1. 引言
随着“数字中国”建设全面推进，人工智能作为科技革命的核心驱动力，正在深刻重构教育生态。高校辅导员作为大学生思想政治教育的骨干力量，面临新时代学生需求个性化、管理复杂度倍增的挑战。传统经验主导的工作模式亟待转型，亟需探索人机协同的精准育人路径。本文立足技术赋能教育视角，剖析人工智能驱动辅导员工作创新的逻辑起点、实践路径与风险规制，为辅导员队伍专业化建设提供学理支撑。
2. 人工智能赋能高校辅导员工作的逻辑起点
2.1. 技术变革与教育转型的时代耦合
《中国教育现代化2035》明确要求构建“互联网 + 教育”新生态。辅导员作为高校“第四支队伍”[1]，承担全学段思政教育、学生服务与人才培养的核心职责。人工智能在自然语言处理、情感计算、机器学习等领域的突破，为破解辅导员事务性负担过重、精准育人需求迫切等瓶颈提供了技术可能。其核心价值在于将辅导员工作场域从线下延伸至数字空间，通过构建“数据中台–智能算法–伦理审查”的三元协同机制，实现从经验决策到数据驱动、从事务管理到价值引领的范式转型[2]。
2.2. 辅导员工作的范式转换实际需要
传统辅导员工作呈现“经验主导、被动响应、群体覆盖”特征，难以满足学生个性化发展需求。人工智能驱动工作范式向“数据驱动、主动干预、精准滴灌”转型。例如，传统学生动态监测依赖人工汇报，存在信息滞后与遗漏；而基于AI的行为数据建模，可实时捕捉学业、心理、思想等异常信号，实现精准预警与主动介入。这种转型本质是教育理念从“教师中心”向“学生中心”的深刻变革。
3. 人工智能驱动辅导员工作创新的核心维度
3.1. 人机协同提升工作效率
当前，辅导员的大量精力消耗于行政事务。AI问答系统通过整合教务、学工等多部门数据，运用检索增强生成(RAG)技术构建知识图谱，实现精准应答。典型案例：杭州电子科技大学“纽扣”系统以“低代码平台，高频率应用”为遵循，在数字思政领域向“AI + 思政”转型探索，以数据赋能思政教育工作重要转型的实践[3]。
3.2. 数据整合赋能科学决策
人工智能可以为辅导员提供辅助决策。通过整合学生学业成绩、考勤记录、网络行为等多源数据，利用机器学习构建学生画像，识别出潜在问题。例如，在学生资助工作中，如何精准识别出资助对象，让国家的资助政策发挥应有的功效，一直是辅导员头痛的问题。而利用大数据技术，就可分析学生的消费行为和消费水平，为辅导员的资助评定工作提供辅助决策。同样，在学生的心理健康教育、学业预警、意识形态工作等方面，通过将广泛的学生问题数据上传至云端服务器，并利用相应的AI学习算法进行深度剖析，系统能够迅速提炼出针对特定问题与场景的专业化建议[4]。这种数据驱动的决策模式，让辅导员从实现“事后处理”转向“事前预防”。
3.3. 智能技术深化育人质量
人工智能通过提供个性化教育、智能辅导、沉浸式育人场景等方式，深度赋能高校辅导员的数字育人工作。针对学生差异化需求，AI可生成定制化建议。例如，长沙学院推出的“鲸小管”AI辅导员，探索网络思政 + 人工智能的新模式，线上察觉学生的思想困惑、情感迷茫等危机信号，线下精准施策开展工作，实现了“AI辅导员”和“真人辅导员”人机协同，打开思政教育新思路[5]。湖南汽车工程职业大学信息工程学院在主题班会课上，针对班会主题，辅导员会让学生借助各类AI工具，从文案撰写到PPT的设计，动画片或视频的制作，都让学生亲自参与其中。不仅教育形式创新，受到学生的欢迎，更让学生在自我创作中得到教育和成长。
4. 人工智能赋能辅导员工作的实践路径
4.1. 提升辅导员的AI素养
习总书记指出：“要坚持教育者先受教育，让教师更好担当起学生健康成长指导者和引路人的责任”。辅导员在借助AI提升工作效率的同时，更要注重培养自身的AI素养，做到正确认识技术工具的价值边界，实现技术理性与人文关怀的深度融合。
人工智能素养(Artificial Intelligence Literacy)指个体对人工智能技术的理解、应用及批判性思考能力，涵盖对技术原理、社会影响、伦理规范的认知，以及利用AI工具解决问题的实践能力。其本质是数字素养(Digital Literacy)在AI时代的延伸与深化，是适应智能化社会的核心能力之一。AI素养的框架基于KSAVE模型，包括知识、技能、态度、伦理和价值观等维度。AI素养包括以下几个方面：理解人工智能的工作原理，负责任地使用人工智能，认识人工智能带来的社会与伦理影响，了解人工智能的潜在益处与风险，并掌握降低风险的方法[6]。
人工智能作为计算机科学的一个领域出现，融合了数学、工程学、社会学和心理学等学科的概念，其发展路径为机器学习–深度学习–大型语言模型–生成式人工智能。在使用AI时要厘清人工智能的常见误解，诸如AI能像人一样思考。事实上，AI并不具备人类的意识、情感或主观判断，它只是通过算法处理数据，模拟人类的“某些”思维过程。基于很多AI算法的不透明性，AI会继承和放大训练数据中的偏见，决策可能不公正，需要人工监督与调整。
人工智能在教育中的潜在益处包括：内容开发与差异化教学；评估设计与及时有效的反馈；个别辅导与个性化学习支持；学校运营与行政管理效率；助力创造力与协作能力发展。潜在风险包括：虚假信息、错误内容与学术不诚信；学生与教师自主性和责任感削弱；学生隐私泄露与未授权数据收集；过度依赖与批判性思维丧失；社会偏见与文化敏感性的缺失。
在人工智能使用的伦理方面，诸如利用AI教学辅助(如教案生成、批发作业、资源推荐)时，可能会存在复制低效的教学实践。在个性化学习路径(依据学生能力和兴趣定制内容)，可能会削弱教师与学生的自主性。在校园监控(如考勤、人脸识别、行为分析)时，可能存在隐私风险与偏见问题。
在降低AI风险方面，可以做到以下几点：
建立伦理审查制度：制定《高校人工智能应用伦理准则》，设立校级AI伦理委员会，对智能系统的算法逻辑、数据来源、决策边界进行合规性审查。
完善数字素养培育体系：将AI应用能力纳入辅导员培训必修模块，开发“数字辅导员能力认证体系”，实施分级分类培训。
健全意识形态安全防线：建立内容安全双重审核机制，对AI生成内容进行政治性、价值性双重审查，通过语义指纹比对技术，实现对错误思潮的毫秒级识别拦截。
4.2. 构建人机协同育人机制
在教育数字化转型浪潮中，构建人机协同育人机制已成为提升学生教育质量的关键路径。将人工智能、大数据、虚拟现实等前沿科技融入辅导员育人工作，并非简单的技术叠加，而是追求人机双方深度融合的有机生态。这些技术的核心价值在于为辅导员提供科学化、精准化、客观化的工作支持，同时高效分担事务性工作，使辅导员得以将更多精力投入人文关怀传递、思政工作创新与教育研究深耕。在此过程中，明晰技术与教育者的职能边界，成为构建科技育人体系的重中之重。图1为人机协同育人关键技术原则。
Figure 1. Key technical principles of human-machine collaborative education
图1. 人机协同育人关键技术原则
以心理健康领域典型应用为例：
技术层：情感计算 + 生物反馈实现风险预警。
人文层：辅导员通过深度共情建立“心理安全基地”，弥补AI情感交互缺失。
高校辅导员应秉持“拥抱技术之智，坚守育人之心”的理念，在享受技术赋能红利的同时，警惕陷入“技术替代人工”的误区。以高校心理健康教育场景为例，AI够高效完成学生心理普查、实时心理辅导以及风险监控预警等工作。然而，大学生心理工作的灵魂始终是“爱”——这不仅是情感的温柔浸润，更是教育者对学生个体尊严的尊重、内心世界的理解与成长道路的坚定支持。
4.3. 完善数据治理服务体系
数据治理服务体系是一个系统工程，首先应有明确的治理目标。在高校学生教育中，数据治理的核心目标是以数据为纽带，打通教育全链条，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转型。通过精准化教学、个性化服务、科学化管理和创新性研究，最终培养适应时代需求的高素质人才，同时推动高校治理体系和治理能力现代化。
高校大学生教育数据治理策略需围绕体系构建、技术支撑、场景应用、安全保障与文化培育展开，形成系统化、全流程的治理体系。在组织与制度建设层面，成立跨部门数据治理委员会，统筹战略规划与资源协调；设立专职执行机构负责日常管理。同时制定数据治理管理办法、安全细则等制度，明确权责，将治理成效纳入考核，确保治理工作有序推进。
技术赋能是数据治理的关键支撑。搭建统一的数据中台或教育大数据平台，整合教务、学工等多源数据，实现标准化存储与共享。运用人工智能、区块链、隐私计算等技术，构建智能化分析模型，保障数据安全可信，降低数据使用门槛。
场景应用聚焦教育核心需求。在学习领域，基于学生学习行为数据实现个性化学习推荐与教学优化；在管理服务方面，通过数据分析精准识别学生需求，优化资源配置，提升服务效率；在校园服务中，实现智能回复、在线服务申请办理等功能，提高校园运行效能。
安全合规贯穿数据治理全过程。对数据进行分级分类管理，采用加密、访问控制、动态脱敏等技术手段，防止数据泄露与滥用。严格遵循相关法律法规，定期开展审计，确保数据合法使用。
文化培育与评估改进推动治理长效发展。通过数据素养教育提升师生数据应用能力，建立激励机制鼓励数据创新。构建科学的评估指标体系，定期开展内外部评估，结合师生反馈优化治理策略，形成持续改进的良性循环。这些策略相互配合，推动高校实现从数据资源到数据资产的转化，以数据驱动教育质量提升与管理模式创新，助力高校教育数字化转型与高质量发展。
5. 结论
在“数字中国”与教育数字化转型的时代背景下，人工智能技术为高校辅导员工作带来了全方位的变革。从逻辑起点上看，技术变革与教育转型的耦合以及辅导员工作范式转换的实际需求，共同推动了人工智能在高校辅导员工作中的应用。在实践中，人工智能通过人机协同显著提升了工作效率，借助数据整合实现了辅助决策，利用数字手段有效提升了育人质量。
然而，技术的应用并非一帆风顺。在提升辅导员AI素养方面，需帮助辅导员正确认识人工智能，理解其工作原理、潜在益处与风险，掌握降低风险的方法，同时建立伦理审查制度、完善数字素养培育体系、健全意识形态安全防线。构建人机协同育人机制时，要明确技术与教育者的职能边界，以“拥抱技术之智，坚守育人之心”为理念，构建“双重安全基地”。完善数据治理服务体系过程中，需从体系构建、技术支撑、场景应用、安全保障与文化培育等多方面协同推进。
总体而言，人工智能为高校辅导员工作创新发展提供了强大动力，但也带来了诸多挑战。未来，高校应积极探索人工智能与辅导员工作深度融合的路径，在充分发挥技术优势的同时，有效应对技术风险，不断提升辅导员队伍的专业化水平，为培养适应时代需求的高素质人才提供坚实保障，推动高校教育事业朝着数字化、智能化、高质量的方向不断迈进。
基金项目
湖南省2025年度高校思想政治研究项目“人机协同视域下大学生心理危机预警与干预的智能决策支持模型研究”；中国教育技术协会智慧心理教育专业委员会2025年度课题《AI技术在学生心理咨询中的应用研究》(课题号：ZHXLKY2025015)。