生成式人工智能在教育领域的应用：伦理困境与应对策略

　　■周子珍 上海大学马克思主义学院

　　一、引言

　　生成式人工智能凭借先进的算法和自然语言处理能力，在教育领域引起了广泛关注。生成式人工智能与教育教学的融合，打破了人们对传统教育的固有观点，为智能化教育注入了新动能。然而，生成式人工智能给教育带来发展机遇的同时，也引发了一系列风险问题。为此，深入剖析生成式人工智能在教育领域应用上面临的困境，并提出针对性的应对策略，有助于推动教育与技术的深度融合，促进新时代教育生态健康发展。

　　二、生成式人工智能在教育领域应用的困境剖析

　　（一）数据技术的异化

　　教育AI工具常常打着以满足学生个性化需求的旗号，大量收集学生的个人信息。但由于目前生成式人工智能平台在数据的储存、传输和共享等环节还不够完善，学生的个人信息可能会被泄露和滥用。在大数据时代，一些技术操纵者为赢利，将学生个人信息用在商业用途或其他与教育无关的项目上，严重侵犯了未成年人隐私与数据权益。此外，学生和教师在使用这些工具时，已经在无形中将自己的信息交了出去，这就形成了一种“数据剥削”，使教育场域变成数据生产和变现的资源池。

　　（二）师生关系的异化

　　随着生成式人工智能在教学领域的广泛应用，人机关系得到了进一步强化，师生之间的情感联系发生变化，教师从原来教学的主导者变成了学生学习的辅助者。在学生看来，教师不再是向其传递知识的唯一讲授者，生成式人工智能也能满足其学习需求，为其提供知识来源。另一方面，教师如果过度依赖利用生成式人工智能进行备课，会导致课堂模式变得模板化和机械化。教师不能真正地了解学生学情，导致师生之间的交流互动逐渐减少。因此，师生关系的异化不仅削弱了教师的知识权威和主体地位，学生的社交能力和情感发展也受到影响，使其表现出较低的创造力和批判思维能力。

　　（三）教育教学的异化

　　智能技术既能使教育受益，同时也在异化教育教学。

　　一是教学场景的异化。生成式人工智能虽然能够为学生创造多样的教学环境，但这并不是学生亲身体验的，缺乏真实情境的温暖与人文关怀，而且有时候还会生成一些不符合教学规律和学生认知规律的内容和场景。

　　二是形成灌输式教学。学生在用生成式人工智能学习时，大多数情况下会直接把题目输给人工智能，不经过大脑思考直接获取答案。长期下来，学生独立思考问题的能力会逐渐下降。

　　三是评价标准失衡。生成式人工智能因为它的隐蔽性、效率、便捷等特征，使作弊更容易实现，而考试结果会直接影响评价的真实性和公平性，最终导致评价结果产生偏差。

　　三、应对生成式人工智能困境的策略探讨

　　（一）强化数据保护与安全管理

　　从技术层面而言，生成式人工智能的开发团队需强化对学生数据的保护与监管。可通过加密技术保障数据的传输与储存环节，将学生个人信息转化为密文，仅授权人员方可访问。此类数据经加密储存后，即便生成新内容，也能避免个人隐私泄露。此外，相关技术团队应定期开展数据安全监管工作，及时发现潜在技术漏洞并完成修复。 但仅依靠技术手段远远不够，还需借助法律的威慑力规范相关主体的行为。法律法规需明确数据收集、使用与保护的标准及流程，确保数据处理活动在规范合理的范围内开展。因此，唯有将隐私保护与数据安全的要求真正融入生成式人工智能的开发与规范应用全过程，这项技术才能行稳致远。

　　(二）重塑师生关系与教育目标

　　一方面，清晰界定生成式人工智能的辅助角色定位。生成式人工智能说到底只是人类意识的延伸，缺乏教师所具备的亲和力与教育情感，不可能取代教师成为主导。教师自身对生成式人工智能也需树立正确认知，不可产生依赖心理。在利用其生成的教学资源时，要始终坚守自身主导地位，把握教学过程的主导权。另一方面，加强师生间的互动与情感交流，培养学生创新思维能力。教师可借助多媒体组织开展师生互动交流环节，既能拉近师生距离，又能引导学生独立思考问题。同时，教师要留心关注每位学生的情感需求，有针对性地给予关怀，让教育始终饱含人文温度，避免因技术介入而变得冰冷。

　　（三）化解异化和优化教学

　　在虚拟教学环境中，教师可以引入一些真实的教学案例，以丰富教学形式、吸引学生兴趣。但需注意的是，虚拟环境里呈现的内容要符合教学大纲的要求以及学生的认知发展规律，不要让生成式人工智能产生的虚假信息误导学生，教师要教育学生提高自我分辨能力。

　　另外，教师要做好教学引导工作，引导学生合理恰当使用生成式人工智能，将其作为启发思考的工具，而不是被简单直接地灌输观点。在教学过程中，教师可以多抛出开放性问题，让学生以人工智能作为辅助工具寻找答案再拿到课堂上讨论，鼓励学生说出自己的想法，从而实现良好的师生互动。

　　由于每个学生都是独立的个体，在对其评价时，教师要善于用多元化的方式去评价他们，让评价过程更加动态化和真实公平，以实现学生的全面成长与发展。

　　参考文献：

　　[1]杨欣.智能时代教育异化的表征、病灶及治理[J].中国电化教育,2021,(8):34-41.

　　[2]汪金英,潘祖贤.隐忧与消解：生成式AI教育应用的道德审视[J].扬州大学学报(高教研究版),2024,28(04):47-57.

　　[3]杨俊锋,沈中奇,陈睿宁.生成式人工智能的教育应用及伦理风险探析[J].湖州师范学院学报,2023,45(12):1-12.

　　作者简介：

　　周子珍，女，汉族，2000年生，江西抚州人，上海大学马克思主义学院硕士研究生，研究方向：马克思主义中国化。