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

在数字化时代的洪流中，生成式 AI 凭借其强大的内容自动生成能力和个性化的互动特点，正逐步成为教育数字化转型的核心推动力。从智能辅导系统为学生提供即时解答，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，在实践中，生成式 AI 却陷入了复杂的双重悖论。一方面，它具有显著的突破地域限制的优势，能够通过互联网将优质的教育资源以数字化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量身定制的学习内容，打破了时间和空间的障碍，使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快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，进一步扩大不同地区、不同学校之间的教育差距，使得教育不平等问题愈发严重。

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

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，能够实时生成高度匹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，还大幅降低了学习成本。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。

低成本优质资源再生产

高质量教育资源分配不平衡是长期影响教育公正的关键因素。在传统教学模式中，优秀教师资源主要集中在发达区域的优质学校，其他地方的学生难以接触到这些优质资源。而生成式人工智能工具的引入，为解决这一难题提供了可能性。利用先进的算法和技术，人工智能工具能将现有的优质课程材料转换成多语言、多模式版本，实现优质教育资源的广泛传播与共享。

以北京名校的物理实验课为例，这门课程通常包含丰富的实验操作和讲解，但受地理限制，许多乡村学校的学生无法亲自参与或观看。借助生成式人工智能技术，可以将这门课的录制视频转换为互动仿真实验剧本。乡村学校的学生通过计算机或其他智能设备，就能进入虚拟的物理实验室，进行与实际实验高度相似的操作和学习。这种“数字孪生”的资源共享方式，不仅解决了乡村学校缺乏实验室设施的问题，还使学生能够更深入地理解物理知识，提高学习效果。通过这种方法，生成式人工智能打破了优秀教师资源的垄断，让更多的学生受益于优质教育资源，促进了教育公正的实现。

（二）教育服务门槛的技术性消除

教师辅助工具的效能提升

在教学过程中，教师的教学能力和备课质量对学生的学习成果具有极其重要的影响。然而，不同教师之间的教学经验和能力存在差异，特别是新入职或教学经验不足的教师，在备课和教学设计方面常常面临较大挑战。生成式人工智能技术的应用，为此问题提供了有效的解决方案。智能教案生成系统依据课程标准，能在短短5分钟内产生差异化的教学设计。

该系统通过对大量教学案例和教育资源的学习与分析，结合不同科目、不同年级的教学目标和学生特点，为教师提供多样的教学思路和方法。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，并标注时长与分组建议。这些丰富的教学资源和策略，有助于教学经验不足的教师迅速提升备课质量，缩小与资深教师的差距。

某县的实验数据显示，使用人工智能辅助的教师课堂目标达成率提高了23%，特别是在跨学科项目式教学中效果明显。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。借助生成式人工智能工具，教师可以快速整合不同学科的资源，设计出更具综合性与趣味性的教学方案，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，也为学生提供了更优质的教育服务，促进了教育公正的实现。

语言障碍的跨模式消除

在我国，由于地域辽阔，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力障碍、视力障碍学生，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，严重妨碍了他们接受教育的机会和质量，阻碍了教育公正的实现。

生成式人工智能技术的发展，为打破这些语言障碍提供了新的路径。针对少数民族地区或语言障碍学生，生成式人工智能可实时将教学内容转换为民族语言语音、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，人工智能工具可以将教师的普通话授课内容实时转换为当地民族语言的语音，使学生能够轻松理解教学内容。对于听力障碍学生，系统可以将教学内容转换为生动的手语动画，通过可视化的方式传达知识；对于视力障碍学生，则可以将文字内容转换为盲文触觉反馈，让他们通过触摸感知知识。

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

三、生成式人工智能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

基础设施依赖导致的分层化

生成式人工智能工具的运行需要稳定的网络环境和智能终端的支持，而《OpenAI 报告》显示，美国低收入家庭青少年的人工智能工具渗透率（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，经常出现卡顿、断线的情况，导致学生无法顺畅地使用在线人工智能学习工具。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人工智能工具进行学习、查阅资料、参与互动。这种差距可能导致“技术精英教育”与“普惠教育”的二元分化，使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，进一步扩大教育差距。

数据资源禀赋的阶层差异

优质的 AI 模型训练依赖大量教育数据，发达地区学校依靠丰富学情数据积累，能够个性化优化本地模型。以某发达城市的重点中学为例，该校通过多年教学实践，收集了大量学生学习数据，涵盖考试成绩、作业完成状况、课堂表现等。借助这些数据，学校联合科技公司，个性化优化本地 AI 模型，使其在错题解析的准确性提升至 92%。然而，数据不足的农村学校只能采用通用模型，因缺少本地数据支持，通用模型在分析农村学生学情时，常有偏差，导致错题解析准确性仅为 75%。这种差距形成了“数据优势—工具效能”的良性循环，推动发达地区教育质量持续提升，而农村地区教育质量难以显著改善，加剧了区域教育质量的分化。

（二）算法机制缺陷的公平性侵蚀

隐性偏见的系统性植入

如果训练数据含有地域、性别、阶层等偏差（如城市学生数据占比超过 80%），生成式 AI 可能输出带有歧视性的内容。某个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，导致题目场景匹配度出现 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）。这类隐性偏见不仅影响学生的学习体验，还可能对学生的心理造成损害，使他们产生自我质疑和自卑感。例如，在某些数学应用题中，生成式 AI 可能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工作，这种刻板印象会让农村学生在解题时感觉不适，认为题目脱离了自己的生活实际，从而减少学习的积极性。

“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为 28%），而高算力用户可获取经过多次验证的精确内容，这种“信息质量鸿沟”可能导致弱势群体构建错误的知识体系，进一步扩大认知能力的差距。在一些偏远地区的学校，由于缺乏充足的算力支持，学生使用的 AI 学习工具通常是轻量化模型。这些模型在处理复杂知识内容时，容易出现事实性错误。比如，在学习历史知识时，可能会将历史事件的时间线混淆，将唐朝的事件描述为宋朝的，将秦始皇的事迹归为汉武帝的。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，这些模型经过多次验证，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构建错误的知识体系，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的差距。

（三）人机协同模式的能力断层风险

教师数字素养的代际差异

调查显示，45 岁以上的教师中仅有 32% 能够有效识别 AI 生成内容的逻辑漏洞，而年轻教师这一比例达到 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”的极端，削弱课堂教学中技术和人文的协同效果（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，无法判断 AI 生成内容的准确性和合理性，只是盲目地将其应用于教学中。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 会替代他们的教学工作，因此拒绝使用 AI 工具。这两种极端的态度都不利于课堂教学中技术和人文的协同发展，无法充分发挥 AI 工具的优势，提高教学质量。

学生技术依赖的自主性丧失

过度依赖 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明显低于适度使用者（差距达到 18 分），形成“工具依赖—思维退化”的恶性循环，特别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，部分学生为了迅速完成作业，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。久而久之，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，由于教育资源相对稀缺，学生的学习基础和能力相对较弱，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，他们在未来的学习和工作中将难以独立应对各种挑战，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

轻量化模型的适应性优化

生成式 AI 工具的运作通常需要较高的运算能力和网络状况，这在某种程度上制约了其在互联网质量差的区域和低性能设备上的应用。为解决这个问题，需开发适合低运算环境的轻量级模型。通过优化模型架构和压缩参数规模，将模型的参数数量减少到十亿级别或更低，可以显著降低模型运行所需的计算资源。某研究小组开发了一款针对教育的轻量级 AI 模型，采用稀疏注意力机制和混合专家系统等先进科技，在大幅度减少参数数量的同时，维持了模型的高效表现。实验数据显示，该模型在处理文本生成任务时，尽管参数数量减少了数倍，但生成文本的质量评价仅降低了 5%，而运行速度则提高了三倍。

除了优化模型架构外，还需赋予模型离线功能和本地化部署的能力。这意味着即便没有网络连接，设备也能运行基本的 AI 教育工具。某非营利组织研发的“北斗 AI 学伴”就是一个成功的例子。该工具在无网络环境中，利用设备自身的存储和计算资源，为学生提供长达 72 小时的学习支持。学生可以通过它进行课程学习、作业指导、知识问答等活动，有效缓解了网络不佳地区学生在学习过程中因网络问题引发的学习中断问题。

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关系到模型的表现和公平性。为了确保生成式 AI 工具在教育领域的公平性，需要在模型训练前嵌入数据平衡算法。该算法的主要目的是确保地域、阶层、能力水平等方面的数据样本偏差不超过 5%，以避免因数据偏差引起的模型偏见。以一个包含全国各地学生学习数据的数据集为例，在应用数据平衡算法之前，城市学生的数据样本比例高达 70%，而乡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加倾向于城市学生的学习模式和特点。通过数据平衡算法的处理，城市和乡村学生的数据样本比例被调整至接近 50%，让模型能够学到更广泛、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确保数据公平性的关键措施。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，就能参与模型的训练过程。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，还能充分利用各地的数据资源，增强模型的泛化能力。例如，在一个跨区域的教育 AI 项目中，借助联邦学习技术，不同城市的学校可以在不分享原始数据的前提下，共同参与 AI 模型的训练。每所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到中央服务器进行汇总和更新。这样，既确保了数据的安全性和隐私性，又能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

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道德、文化、价值观等多个方面的问题，因此需要建立严格的内容审核机制。传统的内容审核通常由单一的专业团队或机构负责，这种方法容易忽视不同用户群体的需求和观点，特别是弱势群体的声音。为了确保内容审核的公正性和全面性，应设立包括教师、学生、家长代表在内的多元化审核委员会。这些代表来自不同的背景和群体，能从多个角度对 AI 生成的内容进行审查和评估。

在少数民族地区的教育中，文化适应性是一个重要的考虑因素。少数民族地区的学校在 AI 教材生成过程中，应该有一定的内容否决权，比如 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惯、价值观等有冲突，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，可以确保知识表达的文化敏感性，避免因文化差异导致的教育不公。某少数民族地区的学校在使用 AI 生成的语文教材时，发现其中一篇文章的内容对当地传统节日的理解和描述存在错误。学校利用内容否决权，要求对这篇文章进行重新编写和审核，最终获得了符合当地文化特色的新教材内容，保障了学生接受准确、适宜教育的权利。

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”是一种有效的策略。这种模式通过语音交互代替复杂的命令输入，让用户能够通过语音与 AI 工具互动，避免了因不熟悉操作命令带来的困惑。

在错误反馈方面，使用可视化纠错而非技术术语，能让用户更加直观地理解错误的原因和解决方案。将工具使用门槛从“需掌握10+功能键”降低到“3步语音引导完成”，能显著增强用户的使用便捷性。某学校对中老年教师进行了一个关于AI教育工具使用的实验，实验组的教师使用了带有“引导式操作模式”的工具，而对照组的教师使用了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高了41%，他们在使用过程中的错误率减少了35%，操作效率提升了28%。这表明，“引导式操作模式”能够有效地提高数字素养较低用户对AI工具的接受度和使用效果，推动教育公平在技术应用方面的实现。

（三）治理层：动态均衡的政策响应体系

技术红利的重新分配机制：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平衡。为了促进教育公平，需要建立技术红利的重新分配机制，让技术优势群体支持弱势群体。设立“AI教育公平专项基金”是一种可行的方法。该基金要求商业AI公司将一定比例的利润，例如15%的利润，用于欠发达地区的技术赋能。这笔资金可用于为农村学校提供免费的计算资源，帮助它们解决由于计算资源不足导致的AI工具使用难题；也可以用于为农村学校提供定制化的模型调整服务，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公司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计算资源和定制化模型调整服务。经过一段时间的应用，这些学校的学生在使用AI工具学习后，数学成绩平均提高了8分，语文成绩平均提高了6分，学习的积极性和主动性也有了明显的提升。这表明，通过技术红利的重新分配机制，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。

数字素养的梯度培养计划：教师作为教育的执行者，其数字素养和AI教育能力对于生成式AI工具在教育中的有效应用至关重要。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、高级三个层次。初级培训主要集中在基础工具的使用，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算法中潜在偏见的能力，确保AI工具在教育应用中的公正性和准确性。

政府应根据学校的经济状况，提供相应的培训补贴，比如70%-100%的培训补贴。通过这种方式，鼓励教师积极参加培训，提升自身的数字素养和AI教育能力。力争在3年内将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人才保障。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高了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，也存在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会，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的差异，也导致了技术接入鸿沟的马太效应加剧，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扩大。在算法机制方面，隐性偏见的系统性嵌入和“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差异和学生技术依赖的自主性减弱，带来了能力断层的风险，影响了教育教学的质量和效果。

为了实现生成式AI在教育公平中的正面作用，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，开发适合贫困地区优化的轻量级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，让不同的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，建立技术红利的重新分配机制和数字素养的梯度培养计划，促进技术优势群体支持弱势群体，提升教师的数字素养和AI教育能力。

将来，随着技术的不断进步，生成式 AI 在教育领域的应用将更为广泛和深入。区块链技术在教育数据确权中的应用前景光明，它能通过去中心化、不可更改等特性，保障教育数据的安全和隐私，实现数据的公正共享和使用。情感计算对个性化支持的伦理界限也是一个值得深入探讨的问题，情感计算技术可以使生成式 AI 更好地理解学生的情感需求，提供更为个性化的学习支持，但在应用过程中需确保技术使用的透明性和用户的知情同意，避免过度影响用户的情感体验。通过持续关注这些前沿议题，不断改进生成式 AI 工具的设计与应用，有望使其真正成为推动教育公平的重要力量，助力教育公平理想逐步实现。