【摘要】算法公平被视作人工智能领域的核心伦理问题。教育人工智能同样面临算法偏见、算法歧视等伦理风险。通过系统性回顾2013—2023年教育人工智能算法偏见的57篇文献，本研究发现，从总体架构看，教育人工智能算法偏见研究主要分概念性理论研究、教育场景应用研究与算法检测设计研究三类；从以算法偏见为核心厘清算法伦理风险、算法歧视、教育公平三层概念的逻辑层次看，研究样本在算法偏见的种类、成因和治理原则与方法方面存在共性和明确的指向。本研究最后以种类和成因为基础，提出未来教育算法偏见研究的五个方向，以期促进教育的算法公平，优化人工智能教育应用环境，推动教育人工智能生态系统的健康发展。