数字教育产品的四维风险矩阵与治理框架：AIGC视域下的探索

探索AIGC下数字教育产品的风险与治理数字教育是数字中国的重要组成部分，随着生成式人工智能（AIGC）在教育领域的快速应用，数字教育产品的形态不断演变。教育APP、小程序、云平台等传统形式已迅速发展出大模型、虚拟机器人等新兴形态。这一变革为教育提供了便捷的家校社联系、多语种的流畅交互以及高效的阅读批改等技术红利。然而，AIGC的应用也带来了诸多挑战，如资源质量不均、信息无序扩散以及算法设计与人类认知发展的关联性不足等。因此，构建一个有效的风险治理框架显得尤为重要。在2023年2月召开的第一届世界数字教育大会上，数字教育的内涵、发展目标和路径得到了系统性阐述。数字教育的目标包括构建终身教育体系、改革人才培养模式、赋能教学与评测等。这些目标的实现依赖于企业、机构和高校的多方协作，围绕数字技术的创新应用和数据的整合展开教育分析与决策。根据市场统计数据，2022年我国数字教育类产品的用户规模达3.14亿，市场规模高达3620亿元，增幅显著。尤其是生成式预训练Transformer（ ** ）模型的广泛应用，推动了国内多家大模型产品的快速发展，这些产品不仅涵盖了教育领域的内容，还为数字教育应用注入了新的活力。然而，AIGC的快速发展也带来了新的挑战。首先，数字教育资源的智能化呈现形式对审核提出了更高的要求。传统的审核方式难以应对多样化的音视频和生成内容。其次，信息的有序传播受到影响，公有数据与专有数据的界限模糊，导致数据合规性和安全性问题频发。最后，算法的教育属性不显著，缺乏对学习者个体差异的考量，可能加剧教育不公平。为此，本文提出了一种基于“数字资源—信息传播—算法设计—认知评估”的四维风险矩阵，旨在定性和定量分析AIGC教育应用的潜在风险。此外，本文还从“监管者—开发者—使用者”的协同视角构建治理框架，通过行业应用准入审查和服务集群常态化测评，提供决策支持和治理建议。在治理框架中，监管者的角色至关重要，他们需要全周期关注数字教育产品的治理进程。开发者则需依据标准研发新产品，并接受常态化测评。使用者的反馈将为治理提供重要依据。通过三方协同，数字教育产品的治理生态将得到有效提升。在风险甄别与治理的实证案例中，本文以生成式人工智能技术的应用为例，探讨了如何通过算法识别模型来监控教育应用中的不良内容。通过建立语音语义识别算法模型和皮肤面积识别模型，团队能够有效识别和治理潜在的违规内容，确保未成年人的安全。未来，数字教育产品的治理将面临更多挑战，但也蕴含着新的机遇。通过持续研究和技术创新，构建针对AIGC的风险量化治理规则库，将为数字教育的健康发展提供有力支持。