神州学人网讯（通讯员 蒋娜）近日，美国研究协会发布《教育研究人工智能使用原则》，为教育研究人员判断是否应该使用人工智能以及如何在研究过程中规范使用提供指导。随着AI逐渐用于质性资料编码、作文评分、试题生成、数据分析和研究报告撰写，研究效率得到提升，但数据使用、研究透明度和结果可靠性等风险也随之增加。

　　文件提出三项核心原则。第一，以人的专业能力为核心。在研究设计、实施及验证各环节，人的监督与判断应贯穿始终，研究人员对研究决策、结果解释和结论负有最终责任。第二，确保模型适切性。模型的设定、准确性与稳定性，应与研究问题、研究对象、数据、研究情境及预期用途相匹配，同时评估模型的局限性。第三，在研究各环节保证透明度。切实保护研究参与者，清楚说明研究中如何使用了AI工具、人的判断在哪些环节发挥作用，并清晰标注模型、开发者及其他各方的贡献。

　　这些原则由美国研究协会发起的“人工智能教育研究原则设计实验室”组织制定，参与者包括教育研究人员、产业专家和资助机构代表，并在公开征求教育研究共同体意见后进一步修订。美国研究协会表示，这套原则并非替代既有科研伦理和研究标准，而是对现有规范的补充，可用于基础研究与应用研究、定量研究与定性研究，以及从研究设计、数据分析到成果发布的不同阶段，旨在兼顾AI带来的效率提升与研究的可信度、可解释性，同时明确责任边界。

　　美国研究协会认为，AI技术仍在快速演进，相关原则也需要持续更新。未来，研究人员、科研资助者、大学和研究机构管理者、机构审查委员会、学术期刊编辑和专业协会等均可据此完善AI使用规范。此次原则的发布表明，美国教育研究领域对AI的关注正由“能否使用”进一步转向“如何负责任地使用”。随着AI更深入参与数据处理、评价和知识生产，如何坚持人的专业判断、验证模型适切性并提高研究透明度，将成为教育研究质量治理与监管的重要议题。