2026年教育领域人工智能科技伦理审查操作流程与实践指南

汇报人:12342026/04/292026年教育领域人工智能科技伦理审查操作流程与实践指南CONTENTS目录01

政策背景与教育AI伦理治理意义02

教育AI伦理审查核心原则与适用范围03

教育AI伦理审查实施主体与职责04

教育AI伦理审查全流程操作规范CONTENTS目录05

教育领域高风险AI活动专家复核机制06

教育AI伦理审查核心关注维度07

教育机构合规实践与案例分析08

教育AI伦理审查支持体系与资源政策背景与教育AI伦理治理意义01《人工智能科技伦理审查与服务办法》政策解读

政策出台背景与意义党和国家高度重视科技伦理工作，随着人工智能技术快速发展，算法歧视、深度伪造等伦理风险凸显。《办法》于2026年3月20日由十部门联合印发，是国家科技伦理治理体系在人工智能领域的细化落地，填补了人工智能领域专门性伦理审查制度的空白，旨在规范人工智能科技活动伦理治理，促进负责任创新，推动人工智能产业健康发展。

核心伦理原则开展人工智能科技活动应遵循增进人类福祉、尊重生命权利、坚持公平公正、合理控制风险、保持公开透明、保护隐私安全、确保可控可信七大原则，将科技伦理要求贯穿全过程，遵守我国宪法、法律法规和有关规定。

审查实施主体从事人工智能科技活动的高等学校、科研机构、企业等是本单位伦理审查管理的责任主体，应设立人工智能科技伦理委员会，配备必要条件保障其独立工作。地方、相关主管部门可依托单位建立专业性人工智能科技伦理审查与服务中心，为其他单位提供审查、复核、培训、咨询等服务。

审查工作程序概述审查程序包括申请与受理、开展审查（一般程序、简易程序、应急程序）、专家复核（针对高风险活动）、作出审查决定、审查申诉及跟踪审查。其中，跟踪审查间隔一般不超过12个月，纳入复核清单的活动间隔一般不超过6个月。必要性：守护教育公平与学生权益教育AI应用可能带来算法歧视、数据隐私泄露等风险，直接影响学生受教育机会与身心健康，伦理审查是保障教育公平、维护学生权益的必要防线。独特性：教育场景的特殊伦理挑战教育AI涉及未成年人数据处理、个性化学习推荐的公平性、对学生认知与价值观的潜在影响等，相较其他领域，其伦理审查需更注重保护青少年成长与教育公益性。政策依据：落实国家AI治理要求依据2026年3月发布的《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，教育领域AI科技活动属于可能带来伦理风险的范畴，需严格执行伦理审查制度。教育AI伦理审查的必要性与独特性与教育领域现有法规的衔接机制与《科技伦理审查办法（试行）》的衔接《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》作为人工智能领域专门性伦理审查制度，在遵循《科技伦理审查办法（试行）》这一覆盖各领域科技伦理审查的综合性、通用性规定基础上，针对教育AI的技术特征与伦理原则，在适用范围、申请材料、审查重点等方面进行针对性完善与细化，使其更贴合教育场景下AI科技伦理审查的实际需要。与教育数据相关法规的协同教育AI伦理审查严格遵循《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规。在数据的收集、存储、加工、使用等处理活动中，采取充分措施确保教育领域个人隐私数据，特别是学生个人信息得到有效保护，将相关法规要求融入伦理审查的隐私保护重点审查内容。特定教育AI监管措施的衔接简化对于教育领域中，在深度合成、算法推荐等方面已实行登记、备案、行政审批等监管措施，且将符合科技伦理要求作为审批条件、监管内容的人工智能科技活动，依据《办法》第二十六条规定，可不再开展专家复核，有效减轻教育AI相关企业和机构的合规负担，实现监管效能与创新活力的平衡。教育AI伦理审查核心原则与适用范围02七大伦理原则在教育场景的实践要求

增进人类福祉：教育价值导向教育AI研发需具有科学与社会价值，研究目标应有助于提升教学效率、促进个性化学习，对增进教育公平、实现教育可持续发展具有积极作用，确保科技活动的风险受益合理。尊重生命权利：保护师生权益教育AI应用应保护学生与教师的基本尊严、健康与基本权利，如不侵犯学生的受教育权、人格尊严，不利用AI技术对师生进行不当监控或精神压力施加。坚持公平公正：消除教育歧视在训练数据选择上，应确保数据来源覆盖不同地区、不同背景的学生群体；算法、模型、系统的设计要合理，采取措施防止因算法偏见导致的教育资源分配不公、学习机会获取差异等问题，保障决策过程的客观性与包容性。合理控制风险：完善防控预案教育AI活动需进行科技伦理风险评估，针对可能出现的技术故障影响教学、学生过度依赖AI导致自主学习能力下降等潜在风险，制定监测预警措施和防控计划，建立应急处理预案。保持公开透明：明确AI角色向师生、家长合理披露教育AI系统的用途、运行逻辑、交互方式说明及潜在风险等信息，如智能评测系统的评分标准、推荐算法的依据等，采用有效技术手段提升算法和系统的可解释性。保护隐私安全：规范数据处理在数据收集、存储、加工、使用等处理活动中，严格遵循数据最小必要原则，确保学生个人信息、学习数据等隐私数据得到有效保护，如对敏感数据进行加密处理，明确数据使用权限和范围。确保可控可信：保障人类主导教育AI系统应保障模型和系统的鲁棒性，以应对教学环境中的各种情况；确保教师和学生能够控制、指导和干预AI系统的基本操作，如在智能教学决策中保留教师的最终审核权，制定持续监测方案和突发状况处理预案。教育AI科技活动的界定与分类教育AI科技活动的界定标准

指在中华人民共和国境内开展，可能对教育领域相关人员尊严、教育公平、学生身心健康等方面带来科技伦理风险挑战的人工智能科学研究、技术开发等活动，以及依据法律法规和国家规定需进行伦理审查的其他相关活动。常规教育AI应用活动

包括风险较低、已有成熟伦理规范指引的常规模型迭代与应用优化，如标准化教学资源智能推荐系统、常规化学习数据分析工具等。高风险教育AI活动类型

一是对学生主观行为、心理情绪和学习发展等具有较强影响的人机融合教育系统研发；二是具有舆论社会动员能力和意识引导能力的教育算法模型、应用程序及系统的研发；三是面向存在学业安全、身心健康风险等场景的具有高度自主能力的自动化教育决策系统的研发。需审查的教育AI应用场景清单01智能教学评价系统指通过AI算法对学生作业、考试答案、课堂表现等进行自动化评分、排名或能力评估的系统，可能影响学生升学机会或心理状态。02个性化学习推荐系统基于学生学习数据和行为习惯，推送学习内容、习题或路径规划的AI系统，涉及算法公平性与数据隐私保护问题。03AI情感计算与心理干预工具通过分析学生面部表情、语音语调、文字内容等数据判断情绪状态，并提供心理疏导或干预建议的应用，直接触及学生心理隐私与情感安全。04智能招生与录取筛选系统在学校招生、分班或特殊项目选拔中，使用AI算法对学生综合素质、家庭背景等多维度数据进行自动化筛选决策的系统，关乎教育机会公平分配。05教育资源智能分配平台通过AI技术调配师资、课程、设备等教育资源的系统，可能涉及区域间、校际间资源分配的公平性问题及算法偏见风险。教育AI伦理审查实施主体与职责03教育机构伦理委员会的设立与运行

设立依据与责任主体根据《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，从事人工智能科技活动的教育机构是本单位伦理审查管理的责任主体，应设立人工智能科技伦理委员会。

委员会的组成要求委员会组成应包括人工智能技术、教育应用、伦理、法律等相应专业背景的专家，以确保审查的全面性和专业性。

保障条件与独立性委员会应配备必要的工作人员、办公场所和经费等条件，教育机构需采取有效措施保障委员会独立开展工作。

主要职责与审查范围负责对教育机构内开展的，可能带来伦理风险的人工智能科技活动进行伦理审查，包括科学研究、技术开发及相关应用等。

运行机制与管理制度应依照《伦理办法》及相关规定制定委员会章程，明确委员职责、义务及审查工作流程，建立规范的管理制度和程序。第三方审查与服务中心的功能定位核心服务职能接受委托提供人工智能科技活动伦理审查、复核、培训、咨询等服务，不得对同一活动同时提供审查和复核服务。中小微企业支持加大对中小微企业人工智能科技伦理审查的支持和服务力度，降低企业合规成本，提升风险防范能力。运行管理规范建立规范的管理制度和程序，配备具有审查与服务能力的专职人员，接受地方或相关主管部门监督。专业化技术支撑强化伦理风险监测预警、检测评估、认证等服务供给，探索基于应用场景的科技伦理风险评估评测。教育行政部门的监管职责与协同机制

教育AI伦理审查的统筹管理教育行政部门负责统筹本地区教育领域人工智能科技活动的伦理审查管理工作，指导各级各类学校和教育机构建立健全人工智能科技伦理委员会，确保伦理审查贯穿教育AI研发、应用全过程。

教育AI高风险活动的重点监管针对教育领域中可能影响学生心理情绪、个人发展等具有较强伦理风险的AI应用，如智能辅导系统、学业评价算法等，教育行政部门需加强备案管理和重点审查，确保符合增进人类福祉、保护隐私安全等原则。

跨部门协同治理与信息共享教育行政部门应与科技、网信、工业和信息化等部门建立协同机制，共享教育AI伦理审查信息，联合开展风险监测与评估，形成监管合力，共同推动教育AI伦理治理标准化、规范化。

伦理审查服务与指导支持支持建立教育领域人工智能科技伦理审查与服务中心，为中小学校、教育机构提供伦理审查咨询、培训等服务，提升教育AI伦理风险防范能力，促进教育AI技术负责任创新和应用。教育AI伦理审查全流程操作规范04申请材料准备与提交要求

教育AI科技活动方案需包含研究背景、目的和计划，涉及机构的合法资质材料、人员情况、经费来源，拟采用的算法机制机理，数据来源与获取方式、测试评估方法，拟形成的软硬件产品，预期应用领域及适用人群等。

伦理风险评估及防控预案应包含教育AI技术预期应用带来的潜在科技伦理风险评估，对科技伦理风险的监测预警措施，对可能产生科技伦理风险的防控计划等。

伦理与科研诚信承诺书需提交遵守人工智能科技伦理和科研诚信等要求的承诺书，明确承诺在教育AI活动中严格遵循相关伦理原则和规定。

材料提交主体与途径教育AI科技活动负责人应向本单位人工智能科技伦理委员会申请；单位未设立委员会或委员会无法胜任审查工作的，向本单位委托的服务中心申请；无单位人员应委托符合要求的服务中心开展审查。审查受理与程序分类（一般/简易/应急）

01审查申请提交主体与材料要求教育AI活动负责人向本单位人工智能科技伦理委员会申请；单位未设立或委员会无法胜任的，向委托的服务中心申请；无单位人员委托符合要求的服务中心。申请材料包括活动方案、伦理风险评估及防控预案、伦理与科研诚信承诺书。

02审查受理条件与材料补正委员会或服务中心根据申请材料决定是否受理，材料不齐全的应一次性完整告知需补充的材料。决定受理的，明确适用一般、简易或应急程序，并通知申请人。

03一般程序适用场景与核心要求适用于存在较高伦理风险挑战、对教育教学秩序有重大影响的教育AI新技术研发。审查会议需不少于5名涵盖技术、伦理、法律等专业背景的委员参加，重点评估算法设计合理性、数据来源合法性与防偏见措施。

04简易程序适用场景与效率提升适用于风险较低、已有成熟伦理规范指引的教育AI常规模型迭代与应用优化，如标准化教学资源推荐算法的常规更新。以形式审查为主，可由2名以上委员审查，大幅压缩审批周期，提高审查服务效率。

05应急程序适用场景与响应机制适用于突发公共事件等紧急状态下（如重大疫情期间的在线教育AI应急系统）的教育AI科技活动。实行快速响应，专家特事特办，72小时内完成应急审查，优先保障教育教学公共利益与师生生命健康。审查会议组织与专家意见形成

会议主持与参会人员要求审查会议由委员会主任委员或其指定的副主任委员主持，到会委员应不少于5人，且需包含人工智能技术、应用、伦理、法律等相应专业背景的专家。

顾问专家的邀请与权限根据审查需要，可邀请相关领域不存在直接利益关系的顾问专家提供咨询意见，但顾问专家不参与会议表决。

审查意见的形成方式委员会或服务中心在充分讨论的基础上形成审查意见，重点围绕人类福祉、公平公正、可控可信、透明可解释、责任可追溯、隐私保护等方面进行综合评估。

审查决定的类型审查后作出批准、修改后再审或不予批准等决定，对于纳入复核清单的科技活动，需根据专家复核意见作出最终审查决定。审查决定类型与申诉处理流程审查决定的主要类型教育AI伦理审查决定包括批准、修改后再审及不予批准三种类型。批准意味着该AI科技活动符合伦理要求；修改后再审适用于需补充材料或调整方案的情况；不予批准则针对存在重大伦理风险且无法有效防控的活动。申诉的提出条件与时限申请人对审查决定有异议的，可向作出决定的伦理委员会或服务中心提出申诉。申诉需在收到审查决定通知后的规定时限内提交，一般不超过15个工作日，且需提供充分的理由和补充材料。申诉处理的程序规范伦理委员会或服务中心在收到申诉后，将对申诉材料进行审核，必要时组织原审查专家或新的专家组进行复核。复核过程遵循独立、客观原则，一般在30个工作日内完成并反馈申诉结果。跟踪审查实施与风险动态评估跟踪审查周期规定对审查批准的教育AI科技活动，跟踪审查间隔一般不超过12个月；若该活动被纳入“需要开展科技伦理专家复核的人工智能科技活动清单”，跟踪审查间隔一般不超过6个月。跟踪审查核心内容重点关注教育AI系统在实际应用中是否持续符合伦理原则，包括数据使用合规性、算法公平性、对学生隐私保护的有效性、教学决策的透明度及潜在伦理风险变化等。风险动态评估机制教育机构应建立教育AI伦理风险动态评估机制，对技术迭代、应用场景拓展、用户反馈等引发的新伦理风险进行及时识别、分析和评估，并更新风险防控预案。重大风险变化处理若教育AI科技活动的伦理风险发生重大变化，教育机构应立即停止相关活动，重新开展伦理审查并按规定申请专家复核，经审查批准后方可恢复。教育领域高风险AI活动专家复核机制05教育高风险AI活动识别核心标准依据《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，教育领域高风险AI活动识别需重点考量对学生心理情绪、学习权利的影响程度，算法决策的自主性与不可替代性，以及数据隐私保护的敏感性。教育领域人机融合系统高风险活动包括对学生认知行为、学习情绪有较强干预的AI教学助手研发，如基于脑机接口的学习状态监测系统、情感计算驱动的个性化辅导工具等，可能影响学生自主学习能力与心理健康。教育领域舆论引导类算法高风险活动涵盖具备学习资源推荐、知识获取引导能力的教育算法模型研发，如智能课程推荐系统、学习路径规划平台等，若算法存在偏见可能导致教育资源分配不公或固化学习认知。教育领域高风险自主决策系统指向涉及学生成绩评定、升学推荐、特殊教育资格审核等高敏感场景的自动化决策系统研发，如AI智能阅卷系统、入学资格筛查算法等，其决策结果直接关系学生教育权益与发展机会。教育高风险AI活动识别标准与清单专家复核申请流程与材料要求

专家复核申请前提条件教育AI科技活动需先通过本单位人工智能科技伦理委员会或委托的服务中心完成初步审查，方可申请专家复核。

专家复核申请主体与报送路径中央企业、中央和国家机关直属单位直接报请相关主管部门；其他单位报请地方。地方或相关主管部门按规定组织开展专家复核。

专家复核申请材料组成需提交人工智能科技活动方案、科技伦理风险评估情况及防控预案、遵守伦理和科研诚信的承诺书，以及初步审查意见等材料。

专家复核反馈时限地方或相关主管部门在收到复核申请后30日内反馈复核意见，委员会或服务中心依据复核意见作出最终审查决定。复核专家组成与审查重点关注事项01复核专家组的组成要求地方或相关主管部门按规定成立复核专家组，其组成应涵盖人工智能技术、伦理、法律、教育等相关专业背景的专家，以确保对教育AI科技活动伦理风险的全面评估。02复核的核心流程与时限开展专家复核的教育AI科技活动，需先通过本单位人工智能科技伦理委员会或委托的服务中心完成初步审查，再由本单位申请专家复核，地方或相关主管部门在收到复核申请后30日内反馈复核意见。03人类福祉与教育价值审查重点审查教育AI科技活动是否具有科学价值和教育社会价值，研究目标对增进学生福祉、促进教育公平及实现教育可持续发展是否具有积极作用，风险受益是否合理。04公平公正与数据伦理审查关注训练数据的选择标准是否合理，算法、模型、系统的设计是否可能导致教育资源分配、机会获取上的偏见歧视，是否采取措施保障教育决策过程的客观性与包容性，防止算法压榨师生。05可控可信与透明可解释审查审查教育AI模型、系统是否具有鲁棒性以应对复杂教育场景，能否保障师生对系统的控制、指导和干预权限，是否合理披露算法用途、运行逻辑、交互方式及潜在教育风险，是否采用有效技术手段提升可解释性。教育AI伦理审查核心关注维度06学生数据隐私保护与合规措施数据收集最小必要原则教育AI系统应仅收集与教育目标直接相关的学生数据，如学习进度、必要身份信息等，避免无关数据采集，遵循《办法》中隐私保护的核心要求。数据处理全流程安全保障对学生数据的存储、加工、使用等环节，需采取加密、访问控制等技术措施，确保数据不被泄露或滥用，建立完善的数据安全管理制度。数据使用透明与告知同意向学生及监护人明确告知数据收集的目的、范围和使用方式，获取其有效同意，保障数据主体的知情权与控制权，符合公开透明原则。数据匿名化与去标识化处理在开展数据分析、模型训练等活动时，对学生个人信息进行匿名化或去标识化处理，降低隐私泄露风险，促进数据合规应用。训练数据选择的公平性标准教育AI系统训练数据的选择应确保多样性与代表性，避免因数据来源单一或带有偏见导致算法歧视，保障不同地区、不同背景学生的特征均被合理覆盖。算法设计中的防歧视措施在教育资源分配、学习路径推荐等算法模型设计中，应采取技术手段防止偏见，确保资源分配、机会获取的客观性与包容性，避免算法压榨或不公平对待。教育决策过程的透明度要求教育AI系统的用途、运行逻辑、交互方式说明及潜在风险等信息应合理披露，采用有效技术手段提升算法可解释性，让教育工作者和学生理解决策依据。教育场景下的算法审计机制建立针对教育AI系统的算法公平性审计机制，定期对训练数据、算法模型进行多维度的公平性测试与评估，及时发现并修正可能存在的歧视性问题。算法公平性与教育机会平等保障教育AI系统的透明可解释性设计运行逻辑的合理披露教育AI系统应明确披露算法用途、核心运行逻辑、交互方式说明及潜在风险等信息，确保教育工作者、学生及家长能够理解系统的决策依据。技术手段提升可解释性采用有效技术手段提升算法、模型和系统的可解释性，例如通过可视化技术展示推荐资源的匹配过程、学习路径规划的逻辑等，增强决策透明度。教育场景的信息披露标准针对教育场景特点，制定差异化的信息披露标准，如对学生成绩评估、个性化学习推荐等核心功能，需以通俗易懂的方式向相关方解释其原理和局限性。未成年人权益保护的特殊伦理要求数据收集与隐私保护强化针对教育AI涉及的未成年人个人信息，应严格遵循数据最小化原则，仅收集与教育功能直接相关的必要信息，且需获得监护人明确同意，建立专门的隐私保护机制。算法公平与歧视防范教育AI算法设计需避免因年龄、性别、地域等因素产生偏见，确保资源分配和机会获取的公平性，禁止利用算法对未成年人进行不当分类或标签化。内容安全与价值观引导教育AI所提供的内容必须符合未成年人身心发展特点，杜绝暴力、色情等不良信息，强化正向价值观引导，防止对未成年人产生误导或心理伤害。使用时长与健康风险控制应设置合理的使用时长限制和健康使用提醒功能，防范未成年人过度依赖教育AI，避免对其视力、颈椎及心理健康造成负面影响，保障其全面发展。监护人知情权与干预权保障教育AI需向监护人透明披露系统运行逻辑、数据使用情况及对未成年人的影响，赋予监护人对AI使用过程的监督和干预权限，确保未成年人权益得到双重保护。教育机构合规实践与案例分析07智能教学系统伦理审查案例

案例背景：AI自适应学习平台伦理审查某教育科技企业开发的AI自适应学习平台，通过算法分析学生学习数据并推送个性化学习内容，因涉及大量未成年人数据及算法推荐可能引发的学习路径固化问题，需依据《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》开展伦理审查。

审查重点：数据隐私与算法公平性审查发现该平台存在训练数据中部分学生敏感信息未脱敏、算法推荐过度侧重应试内容导致素质教育资源分配失衡等问题。委员会要求企业补充数据匿名化处理方案，并建立多元学习目标的算法优化机制。

审查结果与整改要求经一般程序审查，委员会批准该平台伦理审查申请，但要求企业3个月内完成整改：一是对现有学生数据进行全面脱敏并建立数据访问权限分级制度；二是优化算法模型