使用DeepSeek辅助教学须严守AI伦理边界：一防虚假信息，须交叉验证史实、标注出处、禁用AI直接命题；二消偏见，需嵌入价值锚点、扫描歧视性表述；三护隐私，严禁输入敏感信息、须匿名化处理学情材料并添加原创声明；四明责任，教师须全程审核、标注担责、保留修改痕迹；五建校本清单，落实“五查”、存档搜索记录、开展盲审评估。
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如果您在教学中使用DeepSeek生成教案、试题或学生评语，但发现内容存在事实错误、刻板印象或潜在隐私泄露风险，则可能已触及AI伦理边界。以下是识别与规避此类风险的操作步骤：
一、防范虚假信息传播
DeepSeek可能因训练数据局限或模式幻觉生成表面合理但违背事实的内容，尤其在历史、科学、政策类主题中易出现高可信度谬误。需通过交叉验证与人工把关阻断错误信息进入教学流程。
1、对DeepSeek生成的史实性陈述（如“某条约签订时间”“某物理定律提出者”），必须对照教材原文或教育部审定教参进行核验。
2、在布置学生阅读AI生成材料前，标注其中所有未注明原始出处的数据、年份、机构名称，并要求学生自行检索权威来源予以确认。
3、禁用DeepSeek直接生成考试题目中的客观题干与标准答案，所有试题须由教师基于课标与真题库二次改写并签字确认。
二、消除价值观与身份偏见
模型从训练语料中继承的社会偏见可能导致性别、地域、能力倾向等维度的隐性歧视表达，影响教育公平性与学生认知发展。须建立提示词约束与输出过滤双机制。
1、在输入提示词中强制嵌入价值锚点，例如：“请以《新时代爱国主义教育实施纲要》为依据，设计关于‘航天精神’的教学活动，避免使用‘英雄主义’‘个人奋斗’等单一叙事，突出集体协作与代际传承。”
2、启用深度思考（R1）模式后，立即追加指令：“请列出本回答中所有涉及职业、性别、民族、身体条件的表述，并逐一说明是否符合《未成年人保护法》第十七条及《教师职业道德规范》第三条。”
3、对生成文本执行关键词扫描：若出现“更适合”“天生擅长”“通常不擅长”“应由……承担”等判定性短语，必须全部删除并重写。
三、保护学生隐私与知识产权
DeepSeek在处理含个人信息的学情描述或上传文件时，存在无意复现训练数据中相似片段的风险，构成对学生隐私与原创成果的间接侵害。
1、严禁在提示词中输入真实学生姓名、学号、身份证号、家庭住址、具体病历、心理测评结果等受《个人信息保护法》第二十八条保护的敏感信息。
2、上传学生作业、课堂录像、手写笔记等本地文件前，须先进行匿名化处理：使用统一编号替代姓名，模糊化时间戳与设备标识，遮盖可定位校园位置的背景元素。
3、对DeepSeek生成的教案、课件、微课脚本等成果，须手动添加原创声明页：“本材料经教师实质性修改与教学验证，AI生成内容占比低于30%，核心教学逻辑、活动设计、评估方式均由本人独立完成。”
四、明确人机责任边界
当DeepSeek输出内容导致教学事故（如知识性错误引发学生误解、评语措辞伤害学生心理），教师作为教学实施主体须承担最终责任，不可援引“AI生成”作为免责理由。
1、所有AI参与产出的教学材料，须在文末固定位置标注：“本内容由教师审核并负全责”，字体不小于小四号，置于页脚或封底。
2、在使用DeepSeek辅助批改作业时，禁止将模型评分结果直接作为学生最终得分；必须保留原始作答图像与AI批注截图，供教务部门随机抽查复核。
3、向学校提交AI辅助教学案例报告时，须同步附上完整的提示词记录、模型响应原文、教师修改痕迹及课堂实录节选，形成可追溯的责任链。
五、建立校本审核清单
单靠教师个体判断难以覆盖全部伦理风险，需依托教研组制定结构化核查工具，将抽象原则转化为可执行动作。
1、每份AI生成教案须通过“五查”：查史实出处、查术语准确性、查活动安全性、查语言包容性、查技术可行性。
2、每次使用联网搜索功能获取资源后，记录所用关键词、返回前3条链接域名、人工筛选依据，并存档于年级备课组共享表单。
3、每学期末汇总本班所有AI生成材料，由学科组长牵头开展“无标识盲审”：隐去生成工具标识，组织3名以上教师独立评估内容质量与伦理合规性，结果计入教师数字素养考核档案。
