یکی از چالش‌های مهم، بروز تبعیضِ الگوریتمی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی، بر اساس داده‌های موجود آموزش می‌بینند. اگر این داده‌ها بازتابی نادرست از تنوعِ دانش‌آموزان باشند، الگوریتم می‌تواند به شیوه‌ای تبعیض‌آمیز، دانش‌آموزان را ارزیابی کند و در نتیجه، فرصت‌های یادگیری را برای برخی از آن‌ها محدود سازد. برای مقابله با این موضوع، اهمیتِ به کارگیریِ روش‌های متنوع جمع‌آوری داده، و همچنین بهینه‌سازیِ مداوم الگوریتم‌ها برای کاهش تبعیض، برجسته می‌شود.

موضوعِ حریم خصوصیِ داده‌ها نیز یک نگرانی اساسی است. استفاده از هوش مصنوعی در آموزش، نیازمند جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیلِ داده‌های شخصی دانش‌آموزان است که باید با دقت و بر اساس قوانین و مقرراتِ حریم خصوصی، مدیریت شوند. ایجادِ پروتکل‌های امنیتیِ قوی، شامل رمزگذاریِ داده‌ها و دسترسیِ محدود به اطلاعات، ضروری است. همچنین، آموزش و آگاهیِ دانش‌آموزان و والدین در مورد چگونگیِ استفاده از داده‌های شخصی خود، به‌منظور کسبِ رضایتِ آگاهانه، نقش مهمی ایفا می‌کند.