面向教育公平的生成式AI工具设计：缩小数字鸿沟还是加剧教育不平等？

一、引言：技术赋能教育公平的时代命题

（一）研究背景与核心矛盾

在数字化时代的浪潮下，生成式 AI 以其强大的内容自动生成能力和个性化交互特性，正逐渐成为教育数字化转型进程中的核心驱动力。从智能辅导系统为学生提供即时答疑，到个性化学习路径规划助力学生精准提升，生成式 AI 为教育领域带来了前所未有的变革潜力。《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》高瞻远瞩地明确提出 “推动人工智能助力教育公平”，为技术在教育公平领域的应用指明了方向。

然而，在实践过程中，生成式 AI 却陷入了一个复杂的双重悖论。一方面，其具有突破地域限制的显著优势，能够通过互联网将优质的教育资源以数字化的形式输送到偏远地区和教育资源相对匮乏的区域。例如，在线课程平台利用生成式 AI 技术，为不同地区的学生提供定制化的学习内容，打破了时间与空间的壁垒，使得普惠化学习支持成为可能，为缩小教育数字鸿沟带来了希望的曙光。

另一方面，技术的应用与依赖也潜藏着加剧资源分配失衡的风险。生成式 AI 的研发与应用需要大量的资金、技术和人才投入，这使得发达地区和资源丰富的学校能够更迅速地引入和利用这些先进技术，而欠发达地区可能因资金短缺、基础设施薄弱等原因难以跟上步伐。这种差异可能导致教育资源分配的马太效应加剧，进一步拉大不同地区、不同学校之间的教育差距，使得教育不平等问题愈发严峻。

本研究正是基于这样的背景，将研究视角聚焦于生成式 AI 工具设计的公平性维度。试图深入解构其在教育场景中对数字鸿沟产生双向影响的内在机制，剖析技术背后的社会、经济和文化因素，为推动生成式 AI 在教育公平领域的良性发展提供理论支撑与实践指导。

（二）研究框架与方法路径

为了全面、系统地探究生成式 AI 与教育公平之间的复杂关系，本研究基于技术社会学理论，精心构建了 “赋能潜力 — 风险挑战 — 设计响应” 的分析框架。该框架从三个关键层面展开研究，旨在揭示生成式 AI 在教育公平中的作用机制与影响因素。

在研究方法上，本研究采用了内容分析法对《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关政策文本进行深入剖析。通过细致梳理政策中的条款与导向，洞察政策对生成式 AI 在教育领域应用的规范与引导，明确政策层面在促进教育公平与防范技术风险方面的意图与措施。

同时，结合 OpenAI 青少年使用差异报告等实证数据，从实证角度分析不同地区、不同背景青少年在使用生成式 AI 工具时的行为差异、能力差异以及获得的教育支持差异。通过对这些数据的量化分析与质性研究，挖掘出影响生成式 AI 工具在教育公平中发挥作用的关键因素，揭示技术介入教育公平过程中的关键冲突点。

在 “赋能潜力” 层面，重点分析生成式 AI 技术特性如何为教育公平带来新的机遇，如个性化学习支持、教育资源拓展等方面的积极作用。在 “风险挑战” 层面，深入探讨技术应用可能引发的教育资源分配不均、数据隐私与安全、算法偏见等问题对教育公平的负面影响。而在 “设计响应” 层面，则基于前两个层面的研究结果，从工具设计的角度提出针对性的策略与建议，以优化生成式 AI 工具的设计，促进其在教育公平中发挥正向作用，规避潜在风险。

二、生成式 AI 工具赋能教育公平的核心潜力

（一）个性化学习支持的普惠化突破

1. 动态适配的智能导学系统：生成式 AI 通过对学生在学习过程中产生的交互数据进行深度分析，能够实时生成高度适配学生认知水平的学习路径。这种动态适配的能力，打破了传统教学中 “一刀切” 的模式，真正实现了因材施教。例如，在数学学习中，对于基础薄弱的学生，传统的教学方式往往难以满足他们的个性化需求，导致学习效果不佳。而生成式 AI 系统则可以根据这类学生的答题情况、学习时长、对知识点的理解程度等多维度数据，自动生成多模态解析方案。这种方案融合了文字推导、动画演示和语音答疑等多种形式，以更加直观、生动的方式帮助学生理解复杂的数学概念和解题思路。

这种智能导学系统的出现，不仅提高了学习效率，还大大降低了学习成本。据《生成式 AI 教育应用的现实挑战与应对》的数据显示，通过生成式 AI 实现的个性化学习支持，将传统一对一辅导的成本降低了 80%。这使得更多学生，尤其是偏远地区的学生，能够享受到高质量的个性化学习服务。以往，偏远地区由于师资力量薄弱、教育资源匮乏，学生很难获得一对一的辅导机会，学习进度和效果受到很大影响。如今，借助生成式 AI 的智能导学系统，他们可以随时随地获得与发达地区学生同等质量的个性化学习支持，缩小了因地域差异导致的教育差距。

1. 低成本优质资源再生产：优质教育资源分布不均是长期以来影响教育公平的重要因素。在传统教育模式下，名师资源往往集中在发达地区的优质学校，其他地区的学生很难接触到这些优质资源。而生成式 AI 工具的出现，为破解这一困境提供了可能。通过先进的算法和技术，AI 工具能够将现有的优质课程素材转化为多语言、多模态版本，实现优质教育资源的广泛传播和共享。

以北京名校的物理实验课为例，这门课程通常包含了丰富的实验操作和讲解，但由于地域限制，很多乡村学校的学生无法亲身参与或观看。借助生成式 AI 技术，可以将这门课的录播视频转化为互动仿真实验脚本。乡村学校的学生通过电脑或其他智能设备，就可以进入虚拟的物理实验室，进行与真实实验高度相似的操作和学习。这种 “数字孪生” 式的资源共享方式，不仅解决了乡村学校缺乏实验室设备的问题，还让学生能够更加深入地理解物理知识，提高学习效果。通过这种方式，生成式 AI 打破了名师资源的垄断，让更多学生能够受益于优质教育资源，促进了教育公平的实现。

（二）教育服务门槛的技术性消解

1. 教师辅助工具的效能提升：在教育教学过程中，教师的教学能力和备课质量对学生的学习效果有着至关重要的影响。然而，不同教师之间的教学经验和能力存在差异，尤其是新入职或教学经验不足的教师，在备课和教学设计方面往往面临较大的挑战。生成式 AI 技术的应用，为这一问题提供了有效的解决方案。智能教案生成系统基于课程标准，能够在短短 5 分钟内产出差异化的教学设计方案。

该系统通过对大量教学案例和教育资源的学习与分析，结合不同学科、不同年级的教学目标和学生特点，为教师提供多样化的教学思路和方法。例如，在设计一堂语文课的教学方案时，系统可以根据课文内容和教学目标，推荐多种导入方式，如情境模拟、问题驱动、多媒体素材推荐等；在讲解知识点时，提供类比、可视化、探究式学习等多种教学策略；在课堂互动环节，设计小组活动、实验、辩论等多种形式，并注明时长与分组建议。这些丰富的教学资源和策略，能够帮助教学经验不足的教师快速提升备课质量，缩小与资深教师的差距。

某县域的实验数据显示，使用 AI 辅助的教师课堂目标达成率提升了 23%，尤其在跨学科项目式教学中效果显著。在跨学科项目式教学中，涉及多个学科的知识和技能，对教师的教学设计和组织能力要求较高。借助生成式 AI 工具，教师可以快速整合不同学科的资源，设计出更具综合性和趣味性的教学方案，激发学生的学习兴趣和主动性，提高教学效果。 这种教师辅助工具的应用，不仅提升了教师的教学效能，也为学生提供了更加优质的教育服务，促进了教育公平在教学过程中的实现。

1. 语言屏障的跨模态破除：在我国，由于地域广阔，民族众多，不同地区的学生在语言和文化背景上存在差异。少数民族地区的学生可能存在语言障碍，特殊教育需求者如听障、视障学生，也面临着信息获取和学习的困难。这些语言和生理上的障碍，严重影响了他们接受教育的机会和质量，阻碍了教育公平的实现。

生成式 AI 技术的发展，为打破这些语言屏障提供了新的途径。针对少数民族地区或语言障碍学生，生成式 AI 可实时将教学内容转化为民族语言语音、手语动画或盲文触觉反馈。例如，在少数民族聚居地区的课堂上，AI 工具可以将教师的普通话授课内容实时转化为当地民族语言的语音，让学生能够轻松理解教学内容。对于听障学生，系统可以将教学内容转化为生动的手语动画，通过可视化的方式传达知识；对于视障学生，则可以将文字内容转化为盲文触觉反馈，让他们通过触摸感受知识。

这种跨模态的转化技术，使特殊教育需求者获得了平等的信息接入权，不再因语言或生理障碍而被排除在优质教育资源之外。从教育公平的角度来看，这是从 “教育机会公平” 向 “教育过程公平” 的深化。它确保了每个学生，无论其语言背景、身体状况如何，都能够在教育过程中获得平等的对待和支持，真正实现了教育公平的理念。

三、生成式 AI 工具加剧教育不平等的风险敞口

（一）技术接入鸿沟的马太效应强化

1. 基础设施依赖导致的分层化：生成式 AI 工具运行需稳定网络环境与智能终端支持，而《OpenAI 报告》显示，美国低收入家庭青少年的 AI 工具渗透率（41%）较富裕家庭（78%）低 37 个百分点，这种 “数字接入鸿沟” 在发展中国家更为显著。在我国一些偏远山区，由于网络信号不稳定，时常出现卡顿、掉线的情况，导致学生无法流畅地使用在线 AI 学习工具。即使偶尔能够连接上，也会因为网络延迟过高，使得学习体验大打折扣。而在发达地区，高速稳定的网络环境和先进的智能终端设备为学生提供了良好的学习条件，他们可以随时随地使用 AI 工具进行学习、查阅资料、参与互动。这种差距可能固化 “技术精英教育” 与 “普惠教育” 的二元分化，使得贫困地区的学生在教育资源的获取上远远落后于富裕地区的学生，进一步拉大教育差距。

2. 数据资源禀赋的阶层差异：优质 AI 模型训练依赖大规模教育数据，发达地区学校凭借丰富的学情数据积累，可定制化优化本地模型。以某发达城市的重点中学为例，该校通过多年的教学实践，积累了大量的学生学习数据，包括考试成绩、作业完成情况、课堂表现等。利用这些数据，学校与科技公司合作，定制化优化本地 AI 模型，使其在错题解析准确率提升至 92%。而数据匮乏的农村学校只能使用通用模型，由于缺乏本地数据的支持，通用模型在针对农村学生的学情进行分析时，往往存在偏差，导致错题解析准确率仅为 75%。这种差距形成 “数据优势 — 工具效能” 的正反馈循环，使得发达地区的教育质量不断提升，而农村地区的教育质量却难以得到有效改善，加剧区域教育质量分化。

（二）算法机制缺陷的公平性侵蚀

1. 隐性偏见的系统性植入：若训练数据包含地域、性别、阶层等偏差（如城市学生数据占比超 80%），生成式 AI 可能输出歧视性内容。某数学应用题生成模型被发现对农村学生家庭背景设定存在刻板印象，导致题目场景适配度出现 15% 的群体差异（依据《生成式人工智能在教育中的应用：法律挑战、伦理困境与综合治理框架》案例）。这种隐性偏见不仅会影响学生的学习体验，还可能对学生的心理造成伤害，让他们产生自我怀疑和自卑情绪。例如，在一些数学应用题中，生成式 AI 可能会默认农村学生的家庭背景为务农，而城市学生的家庭背景为从事商业或专业技术工作，这种刻板印象会使得农村学生在解题时感到不适应，认为题目与自己的生活实际脱节，从而降低学习积极性。

2. “AI 幻觉” 引发的认知鸿沟：低算力终端用户使用的轻量化模型常出现事实性错误（如历史事件时间线混乱率达 28%），而高算力用户可获得经过多重校验的精准内容，这种 “信息质量鸿沟” 可能导致弱势群体形成错误知识体系，进一步扩大认知能力差距。在一些偏远地区的学校，由于缺乏足够的算力支持，学生使用的 AI 学习工具往往是轻量化模型。这些模型在处理复杂的知识内容时，容易出现事实性错误。如在学习历史知识时，可能会将历史事件的时间线混淆，将唐朝的事件描述成宋朝的，将秦始皇的事迹归到汉武帝身上。而在发达地区的学校，学生使用的高算力终端设备可以运行更强大的 AI 模型，这些模型经过多重校验，能够提供准确的知识内容。长期使用低质量的 AI 学习工具，会使偏远地区的学生形成错误的知识体系，在后续的学习和考试中，与发达地区的学生相比，处于明显的劣势，进一步扩大了认知能力差距。

（三）人机协同模式的能力断层风险

1. 教师数字素养的代际分化：调查显示，45 岁以上教师中仅 32% 能有效识别 AI 生成内容的逻辑漏洞，而青年教师这一比例达 78%，导致中老年教师在使用 AI 工具时易陷入 “过度依赖” 或 “盲目排斥” 的两极分化，削弱课堂教学中技术与人文的协同效能（数据来源《生成性 AI 在教育中的应用：机遇与挑战并存！》）。在实际教学中，一些中老年教师由于对 AI 技术的了解有限，在使用 AI 工具辅助教学时，往往缺乏批判性思维，无法辨别 AI 生成内容的准确性和合理性，只是盲目地将其应用到教学中。而另一些中老年教师则对 AI 技术存在恐惧和抵触心理，认为 AI 会取代自己的教学工作，从而拒绝使用 AI 工具。这两种极端的态度都不利于课堂教学中技术与人文的协同发展，无法充分发挥 AI 工具的优势，提高教学质量。

2. 学生技术依赖的自主性消解：过度使用 AI 完成作业的学生（占比 26%）在复杂问题解决能力测试中得分显著低于适度使用者（差距达 18 分），形成 “工具依赖 — 思维退化” 的恶性循环，尤其对经济欠发达地区学生的自主学习能力培养构成威胁（参考《AI 对教育公平有什么影响？》研究结论）。在一些学校，部分学生为了快速完成作业，过度依赖 AI 工具，遇到问题就直接向 AI 寻求答案，而不经过自己的思考和探索。长此以往，这些学生的自主学习能力和思维能力逐渐退化，在面对复杂问题时，缺乏独立思考和解决问题的能力。而在经济欠发达地区，由于教育资源相对匮乏，学生的学习基础和学习能力相对较弱，过度依赖 AI 工具对他们的自主学习能力培养构成的威胁更大。一旦形成对 AI 工具的依赖，他们将难以在未来的学习和工作中独立应对各种挑战，进一步加剧了教育不平等。

四、面向公平的生成式 AI 工具设计框架重构

（一）技术层：分层包容的架构设计

1. 轻量化模型的适贫性优化：生成式 AI 工具的运行通常对算力和网络条件有着较高的要求，这在一定程度上限制了其在网络薄弱地区和低配置设备上的应用。为了解决这一问题，需要开发适用于低算力环境的轻量化模型。通过对模型结构的优化和参数规模的压缩，将模型的参数规模降低至 10 亿级甚至更低，能够有效减少模型运行所需的计算资源。某研究团队开发的一款面向教育的轻量化 AI 模型，通过采用稀疏注意力机制和混合专家系统等先进技术，在大幅降低参数规模的同时，保持了较高的模型性能。实验数据表明，该模型在处理文本生成任务时，与传统的大规模模型相比，虽然参数规模缩小了数倍，但生成文本的质量评分仅下降了 5%，而运行速度却提升了 3 倍。

除了模型结构的优化，还应赋予模型离线功能和本地化部署的能力。这意味着即使在没有网络连接的情况下，设备依然能够运行基础的 AI 教育工具。某公益组织研发的 “北斗 AI 学伴” 就是一个成功的案例。这款工具在无网络环境下，利用设备本地的存储和计算资源，为学生提供持续 72 小时的学习支持。学生可以通过它进行课程学习、作业辅导、知识问答等操作，有效解决了网络薄弱地区学生在学习过程中因网络问题导致的学习中断问题。

1. 数据输入的公平性校验模块：数据是 AI 模型训练的基础，数据的质量和分布直接影响着模型的性能和公平性。为了确保生成式 AI 工具在教育应用中的公平性，需要在模型训练前嵌入数据均衡化算法。该算法的核心目标是使地域、阶层、能力水平等维度的数据样本偏差不超过 5%，从而避免因数据偏差导致的模型偏见。以一个包含全国不同地区学生学习数据的数据集为例，在应用数据均衡化算法前，城市学生的数据样本占比达到 70%，而农村学生的数据样本仅占 30%，这可能导致模型在训练过程中更偏向于城市学生的学习模式和特点。通过数据均衡化算法的处理，城市和农村学生的数据样本占比被调整为接近 50%，使得模型能够学习到更广泛、更均衡的知识和模式，减少对特定群体的偏见。

联邦学习技术的应用也是保障数据公平性的重要手段。它通过实现 “数据不动模型动”，使得不同地区、不同机构的数据无需集中传输和存储，即可参与到模型的训练过程中。这不仅保护了欠发达地区的数据主权，避免了数据泄露和隐私侵犯的风险，还能够充分利用各地的数据资源，提高模型的泛化能力。例如，在一个跨区域的教育 AI 项目中，通过联邦学习技术，不同城市的学校可以在不共享原始数据的前提下，共同参与 AI 模型的训练。每个学校的本地数据在本地进行加密处理后，仅将模型的更新参数上传至中央服务器进行聚合和更新。这样，既保证了数据的安全性和隐私性，又能够利用各地的数据优势，提升模型的性能和公平性。

（二）应用层：参与式设计的权力再分配

1. 用户共创的内容审核机制：生成式 AI 工具生成的内容可能涉及到伦理、文化、价值观等多方面的问题，因此需要建立严格的内容审核机制。传统的内容审核往往由单一的专业团队或机构负责，这种方式容易忽略不同用户群体的需求和意见，尤其是弱势群体的声音。为了确保内容审核的公正性和全面性，应建立包含教师、学生、家长代表的多元审核委员会。这些代表来自不同的背景和群体，能够从多个角度对 AI 生成的内容进行审查和评估。

在少数民族地区的教育中，文化适配性是一个重要的考量因素。少数民族地区的学校在 AI 教材生成过程中，应拥有一定比例的内容否决权，例如 30% 的内容否决权。这意味着如果 AI 生成的教材内容与当地的文化习俗、价值观等存在冲突，学校有权提出否决意见，并要求对内容进行修改或调整。通过这种方式，能够确保知识表征的文化敏感性，避免因文化差异导致的教育不公平。某少数民族地区的学校在使用 AI 生成的语文教材时，发现其中一篇课文的内容涉及到对当地传统节日的误解和歪曲。学校利用内容否决权，要求对这篇课文进行重新编写和审核，最终得到了符合当地文化特色的教材内容，保障了学生接受正确、合适教育的权利。

1. 能力补偿的差异化交互界面：不同用户群体在数字素养和技术应用能力上存在差异，这可能影响他们对生成式 AI 工具的使用效果和体验。为了降低工具的使用门槛，提高用户的使用意愿，应根据用户的数字素养水平，设计差异化的交互界面。对于数字素养较低的用户，提供 “引导式操作模式” 是一种有效的方式。这种模式通过语音交互替代复杂的指令输入，使用户能够通过说话的方式与 AI 工具进行交互，避免了因不熟悉操作指令而产生的困扰。

在错误反馈方面，采用可视化纠错而非技术术语，能够让用户更直观地理解错误原因和解决方法。将工具使用门槛从 “需掌握 10 + 功能键” 降低至 “3 步语音引导完成”，能够显著提高用户的使用便利性。某学校对中老年教师进行了一项关于 AI 教育工具使用的实验，实验组的教师使用带有 “引导式操作模式” 的工具，对照组的教师使用传统操作模式的工具。实验结果显示，实验组中老年教师的使用意愿比对照组提升了 41%，他们在使用过程中的错误率降低了 35%，操作效率提高了 28%。这表明 “引导式操作模式” 能够有效提升数字素养较低用户对 AI 工具的接受度和使用效果，促进教育公平在技术应用层面的实现。

（三）治理层：动态均衡的政策响应体系

1. 技术红利的再分配机制：生成式 AI 技术的发展带来了巨大的技术红利，但这些红利在不同地区和群体之间的分配并不均衡。为了促进教育公平，需要建立技术红利的再分配机制，让技术优势群体反哺弱势群体。设立 “AI 教育公平专项基金” 是一种可行的方式。该基金要求商业 AI 企业将一定比例的利润，如 15% 的利润，用于欠发达地区的技术赋能。这笔资金可以用于为农村学校提供免费的算力资源，帮助他们解决因算力不足导致的 AI 工具使用困难问题；也可以用于为农村学校提供定制化的模型微调服务，使 AI 工具能够更好地适应农村学生的学习需求和特点。

某商业 AI 企业与农村地区的多所学校合作，利用专项基金为这些学校提供免费的算力资源和定制化模型微调服务。经过一段时间的应用，这些学校的学生在使用 AI 工具进行学习后，数学成绩平均分提高了 8 分，语文成绩平均分提高了 6 分，学习积极性和主动性也有了明显提升。这表明通过技术红利的再分配机制，能够有效提升欠发达地区的教育质量，缩小与发达地区的教育差距，实现教育公平的目标。

1. 数字素养的梯度培养计划：教师作为教育的实施者，其数字素养和 AI 教育能力对生成式 AI 工具在教育中的有效应用起着关键作用。然而，目前教师群体在数字素养和 AI 教育能力方面存在较大的差异，需要实施有针对性的梯度培养计划。针对教师群体实施 “AI 教育能力认证”，将培训体系分为初级、中级、高级三个级别。初级培训主要聚焦于基础工具使用，使教师能够熟练掌握 AI 教育工具的基本操作和功能应用；中级培训侧重于人机协同设计，培养教师在教学过程中如何与 AI 工具进行有效协作，设计出更具创新性和有效性的教学方案；高级培训则关注算法偏见识别，让教师具备识别和纠正 AI 算法中可能存在的偏见的能力，确保 AI 工具在教育应用中的公平性和准确性。

政府应根据学校所在地的经济水平，提供相应比例的培训补贴，如 70% - 100% 的培训补贴。通过这种方式，鼓励教师积极参与培训，提升自身的数字素养和 AI 教育能力。力争在 3 年内使教师数字素养达标率从 58% 提升至 85%，为生成式 AI 工具在教育中的广泛应用和有效实施提供坚实的师资保障。某地区实施了 “AI 教育能力认证” 培训计划，在政府的大力支持下，经过一年的培训，该地区教师的数字素养达标率提升了 12 个百分点，在使用 AI 工具进行教学的课堂上，学生的参与度提高了 20%，教学效果得到了显著改善。

五、结论与展望：在技术张力中趋近公平理想

生成式 AI 在教育领域的应用是一把双刃剑，既蕴含着促进教育公平的巨大潜力，也潜藏着加剧教育不平等的风险。从技术接入、算法机制到人机协同模式，生成式 AI 在各个层面都对教育公平产生了复杂的影响。在技术接入方面，虽然生成式 AI 为教育公平带来了新的机遇，如个性化学习支持和教育服务门槛的降低，但由于基础设施依赖和数据资源禀赋的差异，也导致了技术接入鸿沟的马太效应强化，使得发达地区和欠发达地区在教育资源获取上的差距进一步拉大。在算法机制方面，隐性偏见的系统性植入和 “AI 幻觉” 引发的认知鸿沟，侵蚀了教育公平的基础，可能导致学生接受到不准确或带有歧视性的教育内容。在人机协同模式方面，教师数字素养的代际分化和学生技术依赖的自主性消解，带来了能力断层风险，影响了教育教学的质量和效果。

为了实现生成式 AI 在教育公平中的正向作用，需要从技术层、应用层和治理层三个层面进行设计框架的重构。在技术层，通过分层包容的架构设计，开发适贫性优化的轻量化模型和公平性校验模块，降低技术接入门槛，确保数据的公平性。在应用层，采用参与式设计的权力再分配，建立用户共创的内容审核机制和能力补偿的差异化交互界面，让不同用户群体都能参与到生成式 AI 工具的设计和使用中，保障他们的权益。在治理层，构建动态均衡的政策响应体系，建立技术红利的再分配机制和数字素养的梯度培养计划，促进技术优势群体反哺弱势群体，提升教师的数字素养和 AI 教育能力。

未来，随着技术的不断发展，生成式 AI 在教育领域的应用将更加广泛和深入。区块链技术在教育数据确权中的应用前景广阔，它可以通过去中心化、不可篡改等特性，确保教育数据的安全和隐私，实现数据的公平共享和利用。情感计算对个性化支持的伦理边界也是一个值得深入研究的问题，情感计算技术能够使生成式 AI 更好地理解学生的情感需求，提供更个性化的学习支持，但在应用过程中需要确保技术应用的透明性和用户的知情同意权，避免过度干预用户的情感体验。通过持续关注这些前沿问题，不断优化生成式 AI 工具的设计与应用，有望使其真正成为促进教育公平的强大动力，推动教育公平理想的逐步实现。