生成式人工智能應用于基礎教育的風險與控制

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A DOI：10.3969/j.issn.1672-1128.2025.06.006

基礎教育不僅是學生全面發展的起點，也是整個國民教育體系的重要組成部分，對實現高質量教育目標至關重要，也是教育公平和社會公平的重要體現。目前，隨著生成式人工智能（Generative Artificial Intellgence，以下簡稱生成式AI）的“光速”發展和多領域應用，給基礎教育的高質量發展帶來了新的機遇和挑戰。生成式AI是一種能夠基于已有數據生成新的、有意義的和有價值內容的人工智能技術，它通過深度學習和神經網絡模型，能從大量數據中學習特定模式和結構，進而生成相應的文本和圖像等多種形式的內容。針對生成式AI的教育治理，聯合國教科文組織于2023年9月發布《生成式人工智能教育和研究應用指南》Ⅲ，支持各國家和地區結合其在教育領域的應用開展即時行動、規劃長期政策和探索具體應用的落地。

生成式AI在教育領域的廣泛應用，正逐步成為支持教師教學和學生學習的有效工具，發展趨勢呈現為從個性化學習到智能輔導，從改善課堂到自動化評估，從輔助教學設計到促進教學內容深化等。但聚焦基礎教育中的詳細應用，尚在嘗試和探索之中，同時也伴有技術、管理、倫理、教學和社會等方面的相關風險。已有學者從不同視角對其潛在風險進行了大量探討，但大多是從傳統與片面的還原論視角來分析，較少采用復雜適應系統理論，聚焦系統內在要素的交互關系，揭示客觀事物構成的原因和進化過程。導致眾多現實問題可能難以從本質上得以廓清，亦難以實現根本性解決。因此，本研究主要從復雜適應系統理論視角，結合風險管理理論，重點關注如何有效識別生成式AI在基礎教育應用中可能引發的各類風險，調控生成式AI在基礎教育應用中的穩定性和安全性等問題。

一、復雜適應系統理論概念及其教育應用

20世紀80年代中期，美國學者約翰·霍蘭（JohnHolland）正式提出復雜適應系統（Complex Adaptive System，CAS）理論，其核心概念主要是適應性、自組織、涌現和非線性4。復雜適應系統理論作為一種跨學科的理論框架，主要探討復雜系統中多主體互動及動態演化的規律，在很多領域的應用中都展現了強大的解釋力和實踐價值。為準確理解該理論的核心思想及其在教育領域的適用性，有必要梳理其基本內涵和教育應用。

（一）基本內涵

復雜適應系統理論的核心內容是適應性主體（adaptive agent），指的是那些具有自主性、學習能力與適應能力的行為單元，能夠基于對環境和他者的持續感知進行反饋調整，推動系統整體的演化與重組。圍繞適應性主體的構成與功能，霍蘭進一步提出復雜適應系統應具備的七個基本要素：聚集（aggregation）、非線性（nonlinearity）、流（flows）、多樣性（diversity）、標識（tags）、內部模型（internal models）以及積木（building blocks）[5]。其中，聚集指多個主體按照一定規則構成更大層級的組織單元；非線性則體現系統響應的不確定性和變化的放大效應；流則強調信息、能量和資源在系統中的動態流動；多樣性則表現為主體在結構、屬性和行為模式上的差異性。此外，標識是適應性主體用于識別、匹配和選擇互動對象的符號機制；內部模型是主體在演化過程中形成的可支持行為預測與調整的表征系統；積木則是系統中可以被重組和復制的構件單元。

聚集、非線性、流、多樣性是復雜適應系統的通用特性，而標識、內部模型以及積木則是個體與環境交互的關鍵機制。系統的主體具有適應能力與動態交互能力，能夠在時間演進中持續學習和成長，其演化能推動系統各部分共同進化，促進新的積木和組織結構的生成，推動開放系統與環境的互動。復雜適應系統的運作機制非常復雜，適應性主體在持續自我演化中推動系統整體演進，趨向混沌狀態，生成新的積木、結構和模式，并在有序、無序和混沌狀態之間不斷切換和調整。因此，復雜適應系統普遍呈現出復雜性與非線性、自適應性與動態性、目的性與有序性等基本特征。從而復雜適應系統理論被廣泛應用于生態、經濟、社會、技術等多個領域，近年來也被引人教育研究領域，為理解教育系統中多主體、多層次、多變量的交互機制，提供了新的理論框架與方法論視角。

（二）教育領域應用

近年來，復雜適應系統理論在教育學領域的研究與應用逐漸深化，從教育評估、產教融合到STEAM教育，均展現出跨學科的適應性與理論整合價值。例如，李學堯將復雜適應系統理論引入人工智能倫理制度的跨學科構建中，為多學科研究中的理論框架整合提供了新思路。這種強調動態適應與多主體參與的理論視角同樣適用于教育領域復雜系統的分析與實踐。例如，李莎莎和龍寶新通過復雜適應系統理論的“刺激—反應”模型與回聲模型，分析了工程類專業學位研究生產教融合的系統運行模式，揭示了該系統的聚集性、非線性與“流”等方面的突出特性。在基礎教育領域，張會慶和許亞鋒借助復雜適應系統理論探討了STEAM教育“產學政研”一體化系統的建構路徑，指出系統的適應性與協同性對于推動教育生態發展至關重要8。因為復雜適應系統理論的核心優勢在于其能夠動態分析系統中多層次、多主體的互動特性，并揭示系統在復雜環境下的演化規律，所以從教育評估的改進到教育系統內部的協同構建，都表明復雜適應系統理論可以為分析教育領域中復雜性問題提供有力的理論支持。尤其是在解決資源分散、機制缺乏靈活性、多主體互動不足等問題時，復雜適應系統理論展現出卓越的適應性與解釋性。

復雜適應系統理論的動態特性與基礎教育系統的發展性高度契合。基礎教育系統由多層次、多主體和多變量組成，其運行規律表現為復雜性與非線性、適應性與動態性以及目的性與有序性，充分體現出復雜適應系統理論的基本內涵。另外，因為生成式AI的深度介入，傳統的基礎教育系統會進行解構和重構，并向新的系統形態演化。因此，本研究采用復雜適應系統理論作為分析框架，既能揭示生成式AI技術在基礎教育系統中的多維影響，又能為構建“生成式 AI+ 基礎教育”風險控制系統提供理論支撐。

二、“生成式 Al+ 基礎教育”系統特征

基礎教育從其結構和過程來看，是一個穩定而有彈性的動態系統，有著既緊密又松散的結構關系。所謂“穩定”，是指基礎教育具備一套相對固定的框架和規范。無論是在哪個國家或地區，基礎教育都致力于讓學生掌握語言、數學、科學等基礎知識，具備基本的思維能力、溝通能力和社會適應能力。而“有彈性”則體現在基礎教育能夠根據時代發展、社會需求和學生個體差異進行靈活調整和變化。

（一）復雜性與非線性

復雜系統通常由數量中等的智能性和自適應性主體構成。相對于線性系統，非線性系統往往表現出一定的不規律性，同時也會具有較高的復雜性。基礎教育系統涵蓋政府、學校、教師、學生、家長和社區等多個主體，涉及政策、教學、學習、評價和管理等多個層面。各主體在整個體系中相互作用、相互反饋和相互調整，使得系統在平衡與不平衡、穩定與不穩定、規律與不規律之間不斷變化，具有鮮明的復雜性和非線性特征。生成式AI技術的引入進一步加劇了系統的復雜性和非線性。比如，當教師在運用生成式AI進行教學設計，或學生運用生成 AI輔助完成學習任務，不僅涉及技術維度的變革，也引發方法和模式上的重構。此外，由于系統涉及不同層次的人群和多種組織結構，包含多個變量和具有多個主導作用的正反饋回路，以及新舊狀態的更替等特性，進一步凸顯了基礎教育系統的復雜性和非線性特征。

（二）自適應性與動態性

系統的復雜性與其規模并無直接關系，復雜系統中的主體具有較強的自適應能力，能夠根據周圍環境和系統規則做出合理的判斷和決策。在基礎教育系統中，生成式AI首先沖擊的是系統組織的核心，即教與學，其他活動均圍繞該核心展開。因此，生成式AI勢必會變革傳統的教與學方式，教學評價和管理評價也隨之轉變，而評價機制的轉變必然會帶來管理層面的轉變。由此，整個系統會根據生成式AI技術的發展和應用環境的變化，做出自適應調整。這種調整顯然是一個動態過程，表現為系統在內部要素之間，以及系統與環境之間持續交互中不斷演變，并通過自組織過程促進系統向更高級更穩定的方向發展。

（三）目的性與有序性

貝塔朗菲（Bertalanffy）認為，系統的有序性是有一定方向的，一個系統的發展方向不僅取決于偶然的實際狀態，還取決于它自身所具有的方向必然性，這就體現了系統的目的性。當前，我國基礎教育以促進學生全面發展和提升教育質量、滿足人民群眾對優質教育資源的需求為總體目標，具有明確而穩定的目的導向。因此，主體系統目的性越明確，系統越趨向有序，其穩定性也越好。另外，基礎教育系統內部自組織過程，通過協調主體內部結構與外部環境各要素，推動系統從無序到有序演化和發展。正是因為這些主體的協同工作和系統內部結構的有序發展，才可能使系統能夠不斷朝著提高教育質量這個目標前進，逐漸形成有序的整體格局。在這一過程中，保持有序的結構不僅是基礎教育向高質量發展的前提，也正體現出系統自適應過程中的目的性邏輯。

三、風險控制架構與機制

基于上述分析，“生成式 AI+ 基礎教育”確實具備組成復雜適應性系統的關鍵要素，這為其協同發展提供了現實可能。然而，二者結合的過程中仍不可避免地面臨諸多現實問題與障礙。在實際應用中，生成式AI帶來的技術倫理問題，如數據隱私泄露、虛假信息傳播等，將給基礎教育的育人環境帶來潛在風險；同時，教育從業者在技術的接受程度、應用能力方面存在差異，容易導致技術與教學實踐脫節，制約復雜適應性系統的有效構建。因此，構建系統化的風險控制架構成為保障“生成式 AI+ 基礎教育”系統可持續發展的關鍵路徑。

復雜適應系統理論強調交互性主系統，及其在持續交互中的秩序維持機制，這為分析“生成式 AI+ 基礎教育”系統風險控制提供了重要理論基礎。基于系統特征和基礎教育高質量發展的目標，“生成式 AI+ 基礎教育”系統的風險控制架構可以界定為：由政府管理者、學校管理者、教師、學生、技術開發者和社會大眾共同構成，以基礎教育高質量發展為核心目標，以主體間的適應性學習和互動為機制；通過信息資源、技術資源和教學資源的共享，聚焦生成式AI技術在教學中的風險識別和控制為重點；強調各主體間的優勢互補、協作銜接與動態耦合；最終實現信息流、能量流和物質流的高效流通，耦合成一個非線性、可持續、和諧演進的復雜適應系統。

（一）外部環境與內部子模塊

從風險控制架構來看，主要由外部環境和內部各子模塊構成。具體來說，外部環境主要包括政策環境和社會環境兩個層面，而內部子模塊則由各類主體按照不同組合方式構成“積木塊”，并分別構成教學支持、學習支持、技術支持、管理支持和評價支持五個子模塊，協同圍繞基礎教育高質量發展這個共同目標運行。

1.外部環境

一是政策環境。政府主管單位通過系統化的政策制定、發布和實施，保障生成式AI技術在基礎教育中合法合規應用，推動系統的規范運行。其次，經費支持亦是確保技術能夠得到持續發展和優化的重要保障。此外，具有前瞻性的戰略規劃與可操作的實施方案也是不可缺少的關鍵環節。特別是在綜合治理層面，政府應通過多部門協同監管，統籌推動生成式AI技術的有序應用，實現生成式AI技術應用的全方位治理，防止技術濫用和風險擴散，確保系統的穩定性和持續性。

二是社會環境。社會大眾包括家長、社區成員和媒體，在生成式AI技術應用于基礎教育過程中，發揮著重要的反饋與監督作用。家長通過觀察和參與孩子的學習過程，能夠及時發現應用中的潛在問題，并提出建設性的意見。社區成員則通過各種社區活動和交流平臺，分享生成式AI在教育中的應用體驗，凝聚集體智慧，共同推動技術的改進。媒體作為信息傳播的主要渠道，通過報道和評論，揭示生成式AI技術在基礎教育中存在的問題和潛在風險，促進社會各界的廣泛討論和關注。

2.內部子模塊

依據教學組織的傳統運行規律，可以構建一個涵蓋教學支持、學習支持、技術支持、管理支持和評價支持五個子系統的綜合框架。教學支持子模塊主要負責提供系統化培訓和教學設計優化，增強教師對AI技術的掌握，提高教學互動性和適應性；學習支持子模塊為學生提供豐富的學習資源和多樣化的學習環境，激發學生的學習動機，利用生成式AI的自適應特性，促進個性化學習路徑的形成；技術支持子模塊需保證AI平臺的穩定運行和數據安全，處理系統中的信息流動和反饋機制，確保技術資源的有效配置和高效利用；管理支持子模塊通過平臺管理、用戶管理、資源調配、安全控制及系統治理等方式，保障各子系統的規范運行和協調發展，確保生成式AI技術在基礎教育中的應用符合政策要求與運行穩定；最后，評價子模塊包括形成性評價、總結性評價和個性化評價等形成，評價主體通過實時監測學生的學習過程、終結性考試、項目成果展示、自我評價和同伴互評等手段，提供即時反饋和改進建議，促進學生自我反思和持續提升。綜上，這五大子模塊通過相互依賴和協同運作，共同構成了“生成式AI+ 基礎教育”系統風險控制的整體邏輯架構。

（二）風險控制架構的互動機制

“生成式 AI+ 基礎教育”系統風險控制架構的運行機制，包含轉換過程與反饋過程兩大核心環節[2]。這兩個過程相互作用，構成了風險控制架構動態適應和自我優化的關鍵路徑。轉換過程指的是信息、能量和物質，包括環境、人才與資本資源、使命與政策、材料與方法等在系統內部的流通和在外部的交互，它們通過風險控制架構內部的有效轉換，輸出為高質量的基礎教育成果。反饋過程則是風險控制架構通過內部和外部的反饋信號進行調整和優化。在反饋回路中，各主體通過持續互動和信息反饋，形成閉環結構。具體來說，在政策反饋回路中，政府管理者根據學校管理者、教師和社會大眾的反饋，調整和優化資源分配策略；在社會反饋回路中，社會大眾通過各種渠道，向政府和技術主體提供意見和建議，幫助改進政策和技術。在技術反饋回路中，技術主體根據用戶反饋，不斷改進技術性能和用戶體驗;在教學反饋回路中，教師根據學生的學習數據和反饋，動態調整教學策略和方法；在管理反饋回路中，學校管理主體根據教師和學生的反饋，優化資源配置和支持策略；此外，架構還包括學習反饋回路、評價反饋回路等，共同構成系統風險感知和調控的多維閉環網絡（見圖1）。

為更直觀展現“生成式 AI+ 基礎教育”系統的風險控制架構，圖1構建了一個互動機制模型。該模型基于多元主體參與下的五大支持子模塊，通過資源輸人、要素轉換與信息反饋構建起系統的動態運行框架。在政策與社會環境的共同作用下，各子模塊之間形成協同互動，依托AI技術平臺實現信息與資源的高效流通。該模型內部的教學、學習、技術、管理與評價等模塊之間存在清晰的邏輯關系及雙向交互路徑，充分體現出系統在非線性與自適應基礎上的動態耦合特征。例如，教學支持與學習支持通過評價支持實現信息回流，構成教學反饋回路；技術支持與教學、管理等模塊之間的數據交互構成技術反饋回路；管理支持系統通過整合來自各子系統的數據反饋，動態調整資源配置與運行策略，體現管理反饋機制；同時，政策與社會環境亦通過與系統邊界的連接路徑反映其在外部反饋中的調控作用。這些反饋路徑的構建使得系統能夠實現多層次、閉環式的運行調整，支撐系統在運行過程中對風險信號的持續感知與主動響應。

四、風險控制機制實施路徑

在復雜適應系統理論的指導下，“生成式 AI+ 基礎教育”風險控制互動機制模型不僅呈現了系統運行的基本邏輯，也明確提出了系統在安全性、穩定性和調控能力方面的內在要求。為推動該機制模型在實踐場景中的高效運行，需進一步從機制的目標導向、推進流程與機制協同三個維度，系統闡述“生成式 AI+ 基礎教育”風險控制機制的運行路徑與組織策略。

（一）機制實施的目標導向

依據復雜適應系統理論所強調的非線性、動態演化與多主體交互邏輯，風險控制機制的實施圍繞以下三個目標展開系統部署，增強系統在復雜教育生態中的運行韌性與結構彈性。

1.系統穩定性的保障目標

隨著信息流在生成式AI環境中的高頻流動與跨層傳遞，系統對數字安全的敏感性和復雜性顯著增強。學生的學業信息、教師的教學資料、學校的管理數據等敏感內容，在生成式 AI應用系統的調用與交互過程中，如果缺乏穩固的安全保障機制，極易引發數據泄露、權限濫用或系統被攻擊等問題，構成數字安全風險[13]。因此，系統運行需將穩定性視為底層保障邏輯，通過技術主體主導、學校管理者協同配合，構建多層次的數字安全機制，強化數據加密、身份認證、訪問控制和異常識別等關鍵功能模塊，全面提升系統在動態環境中的運行穩定性和信息安全性。

2.教育專業性的維護目標

生成式AI技術在教學設計、課堂實施和教學資源構建中的深度嵌入，正在重構教師的角色邊界與教學主導方式[4l]。但在缺乏系統性指導與邊界設定的情況下，教師容易形成過度依賴AI的行為模式，進而弱化個性化教學、削減課堂調控能力，甚至影響教學反思與生成性教學實踐。這類教學依賴性風險，將直接沖擊教育以“人”為本的核心價值理念。因此，風險控制機制的實施需以教育的專業性維護為核心目標，依托學校管理者主導，推動制度規范，促進教師技術素養提升，強化反思能力建設，提倡多樣化教學策略，確保生成式AI技術的應用始終服務于教育高質量發展的本質追求。

3.系統效能性的提升目標

治理結構的效能直接決定了生成式AI系統在基礎教育中的可持續運行潛力。評價機制的透明性、管理機制的靈活性以及資源配置的均衡性，是影響系統效率與治理質量的關鍵變量。當算法設計缺乏可解釋性、評價指標固化或管理流程碎片化時，極易引發評價偏差與治理滯后5。因此，學校管理方、教學組織與技術開發團隊，需聯合推動多元評價標準的構建與管理流程的精細化改造，逐步實現系統治理結構的扁平化與智能化，強化系統應對風險與調節失衡的內生控制能力。

（二）機制實施的推進流程

風險控制機制的有效運行，應遵循復雜適應系統的生成邏輯與演化節律，按照階段性目標有序推進。結合“生成式 AI+ 基礎教育”系統的運行模擬，實施流程可劃分為準備建構、協同運行與反饋優化三個階段，逐步構建一個具有可持續性的動態運行路徑。

1.準備建構階段

風險控制互動機制啟動的結構初始化階段，主要目標在于完成AI支持模塊的部署、規則制度的設定，以及資源基礎的配備。各支持子模塊需明確運行職責與交互接口，完成資源要素的精準匹配。教學支持模塊需組織教師參與面向生成式AI技術的使用培訓，掌握基本操作邏輯、提升內容甄別能力與教學適配方法，避免在初始階段就形成非意識性依賴行為。學習支持模塊由技術支持方與教師共同主導，結合學生的認知水平，分階段設計資源結構，包括任務情境的分層組織、提示系統的嵌人邏輯與訪問權限的階段控制，為多元學習路徑的實現奠定資源基礎。

2.協同運行階段

此階段標志著系統進入五大子模塊的耦合運行期，教學、學習、技術、管理與評價功能之間的動態交互機制開始全面啟動。在教學環節，生成式AI被集成進備課、教學內容構建與課堂互動等流程中，盡管顯著提升了教師工作效率，但若缺乏策略性引導與適度調控，教師對AI輸出內容的過度依賴，可能削弱教學創新性與課堂控制力。為此，需構建“教師參與比”指標監測體系，通過教師自評與同行互評等方式，引導教師把握AI介入程度，實現教學控制與技術輔助的動態平衡。在學習環節，學生借助AI系統完成任務生成與知識探索，可能逐漸形成快速應答、機械模仿等表層化學習行為。對此，技術模塊嵌入“AI生成內容標識”“思維路徑展示結構”與“任務層級提示系統”等功能，使學生能夠清晰識別學習任務的責任歸屬，強化自我驅動、探究能力與過程意識。

3.反饋優化階段

當機制運行趨于穩定后，需進入多層次反饋回路的激活階段，保障系統持續優化。AI技術子模塊可采集教師教學的生成軌跡、學生任務的完成方式及學習的路徑分布等動態數據，與評價子模塊形成數據聯動，用以識別教學偏移、學習參與度下降與資源匹配效率等關鍵變量。再基于技術子模塊的數據分析，可生成可視化風險預警報告，將潛在風險及時推送給管理子模塊。所以，管理子模塊需制定響應規則，圍繞“技術依賴率”“任務重復率”“互動頻次”等設置風險閾值，一旦觸發，系統將自動啟動限制機制，及時組織干預與策略調整，從而實現系統狀態的動態修復與持續優化，保障整體運行的穩定性與韌性。

（三）機制實施的協同支撐

基于復雜適應系統理論的“多主體協同—反饋循環一結構自組織”運作邏輯，“生成式AI+ 基礎教育”風險控制系統的穩定運行，亟需構建起一個由系統主體、技術運行與制度規范共同構成的協同支撐網絡。

1.系統主體協同支撐

風險控制機制的高校運行有賴于多主體的協同配合。政府作為宏觀制度構建者，應主導規范制定、倫理邊界劃定與監督機制設立，構成頂層治理的制度支點；學校管理層作為機制的中介樞紐，承擔資源協調、機制落實與校本反饋整合的關鍵角色；教師與學生作為風險生成與系統運行的核心單元，在教學互動、學習反饋與數據生成等過程中，承擔著高頻互動與信息流轉的主體功能；技術主體則需保障AI技術應用的穩定性、安全性與可調節性，為機制提供運行底座；社會公眾則以外部監督、輿論引導與第三方評價的形式參與系統倫理審視與價值平衡。基于此，系統各主體需構建跨層級、跨角色的協同運行機制，例如學校可以建立“校級執行委員會—教研組聯席會—AI技術支持培訓會”聯動體，實現資源調配的柔性協作、風險識別的快速反應與系統優化的集體決策。

2.技術反饋循環支撐

作為風險控制互動機制的動態調節中樞，AI技術模塊承載著數據采集、路徑識別、異常監測與響應引導的反饋循環功能。當前，系統運行中所暴露出的算法黑箱、權限模糊與數據割裂等問題，正在侵蝕系統的可控性與信任基礎。因此，必須優先重構技術反饋鏈條，以“統一人口、模塊分區、角色識別、端到端加密”為原則，構建具備分布式架構與可追溯能力的技術運行框架[17]。在操作層面，應建立基于用戶身份的訪問控制機制，明確教師、學生、管理者等多元角色的數據使用邊界；再引入本地緩存與加密傳輸機制，提升數據在傳輸和調用過程中的防護能力；同時設立行為日志審計系統，對用戶行為軌跡與數據流轉路徑，進行實時識別與風險掃描。最后，為了維持系統長期的運行彈性與公平性，還需由技術主體牽頭，定期開展安全審計與算法偏差評估，保障技術始終運行在合法、透明、可控的邊界之內。

3.制度性自組織支撐

制度規則在復雜系統中不僅是管理工具，更是推動結構演化與秩序生成的內在機制。在治理維度，應突破既有制度碎片化、流程冗余等瓶頸，通過規則流程重構與制度模塊的協調聯動，推動信息在教學、技術、管理等子系統之間的高效流通，建立統一的治理中樞與數據共享邏輯，實現資源統整與結構協同。在教學評價維度，可構建由“AI生成一教師修訂一學生參與”組成的三元協同評價機制，融合自動化處理的效率優勢與教師判斷的人文導向，提升評價過程的透明性與結果的公正性。同時，應設立校本教學評價倫理審查小組，周期性開展生成式AI在教學評價中的適用性與偏差風險，確保技術邏輯始終不背離教育目標，維系基礎教育的價值一致性。這樣，通過制度的內在調節能力與外部約束機制，系統將逐步演化為一個具備自我更新能力、主動調節機制與價值導向清晰的制度性自組織體系。

貝爾納·斯蒂格勒在《技術與時間》中指出，技術不僅是工具，而且是人類存在的本質，深刻影響著我們的思維模式和生活方式[I8]。隨著大語言模型技術在教育領域的持續滲透，生成式AI正加速嵌入基礎教育生態系統，日益成為各類教學活動的基礎性技術支撐。然而，生成式AI在基礎教育教學中的應用仍處于探索階段，核心算法和運作機制尚未完全明晰，其帶來的雙刃劍效應不可忽視。復雜適應系統理論提醒我們，制定針對生成式AI在基礎教育教學應用中的風險控制對策尤為重要。因此，在積極推進技術應用的同時，必須綜合考慮其對教育生態結構與價值體系可能造成的深層影響。唯有如此，方能最大限度發揮AI技術應用的教育賦能效應。相信不久的未來，生成式AI將會充分發揮其“代理”角色，使教育教學工作更加便利和高效，從而顯著提升基礎教育教學質量，全面推動我國基礎教育向高質量發展。

參考文獻：

[1]UNESCO，\"Guidance for generative Al in education and research：UNESC0.2023\"[EB/OL].（2023-09-07）[2023-11 27]https：/www.umesco.org/en/aticles/guidance-generative.AI-education-and-research.

[2]吳砥，李環，陳旭.人工智能通用大模型教育應用影響探析[I].開放教育研究，2023，29（2）：19-25.

[3]姜華，王春秀，楊署.東生成式AI在教育領域的應用潛能、風險挑戰及應對策略[].現代教育管理，2023（07）：66-74.

[4]陳禹.復雜適應系統（CAS）理論及其應用——由來、內容與啟示[]）.系統辯證學學報，2001，9（4）：35-39.

[5]約翰.H.霍蘭.自然與人工系統中的適應[M].張江，譯.北京：高等教育出版社，2008：13-18.

[6]李學堯.人工智能倫理制度的跨學科建構：復雜適應系統的思路[].浙江學刊，2024（06）：48-56.

[7]李莎莎，龍寶新.工程類專業學位研究生產教融合系統運行模式研究——復雜適應系統理論的分析[].高校教育管理，2024，18（04）：89-99.

[8]張會慶，許亞鋒.基于復雜適應系統理論的STEAM教育產學政研一體化系統：理據架構 困厄路徑[].數學教育學報，2024，33（02）：55-63.

[9]黃欣榮.復雜性范式的興起與科學世界觀的變革[].河北師范大學學報（哲學社會科學版），2009，32（3）：52-57.

[10]徐莉.CAS理論：探索人類復雜教育系統問題的新工具[].創新，2019，13（1）：81-92.

[11]米歇爾·沃爾德洛普.復雜：誕生于秩序與混沌邊緣的科學[M].陳玲，譯.上海：上海三聯書店，1997：156-157.

[12]陳禹.復雜適應系統（CAS）理論及其應用——由來、內容與啟示[].系統辯證學學報，2001，9（4）：35-39.

[13]王杰媛，左粟民，王昕慧.終身學習數字平臺的國際經驗及中國發展戰略[].中國電化教育，2025（04）：99-107.

[14]李寧.生成式人工智能驅動教育變革的路徑探索[].教育科學研究，2024（12）：5-11.

[15]王帥，呂昊鑫.大數據時代循證教育治理：價值闡析、機制演進與閾限澄明[].安徽師范大學學報（社會科學版），2025，53（02）：125-135.

基礎教育參考 2025年第6期

[16]方葉祥，錢慶，王洪冬，樊樹海.考慮產品質量與交貨期的生產系統風險自適應協調機制研究[].工業工程與管理，2020，25 （04）：105-114.

[17]黃榮，楊文琴，宋志剛.基于區塊鏈的可信分布式工業數據治理方案[].浙江大學學報（工學版），2025，59（02）：269-277.

[18]貝爾納·斯蒂格勒.技術與時間[M].方爾平，譯.南京：譯林出版社，2012.5：7-8.

Abstract： Inthecontextofaccelerateddigitaltransformation，generativeartificial intellgenceisrapidlyintegrating into thebasic educationsystem，oferingsubstantialstructural enhancementsacrossinstructionaldesign，learningsuport， assessmentreform，andadministrative management.However，its expansiveapplicationalsogives risetoarangeofsystemic risks.Toenable efective risk identification and control，this studyappliesComplex Adaptive System theory toconstructa dynamic interaction model for risk governance within the“Generative AI + Basic Education”system.It identifies five core risks-digitalinsecuritytehologicaldependencysperficialleaing，ssessmentbias，ndgoveancecomplexityteing fromincreasdsstemomplexitydaptivityandnoinearity.Insponse，acomprehensiveriskcontrolpathwayisrooed， incorporatingteachertraining，resourceoptimization，technologicaloversight，diversifiedassessment，andinstitutional coordination.The study further developsan implementationframework guidedbyclearobjectives，phased progression，and coordinatedsupport，oferingboththeoreticalinsightandpractical strategiesforthesafeandsustainableintegrationof generative AIintobasiceducation，andultimatelycontributing toenhancedsystem governanceandthehigh-qualityfulfillment of educational goals.

Keywords： Basic education; Generativeartificial inteligence; Complex adaptive systems; Risk identification;Risk control（編輯 張又文 校對 郭向和）