一、GenAI赋能高等教育应用逻辑

赋能理论（Empowerment Theory），也称赋权理论或激发权能理论^[3]，该理论的核心内涵是通过资源供给与制度重构为行动主体赋予某种能力和力量，其发展经历了概念形成（1970-1980s）、理论整合（1990s）和跨学科拓展（2000s至今）三大阶段。在数智化转型背景下，技术赋能（Technological Empowerment）作为该理论的当代演进范式，其理论框架包含四个核心维度：

第一，目标维度以“4K角色画像”为方法论基础（关键特质、关键历练、关键成就、关键路径），聚焦高等教育高质量发展的核心诉求。通过构建“个体-组织-社会”的三层赋能体系，实现教育现代化与科教强国战略的深度融合。

第二，方法维度遵循“特质论与情境论”相结合的双轨赋能路径。GenAI技术作为前沿性赋能工具，通过深度学习方法构建“认知-情感-行为-关系”的四维赋能模型，在保障技术伦理合规性的前提下，推动形成多元主体共治的数字化治理新格局。

第三，主体维度构建“政府-高校-师生”的协同网络。教育管理部门通过政策赋能确立管理边界，高校依托智能平台实现教学模式革新，师生群体借助GenAI工具完成“深度学习-合作学习-批判性思维”的能力提升。

第四，场景维度涵盖“学习支持-学术研究-学科建设”的完整生态链。通过大语言模型的“人-机-文”三元交互机制，实现了从文献智能检索、论文框架生成到学术素养培育的全流程重塑。

二、GenAI在高等教育建设优势

（一）低成本投入实现教育智能化建设

以DeepSeek为代表的GenAI技术不仅显著降低了算力需求总量，更打破了生成式人工智能领域“规模越大、数据越广、效果越优”的传统定律，将训练部署门槛降至传统大模型成本的30%以下。与此同时，DeepSeek模型的开源特性进一步强化了其应用优势，各高校可根据差异化教学管理场景需求，通过本地化部署和二次开发实现精准适配。

（二）系统推进教学场景本土化适配

国内相关GenAI大模型在中文语义理解与逻辑推理方面相对国外模型优势显著，通过融合中国特色的教学数据进行强化训练，有效提升其对教学指令、学科术语及学生诉求中复杂语义差异的识别能力^[5]。在教育实践中表现为三个方面：在课程内容解析维度，模型可精准识别知识体系的内在逻辑，并结合本土教育情境生成符合规律的结论；在学科知识传递层面，能够准确识别专业术语、学术表达及网络新兴语言在内的多维度语言形态，显著提升知识图谱构建的准确性；在师生互动场景中，可基于师生画像特征与表达习惯，提供个性化、情境化的智能应答服务。为构建”以人为本、普适共享”的教育生态提供技术支撑。

（三）推动教学资源数据本地化部署

传统云端部署模式在处理敏感数据时存在安全隐患，而以DeepSeek为代表的国产GenAI模型所具备的本地化部署能力，恰好契合高等教育数字化建设对数据安全的诉求。本地化部署模式更支持全链路安全监测，依托日志审计系统对数据流转路径、模型调用记录进行实时追踪，结合自动化预警机制快速定位异常行为，显著提升数据全生命周期安全管理能效。

三、人工智能技术赋能高等教育数字化转型挑战

（一）应用场景错位风险：技术赋能与核心需求的失衡

高等教育数字化转型需从“供给驱动”向“需求驱动”演进，在此过程中需警惕单纯追求技术领先性或概念创新性，避免脱离实际需求盲目植入大模型技术。

（二）技术能力边界风险：效能局限与应用偏差

尽管人工智能技术取得突破性进展，但其在知识精确性（如DeepSeek-R1模型14.3%的幻觉率显著高于行业基准）、逻辑推理严谨性以及高质量教育数据供给等方面仍存在不足。当前教育领域面临结构化数据匮乏、多模态语料库建设滞后等障碍，制约大模型技术深度应用。

（三）教育价值规范风险：技术赋能与人文伦理的冲突

技术的深度应用可能引发多重伦理挑战：一，算法偏见传导风险，训练数据隐含的社会偏见可能通过技术被系统性放大，导致教育资源配置不公；二，数据安全与隐私泄露风险，过度采集师生行为数据可能违反《个人信息保护法》规定；三，教育主体性分散风险，过度依赖AI可能削弱学生批判性思维能力和教师教学创新能力。若未能建立有效的技术伦理框架，即便提升教育效率，也可能以牺牲教育公平、学术诚信等核心价值为代价。

四、人工智能技术赋能高等教育数字化转型风险防范

（一）需求导向场景筛选机制：建立教育场景适配性评估体系

在高等教育数字化转型中，需建立以教育本质需求为核心的技术应用筛选机制。通过场景适配性评估模型，结合教学实际需求与GenAI技术特性，识别适合大模型落地的场景，例如个性化学习支持、智能化教研辅助和精准化决策分析。

（二）人机协同能力培养体系：建立双向赋能的教育生态

高校可通过AI素养提升计划，培育师生“技术批判能力”与“算法监督能力”。技术赋能需以“人本化”为原则：一方面，开发智能教学助手支持教师精准诊断学情，如虚拟实验室和智能辅导系统；另一方面，构建人机协作评判机制，在数据驱动中保留师生判断能力。

（三）预防性治理能力建设：从被动响应到主动防控

依托大数据与AI技术，高等教育治理需从“事后纠偏”转向“前瞻预判”。例如，构建教育风险预警平台，通过分析学生行为数据、就业市场趋势和科研成果转化率，预测教育资源错配风险。清华大学开发的“教育治理大脑”系统，可实时监测校园安全、学术诚信等12类核心指标，提前识别80%以上的潜在危机。

GenAI技术重塑高等教育的过程，本质上是教育本质与技术赋能、效率提升与价值守护的统一过程。唯有坚持本质需求、能力适配、伦理先行三大原则，方能在教育数字化转型浪潮中实现技术赋能与教育育人的有机统一。

引用文献

[1]丁宝根,钟阳阳.“ChatGPT+高等教育”变革的驱动因素、主要障碍及有关建议[J].现代教育技术,2024,34(04):60-68.

[2]高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告.［EB/OL］．（2022-10-26）[2025-11-30].http://cpc.people.com.cn/20th/n1/2022/1026/c448334-32551867.html

[3]刘嘉豪,曾海军,金婉莹,等.人工智能赋能高等教育：逻辑理路、典型场景与实践进路[J].西安交通大学学报(社会科学版),2024,44(03):11-20.

作者简介：刘熙霞（1987.03—），女，汉族，山东济南人，齐鲁工业大学讲师，博士，研究方向：视觉传达与媒体设计。

基金项目：本文是2023年度山东省教育科学“十四五”规划课题“ChatGPT在山东高等教育的应用前景及风险防范研究”（项目编号：2023YB088）成果。