随着类ChatGPT技术的不断更新进步，生成式人工智能已被广泛应用于人类社会生活的众多领域，并彰显出独树一帜的技术优势。

　　随着人工智能技术的迅猛发展，生成式人工智能（Generative AI）在教育领域的应用日益广泛。探讨生成式人工智能技术在教育中的优势以及相应的风险，并提出有效的风险应对策略成为教育领域亟待关注的技术赋能问题。生成式人工智能具有提供个性化学习支持、实现自适应教学方法和提高教育资源普及性等技术优势，但是其数据隐私与安全性的缺失、人工智能偏见与歧视、人际交流与情感支持的丧失等风险给教育领域带来的可能性风险，需要通过加强数据隐私保护与安全措施、减少人工智能偏见与歧视的影响以及强调人际交流与情感支持等教育性途径加以应对。

　　生成式人工智能（GenerativeAI）是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。其本质是一个无监督或部分监督的机器学习框架，并通过使用统计学、概率等生成人工遗迹。[1]近年来，借由通用语言模型不断迭代引发的诸领域变革性讨论正是生成式人工智能创新性引用的体现，OpenAI不断推出的ChatGPT系列更成为介入教育领域的前沿话题。当前，生成式人工智能技术在赋能教育主体、客体、内容、方法、途径、管理、评价等诸多领域均展开实践探究，同时各种前所未有的新兴风险也逐渐涌现。基于此，有必要全面剖析生成式人工智能融入教育领域的技术优势，预判其可能存在的风险，并提出可行的风险应对措施，以期实现生成式人工智能赋能教育领域，以技术推动铸魂育人。
　　生成式人工智能融入教育领域的技术优势
　　当前，随着类ChatGPT技术的不断更新进步，生成式人工智能已被广泛应用于人类社会生活的众多领域，并彰显出独树一帜的技术优势。其能够促进教育的个性化、即时化、自适应化和多样化，为教育的改革和发展提供了新的机遇和可能性。
　　（一）提供个性化学习支持
　　个性化学习是通过生成式人工智能技术实现的一种教育方法，它能够根据学生的学习风格、兴趣和学习进度，提供定制化的学习资源和教学活动。在学习平台如KhanAcademy和Coursera等的应用中，个性化学习已被证明对提高学习效率和成绩有显著影响。这些平台利用生成式人工智能技术分析学生的学习数据，推荐适合其学习风格和水平的课程内容和学习路径，从而为学生提供了个性化的学习支持。[2]这种个性化学习支持可以通过智能教育系统的数据分析和学习算法来实现，例如推荐系