附录 B 自测答案与解析

1-1. 分别是目标（成就标准与课时目标）、对象（年级与阅读水平）、格式（题目数量、排版与答案位置）、示例（期望结果的范例）、约束（不应使用的内容）。若缺少目标，就会混入单元之外的内容；若缺少对象，水平就会不匹配；若缺少格式，生成结果的外观就会每次都不同。若缺少示例，AI就会自行推测水平与格式；若缺少约束，就会出现难以核实的数据或虚构的引文。

1-2. 各种AI服务可能是基于相似的数据进行训练的，或者参考了相同的错误来源，因此可能会共同犯下同样的错误。一致仅代表彼此相似，并不代表经过了原始资料的核实。多次生成并进行对比的方法可用于发现不一致之处，但并不能证明事实。

1-3. 分别是系统性偏见、计算与统计偏见、人类认知偏见。审核者自身可能表现出来的是人类认知偏见，例如倾向于较少怀疑符合自己预期的描述。

1-4. 可以改动的是句子长度与词汇、术语解释、示例的种类与数量、图表说明的比重中的两项。不可改动的是成就标准的核心概念、概念之间的关系、评价所要求的水平、准确性中的两项。如果是参加同一评价的学生，尤其必须恪守核心概念。

1-5. 高中属于第25条第3款规定的学校，可以出于授课目的使用，且由于属于高中及以下学校，无须支付补偿金。大学虽然也可以出于授课目的使用，但必须支付补偿金。不在名单中的补习班则根本不适用第25条，因此无法通过支付补偿金解决，必须具备第28条规定的引用或第35条之5的合理使用要件，或者获得使用许可。这三处机构均须指明出处。

1-6. 第37条第1款规定“依据本目使用作品者，应当指明其出处”，并在但书中列举了免除指明出处的条款。该列表中不包含第25条，因此出于授课目的使用时，指明出处的义务依然存在。

1-7. 标准是出错时的危害程度。首先核实学生将用作评价或判断依据的事实以及与安全相关的内容，其次核实关于真实人物与机构的表述，最后核实背景说明。未能核实的语句应当删去、标记为“需核实”，或者转变为让学生自行查阅原始资料的学习活动。

1-8. 正确答案有多种。一份出色的答案中，应当完整包含成就标准的语句（从课程标准文件中原样抄录）与课时目标、对年级和阅读水平的具体说明、题目数量和答案位置等格式、一至两个期望水平的示例，以及不得使用未经核实的数据或真实人物言论的约束。如果其中包含了学生姓名或分数，则必须予以修改。

2-1. “幼儿教育、初等教育及中等教育”这一表述将大学和成人教育排除在适用范围之外。“学生评价”这一表述将制作授课资料或推荐学习内容等非评价活动排除在适用范围之外。在此基础上，还要一并考量“可能产生重大影响或引发危险”这一要件。

2-2. 开发经营者是开发并提供AI的主体，而使用经营者是利用开发经营者提供的AI来提供产品或服务的主体。使用外部模型开发学习应用的企业属于使用经营者，须承担法律规定的义务。

2-3. 义务是对是否属于高影响AI进行事先审查，自由裁量权则是向长官请求确认。长官应自收到请求之日起30日内予以答复，但可在30日范围内延期一次；若对答复有异议，可自收到答复之日起10日内请求重新确认。

2-4. 例如，人工管理与监督可以通过教师在最终确定分数前进行审查与修改的界面和权限来实现；解释方案可以通过告知分数评定主要标准与训练数据概况的说明资料来实现；风险管理方案可以通过针对不同错误类型的应对措施与定期检查计划来实现；文档留存可以通过措施履行记录来实现。用户保护方案则可以通过错误申报与更正渠道来实现。

2-5. 平均分会掩盖过高评价与过低评价相互抵消的错误。例如，对长答案评价过高而对短答案评价过低的工具，其平均分也可能与实际相近。因此，应当观察单个答案维度的差异及其分布，以及特定群体（答案长度、韩语学习生等）之间的差异。

2-6. 将使用形容词的水平描述替换为类似“1个主张及2个以上依据”这种可观察的标准，并附上由教师们共同阅卷并达成一致的各水平示例答案。这两种方法都能统一不同人员之间的理解与解释。

2-7. 若先看AI给出的分数，该分数就会成为锚点，教师的判断很容易被牵引向AI。这就是自动化偏见。若教师先评分，AI分数就不会取代教师的判断，而是成为提示需要重新复核哪些答案的信号。

2-8. 正确答案有多种。如果结果计入成绩，则必须由教师最终确定所有分数，AI仅用于筛查分歧较大的答案；同时应提前告知学生已使用AI辅助并由教师最终确认；若有异议，应包含由教师依据评分量表重新阅卷并进行解释的程序。如果是不计入档案的练习，则只需包含即时AI反馈、AI使用告知、抽样检查以及申报渠道即可。

3-1. 合理考量获取其他信息的可能性等识别个人所需的时间、成本与技术。班级是成员彼此非常熟悉的小群体，与家庭琐事、特殊经历等线索相结合的信息触手可及。因此，即使抹去姓名，通常也很容易辨认出具体是谁。

3-2. 例如，可以选择明确处理目的并仅在必要的最少范围内处理（第1款）、以最大程度减少侵犯私生活的方式处理（第6款）、能够以匿名方式达成目的时采取匿名处理，无法以匿名方式达成时采取假名处理（第7款）。也可以选择禁止超出目的范围使用（第2款）或安全管理（第4款）。

3-3. 分别是在需要同意时须取得法定代理人的同意并确认其是否同意（第1款）、获取法定代理人同意所需的最少信息（姓名与联系方式）可以直接从儿童处收集（第2款）、向儿童告知时须采用通俗易懂的格式与语言（第3款）。确认方式可以列举手机实名认证、书面签字盖章、通过电子邮件获取同意意向、短信通知已确认同意的事实、电话同意等。

3-4. 分别是收集与使用目的、收集项目、留存与使用期限、拒绝同意的权利以及因拒绝而受到的不利影响。对于不同意的学生，应当准备能够达成相同学习目标的替代活动。

3-5. 是指出于编制统计或学术研究等目的，以无法识别数据当事人具体身份的形式提供的情况。保密协议仅是限制接收方使用的保护措施，并不满足法律规定的学生及监护人同意，或“无法识别的形式”这一要件。

3-6. 分别是是否用于训练、保存期限、账号类型、处理关系与地点（委托与境外传输）、年龄标准。仅凭“不用于模型训练”这一表述，无法得知保存期限（会留存多久），也无法获知不同账号类型的差异或年龄标准。

3-7. 法定同意年龄决定了谁的同意在法律上有效，而服务条款中的年龄标准则规定了谁可以使用该服务以及需要满足何种条件。例如，满15周岁的学生在法律上可以自行做出同意，但若服务条款要求未满18周岁者须获得监护人许可，则仍须获得监护人许可。满12周岁的学生即使监护人同意，若服务条款禁止未满13周岁者使用，也无法使用该服务。

3-8. 正确答案有多种。例如，咨询日志摘要适合采用泛化提问，学生文章反馈适合在删除身份识别信息及线索后使用经批准的工具，试题分析则适合采用汇总统计数据。在阐述各项选择的理由时，均须体现“满足目的所需的最少处理”和“学校管理的工具”这两项标准。

4-1. 分别是作者身份（谁撰写了什么内容并予以诚实说明）、过程（是否经历了作业旨在培养的能力锻炼）、准确性与责任（是否核实了事实并能对内容负责）。即便没有AI，这三个问题也同样可能无法合格。例如，未经核实就引用网络文章中的错误数据，会在准确性上不合格；提交由他人代写的文章，则会在作者身份上不合格。

4-2. 分别是0-不使用（评估个人当前实力的诊断与基础技能练习）、1-仅限探索（同时评估调研与写作的探究报告）、2-辅助草拟（学习修改润色过程的作业）、3-自由使用（以AI素养为目标的作业）。

4-3. 若仅获取了构思创意，则保留使用记录；若使用了AI提供的事实，则须查找原始资料进行核实并引用原始资料；若直接照搬AI生成的语句，则须使用引用标记与学生自己的语句区分开来，并指明该语句是由哪种工具生成的。

4-4. 分别是：不足以可靠到对学生做出具有长期影响的判定；将人类撰写的文章误判为AI撰写；可能会对将英语作为第二语言学习的学生或撰写格式化、简洁文章的学生产生不成比例的不利影响；通过微小的修改即可规避检测。同时还指出，即使向ChatGPT询问也无法予以核实。

4-5. 因为误判率是乘以全体诚信学生的基数的。若诚信学生有数百名，即使是很小的比例也会造成多起被冤枉的案例；而且实际使用AI的学生人数越少，被标记为“AI生成”的文章中被冤枉的文章所占比例就越大。一旦这种误判集中在特定群体身上，问题就会更加严重。

4-6. 写出课堂上编写大纲与首段、分阶段提交、简短口头核实、提交对话记录中的三项即可。如果学生人数多且时间紧张，适合采用课堂上撰写初稿以及2至5分钟口头核实这类生均成本低且能直接检验过程与理解程度的机制。像全屏录屏这种教师根本无法全部看完的机制则不适用。

4-7. 分别是确认标准、收集证据、告知与申辩、做出决定、通知与申诉。即使证据确凿也不可省略的步骤是申辩。

4-8. 正确答案有多种。一份优秀的指引中，应当包含允许使用的程度、可以做与不可做的具体示例、需要提交的记录、对AI提供事实的处理方法，以及涉嫌违反标准时的处理程序。如果通篇只有“不得依赖AI”这类容易产生分歧解释的语句，则必须予以修改。

5-1. 分别是谁的什么问题、现行方式及其局限（尽量用数字说明）、发生何种改变才算成功。例如，如果阅卷负担的原因不在于人手不足，而在于评分量表含糊不清，那么比起引入AI工具，更应当先完善评分量表。

5-2. 使用量只能说明使用频次高，并不能证明学习或工作有所改善。满意度只能反映主观感受，可能与实际成效存在差距，而且通常只在学期末调查一次，无法用于在运行过程中排查错误。

5-3. 写出教育机构在检验工具方面的准备不足因而学校必须自行检验、必须确认数据隐私保护与年龄标准（课堂AI工具为13岁）、教师培训须与技术引入同步进行、须采取以人为本且契合年龄特点的方法中的三点即可。

5-4. 五个维度分别是以人为本的思维方式、AI伦理、AI的基础与应用、AI教学法、面向专业发展的AI；三个阶段分别是习得、深化、创造。可以根据教师当前所处的阶段划分培训课程，为初次使用的教师提供习得课程，为已有使用经验的教师提供深化课程。

5-5. 分别是Govern、Map、Measure、Manage。贯穿各领域的交叉功能是Govern，这意味着治理并非在引入初期确定一次就一劳永逸，而是在整个运行过程中引领其他功能，并根据检查结果不断调整。

5-6. 列出模型更换或功能增加、教材改版或考试范围变动、供应商条款与数据条件的变更或合同续约、错误申报激增、教职员变动与学生升学年中的三项即可。

5-7. 个人信息泄露时，应暂停相关功能并向保护责任人报告，核实泄露范围，判断是否需要通知与申报。发生学生安全与情绪心理事故时，应由人工直接联系受影响的学生并提供支持援助，同时暂停相关功能。出现内容错误时，应排查修复原因并重新测试，随后向受影响的学生告知更正内容。应对不足的例子是只是一味等待供应商的报告；过度反应的例子是仅仅因为一个可修复的错误便暂停全校整个年级使用该工具直到下一学年。

5-8. 正确答案有多种。一份出色的答案中，应当包含用数据量化的问题定义、与目标直接挂钩的核心指标（非使用量或满意度）、两至三个班级规模的试点范围与周期，以及根据试点结果判断是否扩大的具体标准（包括目标群体的变化）。