0 引 言
在数字化转型重塑全球教育生态的浪潮下，智能技术赋能教育评价范式革新正成为实现教育治理现代化的重要抓手。2020年10月，《深化新时代教育评价改革总体方案》（
https://www.gov.cn/zhengce/2020-10/13/content_5551032.htm）（以下简称《总体方案》）明确指出，要借助人工智能、大数据等智能技术，创新评价工具，不断提高教育评价的科学性、专业性、客观性。综合素质评价作为扭转传统考试与评价制度的关键一环，是教育评价改革步入“深水区”的标志，也是新一轮基础教育改革的突破口和切入点
[1]。2025年1月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》（
https://www.gov.cn/zhengce/202501/content_6999913.htm）提出，要建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度，促进人工智能助力教育变革。人工智能技术赋能教育评价，有助于构建全面、立体、多元的教育评价体系，是新时代教育改革的核心趋势。
目前，传统人工智能在教育评价领域的应用多聚焦于数据处理与模式识别，局限于预设的规则和算法之中，难以有效实现评价反馈的深度定制化和高度关联性
[2]。而以Chat GPT、GPT-4、DeepSeek等为代表的生成式人工智能（Generative AI,GAI/Gen AI），能够利用大型语言模型和深度学习算法，模拟人类思维，生成个性化、情境化的评价内容
[3]，塑造“大语言模型+场景”的数字化内容生产新范式，为综合素质评价改革提供新方向。当前，相关研究已深入探讨了生成式人工智能支持的教学资源评价
[4]、教师评语研究
[5]、人机协同评价
[6]、学生作业评价
[7]，为Gen AI技术赋能教育评价提供了理论支撑与实践基础，但Gen AI技术赋能综合素质评价方面仍有待深入探索。基于此，研究Gen AI技术赋能综合素质评价的逻辑机理和应用场景，识别技术赋能中的潜在障碍，探讨其应对策略，对促进教育评价体系持续优化与创新具有重要价值。
1 逻辑机理
智能技术自我进化是教育变革的动力源与智慧源
[8]。自1999年《普通高中教育课程改革方案（试行）》首次明确提出“综合素质评价”概念和要求以来，综合素质评价改革随着技术发展不断深化。如今，Gen AI凭借其Transformer架构驱动的多模态融合机制、基于注意力机制的特征提取能力及强化学习驱动的动态优化范式，展现出多模态内容生成、自适应模型评估、自动化及时反馈和类人化交互表达等功能，能够赋能综合素质评价过程中的多场景，加速评价的智能化进程。为揭示Gen AI技术赋能综合素质评价中的内生逻辑，需进一步分析我国综合素质评价改革趋势，从Gen AI赋能综合素质评价的应用案例中总结经验与规律。
1.1 综合素质评价改革趋势分析
以下从不同时期教育评价改革政策文本出发，结合多位学者以解释主义视角对综合素质评价改革相关政策文本展开定性分析
[9-11]。2014年，《国务院关于深化考试招生制度改革的实施意见》（
https://www.gov.cn/zhengce/content/2014-09/04/content_9065.htm）将综合素质评价正式纳入新高考改革体系，成为“两依据一参考”中的“一参考”，明确了德、智、体、美、劳五育为评价核心要素，使评价体系逐渐科学化和系统化；2020年，《总体方案》明确提出，要坚持以科学有效的方式，改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，健全综合评价，构建政府、学校、社会等多元主体共同参与的教育评价体系，为评价主体多元化与评价方式多样化提供了政策支撑；同年，《大中小学劳动教育指导纲要（试行）》（
https://www.gov.cn/gongbao/content/2020/content_5535329.htm）将劳动素养提升至综合素质评价体系的核心位置，进一步丰富了教育评价的内涵与外延；2021年，《义务教育质量评价指南》（
http://www.moe.gov.cn/srcsite/A06/s3321/202103/t20210317_520238.html）强调义务教育评价改革应秉承“育人为本、问题导向、以评促建”的核心原则，深化综合素质评价结果的个性化分析与应用；2022年，《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》（
http://www.moe.gov.cn/srcsite/A26/s8001/202204/t20220420_619921.html）将信息技术核心素养纳入综合素质评价体系，标志着评价内容的进一步全面化。因此，本文将综合素质评价改革趋势概括为：评价内容全面化、评价主体多元化、评价方式多样化和评价结果个性化。
1.2 应用案例分析
在政策导向与技术创新的双重驱动下，诸多企业与学校开始积极探索Gen AI技术在综合素质评价中的应用。例如，广东省东莞市茶山镇第三小学利用科大讯飞Gen AI工具技术“星火大模型”，创建五育学生评价系统，并利用系统中的视觉编码器分析学生美术作品的构图与色彩特征，通过语音情感识别模块捕捉课堂发言的情绪波动，建立五育素养关联规则，创新构建基于“双循环”的“一轴四维五育生态”评价体系；重庆两江新区云锦小学则基于学生学期内参与的各项活动及表现，利用“星火大模型”，自动生成包含活动亮点、成长足迹、个性特质等多方面的智能评语，并通过条件生成对抗网络（cGAN）生成个性化成长建议，结合多臂老虎机算法动态优化资源推荐策略，以确保评语与资源匹配的精准性；加拿大“SmartEval”系统（多伦多学区）通过Gen AI技术深度融合多模态评价方法，依托BERT模型解析学生论文的语义逻辑，结合CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）跨模态对齐技术分析创意作品的视觉创新性，并整合课堂互动视频与电子档案数据，构建涵盖批判性思维、艺术表达、科学实践及社会情感能力的动态评估体系
[12]，丰富了评价方式的多样性。此外，新加坡教育部基于多模态大模型，能够实时分析学校管理系统数据（如CCA活动记录、同伴互评）与家长端输入的课外活动表现（如社区服务、家庭项目），自动生成涵盖学术能力、领导力、公民素养等维度的评价报告，动态优化家庭活动建议，形成“评价-反馈-干预”的闭环。可见，Gen AI技术在综合素质评价应用中展现出显著优势与深远影响。通过数据深度挖掘、模型智能适配、即时反馈机制及类人交互体验，Gen AI能够助推综合素质评价过程与目的的实现。
本文系统梳理了评价改革需求与Gen AI技术实现的映射关系（如
表1所示）。1） Gen AI通过基于CLIP模型的跨模态对齐技术，将文本、图像、语音等多模态数据进行联合表征学习
[13]，结合对比学习与跨模态注意力机制，可以构建涵盖学习行为、情感状态、认知发展等多维数据的综合素质评价框架，深度挖掘课堂互动、课外活动、心理测评等数据，为教育者提供全面的学生学习画像，推动评价内容从单一维度向多维度扩展。2） Gen AI依托基于即插即用语言模型（PPLM/Plug-and-Play Language Models）的可控文本生成技术，结合条件变分自编码器（CVAE）与强化学习策略优化
[14]，能够实现评语情感适配与个性化建模。通过精准分析学生多维测评数据，Gen AI能够动态调整评价模型，帮助学生准确定位自身学习状况与最近发展区，从中提炼具有普遍指导意义的规律与趋势，助力评价结果从标准化向个性化转变。3） Gen AI通过基于多模态Transformer架构的动态评估框架，整合实时数据流与历史行为轨迹，并结合LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络捕捉学生成长的时序特征，利用Prophet时间序列预测模型量化发展轨迹
[15]，能够实现对学生量化成绩与质性材料的实时分析，为过程性评价注入动态数据支持，推动评价方式从静态单一向动态多样转变。4） Gen AI采用联邦学习框架与区块链技术，结合联邦平均算法（FedAvg）与智能合约（Smart Contract），实现了家校社多主体数据的安全协同与高效交互
[16]。通过类人化交互功能，Gen AI促进了“教师-同伴-个人-机器”多元混合交互模型的形成，为评价过程提供了丰富数据和视角，增强了学生的能动性与参与感，推动评价主体从单一主导向多元协同转变
[17]。
2 应用场景
2023年，联合国教科文组织发布《在教育和研究中使用生成式人工智能的指南》，为教育和研究领域应用Gen AI技术提供了指导。2024年《智能教育发展蓝皮书》指出，Gen AI技术赋能教育领域的教、学、管、评、研等多维度应用场景，全面展示了Gen AI技术在提升教育质量、优化学习体验方面的巨大潜力。嵌入了Gen AI技术的评价系统能够实时跟踪教学质量，为高校的教育教学管理提供翔实的信息参考
[18]，也可以挖掘教育数据，记录情绪变化，跟踪师生发展
[19]。基于此，本文结合Gen AI技术优势及其赋能综合素质评价的逻辑机理，以控制⁃价值理论、情感计算理论和深度学习理论为理论基础，将Gen AI技术赋能综合素质评价的应用场景归纳为：评价内容多维整合、评价结果动态适配、评价方式融合创新和评价主体协同参与。
2.1 评价内容多维整合：全景构建学生发展图谱
目前，Gen AI技术可以结合智能终端、可穿戴设备及物联网（IoT）传感器，通过情感分析技术，在真实情境下开展文字信息、音频、视频、心理指标（如情绪识别、压力指数）、生理信号（如心率、睡眠质量）等多模态、伴随式数据采集与分析，全方位呈现学生成长过程，精准绘制学生个人发展画像，为教育决策者提供更科学、全面的决策依据。此外，Gen AI已具备感知和理解多模态数据的能力，可以挖掘综合素质评价数据背后的价值关联与趋势特征，合理设定权重与阈值，构建多维度综合评估指标体系。当前，上海市在“AI+五育评价”的探索实践中，通过Gen AI技术融合课堂行为视频分析、在线学习日志和可穿戴设备数据，构建动态评价模型，实时生成学生五育发展雷达图。该模型在浦东新区数十所试点学校中广泛应用，为全市、全国的教育改革提供更多有益的经验和启示。
2.2 评价结果动态适配：精准定制个性发展路径
综合素质评价模型包括五育画像、学习者及岗位等多元模型框架，这些模型均由学生基本信息、学习行为、成绩及活动参与度等核心元数据扩展深化而来
[20]，能够为Gen AI技术赋能综合素质评价提供模型选择。一方面，评价系统可以通过Gen AI自身的自适应能力，对核心元数据进行融合与交叉验证，自动调整评价参数与权重分配以优化模型，对接学生发展需求。例如，对于某些特殊学生群体（如学习障碍学生、天赋学生等），Gen AI可以调整评估指标和权重，准确反映其成长状况和发展潜力；另一方面，Gen AI可以基于数据挖掘与知识图谱技术，深度解析所收集的过程性元数据，创新设计智能适配模型，为学生提供个性化的学习路径和职业规划。例如，北京师范大学在“AI+职业教育”项目中，利用Gen AI技术分析中职学生实训操作视频、岗位实习日志等非结构化数据，构建职业能力发展预测模型。该模型已在广东数十所职业院校中得以应用，有效提升了学生岗位适配准确率；清华附中构建了学生综合素质生成性评价模型，建立了包含9个模块46个维度的行为记录内容。通过层次化图卷积网络（HGCN）与因果推理引擎（Pearl SCM），系统能够实时追踪学生的成长轨迹，并动态调整评价指标与权重，以精准匹配学生个性化发展需求。
2.3 评价方式融合创新：实时追踪多元能力发展
在Gen AI技术的助力下，学生综合素质评价体系能够实现从静态、周期性评估向动态、实时性监测的转变。一方面，Gen AI赋能综合素质评价利用物联网技术、人工智能算法，实现对学生认知能力（如批判性思维、问题解决能力）和非认知能力（如自我管理、情绪调节）的全面评估，促进终结性评价与过程性评价、质性评价与量性评价等多种评价方式的有机融合。例如，通过智能分析学生在活动与项目中的贡献度、创新性观点提出频率，结合活动过程反馈，形成对学生创新思维与实践能力的综合评价。同时，借助Gen AI技术的及时反馈机制，为学校管理者、教师、家长等多主体提供基于证据的学习成长情况全过程纵向评价报告、德智体美劳全要素横向评价报告，帮助其协同促进学生全面发展。例如，美国Knewton自适应学习平台利用Gen AI技术，实时追踪学生的学习行为与认知发展轨迹，并通过LSTM神经网络分析学生的学习日志与课堂互动数据，动态调整教学内容与难度，可以全面评估学生的认知能力与非认知能力
[21]。
2.4 评价主体协同参与：共建家校社教育生态
Gen AI技术赋能教育评价，使评价主体范畴得以拓展，涵盖学生自我评价、同伴互评、家长反馈及社会专业人士评价，共同塑造多角度、多层次的综合素质评价框架。一方面，Gen AI可以通过模拟人类的沟通方式，以更加自然和情感化的语言与学生、教师和家长进行交流。Gen AI作为智能化的自我反思工具，可使学生以更加自主的方式参与个人成长规划制定，引导其发现自身潜能。家长则可以通过Gen AI技术支持的智能反馈与分析，科学评价学生的成长发展，深入了解学生的学习进展与心理状态，提供及时且针对性的家庭支持；另一方面，嵌入Gen AI技术评价系统能够整合社区教育资源，扮演艺术家、科学家、行业领袖等社区人士角色，并智能匹配社区教育资源与学生的学习需求，为学生提供专业指导与认可，丰富综合素质评价维度。例如，美国Summit Learning平台利用Gen AI技术构建“教育区块链”系统，将学生作品、同伴互评记录、社区专家反馈等数据上链存证，形成不可篡改的成长证据链，构成多方联动的教育生态闭环
[22]。目前，该平台已覆盖全美400所学校，为超过7万名学生提供了基于Gen AI技术的综合素质评价服务，显著提升了评价的透明性、公正性与参与度。
3 面临的挑战
《新一代人工智能发展规划》（
https://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm）明确阐述了人工智能与教育深度融合的指导理念及宏伟战略蓝图。然而，技术在推动人类进步的同时，也隐含着对人类主体性的威胁。为此，《教育2030行动框架》（
http://unesdoc.unesco.org/images/0024/002456/245656E.pdf.）《中国教育现代化2035》（
https://www.gov.cn/xinwen/2019-02/23/content_5367987.htm）《总体方案》等教育政策均将教育公平、质量与可持续发展视为核心议题，不仅为智能技术在教育领域的应用提供了方向指引，也对其可能带来的问题提出预警
[23]。
3.1 评价目标一致性与导向性偏离风险
3.1.1 智能评价目标与教育目的的差异
新时代教育评价改革应具备正确的教育价值观，国家对综合素质评价的目标设定，多基于宏观的教育政策、社会需求和人才培养目标，强调学生的全面发展、创新能力、社会责任感等多方面素质。然而，Gen AI算法可能更侧重于可量化的数据指标，忽视难以量化的重要素质和能力。例如，学生参加活动，可能会因为评价系统过分强调参加次数、时间等量化指标而忽视活动本身的教育意义和个人成长的重要性，导致其更多追求形式上的参与而非深入体验和学习。
3.1.2 智能评价目标与教学目标的偏差
教学目标是科学准确的定位，包括学生应该学什么、怎么学、学到什么程度，以及教师教什么、怎么教、教到什么程度。从传统的双基目标、三维目标到核心素养培养，反映了教学目标的深化和拓展。如果Gen AI辅助评价过于偏重知识记忆而忽视思维能力和实践技能的培养，或评价学习成果过于依赖标准化测试而忽视学生的个性化和创造性表现，可能影响教学效果和学生发展，导致教学活动偏离预期的教学目标。
3.2 评价主体能力与认知局限风险
3.2.1 师者智限：教师智能素养鸿沟凸显
Gen AI技术融入教育教学与评价的广泛应用需要教师具备较高的智能素养和数据处理能力，而部分中老年教师由于存在“非信息化惯性”，相对缺乏对Gen AI、数据分析技术的科学认知与应用技能，难以享受技术赋能带来的教学评价效能增值
[24]，加剧了教育评价领域的教师智能素养鸿沟。该类型鸿沟的成因并非体现在Gen AI的接入和访问限制方面，而在于其使用效果及质量方面，其本质原因即评价主体智能素养的差异。
3.2.2 学子迷航：学生自主评价能力受限
评价成效与多元教育主体之间分享、对话和共同建构的程度及评价素养高度相关。而学生对Gen AI辅助评价的认知局限，可能导致综合素质评价从“人本位”转向“技术本位”。一方面，学生过度依赖Gen AI技术提供的既定评价框架和预设标准，忽略学习过程中的自我发现和创造性思维；另一方面，在高度数字化的评价环境中，学生与同伴之间的部分交流被Gen AI取代，可能弱化学生间的情感交互，限制其在团队项目和协作学习中的作用发挥。
3.2.3 家长旁观：家长智能评价认知缺失
家长的独特视角与反馈是学生综合评价不可或缺的一环。Gen AI技术赋能教育评价的兴起，可能在家长与学生之间筑起“认知高墙”。一方面，家长对Gen AI技术存在认知障碍。由于受教育程度、技术背景的差异，部分家长难以透彻理解基于Gen AI技术进行评价的逻辑和标准，一定程度上影响了其参与评价的能动性；另一方面，时间精力掣肘导致参与评价缺位。繁重的工作与家庭责任占据了家长大部分的时间与精力，使他们难以充分了解并掌握智能评价工具的使用，阻碍了家校间的有效沟通与学生的全面发展。
3.3 评价内容偏颇风险
3.3.1 训练数据的偏见性与局限性
在Gen AI的训练数据中，偏见性和局限性是影响评价内容公正性与准确性的重要因素。联合国教科文组织的《挑战系统性偏见：大型语言模型中针对妇女和女童的偏见调查》研究报告指出，大型语言模型（LLM）存在性别偏见和种族刻板印象倾向。例如，女性与“家庭”“孩子”等词汇联系紧密，而男性名字则与“商业”“管理层”等词汇高度相关，这种训练数据的偏见性可能导致算法在评价学生时对未充分代表的群体存在歧视
[25]。此外，过多依赖主观评价的创新力、领导力、社会责任感等维度可能导致训练数据本身存在偏见（如性别、种族或社会阶级偏见），影响评价结果的客观性。
3.3.2 算法设计者的主观偏见与歧视
Gen AI算法架构与训练数据集的构建是一个复杂的过程，受设计者个人价值观、偏好等主观因素的影响。设计者可能由于个人认知局限，在算法设计初期通过权重分配来凸显特定学科或能力的重要性，并在算法迭代优化过程中进一步强化，使评价结果偏离全面性和公正性的原则。同时，设计者在优化算法时，可能过度关注预测准确性、反馈速度等方面性能的提高，加剧算法偏见风险。
3.3.3 跨文化和跨群体的适应性不高
鉴于不同学生在文化根源、家庭教养、生活阅历及价值观等方面呈现广泛差异性，Gen AI技术需要深刻洞察并尊重这些根植于文化多样性的内在差异。然而，Gen AI可能相对缺乏对文化细微差别的敏感度和理解力，在无意中孕育文化偏见。此外，Gen AI可能无法适应不同学生群体（如不同的年级、性别、学习能力）在综合素质各维度上呈现的显著差异，导致评价结果的片面性。
3.4 评价伦理失范与隐私泄露风险
3.4.1 数据安全与隐私保护存在漏洞
利用Gen AI技术辅助综合素质评价，不可避免涉及大量学生个人信息和学业数据的收集与处理。一旦数据处理、存储和传输环节出现安全漏洞，学生的身份信息、学业成绩、家庭背景等敏感数据极易遭受未经授权的访问或泄露。此外，Gen AI技术在教育教学、教育管理等不同场景间的数据关联，可能进一步放大个人隐私泄露风险，触发包括身份盗窃、网络欺诈在内的多种连锁反应。
3.4.2 监管机制与法规体系有待健全
Gen AI应用于综合素质评价过程中的监管风险尤为显著。其一，利用Gen AI技术进行综合素质评价的部分流程可能存在监管空白或模糊不清的情况
[26]，人工智能时代的法律法规尚待完善。其二，Gen AI应用涉及教育、信息技术、数据保护等多领域，需要不同部门之间紧密合作与协调。然而，部门间信息共享不畅、职责界定不清等问题，导致监管效率低下，难以有效应对由技术革新在学生综合素质评价领域带来的新型风险和挑战。其三，部分技术供应商可能因追求算法效果或商业利益而采用不透明的数据处理方式和有偏见的算法模型，为隐私泄露和滥用埋下隐患。
4 应对策略
作为对教育活动价值作出科学判定的过程，教育评价关系到教育事业的高质量发展。2024年全国教育数字大会强调，教育评价与人工智能的结合已逐渐成为推动教育现代化的关键力量。为此，本文借鉴学习科学、数据伦理学和信息安全理论，从价值校正、主体增值、内容精控和安全保障方面制定策略措施，以应对Gen AI赋能综合素质评价过程中的潜在风险，促进评价目标体系与国家政策的精准适配，评价主体对Gen AI技术的认知与依赖的平衡，使得评价内容公正、准确，用户安全隐私得以保障，推动技术应用与人文关怀有机结合，为构建更加公平、透明、高效的教育评价体系提供坚实支撑，如
图1所示。
4.1 价值校正：完善评价目标体系，助力核心素养培育
完善新时代教育评价目标体系，需要政府教育部门、地方教育行政机关、教育研究机构、学校等多方组织，以国家教育目的为导向，协同构建并动态调整评价目标体系，以确保Gen AI技术赋能综合素质评价能够精准反映核心素养培育成效。首先，政府教育行政部门应发挥引领作用，组建教育领域专家团队，从多个角度对综合素质评价目标体系提出建设性意见，制定一套与核心素养教育理念、学生发展需求相契合的评价目标体系。其次，各级学校和教育机构可以结合自身办学特色与学生特点，灵活设计评价目标体系，以确保评价目标与国家教育目的相一致的同时，彰显学生个性。最后，建立评价目标反馈与动态调整机制。一方面，根据教育环境变化及技术发展，灵活调整Gen AI的评价目标体系，并定期检验评价过程中Gen AI技术的导向性表现，以保持评价标准前瞻性和适应性；另一方面，及时收集并反馈教育管理者、家长及社会对当前评价目标体系的意见，为评价目标体系的持续优化提供有力的数据支撑和民意基础。
4.2 主体增值：提升主体智能素养，促进评价生态重塑
人机互信是Gen AI技术辅助综合素质评价有效实施的关键。如何提升多元主体对Gen AI技术辅助评价的接受度、提高学生人机协同评价能力、构建多元主体协同合作的新型评价生态是Gen AI赋能评价亟须解决的问题。首先，深化多元评价主体的智能素养培育。一方面，针对学科教师、校长等教育工作者，可以通过组织线上线下相结合的培训会议或学术会议，开展智能素养专题培训，提升其利用Gen AI技术分析教学现状并作出精准评判的能力；另一方面，针对家长、社区工作者等教育参与者，可以通过社区工作坊、家长会、家长学校等渠道，普及Gen AI、大数据等前沿技术在教育评价领域的应用前景，树立科学合理的技术应用观。其次，强化学生人机协同评价能力的培养。学校应积极推进“学生-AI协同评价”项目，通过组织智能评估挑战赛、人机协同评价训练等实践活动，让学生掌握与Gen AI技术协同工作的技巧，减少其对外部标准化评价工具的依赖。最后，构建协同评价机制。通过政府组织、学校实施、家校联动、引入第三方评估机构等方式，形成多元化、立体化的评价网络，实现评价资源的优化配置与评价结果的互认共享，打破传统评价壁垒。
4.3 内容精控：把控评价过程全脉，提高内容质量水准
Gen AI技术支持的评价内容生成全链条，包含数据收集、处理分析、结果应用和反馈优化等环节，需要构建收集高质量数据源、把控内容生成、建立反馈机制于一体的综合质量控制体系。首先，可通过综合运用图像识别、语音识别、自然语言处理等技术，实现对学生学业成绩、日常表现等数据的深度采集与解析，构建多模态、高质量的数据源，提升评价内容的广度与深度。其次，在把控内容生成上，一方面，建立由教育专家、心理学家及技术人员组成的内容审核团队，对Gen AI生成的评价内容进行严格审核与校正，剔除可能存在的偏见与误导性信息；另一方面，引入复杂的语义理解与情感分析机制，使评价内容更加贴近实际情境，准确反映学生的真实能力与个性特点。最后，通过自动识别学生和家长对Gen AI生成评价的满意度，及时调整评价指标和权重，建立反馈机制，提升数据采集的广度和深度，以促进评价内容质量的持续改进与提升。
4.4 安全保障：构建监管防护体系，守护数据隐私安全
在推进教育评价智能化的同时，隐私与安全的保护是不容忽视的核心议题，需要融合政策引导、技术防护与人文教育三大支柱，共同织就坚不可摧的安全网。首先，完善隐私保护政策与合规性管理。一方面，以国内外相关法律法规的最新要求为参照，制定详尽且严格的隐私保护政策框架，规范用户信息从收集、处理、存储到销毁的全生命周期管理流程，可借鉴已有的人工智能法案，以风险分类为基础，实施不同的监管制度，并设立专门模块补充对Gen AI技术的相关规定；另一方面，成立隐私保护委员会，负责政策的监督执行，推动隐私保护政策的有效落地与动态适应。其次，构建技术驱动的防护与监控体系。评价系统可以利用区块链技术实现用户信息的分布式存储，通过提供去中心化的身份验证与授权机制，减少对传统中心化认证服务的依赖性
[27]。同时，建立安全审计和智能监控系统，记录并分析所有对敏感数据的操作行为，为潜在安全事件提供追溯依据。最后，提升公众隐私保护意识。各地教育行政部门及学校应面向学生、家长及教职工，通过专题讲座、在线课程、宣传资料等多种形式，普及隐私保护知识，鼓励其成为智能评价过程中隐私保护的积极参与者，共同营造尊重隐私、安全可信的教育环境。
5 结 语
本文通过系统分析Gen AI技术优势与综合素质评价改革的需求和趋势，剖析Gen AI技术赋能综合素质评价改革的逻辑机理，揭示Gen AI技术在不同应用场景中对综合素质评价改革的促进作用和潜在风险，并提出针对性举措，以引导Gen AI技术更好服务于综合素质评价改革，促进基础教育评价体系的持续优化与创新发展。展望未来，教育评价改革需在确保评价目标与国家教育政策一致性的基础上，加强评价主体智能素养培养，提升评价内容的公正性与准确性，并构建全方位的隐私保护体系，在智能技术与教育评价深度融合的同时，坚守以人为本，助力培养适应时代发展的高素质人才。
国家社会科学基金(BCA230269)
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