生成式人工智能教育应用的治理策略：构建“法律-伦理-标准”三位一体治理体系

一、引言

（一）研究背景与问题提出

在数字化浪潮的席卷下，生成式人工智能技术以其强大的内容生成能力与交互性，正以前所未有的速度融入教育领域。从智能教学辅助工具，如能自动生成教案、提供个性化学习建议的软件，到助力学生自主学习的智能对话系统，像 ChatGPT 可随时解答学生疑惑；从推动教育管理智能化，实现精准学情分析、资源优化配置，到创设沉浸式虚拟学习环境，开展虚拟实验教学等，生成式人工智能已广泛渗透于教育的各个环节，为教育教学带来了诸多创新机遇 。

然而，技术的飞速发展也带来了一系列不容忽视的风险与挑战。在数据隐私方面，大量学生学习数据、个人信息被收集用于模型训练与教育服务优化，一旦泄露，将对学生权益造成严重损害。例如，曾有教育类 APP 因数据安全漏洞，导致数百万学生的个人资料被非法获取 。在算法偏见上，训练数据的偏差或算法设计缺陷，可能使生成式人工智能在提供教育资源推荐、学习评价等服务时，产生不公平的结果，如对不同性别、种族学生的能力评估出现偏差，影响学生的发展机会 。教育主体性消解问题也逐渐凸显，过度依赖人工智能辅助，学生可能会缺乏主动思考与创新能力，教师的主导地位和育人核心作用也可能被削弱，使得教育过程中的人文关怀与情感交流缺失 。面对这些复杂问题，传统仅依靠技术规制或行业自律的单一维度治理框架，已难以有效应对生成式人工智能在教育应用中的种种风险，迫切需要构建一种更为全面、系统的治理体系 。

（二）研究意义与创新点

本研究从 “法律 - 伦理 - 标准” 三元维度构建生成式人工智能教育应用的协同治理框架，具有重要的理论与实践意义 。从理论层面来看，突破了以往对生成式人工智能教育应用治理研究的碎片化局限，将法律的权威性、强制性，伦理的引导性、自律性以及标准的规范性、操作性有机结合，丰富和完善了教育技术治理理论体系，为后续深入研究提供新的视角与思路 。在实践方面，为教育行政部门、学校、教育科技企业等相关主体提供明确的治理依据与操作指引，有助于规范生成式人工智能在教育领域的应用，保障学生、教师的合法权益，推动教育数字化转型健康、有序发展，实现技术赋能与教育价值的深度融合 。

本研究的创新之处在于，首次提出 “法律 - 伦理 - 标准” 三位一体的协同治理体系，强调三者相互支撑、协同作用，改变以往各治理维度相对独立、缺乏协同的局面；注重从教育本质出发，结合生成式人工智能技术特性，制定针对性的治理策略，既遵循技术发展规律，又坚守教育的育人初心，确保技术应用服务于教育目标；运用多学科交叉研究方法，融合法学、伦理学、教育学、信息科学等多学科知识，全面、深入地剖析生成式人工智能教育应用的治理问题，提升研究的科学性与实用性 。

二、生成式人工智能教育应用的治理困境

（一）技术赋能与教育风险的张力凸显

生成式人工智能在教育领域的广泛应用，在显著提升教育效率的同时，也带来了不容忽视的主体异化风险。从教育效率提升的角度来看，生成式 AI 凭借自动化内容生成功能，极大地减轻了教师重复性工作负担。例如，教师在准备教案时，利用相关人工智能工具，可快速生成涵盖教学目标、教学重难点、教学过程设计等基本框架的教案初稿，还能依据教师给定的学科、年级、教学主题等关键词，匹配丰富的教学案例、拓展资料等，大大节省了备课时间 。在个性化推荐方面，通过对学生学习行为数据的深度分析，生成式 AI 能够精准把握学生的学习进度、知识掌握程度、兴趣偏好等，为学生推送个性化的学习资源，如适合其能力水平的练习题、拓展阅读材料、在线课程等，实现因材施教，提高学习效果 。

然而，过度依赖生成式 AI 技术也带来了主体异化风险。在教学过程中，部分教师过度依赖人工智能生成的教案与教学资源，逐渐弱化了自身教学设计的权能。他们不再深入思考教学内容的组织逻辑、教学方法的选择运用，以及如何根据学生课堂反馈灵活调整教学策略，导致教学过程缺乏创新性与针对性，难以满足学生多样化的学习需求 。对学生而言，长期使用生成式 AI 辅助学习，容易使其产生思维惰性，削弱批判性思维能力。当学生遇到问题时，习惯于直接向人工智能寻求答案，而缺乏主动思考、分析问题、探索解决方案的过程。以写作教学为例，一些学生借助人工智能完成作文，从构思到撰写都依赖机器，自身的语言表达能力、逻辑思维能力并未得到有效锻炼，一旦离开人工智能辅助，便难以独立完成高质量的写作任务 。这种过度依赖背离了 “以学生为中心” 的教育本质，忽视了学生在学习过程中的主体地位与主动探索精神的培养，不利于学生综合素质的提升与长远发展 。

数据驱动是生成式人工智能的核心特征之一，这在为教育创新发展提供强大动力的同时，也引发了数据隐私安全与算法公平性的

三、“法律 - 伦理 - 标准” 三位一体治理体系的构建路径

（一）法律维度：筑牢制度底线，明确权责边界

1. 完善教育数据治理法律框架

数据作为生成式人工智能的 “燃料”，在教育应用中涉及学生大量敏感信息，完善教育数据治理法律框架刻不容缓 。在数据全生命周期规制方面，应制定专门的《教育数据安全管理条例》。该条例需明确学生生物特征数据（如人脸识别数据用于考勤、身份验证等场景）采集的 “最小必要” 原则，即仅在确有必要且无其他替代方式时采集，且采集范围应严格限定在实现特定教育目的所需的最小范围内 。对于数据跨境流动，建立主权审查机制，要求教育机构或技术企业在将数据传输至境外时，必须事先向相关教育主管部门和网信部门申报，审查内容包括数据类型、接收方的安全保障能力、数据用途等，只有通过审查方可进行跨境传输，同时禁止将非必要的教育数据用于商业化利用，防止数据被不当买卖与滥用 。

在隐私保护与技术创新平衡上，参照《个人信息保护法》，建立教育场景数据匿名化处理标准。规定教育机构和技术企业在利用学生数据进行技术研发时，必须先对数据进行脱敏处理，去除可识别个人身份的信息，如姓名、身份证号等，使数据达到匿名化状态 。经脱敏处理的数据可用于算法训练、教育产品优化等技术研发活动，这样既有效保护了学生隐私，又能充分释放数据的价值，推动生成式人工智能技术在教育领域的创新发展，如基于脱敏后的学习行为数据开发更精准的智能辅导系统 。

2. 构建技术应用责任划分体系

明确多方主体在生成式人工智能教育应用中的权责是法律治理的关键。通过立法清晰界定教育机构（应用主体）、技术企业（研发主体）、教师学生（使用主体）的法律责任 。教育机构作为应用生成式人工智能技术开展教学活动的主体，有责任确保技术应用符合教育教学规范与学生权益保护要求，例如对引入的教育 AI 产品进行严格的筛选与审查，保证其安全性与适用性 。技术企业作为研发主体，若其开发的算法存在偏见，导致教育公平受到损害，如在智能招生系统中因算法偏见对特定群体学生产生不公平的录取评估结果，应承担连带责任，包括经济赔偿、技术整改等 。教师和学生作为使用主体，教师有义务正确引导学生使用生成式人工智能，避免学生过度依赖；学生应遵守相关使用规定，不得利用技术进行作弊等违规行为，否则需承担相应的纪律处分或法律责任 。

在知识产权与内容治理方面，规范生成内容的版权归属。对于教师利用生成式人工智能辅助生成的教案，若教师在生成过程中投入了大量创造性劳动，如对生成内容进行深度修改、完善、整合，融入自身教学经验与独特见解，那么教师应享有该教案的主要版权，而技术企业可依据相关协议享有一定的署名权或其他约定权益 。同时，建立虚假信息过滤与不良内容拦截的法律机制，要求教育 AI 产品运营者配备先进的内容识别技术，对生成的文本、图像等内容进行实时监测，一旦发现虚假信息（如虚假的历史知识、科学谣言等）或不良内容（如暴力、色情暗示、歧视性言论等），立即进行过滤与拦截，并向相关部门报告，防止其在教育场景中传播，误导学生 。

（二）伦理维度：坚守教育本质，构建价值导向

1. 确立教育伦理核心原则

教育的本质在于育人，生成式人工智能在教育中的应用必须坚守人本主义与公平包容的伦理原则 。人本主义原则强调禁止技术替代教师的价值引领与情感互动功能。教师在教育过程中，通过言传身教传递价值观、培养学生品德，这种价值引领是人工智能无法替代的 。在德育课程中，教师与学生面对面的交流、对学生困惑的耐心解答，能给予学生情感上的支持与引导，帮助学生树立正确的人生观、价值观 。生成式 AI 应仅作为教学辅助工具，用于提供信息资源、模拟教学场景等，维护师生在教育中的主体地位，保障教育过程中的人文关怀与情感交流 。

公平包容原则要求算法设计纳入补偿性公平机制。在教育资源分配、学习评价等环节，由于不同地区、不同群体学生的基础与条件存在差异，如农村地区学生相比城市学生在教育资源获取上相对匮乏，残障学生在学习过程中面临更多困难 。算法设计时应考虑这些差异，对农村、残障等弱势群体进行数据权重倾斜，例如在智能学习资源推荐系统中，为农村学生提供更多基础巩固类资源，为残障学生适配特殊的学习辅助工具与资源，确保不同群体学生都能在生成式人工智能的辅助下获得公平的教育机会，避免技术加剧教育资源分配不均，促进教育公平的实现 。

2. 建立全链条伦理治理机制

为有效防范生成式人工智能在教育应用中的伦理风险，需建立事前审查、事中监控、事后问责的全链条伦理治理机制 。在事前审查与风险评估阶段，成立跨学科伦理委员会，成员包括教育学家、伦理学家、技术专家、法律专家等 。该委员会对教育 AI 产品进行伦理合规性评估，重点审查数据来源的合法性，确保数据采集符合伦理规范，未侵犯学生隐私；审查算法透明度，要求技术企业公开算法的基本原理、运行机制，使教育工作者和学生能够理解算法决策过程；评估对教育公平的影响，通过模拟不同群体学生的使用场景，分析算法是否会导致不公平结果，只有通过伦理评估的产品方可进入教育市场 。

事中监控与动态调整方面，构建伦理风险监测指标体系 。设立学生认知窄化度指标，通过分析学生使用生成式人工智能后的知识涉猎范围、思维活跃度等数据，监测学生是否因过度依赖技术而出现认知局限；设立教师主体性指数，评估教师在教学中主导地位的发挥程度，如教师教学设计的自主性、对学生个性化指导的参与度等 。利用实时数据追踪技术，持续监测这些指标，一旦发现技术滥用迹象，如学生认知窄化度超过设定阈值、教师主体性指数持续下降等，立即触发干预机制，要求教育机构或技术企业采取措施进行调整，如优化算法、加强教师培训等 。

事后问责与文化培育上，建立伦理失范黑名单制度 。对于违反伦理规范的企业和机构，将其列入黑名单，向社会公布，并实施信用惩戒，如限制其参与教育项目招投标、减少政府扶持资金等 。同时，将 AI 伦理纳入师范生培养与教师培训必修内容，开设专门课程，系统讲解 AI 伦理知识、典型案例分析等，提升教育主体的伦理意识，使教师在教学实践中自觉遵循伦理准则，推动形成良好的教育 AI 伦理文化 。

（三）标准维度：夯实技术规范，引领国际治理

1. 研制教育领域专用技术标准

制定教育领域专用技术标准是规范生成式人工智能教育应用的重要基础 。在数据标准方面，制定《教育 AI 数据质量规范》 。明确训练数据的多样性要求，确保数据涵盖不同地区、不同民族、不同性别、不同学习水平的学生样本，避免数据偏差导致算法偏见 。例如，在构建用于智能辅导系统的训练数据时，要均衡采集城乡学生的学习数据，防止因数据失衡使系统对城乡学生提供有差异的辅导服务 。数据准确性要求去除含有错误、偏见的数据，对数据进行严格的清洗与验证 。数据合规性要求数据来源可追溯，记录数据采集的时间、地点、方式、主体等信息，以便在出现问题时能够溯源追责 。

算法标准上，发布《教育算法可解释性技术指南》 。要求自适应学习系统、智能评价系统等教育算法提供决策逻辑可视化界面 。学生在接受个性化学习资源推荐时，可通过该界面查询推荐依据，了解是基于自身哪些学习行为数据、知识掌握情况等因素做出的推荐，以及涉及的数据来源，增强算法的透明度与可信度，减少学生对算法决策的疑虑，促进学生对学习过程的理解与掌控 。

应用标准方面，建立《生成式 AI 教育应用分级评估体系》 。按风险等级（低 / 中 / 高）划分应用场景 。低风险场景如一般性知识科普、创意启发类应用，可相对宽松地应用生成式人工智能；中风险场景如作业辅导、日常学习评价，需在一定监管下使用，确保技术应用的准确性与公正性；高风险场景如考试命题、心理评估，禁止纯算法决策，必须有人工审核与干预环节，防止因算法失误或偏见对学生的学业发展、心理健康造成重大影响 。

2. 推动标准化治理的国际协同

在全球化背景下，推动标准化治理的国际协同对于规范生成式人工智能教育应用具有重要意义 。我国应积极参与全球规则制定，依托 “一带一路” 倡议，联合发展中国家共同制定符合教育主权与人文价值的技术标准 。在国际教育数字化合作中，充分考虑不同国家的教育体系、文化传统、价值观念差异，避免发达国家主导的 “技术中心主义” 治理模式对发展中国家教育主权与文化的侵蚀 。例如，在制定跨境教育数据流动标准时，强调尊重各国的数据主权，共同协商数据保护与共享的规则，确保各国在教育数字化进程中平等受益 。

建立互认机制，推动中外教育 AI 产品伦理认证、数据安全评估结果互认 。我国与其他国家或地区的教育机构、企业在开展跨国技术应用合作时，相互承认对方的伦理认证与数据安全评估结果，减少重复认证环节，降低跨国技术应用的合规成本 。促进全球教育数字化合作，加强国际间教育数据共享、技术交流、人才培养等方面的合作，共同推动生成式人工智能技术在全球教育领域的健康、有序应用，提升全球教育质量与公平性 。

四、三位一体治理体系的协同机制

（一）法律与伦理的协同：价值制度化与实施柔性化

法律与伦理在生成式人工智能教育应用治理中扮演着不同却又紧密关联的角色 。将伦理原则转化为法律规范是实现二者协同的重要基础。在教育公平领域，伦理层面倡导的公平理念，如确保不同背景学生享有平等的教育机会、不受技术应用产生的偏见影响，应通过法律条款予以明确 。可在《教育公平保障法》中增设专门针对生成式人工智能应用的条款，规定教育机构在使用相关技术进行资源分配、学生评价等活动时，必须遵循公平原则，严禁因算法偏见导致不公平结果，对违反者设定明确的法律责任，包括罚款、责令整改等 ，通过法律的刚性约束，将公平这一伦理原则切实落地，保障教育公平的实现 。

在面对新兴技术问题时，赋予伦理委员会在法律框架内的柔性解释权，能有效弥补法律的滞后性 。随着生成式人工智能技术的快速发展，新的应用场景与伦理问题不断涌现，如人工智能生成内容的道德责任归属问题，当学生使用生成式人工智能完成作业、论文等任务时，若出现抄袭、内容不当等道德问题，责任如何界定，现有法律难以迅速给出明确答案 。此时，伦理委员会可依据教育伦理原则，结合具体案例进行分析与解释，为法律适用提供参考 。伦理委员会可基于学生成长发展、学术诚信等伦理考量，建议在这种情况下，学生应承担主要责任，因为其有义务确保使用技术的合理性与正当性；而提供技术的企业和教育机构也应承担一定的辅助责任，如未对学生进行充分的技术使用引导与道德教育等 。这种柔性解释不仅为解决实际问题提供了思路，也为后续法律的修订与完善积累了实践经验 。

（二）法律与标准的协同：制度落地与技术支撑

法律在生成式人工智能教育应用治理中为标准制定提供制度依据，明确标准制定的主体、程序与效力 。在主体方面，可通过立法规定由教育行政部门联合标准化技术委员会、教育科研机构、技术企业等多方主体共同参与教育领域生成式人工智能技术标准的制定 。教育行政部门从教育政策、教育目标出发，确保标准符合教育发展需求；标准化技术委员会凭借专业的标准制定知识与经验，保障标准的规范性与科学性；教育科研机构提供前沿的教育理论与技术研究成果，为标准制定提供学术支撑；技术企业则基于实际技术研发与应用经验，使标准具有可操作性 。在程序上，法律应规定标准制定需经过广泛的调研、征求意见、专家论证、试点验证等环节，确保标准制定过程的公开、公正、透明 。关于效力，明确标准一旦制定发布，在教育领域具有强制或推荐执行的效力，对于违反强制性标准的行为，依法予以处罚 。

标准为法律实施提供具体的技术参数与操作指南，使法律得以有效落地 。在数据隐私保护法律实施中，《教育数据安全管理条例》虽规定了数据保护的原则与要求，但具体如何实现数据脱敏、加密，需要依据《教育 AI 数据质量规范》中的技术标准 。该规范明确规定数据脱敏的具体方法（如替换、模糊化、加密等）及程度要求（如敏感信息去除率需达到 95% 以上等），为教育机构和技术企业在处理学生数据时提供了清晰的操作指引 。在算法监管方面，法律要求算法具有可解释性，《教育算法可解释性技术指南》则进一步规定算法需提供决策逻辑可视化界面的具体形式、展示内容（如算法输入数据、关键计算步骤、输出结果的产生依据等），帮助教育工作者、学生及监管部门理解算法运行过程，判断其是否符合法律规定，从而实现法律对算法的有效监管 ，形成 “制度要求 - 技术规范 - 操作指南” 的完整闭环 。

（三）伦理与标准的协同：价值引领与工具适配

伦理为标准制定提供价值导向，确保标准符合教育的根本价值追求 。在制定生成式人工智能教育应用相关标准时，人本原则是重要的伦理指引 。在制定数据最小化标准时，基于人本原则，从保护学生权益、尊重学生隐私出发，规定在满足教育教学目标的前提下，收集学生数据应遵循最小化原则，只收集与教学任务直接相关、对学生学习分析和支持必不可少的数据 。在智能辅导系统中，只收集学生的学习行为数据（如答题记录、学习时长等），而避免收集与学习无关的个人敏感信息（如家庭经济状况、健康状况等），以减少学生数据被滥用的风险，保障学生的个人权益 。

标准为伦理实施提供具体的工具支持，使伦理原则得以有效践行 。以公平原则为例，通过制定算法透明度标准来落实这一伦理原则 。《教育算法可解释性技术指南》要求自适应学习系统、智能评价系统等教育算法提供决策逻辑可视化界面，学生在接受个性化学习资源推荐、学习评价时，可通过该界面了解推荐、评价的依据，包括基于哪些数据、采用何种算法模型做出的决策 。这样，学生能够清晰知晓自己在学习过程中的定位与评价结果的来源，增强对教育过程的信任感与参与感 。教师也能通过该界面判断算法决策是否公平合理，及时发现并纠正可能存在的算法偏见，从而在实际教育教学中切实保障教育公平，形成 “理念 - 规则 - 技术” 的有效联动 。

五、结论与展望

（一）研究结论

本研究深入剖析了生成式人工智能教育应用中的复杂问题，揭示了当前治理困境根源在于技术与教育的深度融合所引发的多元矛盾，传统单一治理模式难以应对 。在此基础上，创新性地提出 “法律 - 伦理 - 标准” 三位一体治理体系，旨在突破治理瓶颈，实现技术与教育的良性互动 。

在法律维度，通过完善教育数据治理法律框架，明确数据全生命周期规制与隐私保护创新路径，为教育数据安全筑牢防线；构建技术应用责任划分体系，厘清各方主体权责，规范知识产权与内容治理，为生成式人工智能教育应用提供坚实的制度保障 。伦理维度确立人本主义与公平包容核心原则，从教育本质出发引导技术应用方向；建立全链条伦理治理机制，从事前审查、事中监控到事后问责，全方位防范伦理风险，营造健康的教育伦理环境 。标准维度研制教育领域专用技术标准，涵盖数据、算法、应用多方面，为技术规范应用提供操作指南；推动标准化治理国际协同，积极参与全球规则制定，促进中外标准互认，提升我国在生成式人工智能教育应用治理领域的国际话语权 。

三位一体治理体系强调法律、伦理、标准三者协同联动 。法律为伦理与标准提供权威性保障，将伦理原则转化为法律规范，为标准制定提供制度依据；伦理为法律与标准注入价值内涵，引导法律制定与标准实施符合教育价值追求；标准则为法律与伦理的落地提供技术支撑，使法律规定与伦理要求得以具体实现 。通过这种协同机制，实现对生成式人工智能教育应用的全面、系统、精准治理 。

（二）未来展望

展望未来，生成式人工智能与教育的融合将持续深化，也会不断涌现新的问题与挑战，亟待我们持续关注与深入研究 。在技术发展层面，随着生成式人工智能技术的迭代升级，虚拟教师等新兴教育角色将日益普及 。如何从法律层面明确虚拟教师的身份定位、权利义务，是保障教育秩序与师生权益的关键 。虚拟教师在教学过程中产生的教育行为责任如何界定，其与学生、教师之间的法律关系如何规范，都需要进一步探索与立法完善 。在学术诚信方面，生成式人工智能生成内容的广泛应用，使学术诚信界定面临新的困境 。学生利用人工智能完成作业、论文等任务时，如何准确判断是否存在学术不端行为，传统的学术诚信评判标准需结合技术特点进行创新与完善 。

为应对这些挑战，未来应积极探索 “技术治理 + 社会共治” 的多元治理模式 。在技术治理上，利用人工智能技术自身的优势，如区块链技术的不可篡改特性用于教育数据存证，保障数据安全与可信；借助人工智能算法监测技术，实时监控生成内容，及时发现并处理学术诚信问题 。在社会共治方面，加强教育机构、技术企业、社会组织、家长与学生等多元主体的协同合作 。教育机构应加强对师生的教育引导与日常监管，技术企业需强化技术自律与责任担当，社会组织可发挥专业优势提供咨询与监督服务，家长与学生应增强自身的道德与法律意识，共同营造良好的教育生态 。

推动治理体系从 “事后规制” 向 “事前预防 + 动态适应” 升级也是未来发展的重要方向 。建立健全风险预警机制，运用大数据分析、机器学习等技术手段，对生成式人工智能教育应用中的潜在风险进行提前预测与评估 。一旦发现风险迹象，及时采取针对性措施进行干预，将风险化解在萌芽状态 。随着技术应用场景的不断变化，治理体系应具备动态适应性，根据实际情况及时调整治理策略与措施，确保治理的有效性与精准性 。

生成式人工智能教育应用的治理是一个长期而复杂的系统工程，需要全社会共同努力 。通过持续关注技术发展动态，不断完善治理体系，探索创新治理模式，我们有望实现 “技术赋能教育，教育引导技术” 的良性互动，让生成式人工智能更好地服务于教育事业，培养适应未来社会发展需求的创新型人才 。