人工智能在教育领域的应用虽能提升效率与个性化体验，但潜藏数据隐私泄露、算法偏见、人文教育弱化等风险，需警惕技术滥用对教育本质的冲击。
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数据安全与隐私侵犯
人工智能依赖大量学生行为数据（如面部表情、学习轨迹）进行分析，若收集或存储不当，可能导致敏感信息泄露。部分系统甚至存在数据被恶意篡改的风险，威胁学生人身安全。 -
算法偏见与教育公平失衡
算法设计可能隐含开发者主观倾向，例如强化应试指标或特定意识形态，导致学习路径单一化。依赖生成式AI的答案生成可能传播错误信息，长期影响学生认知体系。 -
人文关怀与师生关系弱化
过度依赖AI可能削弱教师育人角色，使教育沦为技术驱动的机械流程。学生与机器的交互增加，但情感联结减少，可能阻碍批判性思维与人格健全发展。 -
技术依赖与认知过载
“人工催熟”式学习（如过早使用AI强化训练）可能扰乱儿童自然认知节奏，短期提升成绩却损害长期创造力。部分工具甚至成为学术不端的温床，如AI代写作业或替考。
教育需平衡技术创新与伦理底线，明确AI的辅助定位，优先保障学生权益与教育本质。
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