​​AI教学的弊端主要体现在数据隐私风险、教育人文性削弱、技术依赖加剧不平等三大核心问题上​​。尽管AI能提升教学效率，但过度依赖技术可能导致学生思维僵化、师生关系疏离，甚至引发伦理争议。

1. ​​数据隐私与安全风险​​
   AI教学需采集学生行为、表情等生物数据，存在过度收集和泄露风险。敏感信息可能被滥用，侵犯隐私权，甚至引发网络诈骗等安全问题。部分算法设计隐含偏见，可能强化教育不公。

2. ​​教育人文关怀缺失​​
   AI擅长知识灌输，但难以替代教师的情感互动和价值观引导。过度依赖技术易使课堂沦为“答题训练场”，削弱批判性思维和创造力培养。学生长期接触虚拟交互，可能导致社交能力退化与情感冷漠。

3. ​​技术依赖与资源鸿沟​​
   AI教学工具成本高昂，可能加剧城乡、校际资源差距。教师若缺乏数字素养，会被技术边缘化；学生过度依赖AI生成答案，可能导致自主学习能力下降，形成“算法绑架”的学习路径。

4. ​​意识形态与学术诚信问题​​
   生成式AI可能输出带有偏见的内容，影响学生认知。其便捷性也为抄袭、替考等学术不端行为提供便利，冲击教育公平性。

​​AI教学需在技术应用中坚守教育本质​​。平衡效率与伦理，加强教师主导权、完善数据监管，才能避免技术异化，真正服务于人的全面发展。