生成式人工智能高等教育应用风险归因建构与治理向度

摘要

生成式人工智能的快速发展推动高等教育的数字化转型，相关应用风险及治理问题成为国内学界研究热点，但既有研究在议题设置、风险表述与治理主张上存在较为明显的趋同倾向。研究选取2023—2025年CSSCI与中文核心期刊文献作为研究对象，围绕生成式人工智能高等教育应用风险治理主题，运用Nvivo15软件，以TOE理论作为分析框架，按照三阶段编码法对文本进行编码，对国内相关高等教育应用风险研究进行质性分析。研究发现，现有研究主要将生成式人工智能高等教育应用风险建构为技术本体的异化与认知伦理风险、教育场域的结构张力与主体危机、宏观生态的复杂博弈与制度困境，形成了“技术赋能”“风险显现”与“治理回应”的基本分析路径，呈现出重宏观风险轻场景差异、重原则倡议轻机制设计、重技术应用轻教育本体反思的治理趋向。基于此，本研究通过搭建生成式人工智能教育应用研究由“问题描述”走向“可解释性规制”、由“能力提升”走向“权责重塑”、由“原则倡议”走向“机制建构”的分析框架，在技术理性与价值理性的张力中寻求平衡，增强生成式人工智能高等教育应用风险研究的解释力与现实回应能力。

关键词

生成式人工智能 / 高等教育 / 应用风险 / TOE / 归因建构 / 治理向度

基金资助

芜湖职业技术大学2025年度高层次人才科研启动经费项目“高职院校治理体系现代化研究”(wzyrc202512); 安徽省职业与成人教育学会2023年度教育教学研究规划课题“高等职业院校艺术设计类竞赛与思想政治教育融合研究”(AZCJ2023231); 芜湖职业技术大学科学研究重点项目“大模型赋能高校思政引领力范式转型研究”(wzdrwzd202612)