生成式人工智能赋能高等教育课堂应用路径与风险应对研究

一、引言

生成式人工智能（AIGC）技术正迅速进入高校课堂，它既能在备授课、写作与数据分析中提供即时生成与个性化支持，也把课堂推向“以设计取代禁令”的新阶段。坚持人本愿景、提升师生 AI 素养，并通过评估重设计与制度护栏来规范使用成为未来高校教育工作者与高等教育课堂的必经之路。个性化学习、快速反馈、备课与评阅效率是目前 AIGC 赋能高等教育课堂的大三核心路径，而学术诚信与评估有效性、模型“幻觉”等事实可靠性问题与数据保护、版权与透明披露是当前 AIGC 赋能高等教育课堂面临的三类核心挑战 [1,2]。

本文定位为用于指导课堂实践的教研研究，聚焦“如何用”“如何管”。结构上，第一部分界定问题与目标；第二部分提出面向“课前—课中—课后—评价”的最小可行应用路径；第三部分给出课堂可执行的风险识别与应对清单（流程与留痕），力求在不牺牲学术严谨与公平的前提下，实现AIGC 对学习成效与教师效率的可验证改进。

二、生成式人工智能赋能高等教育课堂的应用路径

（一）课前“诊断—引导—分层预学”

在大班授课与概念密集型课程中，先用AIGC 快速生成分层导学单与5题微测，并要求学生随测提交“AI 使用披露”（用途、关键提示词、主要产出与可信度自评）。教师据此识别共性错点与个体差异，分流推送材料与任务，形成“先诊断、再教学”的闭环。全流程以最小化数据与合规平台为前提（不上传可识别个人信息、明示AI 参与度），同时把“来源标注与事实核验”写入导学模板与作业说明，兼顾效率与可溯源性。该做法与 UNESCO强调的人本导向与能力建设相吻合，并与英国 ICO 关于公平、透明、数据最小化的 AI 与数据保护指引、以及 EDUCAUSE 提出的 AI 素养框架相衔接[3]。

（二）课中“共创—对话—即时反馈”

课堂活动采用“三段式”，学生基于给定资料先用AIGC 生成结构草案或多方案对比，随后开展同伴互评与来源核验，最后由教师围绕“论据—逻辑—可信度”进行针对性点拨。关键在于过程留痕（提示词、版本对比、引用清单）与理由呈现（为何采纳或拒绝AI 建议），把“会用”外显为“会判”。这一设计既落实“提升AI 素养—调整教学与评估—维护学术诚信”的原则，也呼应QAA 面向高校的生成式AI 教学与学术标准资源，鼓励从工具叠加走向任务重构与对话式学习[4]。

（三）课后“巩固—重混—迁移”

作业环节强调“个性化纠错—二次练习—迁移应用”的链式推进，由 AIGC 根据学生错因生成定制化练习与改写建议，学生提交“三件套”作为证据包（关键提示词与目标、核心输出片段与来源、人工修订痕迹与自评），对研究计划、数据/代码作业再配短口试或复现实演以验证掌握。为保障公平与可及性，课程提供无 AI 替代路径与校内设备支持，并把“事实核验、偏见识别、引用与署名”等AI 素养嵌入练习清单。

（四）评价重设计——从“检测”转向“任务与证据”

评价的重心由“是否用了 AI”转为“在何种规范下用好 AI 并可被证明”。具体做法是以情境化与阶段化的方式降低替代与偏差，更多采用在场限时写作、口试抽检、项目复现与阶段性草稿，并把“AI 使用披露与核验步骤”纳入评价管理；以多元证据链（日志、修订对比、口试记录、引用清单）替代单一结论，AI 检测报告仅作线索而非裁决依据。同时在涉及学生作品与个人信息的评估材料中遵循数据最小化与去标识化，并参考英国教育部对版权与知识产权的最新说明，确保程序正义与合规并重[5]。

三、风险识别与应对措施

（一）学术诚信与不当使用

高校治理的重点应由“是否用了AI”的检测主义，转向“在何种规范下使用并可被证明”。做法上，以任务情境 + 过程证据（阶段草稿、口试抽检、版本对比、引用清单）作为裁量主轴，并要求AI 使用披露写入评价系统；算法检测仅作线索，不应成为单一证据，以维护程序正义与对不同专业背景学生的公平。

（二）事实幻觉与可溯源性

生成式模型无法被完全消除幻觉已成行业共识，因此课堂策略应聚焦“可核验、可追踪、可解释”。具体而言，一是把来源标注与双重核验写入作业要求；二是在高风险任务中引入在场限时与口头复述以检验对证据与推理链的真实理解；三是对需要高准确度的作业，可引导采用检索增强/外部资料佐证并提交核验记录。最新研究与产业报道指出，尽管有如“语义熵”等方法可部分识别“编造性”错误，但其覆盖与成本均有限，课堂层面的治理仍应以流程化核验为主，而非指望模型端彻底解决[1] [6]。

（三）隐私、数据与版权合规

在数据层面，遵循合法、公平、透明与数据最小化原则，优先使用校内/合规平台，不上传可识别学生信息；对评估材料做去标识化与最小必要处理，并依据 ICO 关于 AI 的数据保护与安全指南建立访问控制、保留与销毁机制[3]。版权方面，课程需明确训练数据与生成内容的权利边界，要求学生与教师对第三方素材、模型产出实行来源披露与合理使用，并关注政府关于生成式AI 与版权的最新政策与实践，以降低因不当训练与不当再利用带来的侵权与合规风险。

四、结语

本文提出AIGC 赋能高等教育课堂的最小可行解，以“诊断—共创—迁移—评价重设”的闭环提升学习质量，并用披露、留痕与多元证据守住学术公正。面向后续推广，应在“人本—素养—制度”三线协同推进，以人本愿景为纲，持续以评估重设计取代“唯检测”，并审慎看待检测工具的局限；同时，依循数据最小化与透明性的要求完善合规流程，沉淀为可复制的教学范式。

参考文献

[1] FARQUHAR S, KOSSEN J, KUHN L, et al. Detecting hallucinat ions in large language models using semantic entropy[J]. Nature, 2024, 63 0(8017): 625-630.

[2] UNESCO. Guidance for generative AI in education and research [R]. (2023)[2025-08-05].

[3] ICO. Guidance on AI and data protection[R]. ICO, 2025[2025-08 -05].

[4] QAA. QAA advice and resources on Generative AI[R]. (2024)[20 25-08-10].

[5] UNITED KINGDOM DEPARTMENT FOR EDUCATION. Genera tive artificial intelligence (AI) in education[R]. (2025)[2025-08-10].

[6] 经羽伦,张殿元.生成式 AI 幻象的制造逻辑及其超真实建构的文化 后果[J].山东师范大学学报(社会科学版),2024,69(05):113-126.