ARM 中小学人工智能教育模式试点项目
实施风险评估与应急预案

AI 学伴生成错误、片面信息，学生不加辨别直接采信；学生过度依赖 AI，放弃独立思考。

前置防控

• 课程专门设置课时教授 AI 幻觉识别、信息交叉核验，把辨别 AI 错误作为核心素养目标。
• 教师备课阶段提前测试课题相关 AI 回答，预设疑点。
• 课堂规则明确：AI 仅作为素材参考，所有内容必须核验。

应急方案

• 课堂发现 AI 错误，立刻作为课堂案例组织学生讨论辨析。
• 出现大量错误信息时，切换离线任务单继续上课，暂停平台使用。
• 课后在教研复盘表记录，优化下一节课教学设计。

校园网络波动、服务器维护，课堂无法访问 ARM 平台。

前置防控

• 每节课教师必须准备离线备用任务单，无平台也可以正常开展探究活动。
• 试点前完成校园网络连通性测试。

应急方案

• 课堂平台不可用，直接启用离线教案和纸质任务单，教学活动不受中断影响。
• 技术负责人收到反馈，快速排查；SaaS 版本由 ARM 团队排查服务状态。

学生学习记录、个人信息不当采集或外泄。

前置防控

• 严格执行最小必要采集原则，不收集敏感个人信息。
• 未满 14 周岁学生参与试点，必须收集监护人知情同意书。
• 账号分级权限，教研汇总数据强制匿名去标识；全操作审计日志。

应急方案

• 一旦发现权限异常，立刻冻结相关账号，核查日志。
• 如发生数据泄露风险，第一时间通知学校，按《个人信息保护法》处置，同步告知受影响监护人。
• 试点终止，按申请批量删除学生学习数据。

教师缺少 AI 融合教学经验，容易把控不当，放任学生直接复制 AI 产出。

前置防控

• 开展 12 学时前置研修，包含理念、平台实操、教学设计、合规培训。
• 提供标准化备课模板、月度教研复盘机制，ARM 教研团队提供支持。

应急方案

• 安排教研伴学，随堂听课指导；
• 简化课堂任务，降低教师压力，必要时调整课程进度。

部分监护人担心 AI 影响孩子独立思考，或担心数据隐私问题。

前置防控

• 家长会宣讲项目方案、数据保护规则，发放知情同意书，充分告知项目边界。
• 明确说明项目不提升文化课分数，聚焦 AI 素养培养。

应急方案

• 单独沟通，答疑解惑；监护人可随时撤回同意，学生退出试点，清除账号数据。
• 收集家长疑问，更新 FAQ 文档。