设计小组活动指导

研讨课小组活动指导：AI伦理案例辩论 Seminar Small-Group Activity Guide: AI Ethics Case Debates

一、学习目标（向学生清晰说明） Learning objectives (state to students)

• 运用至少两种伦理框架（如结果论、义务论/权利、公平正义、关怀伦理）分析AI案例。
• 构建与反驳论点，区分事实、价值与政策主张。
• 使用可靠证据支持主张，进行规范且尊重的学术辩论。
• 识别多方利益相关者，提出可行的改进与政策建议。
• 进行反思，认识技术选择的权衡与不确定性。
• Apply at least two ethical frameworks (e.g., consequentialism, deontology/rights, justice/fairness, care ethics) to AI cases.
• Build and rebut arguments; distinguish facts, values, and policy claims.
• Support claims with credible evidence in a respectful academic debate.
• Identify stakeholders and craft feasible improvements/policy recommendations.
• Reflect on trade-offs and uncertainty in socio-technical systems.

二、课前准备（教师） Pre-class preparation (instructor)

1. 选案与材料

   • 选3–5个适合本班背景的AI伦理案例（见“示例案例”）。
   • 为每案准备1页事实包（中立、可核查）、关键术语表、利益相关者图、数据来源清单。
   • Provide 3–5 suitable AI ethics cases (see “Sample cases”).
   • Prepare a 1-page neutral fact sheet per case, glossary, stakeholder map, and source list.

2. 阅读与分工

   • 布置预读：基础伦理框架简介、相关政策文件节选（例如：OECD AI原则、UNESCO 2021建议、NIST AI RMF、EU AI Act概览）。
   • 预分小组（4–6人）与角色（见下文），并发放评分规约与辩论流程。
   • Assign pre-readings: ethical frameworks and policy excerpts (e.g., OECD AI Principles, UNESCO 2021, NIST AI RMF 1.0, EU AI Act overview).
   • Pre-assign groups (4–6) and roles; share rubric and debate flow.

3. 场地与支持

   • 准备计时器、白板/便签、投影（可选）。
   • 确保无障碍与差异化支持（字幕、可打印材料、延时等）。
   • Set up timer, board/sticky notes, projector (optional).
   • Ensure accessibility and accommodations.

三、课堂流程建议（75分钟示例） Suggested class timeline (75 minutes)

1. 破冰与规则（5分钟）

   • 明确尊重沟通、基于证据、可纠错的氛围与发言规则。
   • Clarify respectful discourse, evidence-based claims, and error-correction norms.

2. 案例分配与事实澄清（10分钟）

   • 每组领取同一或不同案例包；教师快速答疑事实，不给结论。
   • Distribute case packets; instructor clarifies facts without taking positions.

3. 小组准备（12分钟）

   • 组内分配角色，梳理立场、证据与伦理框架；完成立论提纲。
   • Assign roles; outline positions, evidence, and ethical frameworks.

4. 辩论环节（20分钟/组）

   • 正方立论3’ → 反方立论3’ → 正方反驳3’ → 反方反驳3’ → 交叉质询4’ → 观众提问4’。
   • Affirmative 3’ → Negative 3’ → Aff rebuttal 3’ → Neg rebuttal 3’ → Cross-exam 4’ → Audience Q&A 4’.

5. 评议与裁决（10分钟）

   • 旁听组/评委按评分规约给出理由化裁决与改进建议。
   • Audience/judges deliver reasoned verdicts with improvement suggestions.

6. 全班复盘（10分钟）

   • 提炼共识、分歧、证据空白与政策选项；连接伦理框架与现实决策。
   • Synthesize agreements, disagreements, evidence gaps, and policy options; tie frameworks to decisions.

7. 快速反思（3–5分钟）

   • 学生写下1个观点更新与1条后续问题。
   • Students note one changed view and one follow-up question.

四、小组与角色 Groups and roles

• 正方/反方主辩各1人：负责立论与总结。
• 证据与事实核查1人：实时核对数据与引用。
• 质询与回应1人：主导交叉质询与即席回应。
• 计时与规范1人：把控发言时长、提醒规则。
• 记录员1人（可兼任）：整理要点与建议。
• Affirmative/Negative lead: openings and closings.
• Evidence checker: verifies data and citations live.
• Cross-exam lead: questions and responses.
• Timekeeper/proceduralist: manages timing and rules.
• Rapporteur: records key points and recommendations.

五、辩论规则与证据标准 Debate rules and evidence standards

1. 命题形式

   • 使用清晰的政策命题，例如：“本院支持/反对 在公立学校部署人脸识别门禁。”
   • Use clear policy resolutions, e.g., “This house supports/opposes deploying facial recognition for access control in public schools.”

2. 论证要求

   • 每个主张须配证据与伦理理由；标明事实与价值判断的边界。
   • Each claim must include evidence and ethical reasoning; separate facts from value judgments.

3. 证据来源

   • 优先：同行评议研究、权威评估（如NIST、OECD、WHO）、官方报告、具有方法描述的新闻调查。
   • Avoid仅凭轶事或无来源数据；口头引用到具体来源标题与年份。
   • Prioritize: peer-reviewed studies, reputable assessments (NIST, OECD, WHO), official reports, investigative journalism with methods.
   • Avoid anecdote-only claims; provide source titles and years orally.

4. 交叉质询

   • 只问问题，不做演讲；可要求对方澄清定义、范围、假设与权衡。
   • Ask questions, not speeches; probe definitions, scope, assumptions, trade-offs.

5. 新证据规则

   • 总结陈词不引入全新论点；可强化已提出的证据或框架。
   • No new arguments in closing; may reinforce existing points.

6. 纠错协议

   • 若出现可疑事实，立即“暂停核查”：要求来源；若无法提供，暂不计入裁决。
   • If a claim is dubious, pause to request a source; if none, exclude from verdict.

六、伦理框架速览（供学生调用） Ethical frameworks quick reference

• 结果论（功利）：最大化整体福祉，衡量风险/收益与分布。
• 义务论/权利：尊重规则、尊严、隐私、同意与不可手段化。
• 公平与正义：程序正义、结果平等、机会平等、差别影响。
• 关怀伦理：情境、关系与弱势群体的具体需要。
• 美德伦理：组织与开发者的品格、谨慎与责任。
• Consequentialism: maximize welfare; assess risk/benefit and distribution.
• Deontology/Rights: respect rules, dignity, privacy, consent.
• Justice/Fairness: procedural justice, parity of outcomes/opportunity, disparate impact.
• Care ethics: context, relationships, needs of vulnerable groups.
• Virtue ethics: character, prudence, responsibility of actors.

七、示例辩题与简要案例包（供选择与本地化） Sample resolutions and brief case packets (adapt to context)

1. 公共空间人脸识别

   • 事实要点：2019年旧金山通过条例，禁止市政机构使用人脸识别。部分评测曾记录在某些算法与人群中存在性能差异；近年来基准测试显示整体性能提升但差异仍需监测。关注：公共安全与误识别风险、隐私与监控、同意与用途限制、审计与申诉机制。
   • Resolution example: “Support/oppose municipal use of facial recognition in public spaces.”
   • Fact notes: San Francisco’s 2019 ordinance banned city agency use of facial recognition. Historical demographic performance gaps were documented in some algorithms; overall accuracy has improved in benchmarks but disparities require monitoring. Consider public safety vs misidentification, privacy/surveillance, consent and purpose limits, audit/appeal.

2. 司法风险评估（如COMPAS）

   • 事实要点：2016年ProPublica报道该工具在种族上的错误率差异；开发方当时回应工具在分数校准上公平。研究指出当基准率不同，无法同时满足多种公平指标。关注：预审/量刑影响、透明度与可解释性、纠错与复议。
   • Resolution: “Support/oppose the use of proprietary risk assessments in pretrial decisions.”
   • Fact notes: 2016 ProPublica reported racial disparities in error rates; vendor argued calibration fairness. With differing base rates, multiple fairness criteria cannot be simultaneously satisfied. Consider impacts on pretrial/ sentencing, transparency, contestability.

3. 自动驾驶与安全

   • 事实要点：2018年Uber测试车辆在亚利桑那州发生首起涉及自动驾驶测试的行人死亡事故；调查指出安全驾驶员未及时干预、系统对目标分类与制动策略存在问题。关注：测试安全阈值、驾驶员注意、责任分配与事故调查透明度。
   • Resolution: “Support/oppose expanding on-road autonomous vehicle testing in urban areas.”
   • Fact notes: 2018 Uber AV testing fatality in Arizona; investigations noted safety driver inattention and system classification/braking issues. Consider safety thresholds, human oversight, liability, transparency.

4. 预测性警务

   • 事实要点：美国圣克鲁斯市于2020年禁止预测性警务；部分城市终止相关项目。关注：犯罪预防效果证据、反馈回路与偏见、社区信任、监督与申诉。
   • Resolution: “Support/oppose predictive policing tools for resource allocation.”
   • Fact notes: Santa Cruz banned predictive policing in 2020; some cities ended programs. Consider evidence of efficacy, feedback loops and bias, community trust, oversight.

5. 生成式AI在教育中的检测与使用

   • 事实要点：OpenAI于2023年下线其AI文本检测器，原因是准确率较低；多方提醒避免将检测结果作为唯一依据。关注：学术诚信、学习公平、误报伤害、教学设计。
   • Resolution: “Support/oppose mandatory AI-writing detection for student submissions.”
   • Fact notes: OpenAI retired its AI text classifier in 2023 for low accuracy; institutions caution against sole reliance. Consider academic integrity, equity, false positives, pedagogy.

提示：提供具体来源列表，鼓励学生在辩论前5分钟标注可引用的关键数据与出处。 Tip: Provide a source list; ask students to flag quotable data with citations during prep.

八、评分规约（可100分制） Assessment rubric (suggested 100 points)

• 论证质量（25）：主张清晰、结构严谨、结论与前提一致。
• 证据运用（20）：来源可靠、准确引用、处理不确定性。
• 伦理分析（20）：框架运用得当、权衡与正当化充分。
• 利益相关者与影响（15）：识别全面、短期/长期与分配效应明确。
• 反驳与回应（10）：有效识别并回应对方要点。
• 表达与合作（10）：表达清晰、时间管理、团队配合与礼仪。
• Argument quality (25), Evidence use (20), Ethical analysis (20), Stakeholder/impact (15), Rebuttal skill (10), Delivery/teamwork (10).

九、教师主持要点 Facilitation tips

• 明确时间节点，使用可视化计时。
• 保持中立；只澄清事实与流程，不给立场。
• 主动邀请沉默成员发言；使用“轮流发言”或“写后说”降低焦虑。
• 对敏感议题设置“先定义再讨论”的程序，降低误解。
• 遇到错误信息，立即启用“暂停核查”，再继续。
• Enforce timing; remain neutral.
• Invite quieter voices; use round-robin or write-then-speak.
• Define terms before debate on sensitive points.
• Use pause-and-check for questionable claims.

十、学术诚信与AI工具使用 Academic integrity and AI tool use

• 允许用途：头脑风暴、找参考线索、生成对立观点；要求标注所用工具与用途。
• 禁止用途：将AI生成文本作为原创证据或数据；不得伪造引用。
• 数据与隐私：不上传个人敏感信息或未公开学生作业到在线工具。
• Allowed: brainstorming, locating references, surfacing counterarguments, with disclosure.
• Prohibited: submitting AI text as original evidence/data; fabricating citations.
• Privacy: do not upload sensitive or unpublished student work to online tools.

十一、差异化与包容 Differentiation and inclusion

• 提供中英关键词卡片与术语表；为英语学习者安排较短发言轮次多轮参与。
• 允许替代产出（口头+提纲/图示）；为需要者提供延长准备时间。
• Provide bilingual keyword cards; allow shorter, multiple speaking turns for ELLs.
• Allow alternative artifacts (oral + outline/diagram); extend prep time if needed.

十二、产出与后续 Deliverables and follow-up

• 辩论提纲与引用清单（小组提交，1页）。
• 个人反思（200字）：自身立场的变化与一项政策建议。
• 拓展任务（可选）：将本案转化为500字政策备忘录或伦理影响评估简表。
• Group debate brief with references (1 page).
• Individual reflection (approx. 200 words).
• Extension (optional): 500-word policy memo or mini ethical impact assessment.

十三、引导性问题（备查） Guiding questions (for scaffolding)

• 关键利益相关者是谁？谁承担了不成比例的风险或收益？
• 哪些危害是可预见且可缓解的？代价如何？
• 若采纳相反立场，最大担忧是什么？如何以保障措施最小化？
• Which stakeholders are most affected? Any disproportionate impacts?
• Which harms are foreseeable and mitigable? At what cost?
• If you had to adopt the opposite stance, what safeguards would minimize your top concern?

参考提示（供教师核查用，课堂不必详述） Reference pointers (for instructor verification)

• OECD AI Principles (2019), UNESCO Recommendation on the Ethics of AI (2021)
• NIST AI Risk Management Framework 1.0 (2023)
• EU AI Act: adopted in 2024 with phased implementation
• San Francisco facial recognition ordinance (2019)
• ProPublica (2016) on COMPAS and vendor response; fairness trade-offs (e.g., Kleinberg et al., Chouldechova)
• Uber AV 2018 NTSB investigation summary
• Santa Cruz predictive policing ban (2020)
• OpenAI AI text classifier retirement (2023)

执行清单（教师速用） Instructor quick checklist

• 发放案例与规则
• 明确时间与评分
• 监督证据与引用
• 促进均衡参与
• 复盘提炼与布置反思
• Distribute cases/rules; clarify timing/rubric; monitor evidence; balance participation; debrief and assign reflection.

小组活动指导说明：岗位演练——客户异议处理

一、明确目标

• 训练学员快速、专业地识别与处理客户异议，提升沟通、探询与价值呈现能力。
• 产出可复用的话术清单与个人改进行动项。
• 达成度量：在限定时间内完成标准化流程（倾听—确认—探询—回应—达成下一步），并获得同伴与主持人的一致性评价。

二、适用对象与人数

• 适用于销售、客服、顾问、咨询与续费/回访岗位。
• 每组3人（客户/服务代表/观察者），全班6–24人最佳。

三、准备材料

• 情境卡与异议卡（打印或电子版）。
• 标准流程卡（L-A-E-R或F-F-F话术提示）。
• 观察与反馈清单（含评分标准1–5分）。
• 计时器、录音设备（可选）、白板或共享文档。
• 组织规范卡（沟通礼仪与心理安全提示）。

四、角色分工与分组

• 客户：按情境卡扮演，按异议卡抛出1–2个核心异议，必要时叠加“次级异议”。
• 服务代表：运用处理框架，达成“下一步承诺”（如预约演示、试用、发送方案并约时间跟进）。
• 观察者：使用观察清单打分并记录具体话术与可改进点。
• 每轮结束后角色轮换，确保人人都当过“服务代表”。

五、流程与时间安排（建议总时长60–90分钟）

1. 设定规范与目标（5分钟）
   • 明确心理安全：不做人身评价，只评行为与话术；允许试错。
2. 框架讲解与话术提示（10分钟）
3. 分组与阅读卡片（3分钟/轮）
4. 演练（5–6分钟/轮）
5. 反馈与复盘（4分钟/轮）
6. 角色轮换，共3轮（总约36–39分钟）
7. 集体复盘与沉淀话术（10–15分钟）
8. 行动计划与作业布置（5分钟）

六、推荐处理框架与话术提示

• LAER（Listen–Acknowledge–Explore–Respond）
  1. 倾听：专注、不打断，用客户词汇复述。
     • 示例：我先复述一下，您主要担心的是实施周期过长，对吗？
  2. 认同与共情：承认感受，不争辩。
     • 示例：理解您对投入产出的谨慎，这很重要。
  3. 探询：用开放式问题找根因与决策要素。
     • 示例：除了价格，您还会对哪些方面更看重？这项决策还有谁参与？
  4. 回应与推进：重构价值、提供证据、对齐下一步。
     • 示例：基于您关注上线时间，我们可在两周内完成试点；若试点达成A、B指标，您看是否推进为期一年合作？
• 补充微框架
  • FFF（Feel–Felt–Found）：很多客户也有类似感受，他们后来发现…
  • ARC（Align–Respond–Confirm）：对齐理解—给出回应—确认接受度。
  • 试探收尾：如果我们能在X上满足您的要求，是否可以确定Y的下一步？

七、常见异议类型与示例情境卡

• 异议类型
  • 价格/预算：太贵、预算已定、回报不确定。
  • 需求/价值：现在不需要、效果存疑、已有替代方案。
  • 权限/流程：需要上级批准、采购周期长、合规/风控顾虑。
  • 风险/信任：数据安全、售后保障、实施复杂/干扰业务。
  • 时机/优先级：项目太多、季度冲刺、先观望。
• 情境示例（任选或自定）
  1. SaaS演示预约：客户称“我们已有供应商，且迁移成本高。”
  2. 教培课程续费：家长说“价格太高，孩子可能坚持不下来。”
  3. 金融产品咨询：客户担心“隐私安全与费用不透明。”
  4. B2B设备采购：对方称“需技术负责人与财务共同评估，周期至少2个月。”
  5. 电商高客单售后：客户质疑“宣传效果与真实体验不一致。”

八、观察与反馈清单（评分1–5分，1低5高）

• 结构执行：是否完整走完LAER流程并显性化每一步。
• 倾听与共情：不打断、复述准确、语气友好。
• 探询质量：问题具体、有层次，找到了真正决策标准与异议根因。
• 价值回应：用客户语言重构价值，提供证据（数据/案例/演示/试用）。
• 处理技巧：不争辩、不承诺无法兑现的条件；对比而非贬低竞品。
• 推进与收尾：明确下一步、时间、责任人与成功标准。
• 专业度与合规：避免夸大、尊重隐私与流程。
• 建议记录：写下2条做得好与2条可改进的具体话术。

九、主持人指导要点

• 先示范一轮优秀范例，再示范一轮“常见错误范例”（如急于报价、忽略探询）。
• 严格控时；到点即停，培养高压环境下的表达与决策。
• 引导具体反馈，用“可替换话术”代替笼统评价。
• 渐进加难：第二轮添加叠加异议或引入“决策人不在场”；第三轮限定2分钟达成下一步。
• 保护心理安全：允许“暂停—重来”一次，鼓励自我校正。

十、禁忌与提醒

• 不要与客户争辩、否定其感受或打断其表达。
• 不要虚假承诺、过度承诺或贬损竞品。
• 不要直接降价解决全部问题，优先围绕价值与适配度回应。
• 不要把“条件限制”（如无法合规）当成“可处理的异议”。

十一、可用话术库（示例，可本地化）

• 确认与共情：为了确保我理解准确，您的主要顾虑是…对吗？/ 我理解您需要更明确的投入产出比。
• 探询：若考虑推进，您最关键的评估指标是什么？/ 决策还需要谁参与？时间节点如何？
• 价值重构：基于您关注的X，我们的方案在Y上可缩短Z%，能否先以小范围试点验证？
• 证据呈现：给您看两组同类型客户的数据/案例/演示，是否聚焦与您场景接近的部分？
• 推进收尾：若本周内完成试点计划评审，下周二做技术对接，您看合适吗？

十二、变式与难度分级

• 初级：单一异议，5分钟内完成流程。
• 中级：叠加异议+对比竞品，需提炼差异化价值。
• 高级：多方决策人、合规与采购周期限制，要求达成明确项目里程碑。
• 危机场景：情绪激动客户，加入情绪降温步骤（停—同理—界定边界—再探询）。

十三、线上实施指引

• 使用视频会议分组讨论室，预置共享文档（情境卡、观察清单）。
• 开启本地录制便于复盘；用计时机器人或屏幕计时。
• 反馈阶段在主会场统一回顾高分片段与可改进点。

十四、复盘与迁移

• 个人自评：写下本轮最有效的一个问题与一个回应。
• 团队沉淀：共建“异议—探询—回应—证据—收尾”映射清单。
• 行动计划：为高频异议补齐证据包（数据、案例、Demo、试用流程），在真实场景中A/B测试话术，下次会议复盘数据。

十五、评估与作业

• 现场评分≥4分的项占比达到70%视为达标。
• 作业：提交1页高频异议处理SOP（含开场话术、探询问题库、证据清单与收尾模板），并附2个实际通话或面谈复盘要点。

按以上步骤执行，确保每轮演练结构清晰、反馈具体、可操作性强，最终形成团队共享的异议处理标准与资料库，提升真实岗位转化效率。