周玥辰

为明确生成式人工智能在高校教学管理中的适用范围，本文采用文献分析、规范分析与业务场景分类方法，从业务风险、数据敏感度和责任属性三个维度，提出辅助处理、人机协同和人工决策三层应用边界。对于低风险事务，可使用人工智能整理信息、起草材料；对于需要核对制度和业务数据的事务，应由人工智能提供辅助，并由工作人员复核；对于直接影响师生权益的事项，人工智能仅用于材料整理和风险提示，正式决定仍由有权人员依程序作出。在此基础上，从业务分类准入、数据分类与最小化、分级人工复核与责任追溯、组织能力建设四个方面提出治理建议。高校应根据具体事项的风险和责任要求确定人工智能的使用权限，在提高管理效率的同时，保障数据安全和决策程序的规范性。

生成式人工智能；高校教学管理；应用边界；人机协同；风险治理

[1] 葛道凯,张刚要,刘自团.人工智能时代我国高等教育治理的现实困境与路径拓展[J].中国高教研究,2025,41(2):13-18. [2] 黄巨臣.人工智能时代的高等教育治理新形态[J].高等理科教育,2025(3):5-8. [3] 侯浩翔,管培俊.生成式人工智能时代的高校整体性治理[J].江苏高教,2025(6):1-10. [4] 上海交通大学.上海交通大学关于在教育教学中使用 AI 的规范(试行版)[EB/OL].(2025-03-04)[2026-09-15].https://plan.sjtu.edu.cn/info/1025/4295.htm. [5] 秦婉纯.生成式人工智能对国内高校行政管理的影响研究[J].职业教育发展,2025,14(6):291-300. [6] 谭新雨.生成式人工智能大模型嵌入社会治理:赋能场景､风险样态与规制路径[J].暨南学报(哲学社会科学版),2024,46(12):97-111. [7] 张海鹏,左一冉.生成式人工智能教育应用风险治理路径探索:基于 TOE 框架的系统分析[J].教育评论,2025(8):95-104. [8] 陈翠荣,崔红岩.博弈论视角下教育人工智能伦理风险治理困境及化解策略研究[J].中国地质大学学报(社会科学版),2025,25(3):131-144. [9] 国家互联网信息办公室,国家发展和改革委员会,教育部,科学技术部,工业和信息化部,公安部,国家广播电视总局.生成式人工智能服务管理暂行办法[Z].国家互联网信息办公室令第 15 号,2023-07-10. [10] 全国人民代表大会常务委员会.中华人民共和国个人信息保护法[Z].2021-08-20. [11] MIAO F,HOLMES W.Guidance for Generative AI in Education and Research[R].Paris:UNESCO,2023. [12] 杨无敌,王煜阳.2022-2024 年教育领域生成式人工智能研究进展:一项综合述评[J].计算机技术与发展,2025,35(12):107-115. [13] 李文媛,李德有,张松.生成式人工智能在高校教学中的应用风险及防范研究:基于“人本主义”视角[J].金融理论与教学,2025,43(5):101-106. [14] OECD.Policies Supporting Responsible and Systematic GenAI Adoption in Higher Education[R].OECD Education Spotlights, No.23.Paris:OECD Publishing,2026.

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