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售后服务上门服务电话，智能分配单据：两难之下，工伤认定能否打破“48小时之限”？

　　放弃抢救，家属于心不忍，继续抢救一旦超过时限，又可能错失工亡认定机会——

　　两难之下，工伤认定能否打破“48小时之限”？

　　专家认为，与立法之时相比，如今的医疗条件、劳动场景、工作形态都发生了变化，抢救时限、死亡标准等也应与时俱进调整

　　工人日报记者 陈曦

　　阅读提示

　　根据《工伤保险条例》第十五条，职工在工作时间和工作岗位，突发疾病死亡或者在48小时之内经抢救无效死亡的，视同工伤。近年来，工伤认定的“48小时条款”频频引发讨论，不仅面临现实伦理困境，各地案件还存在裁判尺度不一等情况。受访专家建议，结合当前医疗技术水平与社会发展情况，对抢救时限，死亡标准，工作时间、工作岗位的界定等作出与时俱进的调整。

　　过去的这大半年来，浙江诸暨的周女士既悲伤又无助。2025年9月9日下午，她的父亲在工作岗位上突发心肌梗死，于9月20日抢救无效去世。周女士为父亲申请了工伤认定，但未能成功，随后她提起上诉，一审、二审均被驳回，理由是“从发病到抢救无效死亡已超过48小时”。

　　根据《工伤保险条例》第十五条，职工在工作时间和工作岗位，突发疾病死亡或者在48小时之内经抢救无效死亡的，视同工伤。周女士告诉记者，父亲入院后病情危急，医生多次告知“脑损伤已不可逆”，当时就有朋友提示过工伤认定的时限要求，可作为至亲，她和母亲仍然期待奇迹发生。“这项条款有些不近人情，仿佛在逼家属在亲人生命和工伤赔偿之间做选择。”周女士无奈地说。

　　记者调查采访发现，近年来，工伤认定的“48小时条款”频频引发争议，伦理困境与裁判尺度不一等问题逐渐凸显。受访专家认为，与立法之时相比，如今的医疗条件、劳动场景、工作形态都发生了变化，相关条款也应与时俱进作出调整。

　　工伤认定被卡在“48小时”时限

　　《工伤保险条例》规定，一次性工亡补助金的标准为上一年度全国城镇居民人均可支配收入的20倍。数据显示，2025年全国城镇居民人均可支配收入为56502元。据此计算，如果亡故的劳动者获认工伤，家属能领到110多万元的一次性工亡补助金。

　　周女士了解到，父亲生前工作的车间没有空调，闷热的环境使其持续感到不适，“发病可能是工作所致”。此外，查找资料时，她发现个别案件中，48小时内脑死亡的劳动者也被认定为了工伤。在她看来，自己保存的病程记录、检查结果以及医生谈话录音等材料，足够证明父亲在48小时内已经脑死亡。

　　一审法庭上，法官对周女士和家人表示同情，但并未支持“脑死亡”的说法。无奈之下，周女士答应调解，但企业提出的赔偿金额让她无法接受。经过绍兴中院进一步调解，企业最终同意赔偿13.5万元，加上企业此前垫付的8万元住院费，家属总计收到款项21.5万元。这与法定工亡待遇相差悬殊。

　　来自新疆的梅女士也遭遇了类似情况。

　　梅女士的哥哥从事汽车售后工作，2025年9月25日在公司突然晕倒，送到医院后查出脑溢血，身体状态急转直下，已不具备开颅手术条件。医生表示，继续抢救意义不大，只能靠机器维系生命。9月28日，梅女士的哥哥去世，企业老板只在葬礼时包了几千元红包。

　　2025年10月底，梅女士和家人申请了工伤认定，没多久就收到了“不予认定”告知书。律师告诉他们，因抢救时间超过48小时，上诉胜诉概率极低，但梅女士还是决定试试。

　　争议频发的背后

　　“《工伤保险条例》主要保障的是职工因工作受到事故伤害或患职业病，‘工作关联性’是工伤认定的核心考察因素。”华东政法大学社会法研究所所长李凌云分析称，职工在岗位上突发疾病多源于自身健康问题，法律将其纳入“视同工伤”范畴，是考虑到其发病与工作劳累、精神紧张等可能存在关联，对劳动者予以倾斜保护。而设置抢救时限是为了降低举证门槛，同时避免工伤保险责任无限扩大，以平衡劳动者、用人单位与工伤保险基金三方的利益。

　　李凌云进一步解释称，将时限设置为48小时，是立法机关在本世纪初结合医学规律、社会现实与制度承受能力做出的综合判断。至于48小时的起点和终点，是以医疗机构的初次诊断时间作为突发疾病的起算时间，以呼吸、心跳停止的临床死亡作为死亡标准。

　　李凌云指出，随着医疗技术进步，如果家属情感上难以放弃，很多患者在48小时内脑死亡、无生还可能的情况下，仍能借助呼吸机、ECMO等仪器维持生命体征。但在心肺死亡标准下，此类患者往往无法获认工伤，这会让家属在“抢救亲人”和“获取工伤待遇”间陷入两难。

　　围绕“48小时条款”的争议，不止于认定时限与死亡标准。

　　中国社会科学院法学研究所研究员王天玉分析，数字时代，居家办公、远程办公等新型劳动模式普及，认定工伤时能否对工作时间、工作岗位做扩大解释，在司法实践中也存在争议。此外，一些猝死案例中，劳动者发病不在工作时间、工作岗位，但其猝死与“长时间过度劳动”有强因果关系，此类情形能否认定为工伤，也存在分歧。

　　王天玉曾接触过一个案例，劳动者被送医后，并非全程都处于抢救状态，其间存在观察和保守治疗的时段，该时段是否计入48小时抢救时长，成为争议焦点。李凌云补充说，如果劳动者在岗位发病后回家休息，病情加重后才入院抢救，能否“视同工伤”也存在争议。

　　回归“因工致害”的制度本源

　　在李凌云看来，“48小时条款”的调整可以考虑几个方向。

　　首先，鉴于当前医疗技术的发展以及现实中的伦理困境，可以考虑将脑死亡纳入工伤认定死亡标准体系。同时，必须严格限定脑死亡判定机构的资质、规范诊断程序，以防止脑死亡标准被滥用，兼顾劳动者权益保护和工伤保险基金安全。

　　“48小时不应是绝对的门槛，而是应作为工伤推定的基准。”李凌云建议，未来要回归“因工致害”的制度本源，对于抢救时间超过48小时的案例，转入对工作关联性的实质性审查，考察劳动者发病前的工作强度、岗位应激风险、抢救行为的必要性和合理性等，以此判断能否“视同工伤”，从而增加现有规则的弹性。

　　在“48小时条款”之外，李凌云认为，应将“过劳死”也纳入“视同工伤”的法律体系。“可建立‘过劳死’认定标准，将劳动者的加班时长、夜班频率、工作紧张程度等作为核心判断指标，同时明确举证规则，降低家属证明因果关系的难度。这也有助于倒逼用人单位规范用工，实现劳动关系的健康平衡。”

　　“修订法条是艰难而复杂的，需要非常细致的论证过程。”王天玉表示，无论是调整时限要求还是死亡标准，都会对司法实践和基金运行产生较大影响。短期内，可围绕“48小时条款”中较突出的争议点进行讨论，推动形成明确、统一的裁判标准，尽可能减少矛盾。

　　李凌云建议，现阶段，司法机关可通过发布指导性案例或典型案例，做出规则上的指引；还可与行政机关、医疗机构形成联动，建立医疗鉴定和证据交换的快速通道；行政机关可组建工伤认定医疗专家库，明确脑死亡认定的资质、程序、效力，不断优化流程，提升工伤认定的效率和科学性。

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王昊黄河水利职业技术大学

摘要：高职教育聚焦技术技能人才培养，而基础教育与高等教育同样面临学业压力、资源分配不均、教学模式固化等问题。人工智能作为融合技术创新与教育变革的综合手段，通过个性化学习分析、智能辅导、资源整合等形式，为突破传统教育局限、促进教育公平、培养创新人才提供独特路径。本文结合人工智能在教育领域特别是高职院校的应用现状，分析其在改善教学效率、优化学习体验中的独特价值，探讨当前应用中存在的技术短板、教育主体适配不足等问题，并从社会、学校、师生、技术四个层面提出针对性实施路径，为构建智能化教育生态、提升教育质量提供新的思路与实践参考。

关键词：人工智能教育格局个性化学习教育公平智能教育生态

一、前言

人工智能以“数据驱动”“自适应调整”为核心，通过模拟人类认知过程，为教育提供个性化支持、资源优化配置、教学模式创新的技术支撑，尤其契合当下教育多元化、精准化、终身化的发展需求。国外研究起步较早，成果已覆盖幼儿教育至高等教育全阶段。然而，当前人工智能在教育领域的应用多聚焦单一技术场景，缺乏系统的实施框架与路径设计，尤其在应对数据安全、教师角色转型、学生过度依赖等问题上尚未形成共识。因此，本文基于人工智能教育应用的核心原理，结合国内外实践经验，从多层面构建实施路径，力求为教育智能化转型提供可操作的方案。

二、人工智能在教育领域的应用现状与现存问题

(一)传统教育局限凸显，AI补位需求迫切

无论是基础教育阶段学生知识薄弱点难精准定位，高等教育学生创新思维培养方式单一，还是职业教育实践场景模拟不足，均说明传统教育面临“供需错配”问题：一方面，教师难以兼顾每个学生的学习节奏与需求，导致部分学生“吃不饱”或“跟不上”；另一方面，偏远地区教育资源匮乏，城乡、区域教育差距仍然存在。此外，传统教学评估依赖人工批改，效率低且反馈滞后，难以实时调整教学策略，这些局限为人工智能的应用提供了现实需求场景。

(二)AI教育应用初显成效，但深度不足

当前人工智能已在教育领域形成多元化应用雏形：自适应学习平台(如Knewton)通过跟踪学生答题数据、学习时间等信息，自动识别知识薄弱点并推送针对性资源，实现学习路径个性化；智能辅导系统(如科大讯飞智能助教)可自动批改作业、智能答疑，减轻教师负担的同时提升反馈效率。但这些应用多停留在“辅助工具”层面，尚未深度融入教学流程，如个性化学习仅覆盖知识点推送，未涉及思维能力培养；智能辅导对复杂主观题的评价精度仍需提升，难以替代教师的情感引导与价值塑造。

(三)教育主体适应滞后，应用效能受限

教师与学生作为教育核心主体，对人工智能的适配能力不足制约了应用效果：一方面，教师面临角色转型挑战，即部分教师缺乏AI技术操作能力(如教育数据分析、智能平台使用)，且对AI辅助教学的信任度不足，导致技术与教学“两张皮”；另一方面，学生过度依赖AI工具的现象逐渐显现，学生群体频繁出现写作依赖智能辅助工具、语言表达缺乏个性的问题。

(四)技术支撑存在短板，安全风险突出

人工智能在教育领域的应用面临双重技术瓶颈：一是数据质量与隐私安全问题，AI决策依赖高质量数据，但学生学习行为数据常存在缺失(如课堂参与度记录不全)、偏差(如答题数据受干扰)，导致个性化推荐精度下降。二是技术适配性不足，现有AI系统多为通用型，未充分考虑不同学科(如数学解题思路引导、语文作文批改)、不同教育阶段(如幼儿教育互动性、高等教育研究性)的特点，导致应用场景受限、操作复杂。

三、人工智能重塑教育格局的实施路径

(一)社会协同赋能，完善政策与资源保障

构建“政府-企业-社会”协同机制：一是政府层面，设立人工智能教育应用专项经费，支持技术研发与试点项目(如偏远地区“双师课堂”推广)，制定《教育AI应用伦理准则》，明确数据收集、使用的“最小必要”原则，规范技术应用边界；二是企业层面，推动校企合作开发学科定制化AI工具(如数学智能解题系统、护理专业虚拟实训平台)，将职场场景(如企业岗位需求)融入AI教学内容设计，提升教育与就业的衔接度。

(二)学校系统落地，构建智能教育生态

学校作为AI教育应用的核心场景，需从“课程-师资-平台”三方面系统推进：一是课程融合，将AI素养纳入教育体系，开设《AI与学习》《教育数据分析基础》等选修课，同时在学科教学中嵌入AI工具(如语文用智能作文批改系统、物理用虚拟实验平台)，实现技术与教学的深度融合；二是师资建设，建立“AI+教育”跨学科教学团队(由学科教师、技术人员、教育研究者组成)，定期组织开展分层培训；对中青年教师，开展教育数据分析、个性化教学策略设计等进阶培训；三是平台搭建，建设校级智能教育管理平台，整合学习数据(如线上作业、课堂互动)、教学资源(如优质课程视频、虚拟实训模块)，同时配备专用AI教学实验室，提供沉浸式学习环境。

(三)师生协同适配，提升技术应用能力

师生需主动适应AI时代教育角色转变，形成“人机协同”的能力体系：对教师而言，需从“知识传授”转向“学习设计与引导”，利用AI生成的学生学习报告(如知识点掌握情况、学习时间分布)，制定差异化教学策略(如对薄弱学生增加小组辅导、对优秀学生布置拓展任务)；对学生而言，需在教师引导下建立“合理依赖”的AI使用习惯——如使用智能答疑机器人前先自主思考，借助AI工具验证解题思路而非直接获取答案，同时通过“AI应用实践活动”提升信息素养与批判性思维，避免技术依赖。

(四)技术迭代优化，筑牢安全与适配基础

技术层面需从“安全-适配-创新”三方面突破瓶颈：一是数据安全保障，采用AES(高级加密标准)等技术对学生敏感数据(如身份信息、学习记录)进行加密存储，建立数据访问权限分级制度(如教师仅可查看所教班级数据)，定期开展数据安全审计，防范泄露风险；二是技术适配优化，针对职业教育，设计高仿真虚拟实训系统(如机械制造拆装模拟、医患沟通场景)，同时简化AI工具操作界面，降低师生使用门槛；三是技术融合创新，推动AI与物联网、区块链等技术结合，根据学生学习状态自动调整；区块链保障学习成果(如证书、成绩)的可追溯与不可篡改，为终身学习档案建设提供支撑。

四、结语

当前，人工智能在教育领域的应用已突破“零到一”的起步阶段，但仍需应对技术适配性、教育主体协同、数据安全等挑战。未来，随着机器学习算法优化、自然语言处理技术升级，以及多技术融合(AI+元宇宙、AI+区块链)，人工智能将在沉浸式学习场景构建、终身学习路径规划等方面发挥更大作用。

同时，本研究仍存在局限：一是对新兴技术(如AI与元宇宙结合的虚拟教育世界)的探讨较浅，尚未形成系统的应用框架；二是研究方法以文献分析、案例总结为主，缺乏大规模实证数据(如不同AI工具对学习成绩的影响量化)支撑。后续研究可聚焦两大方向：一是深化新兴技术与教育的融合路径，开发场景化、定制化AI教育方案；二是开展实证研究，通过对比实验、长期跟踪，精准分析人工智能对教育质量、学生能力的影响机制，为教育智能化转型提供更科学的依据。

参考文献：

[1]狄俊锋,王芹,崔文琪.(2025).人工智能在教育教学中融合应用研究[J].EducationalTheoryandResearch,3(8):12-14.

[2]郑庆华.(2024).人工智能赋能创建未来教育新格局[J].中国高教研究,(3):1-7.

[3]蒲菊华,熊璋.(2021).人工智能与教育融合促进高等教育改革.#i{中国高等教育}(20),3.

作者简介：

王昊，出生年月：1992年3月22日;民族：回族；性别：男；学历：硕士研究生；职称：助教；研究方向：心理学、教育学。

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