Page 518 - 2026年泸西县两会参阅
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与预测。假如这些数据被用于商业目的，而学生和家长对数据的使用不
知情、不同意，数据隐私保护就面临严重的伦理危机。
第三，技术滥用与隐私保护不足。即使现有隐私增强技术（如差分
隐私、同态加密等）已被提出并在某些领域应用，但它们在教育领域的
实际应用仍面临技术上的挑战。差分隐私在保证个体数据隐私的同时，
可能会影响数据的准确性与可用性，尤其是在教育领域，学生的学习轨
迹、情感状态等数据的匿名化处理可能会削弱个性化推荐的精准度。同
态加密技术虽能在加密数据上进行计算，但其计算资源的消耗和应用成
本，使得在教育 AI 中普及面临极大的技术和经济挑战。因此，隐私保护
技术的普及和完善，是当前教育 AI 领域急需解决的难题。
教育公平与技术鸿沟的复杂性
尽管人工智能技术被赋予促进教育公平的期待，但在实践中技术的
普及并未自动带来教育公平的实现。教育资源的不均衡分配、技术适应
能力的差异以及社会经济背景的不同，均可能使 AI 技术在教育领域的应
用产生新问题。
教育公平不仅意味着硬件设施的普及，更关乎教育机会的平等和教
育结果的公正。在 AI 技术的应用中，公平性问题首先体现在教育资源的
分配上。在经济欠发达地区，教育设施和信息技术的滞后，制约了当地
学生接触先进教育技术的机会。而在经济发达地区，家庭背景的差异也
导致不同群体在接受技术教育时存在起点差异。
技术鸿沟不仅体现在硬件设备和网络基础设施的分布差异上，还深
刻影响学生对 AI 教育技术的适应能力和使用能力。研究表明，低收入家
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