作者简介：李阳，1983.07.26，研究实习员，教育管理

人工智能赋能高校教育管理的机理分析与策略研究

李阳

锦州医科大学医疗学院  辽宁锦州   121013

摘要：数字化转型背景下，人工智能技术逐步渗透高校招生、教务、学生、后勤、师资全链条教育管理工作，重构传统管理运行模式。本文立足高校教育管理实操场景，厘清人工智能赋能管理的内在运行机理，从数据互通、算法决策、智能服务三重维度拆解技术与管理体系的融合逻辑。结合当前高校管理数字化落地痛点，从数据平台搭建、管理流程再造、人才队伍配套三个层面提出可落地实施路径，全部聚焦实操操作规范，规避空泛价值论述。研究旨在为高校落地人工智能管理系统提供标准化执行方案，推动高校教育管理从人工经验驱动转向数据智能驱动，提升各类管理事务处置效率与精细化管控水平。

关键词：人工智能；高校教育管理；数字化治理

引言

目前我国高等教育办学规模不断增大，学校在校生、教职工以及教学资源的数量也越来越多，传统的依靠人工台账、线下审批、分段式管理的方式存在着流程繁杂、信息断层、控制不准等问题。大数据、机器学习、智能识别这些人工智能技术已经得到广泛应用，并且被当作提升高校教育管理效率的重要手段。目前的研究大多集中于技术的价值阐述上，缺少对于赋能内在机理的全面剖析，实操层面的具体操作细节比较缺乏。

一、人工智能赋能高校教育管理的内在机理分析

人工智能赋能高校教育管理依靠三层联动运行逻辑来形成完整的作用机制。第一层是底层数据融通机理，人工智能依靠数据采集终端打通教务、学生、财务、资产、后勤等各个独立的业务系统，统一采集学籍、课程、考勤、消费、设备、师资档案等标准化的数据，完成异构数据清洗、归类、加密存储，消除各个管理部门的信息孤岛，给智能运算提供完整的数据基础。第二层是中层算法驱动决策机理，用机器学习算法建立管理事务的预测、判断、分类模型，把重复性的选课排课、风险预警、资产盘点、经费核算等工作交给机器来处理，代替人工反复做同样的工作。第三层是顶层智能协同服务机理，智能交互终端、机器人、线上审批模块一起联动各个管理岗位，自动流转跨部门业务工单，同步推送管理提醒、整改清单、事务进度，重新塑造起多部门协同办事链路。三层机理层层推进，产生数据供给、算法处理、智能落地的闭环，不断革新高校教育管理原来的工作方法^[1]。

二、人工智能赋能高校教育管理落地实施策略

（一）搭建统一数据中台

高校成立一个由网络中心、教务处、学生处、财务处共同组成的“数据中台建设工作小组”，制订出统一的数据采集标准文档，规定了学籍、课程、师资、宿舍、设备、经费这六个主要的管理数据的字段格式、更新频率、录入要求。给教学楼、宿舍、办公楼装设人脸识别考勤、水电智能计量、资产RFID识别采集终端，每天定时将运行数据传送到平台，各个部门原有的业务系统不再单独进行导出表格的操作，全部与中台的API接口对接起来，并且在每天凌晨两点钟时进行一次批量的数据同步工作，同时安排两名专职的数据管理员来检查数据是否出现缺少、重复或者错误的情况，并且及时地完成相应的修正和补充工作。创建起分层的数据权限体系，校长、各个部门的负责人以及一线管理员各自拥有不同的数据查看、导出和修改权限，所有的数据调取行为都会被记录下来并保存至少五年的时间。

制定月度数据中台运维操作清单，每个月做一次系统压力测试，模拟招生季、期末排课、开学报到的数据峰值场景，卡顿、延迟的问题当天安排技术服务商对服务器进行优化配置；每季度给各部门管理员安排一次数据标准化录入实操培训，现场操作错误数据修改的过程；创建数据安全操作准则，只有内网可以访问涉密的学生档案以及教师的工资数据，外网终端不允许下载完整的数据集，对外共享的数据要经过脱敏处理，去掉姓名、身份证号、家庭住址这些隐私信息，数据传输过程中必须开启加密通道，防止出现数据泄露的操作漏洞^[2]。

（二）重构智能业务流程

整理出全校所有的教育管理线下业务清单，包括选课排课、奖助评定、宿舍调整、设备报修、经费报销、教师考核、学籍异动这七个方面的常规事务，每种业务建立一个对应的智能处理模型。排课模块把教室容量、教师授课时间、实训设备使用情况等信息输入进去之后，就会自动生成多个排课方案供管理员选择，管理员只需要核对有冲突的地方并做适当的调整即可；奖助学金评定模块会从学生的绩点、考勤、消费、志愿服务等各个方面提取数据，并根据学校的评定标准来打分排序，最后产生初审名单；设备报修接入智能识别系统之后，学生可以将故障图片上传到系统中，系统会自动匹配出相应的故障类型以及对应的维修班组，然后自动生成维修工单并推送给后勤人员，维修完毕后智能终端会自动收集反馈记录，不需要人工进行台账登记。取消全部纸质审批单据，所有流程转为线上智能流转，系统自动识别材料是否齐全，缺少材料立即返回给填报人并标明缺少的部分。

建立业务流程动态调整的操作机制，在学期末收集各个管理岗位的流程操作反馈，根据算法识别错误、流程卡顿等问题来更新模型参数；设置分级人工复核节点，对于学籍退学、大额经费支出、处分认定等高风险事务，在人工智能完成初筛之后自动推送给部门负责人进行二次审核；创建流程预警体系，系统自行标注超时未处理的工单，每天早上八点把待办事项发给相应的管理人员，超过三天没有处理的工单会同时发送给分管领导，全过程留痕，每一个环节都有记录，没有记录的干预行为不会被保存下来。

（三）完善人才配套机制

重新划分高校教育管理岗位的工作职责，增加智能数据管理员、算法运维专员、智能系统客服这三种新的固定岗位，并且对每个岗位每天、每周的固定实操工作内容做出规定。智能数据管理员专职从事数据核对、中台更新、权限调整工作，算法运维专员联系技术企业，定时改善各种管理预估模型，智能系统客服定点接待师生智能系统操作难题，现场示范填报、查询、报修操作步骤。原有的教务、学工、后勤管理人员分为基础操作岗和复核岗，基础岗上传业务原始数据，复核岗核对人工智能输出结果，两类岗位实行每月轮岗实操，熟悉整个智能管理系统的全部操作过程。制订岗位实操考核表，每月就系统操作、数据处理、工单处置等展开实操考题，不合格者停止独立操作系统，安排一周时间进行实操集训。

建立常态化的校企合作实训体系，每半年请一个人工智能技术服务商到学校做封闭式的实操教学，培训的内容只有系统后台的操作、数据纠错、模型的基础调试、安全防护的实操，不进行理论宣讲；实行校内师徒制实操带教制度，由熟练掌握智能系统的老管理员一对一指导新入职管理人员，每周固定3个小时一起处理真实的管理工单，并将实操中出现的错误记录下来形成操作手册^[3]。

结论

本文对人工智能赋能高校教育管理的数据、算法、协同这三个方面进行了分解，从数据中台的建立、业务流程的重塑、复合型管理团队的培养这三个方面入手，给出一套完整的实践操作手册。全部集中于具体的执行动作上，对各个环节的操作标准、运维周期、岗位分工、管控规范做出明确规定，避免出现空洞的价值论述，可以直接应用到各个层次的高校智能管理建设工作中。高校在后续落实人工智能管理体系的同时，要不断改进人工智能同校内管理业务之间的匹配度，达成高校教育管理全流程标准化、智能化的实际操作目标。

参考文献

[1]王子淳. 数字化赋能高校行政管理现代化发展的挑战与对策[J].经济研究导刊,2024,(17):153-156.

[2]渠晨曦.大数据赋能高校治理的机理与实践路径研究[D].中国矿业大学,2023.

[3]沈洁,谢雯. 人工智能赋能高校学生事务管理:背景、依据与路径[J].煤炭高等教育,2021,39(6):81-88.

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