透视人工智能教育伦理问题:道教伦理

人工智能伦理问题从来都是产生于人类群体中的，离开人类群体无所谓伦理道教伦理。传统的教育群体网络体系由于类人的人工智能植入，改变了原有的群体网络构成和结构，形成了新的教育群体网络。从表面上来看，在这一进程中，似乎对类人的人工智能行为规范是人工智能教育伦理议题的主要问题，实际上，一方面，类人的教育行为会受到原有教育群体网络中人的伦理准则的规约(这里的类人既指个体，也指群体，因此，类人与类人之间的行为关系整体而言从属于人与人之间的行为关系，受到人与人之间行为关系的约束);另一方面，由于新的类人的嵌入，也会引发原有教育群体中人与人行为关系网络的调整，两种力量交织角力形成新的教育群体行为准则。

因此，从本质上来看，人工智能教育伦理问题是人与人行为关系的调整问题，主要关涉两大议题：一是人与人工智能的行为关系，即植入人类教育生态中的类人所涉及的数据和算法方面的伦理议题;二是人与人的行为关系问题，即新的人与人之间的教育伦理议题道教伦理。两大议题都是人及类人的行为关系问题，由于所有的教育行为都是在一定的空间(教育场)中展开的，因此，人工智能教育场的演变及其伦理挑战也就成为两大议题的基础性问题，

法事类型如下：

01.化解太岁法事；   02.升官晋职法事 ；03.文昌考试法事； 04.偿还阴债法事； 05.开财门补财库； 06.助种生基法事； 07.催子受孕法事；08.开运转运法事；09.催财发财法事；10.化解童子法事；11.化解小人法事；12.小儿平安法事；  13.超度亡灵法事； 14.超度宠物法事； 15.超度婴灵法事；16.祈福许愿法事；

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符咒类型如下：

01.财运符； 02.太岁符；  03. 回心符； 04. 护身符；05. 学业符；06. 开运符； 07. 桃花符； 08. 偏财符； 09 .小人符；10 .事业符；11. 去疾符； 12. 健康符；13. 平安符；14 .和合符；15.定制符；

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人工智能教育场的演变及其伦理挑战道教伦理。教育场可以理解为教育伦理发生的环境与情景，是教与学活动的“舞台”。传统的教育场都是真实的教与学活动场景，所有的教育伦理都是真实教与学活动场景中教师、学习者、管理者等主体行为的准则。行为与角色密切相关，而角色又与场景密切相关，因此，行为与场景也密切相关。人永远是具体社会场域中的人，扮演好“角色”演员，是对每个“本色”演员的基本伦理要求，人工智能也不例外，它也需要扮演好自己的角色。网络技术、人工智能技术和虚拟现实技术等在教与学活动中的应用使得传统的教育场发生了革命性的变革，即从真实的教育场转变为真实教育场、虚拟教育场和混合教育场并存的教育场。信息是教育场中流通的关键要素。依据美国技术哲学家伯格曼(Albert Borgmann)的观点，教育场中的信息形态可以划分为三类，即“关于现实的信息(自然信息)、为了现实的信息(文化信息)和作为现实的信息(技术信息)”。伯格曼对信息的分类为我们透视人工智能教育场的伦理提供了有益的理论视角，因为“每一种类型的信息都根据其自身的方式来塑造人与现实的关联性”，而形成不同的教育场，

与自然信息相对应的是传统社会教育和家庭教育场，与文化信息相对应的是传统学校教育场，而与技术信息相对应的是人工智能教育场道教伦理。传统的教育场是现实的真实场景，而人工智能教育场是超现实的虚拟教育和混合教育场。有意义的美好教育需要三类教育场的有机融合，尤其是现实的教育与超现实的教育场之间的融合，保持教育教学符号与事物、教育信息与现实之间的平衡。

人工智能与教育的融合在促发教育伦理场演变进化的同时，也带来了一系列新的伦理挑战道教伦理。首先，我们必须警惕为了超现实而超现实，即将超现实教育场的构建本身作为目的而凸显，忽视将其作为美好教育生活的实现路径而加以选择，谨防强化人工智能教育应用的减负性、感官性和消费性，而弱化其人文关怀性和道德性。其次，智能教育研究者和实践者还必须清醒地认识到，超现实的虚拟教育场与真实的教育场在教与学的体验以及教学规律方面可能存在较大差异。超现实的虚拟教育场趋向于替代真实教育现实，甚至淹没真实教育现实，它的趣味化、仿真化和透明化等使得真实教育现实显得乏味、粗糙和繁重，对此种“趣悦化学习”的过分强调，掩盖了认知投入对学习的重要性。

综上所描，我们必须警惕将超现实教育信息的消费、体验和认知“误认为”是对真实教育现实的参与、体验和认知道教伦理。最后，超现实的教育场需要同真实的教育场有机融合、互为补充。教育主体若长期沉浸于虚拟的超现实场域之中，其认识对象、工具和方式以及思维方式都会打上虚拟思维和行为的烙印，人们可能有意无意地依赖、迷恋虚拟教育场，使传统真实教育场沦为虚拟教育场的背景，而不再为主体参与真实的现实教育活动提供更多的可能和契机。中的弱人工智能仍处于决策标准化和平均化的水平，在满足学习者个体学习和发展的多样性和灵活性需求上存在局限性，这背离了人工智能促进个性化学习、精准化学习诊断和服务的初衷。

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