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生成式AI在基础教育中的风险识别与管控机制

目录

一、文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

二、生成式AI在基础教育中的应用概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

基础教育阶段AI技术应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

生成式AI技术的核心特点与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

生成式AI在基础教育中的具体应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

三、风险识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

数据安全与隐私泄露风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

算法偏见与歧视问题风险分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

技术依赖与自主学习能力下降风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

信息过载与真伪信息识别风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

技术更新与教育资源分配不均风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

风险影响程度评估标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

风险发生概率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

风险等级划分及应对措施建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

五、管控机制构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

政策与法规制定与完善．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

技术监管与标准制定实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

教育工作者培训与能力提升计划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

学生信息素养教育及培训项目设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

校企合作与社会共治模式探索等多元化举措等具体实施步骤安排等举措

一、文档概括

本文件旨在系统性地探讨生成式人工智能（GenerativeAI）在基础教育阶段的应用潜力和潜在风险，并提出相应的风险识别与管控机制。随着生成式AI技术的快速发展及其在教育领域的初步渗透，其对教学活动、学习过程乃至教育公平可能带来的影响日益受到关注。一方面，生成式AI展现出辅助教学设计、个性化学习支持、提升教育效率等方面的巨大潜力；另一方面，其可能引发的学术诚信问题、信息质量与偏见风险、学生数字素养能力培养挑战、以及过度依赖技术对核心能力发展的潜在不利等风险亦不容忽视。

为确保生成式AI技术在基础教育中的健康、有序与负责任应用，本文件首先梳理了其在基础教育场景下可能存在的风险点，涵盖了从内容层面（如虚假信息生成、学术不端行为）到应用层面（如算法偏见、数据隐私）再到伦理层面（如教师角色淡化、学生心理健康）等多个维度。为更直观地呈现主要风险类型及其特征，特整理如下简表：

风险类别

具体风险表现

潜在影响

学术诚信风险

学生利用AI作弊、代笔作业或报告

考试评估失真、学生真实能力被掩盖、削弱学习动机

内容质量与偏见风险

AI生成内容（如答案、文章）的准确性、时效性不足；算法内嵌偏见导致歧视性输出

影响学生知识获取的准确性和全面性、加剧教育不公

数据隐私与安全风险

学生个人信息、学习数据在AI应用中被不当收集、使用或泄露

违反隐私保护法规、引发家长和学生信任危机、数据被恶意利用

数字素养与批判性思维挑战

学生过度依赖AI导致自主学习能力下降；难以辨别AI生成内容的真伪

约束学生创造力与解决问题能力发展、削弱信息辨别和批判性思维能力

伦理与社会影响风险

AI应用可能带来的教师角色边缘化、加剧教育数字鸿沟、影响师生互动质量等

挤压教师专业空间、固化数字不平等、影响校园人际交往和情感连接

在风险识别的基础上，本文件重点阐述了构建有效的风险管控机制的关键要素。这包括建立完善的法律法规与政策框架、明确各方（政府、学校、教师、学生、技术开发者）的责任与义务、加强生成式AI技术的教育应用伦理审查、提升教师与学生的数字素养和AI辨别能力、以及开发和使用更安全、透明、可问责的AI工具等多个层面。通过这些综合性的措施，旨在最大限度地发挥生成式AI在教育领域的积极作用，同时有效规避和减轻其潜在风险，保障基础教育的质量与公平，促进学生的全面发展。

二、生成式AI在基础教育中的应用概述