引言
人工
智能 (AI) 已成为教育领域的一大热门
话题。在积极拥抱人工智能教学的同时，我们必须意识到其潜在的陷阱和局限性。本文将分析两个真实案例，
揭示人工智能教学的这些负面方面，并提供应对措施的
建议。
背景：一所中学使用人工智能算法对学生的考试成绩进行预测。算法的数据集中包含了大量学生的种族、性别和社会经济背景等数据。陷阱：算法预测表明，少数族裔和低收入家庭背景的学生成绩明显低于白人和富裕家庭背景的学生。进一步调查
发现，这一偏差是由数据集中存在的种族和经济差异造成的。教训：人工智能算法依赖于数据进行训练。如果数据存在偏差，算法也会产生有偏差的结果。在使用人工智能进行预测时，必须仔细审查数据偏差，并采取措施加以缓解。
案例 2：算法盲点
背景：一所大学使用人工智能
聊天机器人来回答学生的学术问题。聊天机器人接受了大量文本数据的训练，包括学术本文和教科书。陷阱：
尽管聊天机器人能够提供对基本学术问题的准确回答，但它却无法识别或解决复杂或开放式的问题。例如，当一个学生询问有关科学伦理的问题时，聊天机器人无法
理解问题的含义或提供有意义的回复。教训：人工智能算法擅长执行特定任务，但缺乏
人类解决问题所需的一般智力和创造力。在使用人工智能进行教学
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