引言

随着教育数字化转型持续推进，生成式人工智能逐步嵌入教学设计、学习支持、学业评价、教育管理等场景，其功能由传统教育技术的工具辅助转向深度参与教育全过程，在拓展智能技术育人价值的同时，催生更为复杂的伦理风险。现有研究虽已探讨生成式人工智能赋能教育的优势以及数据泄露、内容幻觉、学术失范、教育不公等隐患，但仍存在风险梳理零散、政策分析薄弱、治理方案可操作性不足等局限，且教育领域的技术风险交织学生发展、教师职责、校园治理与制度规范多重议题。基于此，本文以 “现实背景—伦理风险—政策审视—治理路径” 为分析脉络，结合文献综述与政策文本分析法，依托国内外核心文献与官方政策资料，聚焦厘清生成式人工智能教育应用的核心伦理风险、梳理各国政策应对举措、构建可落地的校园风险防控机制三大问题，旨在为生成式人工智能教育应用规范有序发展提供理论参考与治理启示。

一、生成式人工智能教育应用治理的现实背景

生成式人工智能教育治理并非孤立产生，而是教育数字化战略推进、人工智能技术普及和教育伦理问题凸显共同作用的结果。只有将其置于数字化转型、技术扩散和教育需求相互交织的背景中考察，才能理解其治理议题的复杂性。

（一）教育数字化转型与生成式人工智能技术引入

教育数字化转型为生成式人工智能进入教育场景提供了基础条件。国家智慧教育平台、数字课程资源、学习数据平台和智能教学系统的建设，使教育活动逐渐具备数据化、平台化和智能化特征。生成式人工智能在此基础上进一步提升了教育技术的生成能力和交互能力，推动教育技术从资源供给工具转向学习过程参与者。生成式人工智能正在推动教学结构由“师—生”二元关系转向“师—机—生”三元结构，并由此引发教学内容生产、学习空间重组和评价模式调整。

与传统智能教学系统相比，生成式人工智能能够根据学习者问题生成解释、反馈和学习建议，也能够辅助教师进行教学设计、案例生成、课堂提问和评价反馈。对话式通用人工智能能够进入智能辅导、学习诊断、资源生成和课堂互动等场景，但其教育应用仍需教师把握目标、过程和价值边界。这说明生成式人工智能与教育融合并不是简单的技术替代，而是人机协同关系的重新建构。

（二）应用扩散与治理需求同步生成

生成式人工智能教育应用的扩散，使学校治理面临新的现实压力。教师备课、作业辅导、资源生成、学习评价和教育管理等活动逐渐嵌入智能工具，教育过程中的数据采集、模型调用、内容生成和结果反馈也更加频繁。技术应用越是深入教学过程，其可能引发的隐私保护、内容可靠性、评价公正和责任划分问题就越难以被视为外部问题。

治理需求由此与应用扩散同步生成。一方面，学校需要为生成式人工智能进入课堂、作业、评价和管理环节设定基本边界；另一方面，教师和学生也需要在使用过程中形成风险识别、批判判断和责任意识。相关研究已将生成式人工智能教育影响置于国家教育竞争力和数字治理能力建设的视野中加以理解。现实背景层面的关键问题，不是是否允许技术进入教育，而是如何在具体场景中形成可解释、可追溯、可问责的应用秩序。

（三）生成式人工智能与教育治理议题的契合

生成式人工智能与教育治理议题高度契合，原因在于教育本身既是知识传递过程，也是价值塑造和主体发展过程。生成式人工智能能够参与知识生产、学习反馈和评价判断，因而直接触及教育活动中的权力关系、责任边界和价值秩序。人工智能教育研究不能忽视数据化治理、平台权力和教育公共价值问题。

生成式人工智能也使教育公平问题呈现新形态。一方面，它可能通过低门槛工具、个性化反馈和开放资源扩大优质教育服务；另一方面，它也可能因技术可及性、算法偏见和平台资源差异加剧数字鸿沟。生成式人工智能可能重塑职业知识生产和技能学习方式，但不同院校、专业和学生群体之间的技术可及性差异也会影响教育机会分配。由此可见，生成式人工智能教育治理必须同时回应技术效率、教育公平和伦理责任。

二、生成式人工智能教育应用的伦理风险：类型与表征

生成式人工智能教育应用的伦理风险具有多层次特征。为避免将不同风险混杂讨论，相关研究通常从学习主体权益、学术规范、技术机制和教育生态等维度展开分析。四类风险在实践中并非彼此孤立，而是围绕数据、算法、知识生产和教育关系相互交织、相互放大。

（一）个体权益风险——数据隐私泄露与信息滥用

个体权益风险主要表现为学生数据隐私泄露、敏感信息滥用和未成年人保护不足。教育场景中的数据包括身份信息、学习行为、成绩记录、互动文本、语音图像和心理状态等，具有高度敏感性。通用大模型进入教育场景后，训练数据合法性、学生数据泄露、平台数据滥用和模型调用边界不清等问题会显著提升教育数据治理难度。

在基础教育阶段，学生年龄较小、风险识别能力较弱，数据权益保护尤为重要。K-12教育场景中的未成年人数据保护、监控性学习分析和算法化学生画像，可能对学生隐私与自主性造成潜在伤害。因此，数据治理不仅是平台合规问题，也关系到未成年人保护和学生主体权益保障。

（二）学术规范风险——学术诚信失范与认知依赖

学术规范风险集中体现为AI代写、虚假引用、作业替代和评价失真。生成式人工智能能够快速生成论文、报告、代码和答案解析，传统作业、考试和论文评价机制因而面临挑战。ChatGPT正在冲击高等教育传统书面作业和居家考试的可信度，迫使高校重新思考评价任务设计和学术诚信规则。这一风险的实质，不只是学生是否使用工具，而是既有评价制度能否有效识别真实学习过程。

认知依赖是学术规范风险的深层表现。学生若长期依赖生成式人工智能进行资料搜索、写作表达和问题求解，可能出现思维惰性、认知替代和批判性思维弱化。ChatGPT在教育领域虽然具有辅助学习价值，但也可能引发思考力丧失、师生交往异化、信息茧房和权责不清等伦理问题。生成式人工智能可能遮蔽学习主体价值，导致主体思想和交互关系被技术逻辑规训。

（三）技术内生风险——算法偏见与内容失真

技术内生风险主要表现为算法偏见、模型幻觉、价值偏差和算法不透明。生成式人工智能的输出依赖大规模训练数据和模型参数，可能继承训练数据中的性别、地域、语言、文化和社会阶层偏见。教育人工智能算法偏见可能由数据偏差、模型设计、评价标准和应用环境共同造成，并最终转化为教育资源配置、学习推荐和评价结果的不公平。

内容失真是生成式人工智能教育应用中更为常见的风险。大语言模型虽然能够支持个性化学习、答疑和写作反馈，但其回答可能存在事实错误、推理不稳定和来源不可追溯等问题。教育场景中的AI应用必须重视可解释性，否则教师和学生难以理解系统如何得出评价、推荐或诊断结果，也难以对错误结果进行申诉和纠正。因此，技术内生风险需要同时从模型可靠性和教育可解释性两个层面加以把握。

（四）教育生态风险——教育公平受损与主体责任模糊

教育生态风险体现为教育公平受损、师生关系异化、育人价值弱化和主体责任模糊。技术进入教育后会改变教育活动中的关系结构和价值秩序，因而不能仅以效率提升衡量技术价值。在生成式人工智能场景中，如果学校过度追求自动化、效率化和数据化，可能导致工具理性压倒育人价值，并进一步影响教师专业判断和学生主体发展。

主体责任模糊是教育生态风险的重要表现。当生成式人工智能参与学习诊断、作业反馈、内容推荐或评价决策时，如果模型输出错误内容、产生不公平评价或给出不当建议，责任应由平台、学校、教师还是学生承担，仍缺乏清晰规则。ChatGPT 嵌入教育生态会改变教师、学生、知识和技术之间的关系，因此需要从教育生态层面设置风险化解机制。

三、生成式人工智能教育应用的政策审视与治理框架

前文从个体权益、学术规范、技术机制和教育生态四个方面揭示了生成式人工智能教育应用的伦理风险。政策审视的意义在于考察国内外制度文本如何回应这些风险，并进一步提炼可转化为教育实践的治理框架。

（一）国内政策审视：教育数字化推进与规范治理并重

国内政策总体体现出国家战略牵引、教育部门推进和法规伦理约束相结合的取向。国家战略层面，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》进一步将教育数字化和智能化置于教育强国建设框架之中，强调以人工智能助力教育变革。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》则将人工智能应用纳入经济社会发展和治理能力现代化的整体部署，强调安全可控、开放共享和动态敏捷治理。

教育部系统政策更直接地面向教育场景和学校实践。《关于加快推进教育数字化的意见》提出促进人工智能助力教育变革、加快建设人工智能教育大模型、提升师生数字素养与技能，推动人工智能从技术工具进入教育系统整体转型进程。教育部等五部门印发的《“人工智能+教育”行动计划》以“育人为本、素养为先、应用导向、智能向善”为原则，推动智能技术与教育全要素融合、全过程贯通和全场景覆盖。《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》把人工智能认知、应用体验、伦理意识和创新实践纳入中小学人工智能通识教育。《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》进一步强调生成式人工智能使用中的人工审核、批判判断、隐私保护和责任边界。

法规与伦理规范为生成式人工智能教育应用划定底线。《生成式人工智能服务管理暂行办法》从训练数据、生成内容、个人信息保护、未成年人保护和服务提供者责任等方面，为生成式人工智能应用划定底线。《中华人民共和国个人信息保护法》则为学生个人信息、敏感个人信息和未成年人信息保护提供法治依据。

（二）国外政策审视：以人为本导向与风险规制强化

国外政策更加突出以人为本、权利保护、风险规制和透明问责。联合国教育、科学及文化组织（UNESCO）相关文件构成国际教育人工智能治理的重要参照。《Guidance for Generative AI in Education and Research》强调生成式人工智能教育应用应坚持以人为本、公平包容、教师参与和隐私保护原则。UNESCO教师人工智能能力框架强调，教师应具备以人为本使用 AI、理解伦理责任和引导学生负责任使用AI的能力。UNESCO 2025年发布的《AI and education: Protecting the rights of learners》进一步从学习者权利保护角度强调，教育人工智能应用应维护受教育权、隐私权、文化权利、信息权利和免受伤害的权利。

欧盟、美国相关机构和经济合作与发展组织（OECD）的政策则更突出风险分级、教育决策责任和可信人工智能治理。欧盟面向教育者发布的人工智能与数据伦理指南强调透明、问责、人类监督和非歧视要求。美国教育部强调AI应增强而非替代教师，主张以“人在环路”为原则保持教育决策中的人类判断。OECD人工智能原则从以人为本价值、公平、透明、稳健安全和问责等方面，为可信人工智能治理提供跨国政策参照。OECD《Digital Education Outlook 2026》将生成式人工智能纳入数字教育治理议程，凸显政策指引、教师能力、风险管理和有效应用之间的联动关系。

（三）治理框架建构：制度、学校、技术与素养协同

学界关于生成式人工智能教育治理体系的研究，大体形成制度治理、学校治理、技术治理和素养治理四个层面。制度治理强调伦理规制完善与责任边界明确。教育领域通用大模型治理应从自主教育大模型建设、监管体系完善、教育新形态构建、弱势群体扶持和理论研究普及等方面展开。我国构建教育人工智能伦理框架时，应关注伦理原则的教育适切性、本土性和执行保障机制。

学校治理强调应用场景规范与教育过程监管。学校需要明确哪些任务可以使用生成式人工智能，哪些评价环节必须限制或禁止使用，并建立AI使用声明、教师人工复核、学生数据保护和平台准入机制。

技术治理强调算法透明提升与风险预警建设。推动人工智能向善发展是教育与人工智能共同的责任，需要在技术研发、教育应用和社会治理之间建立价值一致性。教育人工智能伦理原则通常涉及透明、公平、隐私、安全、问责和人类自主等方面，为教育AI治理提供了较系统的原则框架。基于 4R危机管理模型构建教育人工智能伦理风险防范体系，强调风险缩减、风险预备、风险反应和风险恢复的全过程治理。

素养治理强调师生 AI素养培育与伦理能力提升。生成式人工智能既可能减轻教师重复性劳动，也会对教师课程设计、评价判断和专业伦理能力提出更高要求。高等教育应引导学生在技术便利之外保持价值判断、批判精神和责任意识。由此可见，制度、学校、技术与素养四个层面共同构成生成式人工智能教育治理的基本框架，也为进一步提出实践路向奠定基础。

四、生成式人工智能教育治理的路径与借鉴价值

政策审视和治理框架为风险防控提供了制度方向，但真正有效的治理还需要转化为学校和平台可执行的操作机制。生成式人工智能教育治理的核心，不在于限制技术进入教育，而在于把前述政策原则和治理框架转化为可落地、可检查、可追责的实践路径。

（一）价值引领：从技术应用导向转向育人目标导向

生成式人工智能教育应用应以育人目标为基本导向。学校在引入相关工具前，应设置教育价值审查环节，重点判断工具是否服务于学生发展、教师专业判断和教育公平，而非单纯追求效率提升。具体而言，可建立“应用目标—适用对象—风险等级—教师责任—学生权益”五项审查清单，将价值引导纳入工具准入和教学设计过程。

（二）场景治理：从一般风险讨论转向教育场景规制

不同教育场景中的风险等级和治理要求并不相同。场景化规则至少应包括五个要素：适用边界、数据类型、人工审核、使用声明和责任追溯。课堂互动、作业辅导和资源生成可作为低至中风险场景，重点要求教师复核和学生说明使用情况；考试评价、论文写作、心理支持和学生画像属于较高风险场景，应设置限制使用、人工复核、家长或监护人知情、数据最小化采集和申诉纠错机制。中小学阶段尤其需要明确生成式人工智能的适用边界、审核机制和安全提示，防止学生把模型输出直接等同于权威知识或标准答案。

（三）协同治理：从单一主体监管转向多元主体共治

多元协同治理需要形成稳定的组织机制和权责分配。政府部门负责制定底线规则、平台准入标准和监督评估机制；教育行政部门可建立区域性教育AI 工具备案清单和风险通报机制；学校应设立由校领导、信息技术教师、学科教师、德育教师和家长代表参与的AI 应用审核小组，负责工具选择、场景审批、师生培训和争议处理；平台企业负责模型安全、数据合规、日志留存和风险提示；教师负责教学判断与结果复核；学生负责诚信使用和个人信息保护。只有将责任主体、责任事项和追责流程明确化，多元协同才不会停留在原则层面。

（四）素养培育：从工具使用能力转向AI伦理素养

生成式人工智能教育治理最终需要落实到人的能力建设。教师和学生不仅要掌握工具使用方法，还要理解模型边界、数据风险、算法偏见、学术诚信和责任伦理。关于ChatGPT教学能力诊断的研究则表明，生成式人工智能尚不能独立承担完整教学角色，更适合作为教师教学判断和学生学习支持的辅助工具。对大学生与生成式人工智能协同学习过程的研究显示，学生与生成式人工智能的互动质量取决于提问水平、追问策略和反思能力，提示 AI素养培育不能停留在工具操作层面。

五、结论

生成式人工智能教育应用正在推动教育数字化转型进入新阶段。综述已有研究可以发现，伦理风险、政策审视与治理路向已经成为该领域的重要议题。当前研究较为充分地揭示了数据隐私、学术诚信、算法偏见、内容失真、育人价值弱化、教育公平和责任归属等风险，也初步形成了政策规制、学校治理、技术向善、主体素养和多元协同的治理思路。

围绕“技术应用+数字伦理”的分析路径，有助于突破单纯技术应用或单纯风险防范的片面视角。总体来看，生成式人工智能教育治理应在技术实践与伦理审辨之间建立动态平衡：既充分发挥其支持个性化学习、资源生成和教育管理优化的潜力，又通过政策规范、技术约束、学校制度和素养培育防范其可能带来的伦理风险。未来研究仍需进一步走向场景化、机制化和实证化，尤其要加强不同学段、不同学科和不同应用场景中的治理效果研究，在坚持育人价值和保障教育公平的基础上，促进生成式人工智能教育应用规范、安全、可信和可持续发展。

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