生成式人工智能技术能提升学生的学科知识学习，改善其批判性思维和团队协作能力，但该技术有潜在风险，过度依赖会导致学生任务表现与学习效果脱节。为此，要培养学生的自主学习能力，把教学重心从成果评价转向学习过程的关注与引导。

　　生成式人工智能有望通过快速生成摘要、设计练习和提供实时辅导等支持教师。然而，过度依赖技术可能弱化教师的教学能力。报告提出人机协作的三种路径——替代、互补与增强，并倡导开发与教师、学生共同设计和迭代的专用教育生成式人工智能系统。

　　在教育系统与机构管理层面，生成式人工智能能够简化工作流程、提高运营效率；而且，对教育研究的影响显著，能协助文献综述和论文写作，生成合成隐私保护数据集，为跨学科教育研究问题提供新思路。

　　政策制定者面临的挑战是确保生成式人工智能成为“学习伙伴”而非“学习捷径”。这要求教育界超越通用聊天机器人，转向专用教育工具，并通过国际科研合作，持续评估其对学生和教师学习和福祉的影响，以负责任的方式释放其全部潜力。