措施，防止数据泄露、滥用和未经授权的访问。此外，还需要考虑数据共享和转移的合规性，以确保学生数据的合法使用和保护。
　　（二）人工智能偏见与歧视
　　生成式人工智能算法可能受到训练数据的偏见影响，导致在教育领域出现歧视性结果和不公平对待的问题。例如，如果训练数据集中存在性别、种族或经济地位等方面的偏见，那么生成的智能教育系统可能会对某些学生群体产生不公平的影响。研究人员曾发现一些在线学习平台的推荐系统存在性别、种族和地理位置等方面的偏见。例如，某些推荐算法更倾向于向男性学生推荐STEM领域的课程，而向女性学生推荐人文科学类课程。这种人工智能偏见的存在引发了对教育平台算法公正性和平等性的担忧。因此，教育机构和技术提供商需要采取措施来检测和纠正人工智能算法中的偏见，确保教育资源和机会的公正分配。
　　（三）人际交流与情感支持的丧失
　　生成式人工智能教育系统可能会降低学生与教师之间的实时交流和情感联系，从而影响教育过程中的人际关系和情感支持。虽然智能教育系统可以提供个性化的学习支持和反馈，但它们往往缺乏人类教师的情感理解和情感指导能力。在一些在线学习环境中，学生可能缺乏与教师和同学之间的实时交流和情感支持。研究发现，这种缺乏人际交流和情感支持的环境可能影响学生的学习体验和成就。因此，教育机构和技术提供商需要关注如何在生成式人工智能教育系统中加入情感识别和情感智能技术，加强人际交流和情感支持的建设，以提高教学过程中的人际交流质量和情感支持水平，提高教学质量和学生满意度。
　　生成式人工智能融入教育领域的风险应对策略
　　习近平总书记指出：“要加强人工智能同保障和改善民生的结合，从保障和改善民生、为人民创造美好生活的需要出发，推动人工智能在人们日常工作、学习、生活中的深度运用，创造更加智能的工作方式和生活方式。”面对生成式人工智能在融入教育领域过程中的风险，有必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、强调人际交流与情感支持的重要性等措施来保障智能技术在教育领域的良好应用。
　　（一）加强数据隐私保护与安全措施
　　生成式人工智能在个人隐私信息的处理过程中，可能存在违法收集、使用个人隐私信息进行不当商业利用等风险，因此在应用于教育领域的过程中，教育机构和技术提供商应建立健全数据隐私政策和安全管理制度，确保学生学习数据的安全存储、传输和处理。同时综合运用多种数据加密、访问控制和身份验证等技术手段，加强对学生数据的保护和监控。2023年7月10日，我国国家互联网信息办公室联合多个部门发布了《生成式人工智能管理暂行办法》，以此规制ChatGPT等生成式人工智能技术的应用风险。在不断制定和完善人工智能法律法规的基础上，科研机构和科技企业也应在国家有关部门的领导与支持下，尽快开发出安全可控、适合师生使用的生成式人工智能技术产品，确保隐私保护及数据安全。
　　（二）减少人工智能偏见与歧视的影响
　　生成式人工智能系统的偏见往往源于训练数据源的偏见。因此，教育机构和技术提供商应采集和使用多样化、全面性的数据集，包括不同性别、种族、社会背景的学生群体，平衡样本集合，以确保生成式人工智能系统能够反映各种学生群体的特点和需求，减少训练数据中的偏见，提高生成式人工智能系统的公平性和包容性。同时还要对算法进行定期评估和审查，及时发现并纠正潜在的偏见和歧视问题。此外，促进人工智能与人类教师的协同合作也是减少人工智能偏见与歧视的重要途径。人工智能系统可以提供个性化学习资源和评估反馈，而人类教师可以发挥专业知识和情感支持的优势，为学生提供全面的教育支持。通过人机协同合作，可以有效弥补彼此的不足，提高教育的质量和公平性。
　　（三）强调人际交流与情感支持的重要性
　　教育是人的教育，教育的本质旨在回答教育如何使“人”成为人的问题。[4]虽然生成式人工智能技术为学生提供了更加高效、个性化的学习路径，但是人际交流与情感支持对教育“现实的人”的重要性依然不容忽视。为了确保教育的全面性和人性化，在生成式人工智能教育系统中，应设计情感识别和情感表达功能，促进学生与教师之间的情感交流和情感支持。此外，还可以通过在线教育平台提供实时教师支持和虚拟辅导服务，弥补智能教育系统在人际交流和情感支持方面的不足。
　　聚焦当下，随着谷歌Gemini，OpenAI-Sora等大模型的全面开源和逐渐推广，可以预见的是，技术迭代必将推动教育领域产生深远变革。与此同时，正如联合国教科文组织于2023年9月7日颁布的《生成式人工智能教育与研究应用指南》中所强调：“教育行业从业者必须在未来更进一步考虑伦理原则”，以更好应对学习数据和个人信息被大规模收集和分析的过程中产生的个人隐私泄露问题，技术依赖性增加引发人工智能透明度和公