生成式人工智能在高等教育中的机遇与挑战 ——基于知识图谱的国内外研究动态与演进路径分析

Abstract

针对生成式人工智能在高等教育领域迅速兴起所带来的机遇与挑战，围绕教与学、管理与评价两大维度提出分析思路。基于2022–2025年中国知网与Web of Science共计678篇相关文献，运用VOSviewer与CiteSpace两种可视化工具构建知识图谱，从发文量趋势、关键词共现、机构与学科分布等方面系统梳理国内外研究动态与演进路径。研究发现：技术迭代与教育规律适配性之间存在矛盾，需在算法更新速度与教学目标稳健性之间寻求平衡；算法偏见与知识产权归属问题凸显，对教育公平与创新生态提出挑战；数据隐私与伦理边界尚未建立统一标准，制约生成式内容的安全应用。为此提出解决方案：深化人机协同机制，构建可解释的教学辅助模型；平衡技术创新与伦理风险，建立跨部门协同的治理框架；构建智能化教育生态体系，通过多模态数据融合与分层次应用场景设计，助力高校数字化转型。