世外IBDP入学面试题库：小组讨论‘科技伦理题’应答框架

世外的科技伦理小组讨论，本质是通过跨学科思辨评估学生是否具备IB学习者画像（IB Learner Profile）的核心特质。以下框架融合IB知识论（TOK）、创造力-行动-服务（CAS）与全球议题，助你在15分钟内展现“批判性思维×伦理共情×解决方案”三位一体能力。

一、核心应答原则：IB价值观锚定

1. Balance（平衡性）：拒绝非黑即白立场，展现对多元利益的考量。

2. Contextualization（情境化）：结合具体国家/文化差异分析伦理困境。

3. Future-oriented（未来导向）：提出可落地的渐进式解决方案。

二、结构化应答框架：5步递进法

Step 1：定义问题边界（2分钟）

• 话术模板：

  “Before discussing [AI surveillance/基因编辑等], we need to clarify: Are we focusing on its application in [教育/医疗/军事]? Different contexts may lead to distinct ethical judgments.”

• 技巧：用TOK的“知识问题（Knowledge Question）”缩小讨论范围，例如：

  “How do cultural perspectives shape our ethical evaluation of [技术]?”

Step 2：利益相关者分析（3分钟）

• 思维导图：

  markdownmarkdown复制直接受益者（企业/用户） → 风险承担者（弱势群体/环境） → 监管方（政府/国际组织）

• 话术示例：

  “While tech companies gain profits from facial recognition, migrant workers may face discrimination due to algorithmic bias – this power asymmetry must be addressed.”

Step 3：伦理理论应用（4分钟）

• 三大理论工具：

  理论	适用场景	世外加分句
  功利主义	效率优先的公共政策	“Maximizing social welfare requires us to...”
  义务论	人权/隐私保护	“Kant’s categorical imperative demands...”
  美德伦理	个人/企业价值观塑造	“What kind of society do we want to become?”

• 案例结合：

  “参考欧盟《人工智能法案》的风险分级制，我们可以用义务论设定技术红线，同时用功利主义激励创新。”

Step 4：CAS项目延伸（3分钟）

• 话术钩子：

  “In my CAS project [环保数据监测], I realized technology’s dual nature:传感器帮助追踪污染源，但数据所有权问题可能加剧社区矛盾...”

• 核心逻辑：将个人经历升华为普适性洞察，展现反思能力。

Step 5：解决方案提案（3分钟）

• IB式方案公式：

  短期：Ethical Impact Assessment（伦理影响评估模板） + 中期：Multistakeholder Forum（多方治理平台） + 长期：Global Compact（全球技术伦理公约）

• 话术示例：

  “借鉴世外与MIT合作的‘AI for Social Good’项目，我们可以开发开源伦理工具箱，让中学生也能参与技术治理。”

三、小组讨论加分行为清单

1. 角色分配智慧：

• 若组员陷入僵局，主动担任“桥梁者”：

  “A同学关注效率，B同学强调公平，其实OECD的‘AI原则矩阵’可以兼容两者...”

2. 数据精准引用：

• 速记关键数据：

  “根据《IEEE全球科技伦理调查报告》，75%的开发者承认面临过伦理困境，但仅12%的企业提供相关培训。”

3. 反转视角破局：

• 引入发展中国家视角：

  “当我们讨论无人机配送时，卢旺达的疫苗运输案例证明，技术伦理必须考虑基础设施不平等的现实。”

四、高频考题与破题示例

1. “Should schools use AI to monitor students’ emotions?”

• 破题路径：

  ① 定义“emotion识别”的技术误差率（引用MIT媒体实验室研究）→
  ② 分析教师/学生/家长的权利冲突 →
  ③ 提出“Opt-in知情同意+人类教师终审”混合模型。

2. “Is genetic editing morally acceptable to prevent diseases?”

• 层级应答：

  ① 区分治疗性vs增强性编辑（引用《赫尔辛基宣言》）→
  ② 比较中美欧监管差异 →
  ③ 建议建立全球患者权益代表委员会。

3. “Do social media platforms have ethical responsibilities for misinformation?”

• 降维打击：

  ① 用“算法放大效应”解释信息茧房 →
  ② 引用缅甸罗兴亚人危机中FB的教训 →
  ③ 提出“真实性加权推送”（Authenticity-weighted Algorithm）概念。

五、三大自杀式回答与规避策略

1. 极端立场：

• 错误示例：“所有AI监控都该禁止！”

• 修正策略：用“分层监管（Risk-based Approach）”替代绝对化结论。

2. 理论空谈：

• 错误示例：“根据康德理论，我们应该...”

• 修正策略：捆绑具体案例，如：“就像康德反对把人当工具，某校用AI评分导致学生自我物化...”

3. 忽视文化差异：

• 错误示例：“欧洲GDPR模式是全球最佳实践。”

• 修正策略：“GDPR在印度可能加剧数字鸿沟，需适配本地化治理框架。”

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