人工智慧（AI）技術為教育領域的革新注入了前所未有的活力與可能性。目前，市場上已經有30餘種AI產品進入學校被試用。儘管AI技術展現出巨大的潛力，但其在基礎教育領域的應用仍面臨一些挑戰，需要政府制定相應的政策和標準，以指導和規範AI在基礎教育領域的應用。
問題1：教育專業性不足
研發人員缺乏對教育教學理論和學科知識體系的深入理解。AI模型在進行教育內容輸出時可能會出現不準確的情況，導致輸出結果的誤導性。市場導向與教育需求的偏差。當期教育大模型往往是基於大規模資料集進行訓練，這些資料集可能更側重於通用性而非教育專業性，導致模型在教育領域的應用時可能無法準確滿足教育需求。教育理論指導的缺乏。AI模型在教育領域的應用需要結合教育學、心理學等多學科理論進行系統性訓練，以確保其輸出的教育內容既科學又有效。
問題2：資料隱私和安全隱患
學生是基礎教育AI產品的最大群體，學生資料隱私與安全問題尤為重要。學生個人資訊的收集、處理與儲存必須遵循嚴格的法律法規和道德標準。技術快速發展和監管滯後，資料洩露和濫用的風險日益增加。需要建立一套完善的資料保護機制，包括但不限於加密技術、訪問控制、資料匿名化處理以及定期的安全審計。此外，教育工作者和學生均應接受資料隱私教育，增強他們對個人資訊保護的意識和能力。
問題3：技術公平性與可及性問題
技術公平性與可及性是當前人工智慧教育應用中亟待解決的問題。不同學校在獲取和應用AI教育資源方面存在顯著差異，這可能導致教育資源分配不均，進而加劇教育不平等。AI賦能教育的本質在於依靠AI技術替代、拓展高成本人力，實現優質教育資源規模化、發掘普惠教育與個性化教育的平衡點，從而實現教育公平化。
問題4：建立健全資料保護機制
建立人工智慧教育產品的評估與監管體系。不僅對產品質量稽核，還要對教學效果持續評估。透過這一體系，確保AI教育產品在設計、功能實現和使用者體驗等方面達到高標準。鼓勵技術創新和迭代升級，提高AI教育產品智慧化水平和適用性。要不斷探索新的演算法和技術，以適應不斷變化的教育需求和學習環境。監管機構制定明確的評估標準和認證流程，以促進AI教育產品的健康發展。
從法律法規、技術手段和教育實踐三個層面進行建立健全的資料保護機制。制定和完善相關法律法規，明確教育資料的收集、使用、儲存和共享的標準和程式。採用先進的資料加密、訪問控制和匿名化技術，加強對學生個人資訊的保護。透過教育實踐，增強學生和教師的資料保護意識，確保AI技術在基礎教育中的應用既安全又可控。
問題5：促進教育資源均衡分配
教育資源的均衡分配是實現教育公平的基礎。在AI技術的應用中，尤其需要關注農村及偏遠地區學校的技術支援與資金投入。透過政策傾斜和資源配置，可以縮小數字鴻溝，提高AI教育資源的可及性和公平性，如硬體設施的配備、優質教學內容和專業培訓的提供等。透過這些措施，確保所有學生都能享受到AI帶來的教育紅利，實現教育機會的均等。
問題6：關注學生全面發展
在利用AI技術提升學生學習效率的同時，也應關注學生的全面發展。這包括情感、社交等非認知能力的培養，以及創新思維和批判性思維的發展。教育評價體系也應更加全面，不僅評價學生的學習成績，也評價其綜合素質和發展潛力。透過AI賦能教育，培養出適應未來社會需求的全面發展的人才。
文字：黃曉豐（北京師範大學）
編輯：蘇珊
編審：張秋穎
終審：冉陽 李繼君
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