1. 引言
教育公平是社会发展的基石，而高校资助工作则是实现这一目标的关键环节，长期以来备受社会各界关注。然而，传统的资助模式因其固有的局限性，已难以满足当前高校精准资助的迫切需求。在此背景下，随着人工智能技术的迅猛发展，高校资助工作正迎来新的机遇，推动资助模式发生深刻变革。家庭经济困难学生日益增长的个性化、多元化发展需求，促使学生资助体系进一步完善，从传统的保障型资助逐步向发展型资助转变[1]。2017年，教育部在《高校思想政治工作质量提升工程实施纲要》中明确提出，将资助育人纳入十大育人体系，逐步构建发展型资助体系，为高校资助工作的转型升级指明了方向。本文聚焦人工智能技术在应用型高校发展型资助中的创新应用，通过系统分析当前资助工作面临的核心挑战与瓶颈问题，深入探索人工智能驱动下的资助模式创新路径与实践策略，旨在为推进高校发展型资助工作的精准化、智能化转型提供理论支撑和实践参考。
2. 应用型高校发展性资助工作面临的困境
资助工作是应用型高校促进教育公平、助力学生全面发展的重要战略举措，具有深远的现实意义。然而，当前应用型高校在发展型资助工作的实践过程中，仍面临着资助对象识别精准度不足、资助方式单一化、育人功能发挥不充分等突出问题，亟待通过体制机制创新和工作模式优化予以系统性改进。
(一) 精准认定存在困难
贫困生认定是学生资助工作的首要环节，其精准性直接关系到资助工作的实效性[2]。当前，应用型高校普遍采用“家庭经济状况 + 在校表现”的复合认定模式，部分二级学院还会参考生源地民政部门的意见，或开展实地线下家访，了解学生家庭困难情况。然而，由于传统认定流程耗时较长、程序繁琐，曾有部分院校已简化认定程序，主要依赖申请人的书面陈述，这种做法在一定程度上影响了认定结果的准确性。具体而言，主要存在以下问题：其一，部分学生因对家庭经济状况缺乏全面了解，导致实际困难群体未能及时提出申请；其二，新生入学时间较短，同学间相互了解不足，致使民主评议环节中评议者对被评议对象的具体情况掌握有限，影响了评议结果的客观性和有效性。
(二) 学生资助工作队伍能力欠缺
应用型高校的学生资助工作通常由专门设立的工作组负责，但在实际运行中面临管理人员配置不足和人员结构不合理等问题。由于负责学生资助工作的教师一般是由专职辅导员担任，他们工作压力较大，同时还需完成其他学生管理工作[3]。然而，学生资助工作具有显著的复杂性：一方面，学校各年级班级数量众多，学生基数庞大，导致资助申请人数众多且家庭情况各异；另一方面，民主评议小组的评议标准与过程存在差异性。这种工作量大、情况复杂的现实，与负责教师身兼数职的现状形成矛盾，不仅影响了负责资助工作教师的业务能力提升和工作体验，也导致资助工作在执行过程中可能出现偏差，影响了资助工作的精准性和有效性。
(三) 学生能力资助工作效果欠佳
首先，发展型资助中对家庭经济困难学生的实践能力培养途径较为单一[4]。虽然应用型高校普遍重视学生实践能力的培养，但在具体实施过程中，主要依赖学科专业竞赛和专业实习实践两种途径，其他培养渠道的开发和应用相对不足。这种单一的培养模式难以满足学生多样化的实践需求，也限制了学生实践能力的全面提升。其次，发展型资助中所提倡的职业发展能力培养内容缺乏实用性。多数学生反映，学校现有的就业指导课程和相关活动对其职业发展能力的提升作用有限。具体表现为课程内容与实际就业需求存在脱节，活动设计缺乏针对性，难以有效满足学生的职业发展需求。这种实用性的缺失直接影响了培养效果，也制约了家庭经济困难学生的职业竞争力的提升[5]。
3. 人工智能赋能应用型高校发展性资助的可能性
人工智能凭借其强大的生成式功能和自然语言处理能力，为发展型资助的创新实践提供了重要技术支撑。通过将人工智能系统定位为资助工作教师的智能助手和家庭经济困难学生的个性化学习导师，可以有效推动发展型资助在物质帮扶、道德培育、精神引导和能力提升等维度的系统性创新。这种智能化赋能模式不仅能够显著提升资助工作的精准性和实效性，更能为家庭经济困难学生提供个性化、差异化的成长支持，助力其实现全面发展。
(一) 实现精准资助与优化物质资助
人工智能技术能够显著优化物质资助的形式与效能。当前，高校经济资助仍以助学金发放为主要形式，其他资助方式覆盖面相对有限。在“五育并举”的教育方针下，传统的无限制助学金发放模式对学生劳动意识的培养作用较为有限。相比之下，勤工助学作为劳动教育与资助育人有机结合的有效途径，不仅能够帮助学生获得经济支持，更能显著提升其劳动意识和实践能力。通过参与勤工助学，学生既能获得经济报酬，增强自我价值感，又能培养独立思考和解决问题的能力。
然而，当前应用型高校资助工作主要依赖学生工作处下辖的资助部门的这一单一组织模式，尚未形成教育系统内部全员参与、全过程覆盖、全方位协同的资助育人机制，导致勤工助学岗位存在数量不足、类型单一、与专业匹配度低等问题。人工智能凭借其强大的系统集成能力，可以有效整合校内外资源，拓展勤工助学岗位的多样性和专业性。同时，通过智能算法分析学生的课程安排、专业特长和个人偏好等因素，人工智能能够为学生精准匹配适合的岗位，并智能规划工作时间，确保学习与实践的平衡，从而实现资助效益的最大化。
(二) 加强精神帮扶和疏解心理困扰
精神帮扶在发展型资助体系中具有战略性地位。摆脱贫困不仅需要物质层面的支持，更需要思想意识的革新。将人民群众对美好生活的向往转化为内生动力，坚持扶贫与扶志、扶智相结合，实现物质富足与精神富有的双重提升，是帮助贫困群体通过自身努力改变命运的关键。对于家庭经济困难学生而言，树立远大理想、培养健全人格是阻断贫困代际传递的根本途径。
然而，当前应用型高校资助工作仍以物质帮扶为主导，对家庭经济困难学生因家庭环境导致的心理困扰和精神需求关注不足，精神帮扶工作缺乏系统性和针对性，致使发展型资助难以实现从“输血”到“造血”的本质转变。人工智能技术的引入为摆脱这一困境提供了新的可能：一方面，智能系统可以通过数据分析精准识别学生的心理状态，辅助资助工作者开展个性化的精神激励，引导学生树立积极向上的人生态度；另一方面，人工智能能够协助工作人员设计系统化的励志教育方案，通过智能推荐、情景模拟等方式，营造自立自强、奋发向上的校园文化氛围，切实提升精神帮扶的实效性。
(三) 加强能力培养与创新工作范式
能力培养作为发展型资助的核心任务之一，在促进家庭经济困难学生全面发展过程中扮演着关键角色[6]。人工智能的“加入”为这一领域带来了创新性突破，既为学生自我提升提供了智能化支持，也为高校资助工作者的专业赋能创造了有利条件。
从学生视角来看，人工智能依托海量数据资源，能够有效拓展家庭经济困难学生的认知边界，通过个性化推荐机制提升知识获取的针对性和效率。其内容生成功能不仅有助于知识的深度理解和内化，更能促进学习维度的多元化延伸。作为智能化的学习伙伴，这类技术能够推动学习模式从被动接受到主动探索的转变，引导学生基于个人兴趣和发展需求构建知识体系，从而培养其自主学习和持续发展的能力。特别值得关注的是，人工智能正在消除因地域差异、经济条件和家庭环境等因素导致的教育资源鸿沟，为推进教育公平提供了新的技术路径。
人工智能还为高校负责资助工作的教师提供了全新的工作范式，实现了常态化数据分析和风险预警的有机统一。通过构建专业数据库并实时采集、更新学生的多维数据(包括学习表现、生活状况、家庭收入情况等)，人工智能能够精准识别潜在风险群体，为资助决策提供及时预警和科学依据。这种基于数据驱动的管理模式，显著提升了资助工作者对学生需求的洞察力和问题识别的准确度，使其能够制定更加个性化的成长规划方案。同时，依托人工智能的评估反馈机制，资助措施得以持续优化和动态调整，从而全面提升资助工作的精准度和实施效果。
4. 人工智能赋能优化应用型高校发展型资助的创新路径
(一) 人工智能赋能精准认定体系的构建与优化
构建精准认定体系是推进发展型资助育人工作的核心环节。借助人工智能，建立数字教育资源共建共享机制，推动数据开放共享的体制机制创新，实现教学活动中多源数据的深度融合与跨域共享，是提升资助效能的关键路径[7]。
应用型高校应当以数智治理为引领，依托智慧校园建设，通过“数据驱动、智能赋能、治理升级”的递进模式，实现精准识别与智慧资助的有机统一。具体而言，可从以下三个维度推进：
一是创新“双线融合”认定机制。整合全国及省级学生资助管理信息系统资源，采集学生家庭人口结构、政策保障情况、历史受助记录等多维度数据，构建线上量化评估与线下民主评议相结合的认定模式，实现精准识别、动态建档和靶向帮扶的闭环管理。
二是构建动态化信息管理体系。通过对接学工、教务、校园一卡通等业务系统，运用大数据分析算法，实时追踪学生学业表现、行为特征和消费模式等关键指标，建立全方位、多维度的资助认定与管理平台。
三是探索智能化隐性资助模式。在确保应助尽助的基础上，创新基于大数据分析的隐性资助机制，通过智能识别系统精准实施餐饮补贴、通讯补助、集体关怀以及突发事件应急资助等帮扶措施，充分彰显发展型资助的育人效能和人文关怀[8]。
(二) 人工智能赋能的全方位资助育人体系构建
人工智能技术的深度应用，可以实现了技术与数据的实时互联和智能驱动，为资助育人工作提供了精准诊断、智能帮扶和动态反馈的全流程支持。应用型高校在资助工作中始终坚持以立德树人为根本，通过智能化手段在学业发展、人际交往和能力培养等方面为家庭经济困难学生提供系统性支持。首先，实施思想引领工程。通过智能化融媒体平台，开展线上线下相结合的励志教育活动，优化学生资助新媒体矩阵，利用微信、自媒体等平台传播积极向上的校园文化，营造见贤思齐的良好氛围，实现资助育人与网络育人的深度融合。其次，构建学业支持体系。运用人工智能中匹配技术，从优秀学生中选拔朋辈互助成员，建立科学的学业帮扶机制和朋辈教育网络。通过构建跨学院、跨专业、跨年级的智能学习社区，为家庭经济困难学生提供个性化的学业发展支持。再次，完善心理疏导机制。依托智能心理健康测评平台，建立“学校–学院–班级–宿舍”四级联动心理支持系统，通过大数据分析精准识别家庭经济困难学生心理状况，为存在心理困扰的困难生提供专业化、个性化的咨询服务。最后，创新就业帮扶模式。建立健全相对贫困学生就业创业支持体系，运用智能算法优化就业指导服务，创新服务形式和内容。通过构建数智化就业能力评估指标体系，精准提升家庭经济困难学生的就业竞争力，助力其实现高质量就业[9]。
(三) 人工智能赋能资助育人成效评估与优化机制
育人成效是衡量应用型高校发展型资助工作质量的核心指标。在人工智能时代背景下，实现对资助对象的全过程动态监测和育人成效的精准评估，为资助工作的持续优化提供数据支撑。
一方面是建立典型培育机制。通过智能化评选系统，开展国家奖学金、励志成才典型、杰出校友等评选活动，重点发掘和培育受助学生中的学业精英、公益先锋和创业典范。运用智能推荐算法，选树具有亲和力、感染力和示范效应的先进典型，形成“典型引领、朋辈带动、整体提升”的良性循环。通过智能化传播平台，实现“点亮一盏灯，照亮一大片”的示范效应，着力培养受助学生自强不息、诚实守信、知恩感恩、勇于担当的优秀品质。
另一方面是构建成效评估体系。建立“一生一档”数字化成长档案系统，完整记录学生从资助认定到毕业发展的全过程数据，包括资助方式、成长轨迹、职业发展等信息，形成资助育人的完整闭环。运用智能分析技术，将学生的专业成长度、心理调适度、素养提升度和社会贡献度等关键指标进行量化分析和可视化呈现，实现对资助育人成效的精准评估。基于评估结果，通过机器学习算法不断优化资助方案，使其更加契合学生成长需求，提升资助工作的精准性和有效性。