数字技术赋能教育治理的潜在风险及其法律规制
教育数字化支撑着教育强国建设。因此，笔者尝试厘清数字技术应用于教育治理领域的潜在风险，并就此从法律规制角度探讨其具体防治，以推动教育数字化，实现教育强国建设。
一、数字技术赋能教育治理的潜在风险
教育治理在线采集数据的内容失真
教育场景的复杂多变性使得教育行政部门、学校、数字技术企业等教育治理主体在数据采集过程中面临内容失真风险。具体而言，教育治理要素繁多，且同一要素在不同地区或场域往往具有明显的个性化特征，而数字技术收集和检测到的数据却普遍具有标准化、统一化特点，致使其难以精准反映教育治理要素的个性化差异。同时，数据采集过程伴随着多方利益博弈，这种价值取舍不可避免地影响着数据内容的真实性，进而会限制数字技术对教育治理的赋能效度。
教育治理数据平台的安全隐患
实践中，常见的教育治理数据平台既包括国家层面的基础教育管理服务平台等，又包括到地方性的浙江省教育现代化监测数据库等，还包括各级各类学校自建的数据平台。这些数据平台普遍存在数据量庞大、类型复杂、专业性强的特点，而面临独特的安全挑战：一是数据分析对数字技术的智能化水平和应用精准度要求高，操作失误或遭受攻击易引发隐私泄露风险；二是教育数据分布分散，公私部门缺乏统一收集标准，加之各平台安全意识和保护能力参差不齐，非法获取、买卖教育数据等风险事件时有发生，数据安全形势不容乐观。
不同教育治理主体的信息孤岛
实践中教育治理主体的多元性与层级交错特性，造成了严重的“信息孤岛”问题。其具体表现为：教育行政部门、各级各类学校、数字技术企业等教育治理主体因能力和处境差异，其数据采集的具体要求、处理技术或标准格式等存在明显差异，即使针对同一教育治理要素不同地区、不同学校、不同级别的数据采集、分析、处理及至最后的数据信息挖掘也并不一致，致使同一时空教育治理要素所属的各类数据与其承载的信息间的关联性、耦合性被人为割裂。而更值得注意的是，受传统“部门主义”思想的影响，各教育治理主体容易将所采集的教育数据视为“私有财产”而不愿共享，进一步阻碍数字技术对教育治理的赋能潜力发挥。
教育治理智能应用的算法偏见
数字技术赋能教育治理的落脚点在于借助算法挖掘数据价值。然而，算法作为人类创造的技术产品，不可避免地嵌入了设计者的主观意识形态，可能带有隐性偏见。特别值得警惕的是，人工智能的自主学习特性使其决策过程变得不透明，决策结果难以解读，这不仅削弱了教育决策的公信力，还可能导致更具隐蔽性的治理危机，违背教育公平与质量的根本追求。
二、数字技术赋能教育治理风险的法律规制
建设前瞻性风险防控制度体系
教育部等相关部委应在教育治理领域积极协同落实《数据安全法》《个信息保护法》《互联网安全法》《网络安全法》等法律法规。同时，针对数字技术嵌入教育治理的新型风险特征，各级教育和技术管理部门应根据教育治理要素差异出台个性化的操作指南和标准规范，如针对高校、中学、小学等不同类型和不同级别学校制定差异化的数字技术使用规则。另外，各级各类教育行政部门和学校应建立危机应对机制，明确风险规制条件和流程，根据风险等级部署数据安全检查、算法审核等具体举措，实现从预防到应对的全流程风险管控。
完善算法偏见的动态监管机制
首先，建立教育治理算法的公开制度，通过法律规则明确技术公开责任主体，打破算法“黑箱”，增强技术透明度，预防算法偏见的隐性扩散。其次，赋予师生等利益主体算法解释请求权，使其能够针对影响自身权益的算法决策要求合理解释，避免“技术主导治理”偏离教育本质，确保决策过程的可理解性与可救济性。再次，强化算法源头监管，引导技术开发者树立正向价值观，防止算法“先天”带有偏见。最后，建立技术问责制度，明确算法操作的法律后果，防止技术开发者和使用者不当干预教育过程。
健全多元法律责任配置
针对数字技术与教育治理相融合过程中可能出现的不当行为，需构建完善的法律责任体系，来作为风险防控的最后防线。对教育行政部门的违法违规行为，建立数据风险治理的行政问责制度，追究“胡作为”“慢作为”部门及责任人的行政责任。对数据泄露、造假、篡改等严重行为，建立民事、行政与刑事多元问责机制。对于学校、师生等参与主体而言，主要针对其在风险事件中的不当反应分门别类地设置法律责任。对技术企业而言，重点规制其在技术开发和应用过程中的不当干预行为。
（作者：赵智兴，系四川师范大学经济与管理学院助理研究员）
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