當前，我國教育數字化戰略行動正步入由“應用觸達”向“治理深耕”轉化的關鍵期。算法推薦作為數字平臺的重要引擎，有利于促進平臺向“治理深耕”轉型，且其通過資源精準分發提升學生的學習效率，能夠促進因材施教目的的實現。

　　從技術底層看，數字教育平臺算法推薦的本質是一套數學模型。脫胎于商業平臺的教育平臺，其算法也主要參照商業平臺的算法邏輯，通過測試預判學習者的最近發展區，提取學生的作答正確率、視頻停留時間等特征，收集年級、地區、訂單等信息形成間接用戶畫像，為學生定制學習路徑，這就可能使其忽略教育應有的育人價值。這種技術共性背后的隱憂在于：算法本身是盲目的，其以追求流量和背后的經濟利益為目的。教育平臺若照搬“流量邏輯”而追求完課率、活躍度等指標，算法便會傾向分發低難度、強刺激的淺顯內容。長此以往，精致交互將消解深度思考，算法面臨著從“助人成長”向“誘導停留”偏移的風險。基于此，亟須從以下四個維度構建數字教育平臺算法推薦的規制路徑。

　　建立跨部門協作的倫理審查機制。算法推薦倫理審查是由國家監管部門、企業內部倫理委員會或獨立第三方機構，依據法律法規、科技倫理規范及社會公序良俗，對算法推薦系統進行評估、監測的評價活動。依據《互聯網信息服務算法推薦管理規定》（以下簡稱《規定》）第七條相關規定，算法推薦服務提供者承擔算法推薦倫理審查的義務。當然，現有的算法倫理審查注重風險控制，不涉及育人價值的落實。對教育數字化平臺而言，審查的主體不能由技術部門獨斷，而要打造由教育專家、技術專家與法律專家協作的“協同治理三角”。教育專家劃定育人紅線，技術專家拆解技術黑箱，法律專家嚴控合規風險。在具體審查內容上，一方面，要深究算法的底層考核指標，嚴防系統為了討好學生、追求完課率而刻意推廣輕視思考、缺乏挑戰的淺顯內容；另一方面，要審視系統的學情智能預判，避免技術把學生扣在既有的低水平框架里，從而剝奪學生向高階思維進階的可能性。

　　用規范管理保障受教育者的“數字人格”。在數字教育生態中，算法通過追蹤學習情況編織出的標簽體系，極易將學生的“數字人格”異化為禁錮成長的枷鎖。依法保障受教育者對自身數字標簽的深度管理權，是打破數據定型的關鍵。首先，應捍衛自主選擇權，讓學生掌握認知路徑的“方向盤”。依據《規定》第十七條，教育平臺須允許用戶修改或刪除個人特征標簽，尤其是與個人情緒相關的標簽，以此打破協同過濾導致的認知窄化，讓學生從被動接受分發的受眾回歸為具備數字自覺的學習主體。其次，要規范“正面標簽”的引導權重。一方面，正面標簽及其權重的設置，應由教研專家、一線教師參與評價；另一方面，確立“正向權重補償”機制，在多目標優化中，為具有思想深度和挑戰性思維的內容設置增益參數，打破唯流量和點擊率的傾向。最后，須確立“負面標簽”的階段性刪除權，對于歷史錯題或低效停留的數據烙印，允許用戶定期清空。

　　細化告知披露義務。算法推薦領域的告知披露是指服務提供者以顯著方式告知用戶其提供算法推薦服務的情況，并以適當方式公示算法推薦服務的基本原理、目的意圖和主要運行機制等。《規定》第十六條規定了平臺的告知披露義務。當然，《規定》中的平臺告知義務主要限于對技術參數做說明。就教育平臺而言，其告知義務應實現從技術參數說明向育人意圖披露的跨越。披露的內容不應限于采集了什么數據，而應解釋為何這樣推薦。平臺應從交互界面與底層機制兩端同步落實。一方面，在用戶界面的顯著位置常態化公示服務規則，用通俗易懂的語言向師生闡明算法推薦的一般運行機制與基本分發邏輯。如針對利用知識圖譜關聯畫像的行為，應推動其披露知識分發的邏輯框架，特別是難易度定義與掌握程度的評價準則。另一方面，向教育行政部門報備算法參數，并向學校披露算法運行邏輯，公開內部打分機制，嚴禁將下載量、完課率等指標作為設計推薦權重的重要參照。

　　推行算法推薦與教育評價權分離。算法推薦雖能預估行為，但并不理解教育本質，這就決定了針對個性化推薦內容的評價不應全部交給算法。因此必須明確算法推薦與教育評價權的分離，嚴防教育評價權向代碼邏輯讓渡。首先，必須確立教育者的人工終審權，平臺算法輸出的結果僅作為形成性評價的參考數據，嚴禁算法在未經教師復核的情況下直接決定學分認定或學業等級。為此，學校須確立算法初評、教師終審的程序規范，涉及核心學業認定的情況，須由教師進行實質性復核并出具專業評議意見。其次，學校應禁止將平臺的刷題數量、打卡時長計入學生成績之中，引導教師將重心回歸學生線下的真實思考與課堂的交互表現中。最后，平臺必須向學校和教師開放底層數據接口，確保教師有權限查看算法得出某項學習方案或計劃的邏輯鏈條，以便基于專業經驗判斷其合理性。

　　算法規制的價值終點并非圍堵技術，而是以法治的確定性校準智能航向，使其真正深耕教育土壤。構筑涵蓋審查、確權、告知的制度屏障，目的是在數字化浪潮中捍衛受教育者的主體地位。唯有促使算法擺脫流量逐利的商業邏輯，全面回歸立德樹人根本任務，智能技術方能真正轉化為因材施教的階梯，托舉每一位學習者在智能時代全面而自由地成長。

　　（作者系華東師范大學教師教育學院博士研究生，本文系2024年度全國教育科學規劃教育部重點項目“數字教育立法研究”［DAA240362］階段性成果）