人工智能技术的加速渗透，正在使高校信息化部门的职责边界、人才能力要求和组织定位发生结构性变化。然而，当前高校信息化队伍普遍面临技术空心化、组织边缘化、效率低效化三重困境，人才梯队断档、外包依赖加深、激励机制失灵等问题制约着教育数字化转型的深度推进。本文提出“三维重构”创新路径，为“十五五”规划背景下高校信息化人才队伍建设提供参考。

 

 

　　2025年，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》；2026年，教育部等五部门进一步颁布《“人工智能+教育”行动计划》，明确提出推动智能技术与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖。政策层面的密集部署，将高校信息化部门推向了一个前所未有的战略位置——既要保障传统基础设施运行，又要成为AI落地教学、科研、管理场景的核心推动力量。

 

　　然而，与职责扩张相伴随的，是队伍能力的全面滞后。当前，相当数量高校的信息化队伍面临如下现实困境：人才梯队断档，老一代信息化人员技术能力与AI时代脱节，中青年骨干流失，待遇较低，新人才难以引进；用人结构复杂，事业编、校聘A岗、劳务派遣B岗、外包派驻人员并存，待遇悬殊、考核各异，组织凝聚力严重碎片化；激励机制失灵，职务职称晋升通道狭窄，绩效评价以工单数量、设备维护量等工作量指标为主，难以体现真实价值贡献，部分人员陷入躺平状态。

 

　　北京外国语大学（以下简称北外）信息技术中心目前有事业编11人、校聘A岗4人、劳务派遣B岗21人、外包派驻人员15人。中心人员配置仅能保障基础信息化服务稳定运行，在AI时代赋能学校数字化转型还是捉襟见肘，和其他高校一样都存在缺编严重、停招事业编、高层次技术人才匮乏等问题。

 

　　北京外国语大学信息化建设与管理办公室（以下简称信管办）对上述问题进行了系统研究，提出当前高校信息化人才队伍建设面临“技术空心化—组织边缘化—效率低效化”三重结构性困境，且三者相互强化，形成自我固化的恶性循环。如不从制度设计和组织逻辑层面介入，单纯依赖人员引进或AI工具赋能，均难以从根本上解决问题。

 

　　因此，我们认为高校信息化队伍建设的深层矛盾，不是技术问题，而是组织定位、制度设计和价值评价问题。AI并不会自动消解这些矛盾，它的真正价值在于通过人机协同释放人力资本，为组织重构创造空间。

 

　　1.技术空心化

 

　　高校信息化建设具有专业性强、系统复杂、更新速度快等特点。长期以来，高校信息化建设因编制有限、人员不足，普遍采取“能外包则外包”的策略。这一路径在短期内缓解了人力压力，但代价是自主技术能力的持续弱化。

 

　　2.组织边缘化

 

　　信息化部门承担全校性数字化任务，但在学校治理结构中长期处于“后置参与”状态：业务流程已经设计完成、管理制度已经固化、部门利益格局已经形成，才来要求信息化部门通过技术手段加以实现。这种后置定位导致两个直接后果：一是信息化部门在涉及流程再造、数据共享、AI应用规范等本质上属于组织治理的问题上缺乏有效介入手段；二是当系统出现问题时，责任高度集中，但在关键决策中缺少席位。职责与权责的长期不对等，严重制约了信息化部门发挥战略价值的空间。

 

　　3.效率低效化

 

　　随着系统数量增加、网络安全要求提升、数据治理任务加重、AI应用场景扩张，信息化部门承担的事项持续膨胀，但编制规模、岗位层级、薪酬激励机制几乎未做同步调整。低价值事务持续挤占高价值创新空间，使信息化队伍长期陷入“忙于运维、弱于治理、难于创新”的状态。即便AI提升了部分环节的处理效率，这些效率红利也往往被新增任务迅速吸收。

 

 

　　面对上述困境，国内高校已形成几种有代表性的应对模式。本文对这些模式的核心逻辑、实际成效与主要局限进行梳理，以此为后续创新路径的提出提供参照。

 

　　1.外包扩张模式

 

　　外包扩张是目前最普遍的应对方式，其根本局限在于外包解决的是短期事务，无法替代战略判断、场景转译、数据治理等需要深度组织嵌入的核心能力。外包规模越大，校内人员技术能力越弱，最终形成不可逆的技术依赖。部分高校在引入大型商业AI平台后发现，因缺乏自主技术能力，连基本的需求对接和效果评估都难以独立完成。

 

　　2.编制扩张模式

 

　　部分有条件的高校尝试通过申请增加事业编制引进高学历技术人才，短期内有助于提升队伍学历层次和技术起点。但此模式面临双重约束：一是编制审批周期长、名额有限，供给速度远低于需求增速；二是单纯提高学历并不能自动转化为AI时代所需的复合能力，新引进人员如果缺乏场景嵌入和能力进阶机制，同样容易陷入事务化运转。更重要的是，编制扩张未能触及激励机制和岗位体系的根本问题，躺平现象依然存在。

 

　　3.培训赋能模式

 

　　组织AI工具培训、开展全员数字素养提升是多数高校正在推行的举措，具有启蒙意义和基础性价值。其局限在于部分高校反映，AI培训到位率较高，但实际工作中主动应用AI的人员比例远低于预期。

 

　　4.平台采购模式

 

　　通过采购成熟商业AI平台快速响应学校需求，是当前最立竿见影的方式。其短期优势明显，但深层问题在于：平台适配性有限，通用方案难以满足学校特色场景（如北外的多语种教学、区域国别研究）；一旦平台迭代或合同到期，缺乏自主运营能力；最关键的是，采购平台不能替代队伍的场景理解能力和数据治理能力，它解决的是工具层问题，而非组织能力层问题。

 

　　5.组织重构模式

 

　　少数走在前列的高校尝试从制度层面重构信息化部门的组织定位，如建立AI治理委员会、推动信息化部门前置参与重大改革、设立数字化转型领导小组。这一模式方向最为正确，能够从根本上打破组织边缘化困境，但推行难度最大—它依赖校领导层的数字领导力升级，需要突破既有利益格局，且效果显现周期较长。部分高校的实践表明，只有完成组织定位的重新确立，其他所有举措才能真正发挥效用。比如学校定位信息技术中心是维护性教保部门，那就不会让其参与到学校的核心决策；如果定位为学校各项事业数字化转型和实现核心发展目标的支撑和赋能部门，工作方向和内容才能有较大转变。

 

　　上述五种模式均有其适用场景和阶段性价值，但单独依赖任何一种模式均无法从根本上解决三重结构性困境。当前迫切需要的是跨越模式局限的系统性创新路径，从组织定位、岗位体系、能力建设、评价激励到人机协同，形成整体联动。

 

 

　　基于对三重困境的诊断和对既有模式局限的分析，本文提出“三维重构”创新路径框架：以组织定位前置为基础，以能力族群岗位体系为载体，以场景嵌入驱动为动力，三个维度相互支撑、协同推进。同时辅以评价激励变革和人机协同机制，形成系统性的队伍建设创新方案。

 

　　1.组织定位前置，破解边缘化困境

 

　　高校应从制度层面明确重新定义信息化部门的角色：不是IT支持部门，而是学校数字教育战略的参谋和推动力量。具体举措包括建立学校层面的AI治理委员会或数字化转型领导小组，将信息化部门纳入核心参与机制；在学校重大规划、教学改革方案设计、科研平台建设、数据治理制度制定过程中，赋予信息化部门前置参与权和专业建议权；明确信息化部门在技术路线选择、数据边界划定、AI应用安全评估等方面的专业决策权责。

 

　　北外实践表明，这一步骤是所有后续举措的前提。北外信管办在参与学校数字化转型规划制定和AI应用评估机制建设的过程中，深切感受到：只有在规划阶段就坐在桌子边，后续执行才不会被动。没有组织定位的前置重构，队伍能力再强，也只能是执行工具，成不了推动教育创新的融合剂。

 

　　这一举措对政策制定者也有明确含义：在“十五五”规划及教育强国建设的顶层设计中，应将高校信息化部门的组织定位升级纳入明确要求，从政策导向层面推动各高校破除“信息化部门是后勤保障部门”的惯性认知。

 

　　2.能力族群岗位体系，破解空心化困境

 

　　传统按职能领域划分的岗位体系已难以适应AI时代的需要。本文提出以“能力族群”为单元重构岗位体系，核心逻辑是从“你负责做什么”转向“你负责创造什么价值”。基于上述能力模型，高校应推行岗位双通道发展机制：技术专家通道和管理专家通道，让不同特质的人才都有清晰的职业成长路径。（见表1）

 

 

　　针对不同编制人员的激励差异，建议推行统一的核心价值考核：无论事业编、校聘还是外包，核心评价维度统一指向教学支撑贡献度、数据治理质量、AI应用成效、安全保障水平、成果转化数量，而非仅以身份区分待遇。这是破解躺平问题的制度性手段。

 

　　3.场景嵌入驱动，破解低效化困境

 

　　信息化人才能力的真正提升必须发生在真实教育场景中，而不能停留在培训室里。北外信管办推动核心工程师借调到人事部门，协助梳理和上报数据，同时推动学校数据中心和人事系统的对接，效果显著。场景驻点的价值不只是培训效果，更在于信息化人员一旦深度理解教育场景，就能主动发现技术应用机会。对于北外而言，这意味着信息化人员参与到多语种教学平台优化、智慧语言学习空间设计、区域国别研究数据服务等特色场景中，形成不可替代的专业价值。

 

　　同时，应建立“实践—研究—成果”的转化通道，鼓励并支持信息化人员将实践经验转化为论文、行业标准、软件著作权、管理创新案例，并将这些成果纳入职称评审和绩效体系。

 

　　4.人机协同，以AI减负推动岗位结构高级化

 

　　人工智能在信息化工作中的合理定位，是“自动化重复、增强人的判断”，而非“以AI替代人员”。高校应系统推进信息化工作的AI化改造：建设智能运维系统，实现日志自动分析、故障预警和工单分类；部署知识库智能问答，减少重复性用户咨询压力；引入AI辅助编码工具，提升开发效率；构建AI辅助数据治理工具，加速数据标准化和质量管理流程。

 

　　关键在于，AI释放出来的人力资本必须有明确的去处，转向数据治理、场景设计、安全评估、教育创新等高价值任务，这需要管理者在AI部署的同时，同步推进岗位职责的结构性调整，形成“AI承担低价值事务、人专注高价值创造”的分工格局。

 

　　北外信管办的实践经验表明，将AI工具嵌入解决真实问题的工作流程，比组织专项培训更能激发团队主动拥抱AI的内生动力。当运维人员发现AI能大幅压缩故障排查时间、当开发人员体验到AI辅助编码带来的效率提升，学习动机便自然产生，不需要靠行政命令推动。

 

 

　　北京外国语大学信息技术中心的实践，为上述“三维重构”路径提供了具体的场景验证。北外作为外语类高校，具有语种多、班型小、国际化程度高、语言教学场景复杂等特点，其信息化建设必须超越通用方案，构建与学校学科特色深度融合的场景化能力。

 

　　1.从设备供给到学习空间治理

 

　　传统智慧教室建设以设备配置为核心，侧重硬件标准化。北外信息技术中心将建设思路升级为“学习空间治理”：围绕外语小班化教学的互动性、情境性和多模态特征，设计兼顾云端课堂、课堂即时反馈、跨文化协同交流的智慧教学环境，并引入学习分析技术支持教师实时掌握学情。这一转变的背后，是信息化人员从设备维护者向教学环境设计者的角色进阶，体现了场景嵌入驱动能力发展的实践逻辑。

 

　　2.三方协同支持教师数字素养建设

 

　　北外构建了信息化部门—教师发展中心—教学管理部门三方协同机制，聚焦帮助教师理解“技术如何服务教学目标”，而非推广工具使用率。信息化人员参与课程设计、教学互动分析和学习评价改进，在协同过程中深化了对教育场景的理解，同时也将技术能力转化为教学创新价值。这一机制是场景嵌入理念的制度化落地。北外曾作为教育部“人工智能助推教师队伍建设行动”首批试点单位，相关实践形成了具有参考价值的经验积累。

 

　　3.特色数据资产建设

 

　　北外围绕多语种语料、区域国别研究数据、国际传播内容和跨语种协同学习记录，推进特色数据资产建设。信息化部门在其中承担技术架构、数据标准制定和安全合规保障职责，逐步从系统运维者转向数据治理者。这是信息化部门不可替代性的重要体现——通用运维可以外包，但服务北外学科特色的数据能力只能由深度嵌入学校业务的自有队伍来承担。

 

 

　　基于上述分析，本文提出高校信息化人才队伍建设的系统性实施路径（见表2），供各院校及政策制定部门参考。在政策层面，建议教育主管部门将高校信息化人才队伍建设纳入“十五五”规划和教育强国建设的专项考量。具体包括：推动高校信息化部门组织定位政策性升级，明确其在学校数字化转型和AI治理中的战略地位；建立信息化人才职业发展标准体系，为高校制定本校岗位体系和评价机制提供规范参照；鼓励高校探索跨机构信息化人才共享机制，缓解单个机构编制约束与人才需求之间的结构性矛盾。

 

表2 高校信息化人才队伍“三维重构”实施路径

 

 

　　人工智能时代，高校信息化部门正面临一个根本性的历史抉择：是继续作为技术支撑型的后台保障部门，还是成为先进技术与教育场景之间的融合剂、教育数字化创新的共同体？这个问题的答案，将直接影响高校能否在教育强国目标节点完成真实意义上的数字化转型。

 

　　人工智能不是裁减信息化人才的理由，而是推动岗位结构高级化的重要杠杆。AI释放的人力资本，应当转向那些AI做不了的事。从这个意义上说，AI时代的信息化队伍建设，是一次组织能力重构和教育生态再造的历史机遇。

 

　　北京外国语大学信管办的实践表明，高校信息化队伍只有深度嵌入学校特色发展场景，才能真正从技术支撑走向教育创新。高校信息化队伍建设的困境不在技术工具，而在组织逻辑和制度设计。未来希望各高校信息化部门以教育强国为目标，结合各学校的学科特色，在保障学校基础信息化服务稳定运行的基础上，探索适合学校发展的信息化人才战略，对人才“引得进、留得住、用得好”，共同走出一条引育并举的发展道路。