？

對于學校來說，該維度下的指導性問題如下：

• 學校是否評估了使用AI工具可能對學生之間的社交互動、情感健康或歸屬感產生的影響？

• 教師和學生是否有機會表達對AI工具如何影響學習氛圍或課堂氛圍的擔憂？

• 在選擇或使用AI工具時，學校是否考慮其環境和社會影響？

• 學校是否實施了與數字工具（包括AI）的環境和社會影響相關的政策或宣傳教育活動？

• 課程或學校計劃中是否包含讓學生利用AI工具應對現實社會或環境問題的機會？

• 學生是否被鼓勵在負責任的數字公民教育中，反思AI的倫理、社會和環境層面？

6.隱私和數據治理

包括尊重隱私、數據的質量和完整性，以及數據訪問權限等方面。

對于教師來說，該維度下的指導性問題如下：

• 我是否知道該AI工具收集了關于我學生的哪些個人或學習數據？

• 我是否向學生解釋過在使用該AI工具時，他們的數據將如何被使用和存儲？

• 我是否避免將敏感或個人身份信息輸入AI工具，并遵守學校的數據隱私規定？

• 我能否根據課堂需求調整AI工具的隱私設置？

• 如果我注意到AI工具存在隱私或數據保護問題，我是否知道該聯系誰？

• 我能否為那些對數據收集或使用方式感到不安的學生或家長提供替代方案？

對于學校來說，該維度下的指導性問題如下：

• 學校是否已采取措施，確保敏感數據經過匿名化處理，并且僅限授權人員訪問？

• 學生和教育工作者是否被清楚地告知他們的數據如何被收集、使用、存儲以及用于何種目的？

• 學習數據是否得到安全存儲，并且僅用于其預期的教育目的？

• 學校能否定制或限制AI工具的隱私設置，以更好地保護學生數據？

• 是否有明確的流程來報告和獲得有關數據保護問題的支持？

• 學校能否確認所有使用的AI工具都符合歐盟《通用數據保護條例》、《人工智能法案》以及國家數據保護法律的要求？

7.技術穩健性和安全性

包括抵御攻擊的能力、網絡安全、一般安全性、準確性、可靠性和可復現性等方面。

對于教師來說，該維度下的指導性問題如下：

• 該AI工具在課堂上運行是否可靠？我是否經常遇到錯誤、崩潰或斷連的情況？

• AI生成的回答或建議是否恰當？有時是否會出現不正確或不合時宜的情況？

• 我是否了解學校的數據保護政策，以及該政策中規定的應對涉及AI工具的數據泄露事件的步驟？

• 我是否知道如何報告AI工具的疑似故障或技術問題？

• 是否有明確的流程來監控和審查AI工具的性能，以減少未來的技術問題？

對于學校來說，該維度下的指導性問題如下：

• 學校是否已核實該AI工具在投入使用前經過測試，確保其可靠運行？

• 學校是否定期審查AI工具，以確保其按預期運行并與教育目標保持一致？

• 學校是否制定了明確的程序，供教師和學生在需要時報告故障和升級問題？

• 學校是否建立了正式的程序來報告技術故障或不安全的輸出，并制定了系統故障的應對計劃，包括維護、備份和學生安全保障措施？

• 學校是否已確認該AI工具符合網絡安全和數據保護法規，并且供應商符合相關標準（如《歐盟網絡安全法》、《網絡彈性法》）？

8.問責制

包括可審計性、負面影響的最小化與報告、權衡取舍以及補救措施等方面。

對于教師來說，該維度下的指導性問題如下：

• 如果系統提出了不符合學生需求的建議，我是否知道該怎么做？

• 我是否有機會和途徑就系統的使用方式提供反饋或提出改進建議？

• 如果系統運行不正常或似乎不適合課堂使用，我是否有信心采取行動？

• 如果我需要報告問題或提出投訴，我是否知道該聯系誰？

對于學校來說，該維度下的指導性問題如下：

• 學校是否對教師、學生和其他利益相關者在AI工具使用方面的責任進行了明確分工？

• 學校是否有清晰的組織架構，明確在問題報告后由誰負責支持、維護和跟進？

• 學校是否有評估流程，用以判斷AI工具是否符合關鍵教育價值觀，并納入教師和學生的意見？

• 隨著需求變化或出現新的問責問題，學校是否有更新職責和程序的策略？

資料來源：

European Commission: Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture. (2026). Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2766/7967834.

[本文為教育部國別和區域研究基地中國教育科學研究院國際教育研究中心成果]

本文由中國教育科學研究院“教育國際前沿”課題組整理，課題組負責人張永軍，編輯劉強。點擊左下角閱讀原文可下載該文獻。