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报告概述

本报告由美国研究所（AIR）于2026年2月发布，提出了三项指导原则，旨在帮助教育研究社区负责任地使用人工智能。报告基于2024年12月至2025年12月期间举行的协作设计实验室成果，汇集了来自研究机构、资助方和行业专家的意见。报告明确了AI作为工具或助手的定位，强调人类在研究中保持领导权和问责制。除原则阐述外，报告还提供了每项原则在研究概念化、设计、数据收集、分析、报告和传播等关键活动中的实践示例，并讨论了培训、专业学习和未来行动方向。本报告对教育研究者、政策制定者及关注AI伦理的从业者具有重要参考价值。

报告的核心结论

人类智慧必须始终处于AI应用的核心地位

报告强调，AI作为支持工具，需要人类通过有意共同设计、持续调节和严格验证来确保其有效使用。研究进程中的决策、质量控制和解读必须由具备专业知识的研究者主导，AI不能替代人类判断。

AI模型的适用性需通过规范、准确性和可复制性加以确认

模型必须与教育背景和研究问题紧密对齐，评估其准确性并确保在不同数据集和环境中产生一致结果。需要采用基准测试和评估框架系统识别模型的局限，避免因数据偏差导致误导性结论。

透明度是AI支持的教育研究的伦理和严谨性基石

研究者需保障参与者权益，明确披露AI工具的使用方式及人类判断的介入点，并适当归因模型、开发者和参与者的贡献。透明度涵盖从知情同意到结果传播的全过程，以建立信任和问责制。

培训与专业学习是实现AI原则落地的必要条件

报告指出，许多研究者视AI为黑箱，培训有助于揭开其神秘面纱，提升对AI能力、局限和风险的理解。专业学习能帮助研究者识别隐私、准确性和伦理问题，并促进透明和负责任的决策。

报告回答的关键问题

如何在教育研究中负责任地使用AI？

报告提出了以人类智慧为中心、确认模型适用性和实现透明度三项核心原则。实践上，研究者应在研究设计阶段就明确AI的使用方式和人类监督点，定期验证AI输出，并确保参与者知晓AI的介入。

AI应用于教育研究有哪些潜在风险？

AI可能生成不准确或误导性输出，挑战研究的可复制性、透明度和数据负责任使用。例如，模型若训练数据不具代表性，可能导致对特定学生群体的系统性误判；AI还可能因“填补空白”产生虚构结果。研究者需通过人类验证和持续监控来降低这些风险。

教育研究者应如何确保AI模型的准确性和公平性？

研究者需确认模型规格与教育背景对齐，使用代表性训练数据，并在不同人群和环境中验证性能。应采用基准测试和评估框架，系统识别模型偏差，并计划进行跨数据集或公开数据的复制分析。

完整报告包含什么

  • 详细阐述三项AI原则（以人类智慧为中心、确认模型适用性、实现透明度）的完整定义与理论基础
  • 每项原则在研究概念化与设计、数据收集、分析、报告与传播等关键活动中的具体实践示例（共15个例子）
  • 关于AI在教育研究中应用背景的讨论，包括机遇（加速分析、降低成本）与风险（可复制性、透明度、数据误用）
  • 原则制定过程的协作方法说明，包括设计实验室的参与者名单（来自AIR、Duolingo、盖茨基金会、MDRC等机构）
  • 关于培训与专业学习必要性的深入分析，涵盖揭秘AI、提升实践、识别风险、促进透明度四个维度
  • 针对研究者、资助方、机构领导者、IRB、期刊编辑等不同角色的行动建议，推动原则在整个教育研究生态中落地

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