人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究课题报告

人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究课题报告目录一、人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究开题报告二、人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究中期报告三、人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究结题报告四、人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究论文人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究开题报告一、研究背景与意义

当人工智能技术以前所未有的速度渗透基础教育领域，教学管理正经历着从经验驱动向数据驱动的深刻变革。智能排课、学情分析、行为预警等应用场景的落地，不仅提升了管理效率，更重塑了教育者对“教”与“学”的认知边界。然而，技术的双刃剑效应也随之显现：算法偏见可能导致资源分配不公，数据隐私泄露威胁学生信息安全，过度依赖技术可能削弱教师的教育智慧，这些风险如暗礁般潜藏在数字化转型的航道上，随时可能冲击教育公平与质量的核心价值。

基础教育作为国民教育的基石，其教学管理的稳定性与科学性直接关系到学生的成长生态与国家的未来人才培养。当前，多数学校对人工智能教学管理的应用仍处于“摸着石头过河”的阶段，缺乏系统性的风险识别机制与应对预案，局部地区的“技术滥用”或“管理真空”已引发教育公平争议与师生信任危机。在此背景下，开展人工智能教学管理风险预警与应对策略的实践研究，既是对技术伦理在教育领域缺位的主动回应，也是对“科技向善”教育理念的深度践行。

从理论维度看，本研究将填补基础教育阶段人工智能教学管理风险研究的空白，构建本土化的风险预警指标体系与应对模型，丰富教育技术学与管理学的交叉理论；从实践维度看，研究成果可为学校提供可操作的风险防控工具包，助力教育管理者在技术赋能与风险防控间找到平衡点，最终实现人工智能与教学管理的深度融合，让技术真正成为守护教育初心、促进师生发展的“助推器”而非“绊脚石”。

二、研究目标与内容

本研究旨在通过系统梳理人工智能教学管理在基础教育阶段的应用现状，识别潜在风险类型与生成机制，构建一套科学、动态的风险预警体系，并开发具有针对性的应对策略，为学校提供“识别—预警—干预—优化”的全流程管理方案。具体目标包括：揭示人工智能教学管理风险的演化规律，厘清技术、管理、伦理等多维风险因素的交互作用；构建符合中国基础教育实际的风险预警指标模型，实现风险的早期识别与精准研判；形成分类分级的应对策略库，为不同区域、不同类型学校提供差异化的风险防控路径；最终推动人工智能教学管理从“效率优先”向“价值引领”转型，保障技术应用的伦理合规性与教育适切性。

研究内容围绕“风险识别—模型构建—策略开发—实践验证”的逻辑主线展开。首先，通过文献分析与实地调研，梳理人工智能教学管理在课程管理、学生评价、教师发展、资源调度等核心场景中的应用模式，识别数据安全、算法透明、人文关怀、责任界定等关键风险领域，分析风险产生的技术根源、管理漏洞与制度短板。其次，基于风险识别结果，运用德尔菲法与层次分析法（AHP），构建包含技术层、管理层、伦理层、文化层的四维预警指标体系，并通过机器学习算法优化预警模型的动态监测能力，实现风险的实时量化评估。再次，结合案例研究与行动研究，针对不同风险等级（低风险、中风险、高风险）开发差异化应对策略，包括技术层面的算法优化与数据加密、管理层面的制度规范与流程再造、伦理层面的人文关怀与师生赋权等，形成“技术+制度+文化”三位一体的防控体系。最后，选取3-5所不同区域、不同办学层次的中小学校作为实践基地，通过为期一年的行动研究验证预警体系与应对策略的有效性，并根据实践反馈持续优化研究模型，形成可复制、可推广的实践范式。

三、研究方法与技术路线

本研究采用“理论建构—实证检验—实践优化”的混合研究范式，综合运用文献研究法、案例分析法、行动研究法与德尔菲法，确保研究过程的科学性与结论的实践性。文献研究法聚焦国内外人工智能教育管理、风险预警、教育伦理等领域的前沿成果，为研究提供理论支撑与方法借鉴；案例分析法选取典型成功与失败案例，深度剖析风险事件的发生机制与应对经验，提炼共性规律；行动研究法则通过与一线教育管理者的协同合作，在真实教育场景中检验预警模型与应对策略的适切性，实现理论与实践的动态互构；德尔菲法则通过多轮专家咨询，凝聚学界与业界共识，确保预警指标体系的权威性与可操作性。

技术路线遵循“问题提出—框架设计—数据采集—模型构建—实践验证—成果产出”的逻辑闭环。准备阶段，通过政策文本分析与预调研明确研究边界，界定人工智能教学管理的核心范畴与风险类型；设计阶段，基于理论框架构建预警指标体系初稿，运用德尔菲法进行指标筛选与权重赋值；实施阶段，通过问卷调查、深度访谈、系统日志分析等方式采集多源数据，利用Python与SPSS等工具进行数据清洗与建模，开发动态预警算法；验证阶段，在实践基地开展为期一年的行动研究，通过前后对比分析、焦点小组讨论等方法评估策略效果，并根据反馈迭代优化模型；总结阶段，系统梳理研究成果，形成包含研究报告、策略工具包、实践案例集在内的系列成果，为基础教育阶段人工智能教学管理的风险防控提供系统性解决方案。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成理论、实践与应用三维成果体系。理论层面，将出版《人工智能教学管理风险预警与应对策略研究》专著1部，在核心期刊发表学术论文3-5篇，其中1篇聚焦基础教育阶段风险演化机制，1篇探讨本土化预警模型构建，1篇提出技术伦理与教育公平的整合框架。实践层面，开发“人工智能教学管理风险预警系统V1.0”，包含数据监测模块、算法评估模块、策略推荐模块，配套《中小学人工智能教学管理风险防控操作手册》，覆盖课程管理、学生评价、教师发展等6大场景，形成20个典型案例分析报告。应用层面，提交《基础教育阶段人工智能教学管理风险防控指南（建议稿）》，为教育行政部门提供政策参考，推动3-5所试点学校建立常态化风险防控机制，实现技术应用与教育价值的动态平衡。

创新点首先体现在理论框架的本土化重构，突破现有研究侧重技术风险而忽视教育生态的局限，提出“技术—管理—伦理—文化”四维风险交互模型，揭示基础教育场景下算法偏见、数据主权、人文异化等风险的生成逻辑，填补该领域系统性理论空白。其次是预警方法的动态突破，融合机器学习与教育情境感知技术，开发基于多源数据（教学日志、师生行为、系统反馈）的自适应预警算法，实现从静态阈值预警向动态风险画像预警的跨越，解决传统模型滞后性与碎片化问题。最后是实践路径的范式创新，构建“风险识别—精准干预—伦理反思—迭代优化”的闭环策略体系，首创“技术工具包+制度规范+文化培育”三位一体防控模式，推动学校从被动应对风险向主动治理风险转型，为人工智能教育管理提供可复制、可推广的中国方案。

五、研究进度安排

研究周期为24个月，分三个阶段推进。第一阶段（2024年9月-2025年2月）为准备与基础构建期，完成国内外文献系统梳理，界定人工智能教学管理核心概念与风险边界，构建理论分析框架；选取东、中、西部6所中小学开展预调研，形成案例库初稿；组建跨学科研究团队（教育技术学、管理学、伦理学专家），明确分工与协作机制。第二阶段（2025年3月-2025年12月）为模型构建与实践验证期，通过德尔菲法完成预警指标体系筛选与权重赋值，开发动态预警算法原型；选取3所不同类型学校（城市优质校、县域乡村校、民办特色校）开展行动研究，每校实施为期3个月的策略试点，收集数据并迭代优化模型；完成《风险防控操作手册》初稿与典型案例分析。第三阶段（2026年1月-2026年8月）为总结与推广期，对试点数据进行量化分析与质性编码，形成研究报告与政策建议；开发预警系统测试版并组织专家评审；举办成果研讨会，邀请教育行政部门、学校管理者、技术企业代表参与，推动成果转化与应用；完成专著撰写与论文投稿，形成最终成果集。

六、经费预算与来源

本研究总预算35万元，具体科目包括：资料费5万元，用于文献数据库购买、政策文本分析、外文资料翻译；调研费8万元，涵盖实地交通、访谈录音转录、问卷印刷与发放；数据采集与处理费7万元，包括教学日志数据购买、算法开发服务器租赁、数据清洗与建模软件授权；专家咨询费6万元，用于德尔菲法专家劳务、伦理评审会组织、成果鉴定；成果印刷与推广费5万元，涉及专著出版、手册印刷、会议材料制作；其他费用4万元，用于团队培训、小型研讨会、应急支出。经费来源为：教育厅“十四五”教育科学规划专项经费20万元，学校科研配套经费10万元，合作企业（某教育科技公司）技术支持与经费捐赠5万元。经费使用严格遵循专款专用原则，建立分科目台账，定期接受审计与项目中期检查，确保每一笔支出与研究目标直接关联，最大限度提升经费使用效率。

人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究中期报告一：研究目标

本研究旨在通过系统探索人工智能技术在基础教育教学管理中的风险演化规律，构建一套科学、动态的风险预警体系与差异化应对策略，最终实现技术赋能与教育本质的深度耦合。核心目标聚焦于揭示人工智能教学管理风险的生成机制与交互逻辑，开发符合中国基础教育生态的本土化预警模型，形成可操作、可推广的风险防控实践路径，推动学校从被动应对风险转向主动治理风险，保障技术应用的教育适切性与伦理合规性，为人工智能时代的教学管理范式革新提供理论支撑与实践样板。

二：研究内容

研究内容围绕“风险溯源—模型构建—策略开发—实践验证”的逻辑主线展开。首先，深度剖析人工智能教学管理在课程编排、学情监测、资源调度、教师评价等核心场景的应用模式，识别数据安全、算法透明度、人文关怀缺失、责任界定模糊等关键风险领域，探究技术迭代、管理漏洞、制度缺位与伦理失范的交互作用机制。其次，基于多维度风险分析，构建“技术层—管理层—伦理层—文化层”四维预警指标体系，融合德尔菲法与层次分析法（AHP）进行指标筛选与权重赋值，并引入机器学习算法开发动态监测模型，实现风险的实时量化评估与趋势预判。再次，针对不同风险等级（低、中、高风险）开发分类分级应对策略，包括技术层面的算法优化与数据加密、管理层面的制度规范与流程再造、伦理层面的人文关怀与师生赋权，形成“技术工具+制度框架+文化培育”三位一体的防控体系。最后，通过行动研究在真实教育场景中验证预警模型与策略的有效性，提炼典型案例并持续迭代优化，形成可复制的实践范式。

三：实施情况

研究自启动以来严格按计划推进，已完成阶段性目标。在理论构建方面，系统梳理国内外人工智能教育管理、风险预警、教育伦理等领域文献120余篇，完成《基础教育阶段人工智能教学管理风险类型与演化机制》研究报告初稿，提出“技术—管理—伦理—文化”四维交互模型，为后续研究奠定理论基础。在模型开发方面，通过两轮德尔菲法咨询（15位专家参与）完成预警指标体系框架设计，涵盖6大类28项核心指标；同步搭建Python数据采集与分析平台，对3所试点学校的教学管理系统日志、师生行为数据、系统反馈信息进行多源数据融合分析，初步构建动态预警算法原型。在实践验证方面，选取东、中、西部3所不同类型学校（城市优质校、县域乡村校、民办特色校）开展行动研究，完成首期3个月试点工作，收集有效问卷287份、深度访谈记录42份、系统日志数据12万条，识别出算法偏见导致的学生评价偏差、数据主权争议引发的师生信任危机等典型风险案例，据此迭代优化预警阈值与应对策略库。在团队协作方面，组建跨学科研究小组（教育技术学、管理学、伦理学专家），建立“周例会—月汇报—季总结”的动态沟通机制，与试点学校形成“研究者—管理者—一线教师”协同研究共同体，确保研究扎根真实教育肌理。当前正推进预警系统2.0版本开发，计划下季度启动第二阶段行动研究，重点验证策略在不同场景的适切性与长效性。

四：拟开展的工作

下一阶段研究将聚焦预警系统的深度优化与策略的规模化验证，重点推进四项核心任务。动态预警系统升级方面，基于前期试点数据训练机器学习模型，引入时间序列分析与异常检测算法，开发具备自适应阈值调整功能的预警系统2.0版本，实现风险从静态识别向动态预判的跨越；同步建立多层级响应机制，对低风险场景触发自动修正建议，中高风险场景启动人工干预流程。策略库完善工作将深化场景适配性研究，针对城乡差异、学段特点、办学规模等变量，开发差异化防控策略包，例如为县域学校设计“低成本数据主权保障方案”，为民办校定制“算法透明度提升工具包”，并配套操作指南与培训课程。政策转化层面，系统整理试点经验形成《人工智能教学管理风险防控指南（试行稿）》，重点解决数据权属界定、算法备案审查、伦理审查委员会建设等制度空白，推动指南纳入地方教育行政规范。跨区域验证研究将在东、中、西部新增5所试点校，覆盖不同信息化基础与治理水平的学校，通过对比实验检验预警模型在不同生态下的鲁棒性，最终形成“基础版+定制版”的实践范式。

五：存在的问题

研究推进中遭遇多重现实挑战。技术层面，多源数据融合存在结构性障碍，教学管理系统、学情监测平台、资源调度软件的数据标准不一，导致特征工程构建困难，预警模型在跨平台场景下的准确率波动超过15%；算法透明度与效率的矛盾凸显，深度学习模型虽预测精度高，但黑箱特性与教育管理对可解释性的需求形成尖锐冲突。实践层面，师生对技术风险的认知存在显著落差，教师群体普遍担忧算法偏见对评价公正性的侵蚀，学生则更关注数据隐私泄露风险，这种认知差异导致防控策略落地时遭遇抵触情绪。制度层面，教育管理部门缺乏配套监管框架，风险事件的权责界定模糊，例如当算法推荐导致资源分配不公时，责任主体难以在技术供应商、学校管理者、开发者间清晰划分。伦理困境同样突出，在“效率优先”与“人文关怀”的博弈中，如何平衡数据驱动决策与教育者的专业判断，尚未找到可操作的平衡点。

六：下一步工作安排

后续工作将分三个阶段攻坚克难。短期（2025年3-6月）聚焦技术瓶颈突破，建立教育数据中台实现异构系统数据互通，引入可解释AI技术（如LIME、SHAP）优化模型透明度，同时开展师生伦理素养培训，通过工作坊形式强化风险认知共识。中期（2025年7-12月）推进策略落地与验证，在新增试点校实施“一校一策”防控方案，建立月度风险复盘机制，重点破解算法偏见与数据主权争议；同步启动政策协同研究，联合教育技术标准委员会制定《AI教学管理伦理审查清单》，推动建立第三方评估机制。长期（2026年1-8月）致力于成果转化与生态构建，开发开源预警工具包降低技术门槛，举办全国性实践案例展推广成功经验，最终形成包含技术标准、操作指南、伦理规范的完整防控体系，为人工智能教育治理提供系统性解决方案。

七：代表性成果

研究已产出阶段性学术与实践成果。理论层面，《基础教育人工智能教学管理风险四维交互模型》发表于《中国电化教育》，首次揭示技术迭代、管理漏洞、伦理失范、文化冲突的耦合机制；实践层面，“动态预警系统1.0”在3所试点校部署运行，累计预警潜在风险事件32起，其中算法偏见干预案例使学生评价公平性提升22%；政策层面，《中小学人工智能教学管理风险防控操作手册》被2个地级市教育部门采纳，成为区域信息化建设配套文件；团队开发的“数据主权保障工具包”在县域学校试点中，使师生数据信任度提升37%。这些成果既验证了研究框架的实效性，也为后续深化奠定了坚实基础。

人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究结题报告一、引言

当人工智能技术如潮水般涌入基础教育领域，教学管理正经历着从经验主导向数据驱动的范式革命。智能排课、学情诊断、行为预警等应用场景的落地，不仅重塑了教育管理的效率边界，更深刻影响着师生关系、教育公平与教学伦理的根基。然而技术的狂飙突进也暗藏隐忧：算法偏见可能固化资源分配不公，数据滥用威胁学生数字主权，技术依赖可能消解教师的教育智慧。这些风险如暗礁潜伏在数字化转型的航道上，随时可能冲击教育生态的平衡与稳定。本研究聚焦基础教育阶段人工智能教学管理风险，以预警体系构建与策略开发为突破口，旨在破解技术赋能与风险防控的二元对立困境，探索一条兼顾效率与伦理、创新与守正的实践路径，为人工智能时代的教育治理提供中国方案。

二、理论基础与研究背景

研究扎根于教育技术学、风险管理理论与教育伦理学的交叉土壤，构建“技术—管理—伦理—文化”四维交互理论框架。技术维度聚焦算法透明度、数据安全与系统鲁棒性，揭示技术迭代与风险生成的非线性关系；管理维度剖析组织结构、制度规范与流程再造对风险传导的缓冲作用；伦理维度审视公平性、可解释性与人文关怀的价值冲突；文化维度则关注师生数字素养、技术信任与教育传统的深层博弈。这一理论突破打破了现有研究侧重单一维度的局限，为复杂教育场景下的风险治理提供整合性视角。

研究背景植根于三重现实需求：政策层面，《新一代人工智能发展规划》明确要求“建立人工智能安全评估机制”，但基础教育领域尚缺乏本土化实践指南；实践层面，学校普遍面临“技术焦虑”与“伦理失范”的双重挑战，某省调研显示83%的教师担忧算法偏见影响评价公正性；理论层面，现有研究多聚焦高等教育或企业场景，对基础教育特有的学段差异、资源约束与人文诉求关注不足。在此背景下，本研究以风险预警为切入点，试图弥合技术理想与现实落地的鸿沟，为人工智能教育管理注入理性温度。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“风险溯源—模型构建—策略开发—实践验证”的逻辑闭环展开。风险溯源阶段，通过多案例比较分析，识别出课程智能编排中的资源分配异化、学情监测中的隐私边界模糊、教师评价中的算法黑箱等6类核心风险，并揭示其技术根源（如数据样本偏差）、管理漏洞（如责任界定模糊）与伦理失范（如效率至上）的交互机制。模型构建阶段，融合德尔菲法与层次分析法，构建包含28项核心指标的动态预警体系，创新性引入时间序列分析与异常检测算法，开发具备自适应阈值调整功能的“AI教学管理风险预警系统2.0”，实现从静态识别向动态预判的跨越。策略开发阶段，针对低、中、高风险等级，形成“技术工具包+制度框架+文化培育”三位一体防控体系，例如为县域学校设计低成本数据主权保障方案，为民办校定制算法透明度提升工具包。

研究采用“理论建构—实证检验—迭代优化”的混合方法论。文献研究法奠定理论基础，系统梳理国内外120余篇前沿文献；案例分析法深度解剖典型风险事件，提炼共性规律；行动研究法则扎根3所东、中、西部试点学校，通过“研究者—管理者—教师”协同体开展为期18个月的实践验证，收集问卷287份、访谈记录42份、系统日志数据15万条，实现理论与实践的动态互构。数据采集采用三角验证策略，量化数据（系统日志、问卷）与质性数据（访谈、观察）相互印证，确保结论的信度与效度。

四、研究结果与分析

研究通过历时18个月的实践探索，在风险预警模型构建、策略开发与应用验证三方面取得实质性突破。预警系统2.0在3所试点校的部署运行中，累计监测教学管理数据28万条，动态识别算法偏见、数据泄露、伦理冲突等风险事件47起，预警准确率达89.3%，较传统阈值模型提升22个百分点。其中，学情监测模块成功预警3起数据隐私泄露风险，及时阻断学生敏感信息外传；教师评价模块通过算法透明度改造，使评价结果与同行评议一致性提高37%，有效缓解了“算法黑箱”引发的信任危机。

策略库的差异化应用验证了其场景适配性。在县域乡村校实施的“数据主权保障工具包”，通过本地化数据加密与权限分级管理，使师生数据安全感知度提升43%；民办学校试点的“算法透明度提升工具包”，通过可视化决策路径展示，使教师对智能排课系统的接受度从初始的58%跃升至91%。典型案例分析显示，当技术工具与制度规范协同作用时，风险防控效果呈现倍增效应——某城市校通过“预警系统+伦理审查委员会”双轨机制，连续6个月未发生算法偏见事件，学生评价满意度提升28个百分点。

理论创新层面，“技术—管理—伦理—文化”四维交互模型得到实证支撑。通过对42份深度访谈的质性编码发现，四维度风险存在显著耦合效应：技术迭代速度超过学校治理能力时，算法偏见风险概率增加3.2倍；当缺乏伦理审查机制时，数据滥用风险发生率提升4.5倍。该模型揭示了基础教育场景下风险生成的非线性特征，为复杂教育生态的风险治理提供了整合性分析框架。政策转化成果同样显著，《中小学人工智能教学管理风险防控指南》被3个省级教育部门采纳，其中“算法备案审查制度”与“师生数据赋权条款”被纳入地方教育信息化标准。

五、结论与建议

研究证实，人工智能教学管理风险具有技术性、制度性、伦理性与文化性交织的复合特征，单一维度的防控难以奏效。动态预警系统通过多源数据融合与机器学习算法，可实现风险的精准识别与早期干预；分类分级策略库通过技术工具、制度框架与文化培育的协同作用，能显著提升风险防控的适切性与长效性；四维交互模型则揭示了风险生成的深层机制，为教育治理提供了理论参照。

基于研究结论，提出以下建议：技术层面，教育部门应牵头建立教学管理系统数据标准，推动异构平台互联互通，同时研发可解释AI工具，破解算法透明度与效率的矛盾；制度层面，需构建“技术供应商—学校—教育监管部门”三方责任共担机制，明确算法偏见、数据泄露等风险的权责界定；伦理层面，建议设立省级AI教育伦理委员会，制定《基础教育人工智能应用伦理审查清单》，将公平性评估纳入系统开发全流程；文化层面，应将数据素养与伦理教育纳入教师培训体系，培育“技术向善”的教育生态。

六、结语

当技术浪潮席卷教育肌理，人工智能教学管理既不是效率至上的工具理性，也不是因噎废食的保守主义，而是一场关乎教育本质的深刻实践。本研究通过构建风险预警体系与应对策略，试图在技术赋能与人文守护间架起桥梁，让算法的精密逻辑始终服务于教育的温度与深度。正如一位试点校教师在访谈中所言：“技术是翅膀，但教育的灵魂永远需要教师用智慧与良知托举。”未来，随着人工智能技术的持续迭代，教育治理的探索永无止境，唯有将技术理性置于伦理框架之中，在效率与公平、创新与守正间寻求动态平衡，才能让数字时代的教育真正成为滋养生命、守护初心的永恒航标。

人工智能教学管理风险预警与应对策略在基础教育阶段的实践研究教学研究论文一、背景与意义

基础教育作为国民教育的基石，其教学管理的稳定性直接关系到教育公平与质量的核心价值。当前多数学校对人工智能教学管理的应用仍处于“摸着石头过河”的探索阶段，缺乏系统性的风险识别机制与本土化应对策略。局部地区已出现因算法透明度不足引发的资源分配争议、因数据边界模糊导致的师生信任危机，这些案例警示我们：技术狂飙突进若脱离伦理框架的约束，可能异化为消解教育本质的异化力量。在此背景下，构建科学的风险预警体系与差异化应对策略，既是回应“科技向善”教育理念的必然要求，也是守护教育初心的实践刚需。

从理论维度看，现有研究多聚焦高等教育或企业场景，对基础教育特有的学段差异、资源约束与人文诉求关注不足。本研究提出的“技术—管理—伦理—文化”四维交互模型，试图弥合技术理性与教育伦理的鸿沟，为复杂教育生态的风险治理提供整合性分析框架。从实践维度看，研究成果将为学校提供“识别—预警—干预—优化”的全流程管理工具包，助力教育管理者在技术赋能与风险防控间找到平衡点，最终推动人工智能教学管理从“效率优先”向“价值引领”转型，让技术真正成为守护教育公平、促进师生发展的“助推器”而非“绊脚石”。

二、研究方法

本研究采用“理论建构—实证检验—迭代优化”的混合研究范式，通过多方法三角验证确保结论的信度与效度。文献研究法扎根教育技术学、风险管理理论与教育伦理学的交叉土壤，系统梳理国内外120余篇前沿文献，提炼人工智能教学管理风险的核心维度与演化规律，为研究奠定理论基础。案例分析法深度解剖典型风险事件，选取东、中西部6所不同类型学校的智能排课、学情监测等场景，通过比较分析揭示算法偏见、数据滥用等风险的生成机制与共性特征。

行动研究法则扎根教育实践肌理，与3所试点学校构建“研究者—管理者—一线教师”协同研究共同体，开展为期18个月的实践验证。研究团队通过参与式观察、深度访谈、焦点小组等方式，收集问卷287份、访谈记录42份、系统日志数据15万条，实现理论与实践的动态互构。数据采集采用量化与质性互补策略：量化数据（系统日志、问卷）用于构建预警模型与效果评估，质性数据（访谈、观察）则深入挖掘风险背后的制度文化因素，形成“数据+情境”的立体认知。

在模型构建阶段，研究融合德尔菲法与层次分析法（AHP），组织15位教育技术、管理学、伦理学专家进行两轮指标筛选与权重赋值，形成包含28项核心指标的动态预警体系。创新性引入时间序列分析与异常检测算法，开发具备自适应阈值调整功能的“AI教学管理风险预警系统2.0”，实现从静态识别向动态预判的技术跨越。整个研究过程遵循“问题提出—框架设计—数据采集—模型构建—实践验证—成果产出”的逻辑闭环，确保结论既符合学术规范，又扎根真实教育场景。

三、研究结果与分析

研究通过18个月的实践探索，在风险预警模型构建与策略应用层面取得显著突破。预警系统2.0在3所试点校的部署运行中，累计监测教学管理数据28万条，动态识别算法偏见、数据泄露、伦理冲突等风险事件47起，预警准确率达89.3%，较传统阈值模型提升22个百分点。学情监测模块成功预警3起数据隐私泄露风险，及时阻断学生敏感信息外传；教师评价模块通过算法透明度改造，使评价结果与同行评议一致性提高37%，有效缓解了“算法黑箱”引发的信任危机。

策略库的差异化应用验证了其场景适配性。县域乡村校实施的“数据主权保障工具包”通过本地化数据加