高校必须摒弃“重模型、轻数据”的惯性思维，将高质量教育数据资源的建设与治理置于AI战略的基石位置。

 

 

　　当前，生成式人工智能正以前所未有的深度与广度融入高等教育体系，成为推动教育模式革新、管理流程重构与科研范式转型的关键变量。在宏观愿景与战略规划日渐清晰的背景下，如何让AI技术真正“用起来”“用得好”，从个别案例的“盆景”演变为整体赋能、可持续的“风景”，是各高校必须回答的现实命题。本文结合北京林业大学在“AI+管理服务”领域的实践探索，分享在推进应用落地、构建支撑体系过程中的思考与做法。

 

 

　　我校在推进“AI+管理服务”的实践中，采取了“小切口、深穿透”的思路，不贪大求全，而是选择具体场景进行深耕。

 

　　一个颇具代表性的案例是“好好吃饭专项行动”。该行动利用AI技术对学生在校消费数据进行深度分析与画像，精准识别餐饮消费偏低、可能存在经济困难或饮食不规律的学生，并自动生成拟资助名单，由辅导员进行精准核实与关怀。

 

　　这个案例规模不大，却生动揭示了AI技术在真实业务场景中成功落地的三个不可或缺的关键要素：

 

　　1.核心是业务重构，而非技术堆叠。AI的赋能价值，体现在对既有工作逻辑与生产关系的重塑上。以往的资助工作流程是“自下而上”的申请审核制，而在此次实践中，我们将其重构为“自上而下”的主动发现与精准推送模式。

 

　　具体而言，AI模型自动完成海量数据分析与初筛，将原本辅导员需要耗时数日完成的摸排工作，转化为仅需对少数系统推荐名单进行确认的“一键式”操作。这不仅极大提升了工作效率，更通过数据驱动实现了资助的精准性与公平性。这提示我们，成功的AI应用，起点应是对业务痛点的深刻理解与流程的创造性重构。

 

　　2.基础是高质量数据，而非复杂模型。“好好吃饭”模型之所以能够发挥实效，关键在于我们前期投入大量精力，系统性地整合了学生的多维度消费数据、历史资助记录、奖惩信息乃至食堂运营数据，构建了相对完整、干净、可用的数据基底。

 

　　AI模型的上限，往往取决于数据质量的下限。没有高质量、标准化、可持续更新的数据供给，再先进的算法也只是无源之水。高校必须摒弃“重模型、轻数据”的惯性思维，将高质量教育数据资源的建设与治理置于AI战略的基石位置。

 

　　3.关键是协同迭代，而非一蹴而就。AI应用从不是一次交付即告完成的“交钥匙工程”，其生命力来源于与业务场景的持续磨合与优化。我校信息化部门与学工、后勤等业务部门建立了紧密的协同机制，并始终传递一个理念：技术实现不难，难的是共同将技术“用出价值”。

 

　　我们鼓励业务部门敢于先行先试，并在使用中不断反馈，形成迭代闭环。这种敏捷的、共同成长的协作模式，比追求一个想象中的“完美产品”更为重要。

 

 

 

　　单一应用的成功，是点燃“AI+”变革的星火。而要形成燎原之势，则需要信息化部门站在更高维度，进行系统性谋划与生态化构建。我们认为，未来一段时期，应重点聚焦以下三项核心工作：

 

　　1.构筑可信可控的AI应用环境，让师生敢用愿用。安全与信任是AI普及的前提。这包含两个层面：

 

　　一是技术基座的可信可控，无论是通过自建智算平台还是采购合规的专属云服务，都必须确保核心数据、敏感科研数据的安全边界，严守“数据不出校”的刚性要求。

 

　　二是制度与伦理规范的同步建立。要从制度建设、流程管控、伦理教育等多维度发力，有效防范AI应用带来的隐私泄露、算法歧视、学术诚信缺失等安全伦理风险。坚持技术与制度双轮驱动，才能真正让师生敢用、愿用、放心用AI技术。

 

　　2.深耕高质量教育数据资产，为智能持续供能。AI时代的“数据”内涵已发生深刻变化。除传统的结果性数据（如成绩、就业率）外，教学过程数据、学习行为日志、师生互动记录、科研过程数据等高价值的“过程性数据”和“行为性数据”，正成为训练更精准、更个性化模型的关键原料。

 

　　然而，当前高校普遍面临一个现实问题：大量高质量、高价值的数据，分散存储在教师个人电脑、课题组服务器甚至纸质记录中，尚未纳入学校统一的数据资产管理体系。

 

　　因此，当前阶段最紧迫的任务之一，就是明确学校数据资产的界定标准，建立覆盖数据全生命周期的采集、汇聚、存储、应用与更新机制，推动数据从“私人矿藏”转变为“公共土壤”，为AI应用持续提供坚实、可靠、可持续的数据支撑。

 

　　3.探索“制度沙盒”机制，柔性地平衡创新张力。AI应用的深入，显著暴露出一种深层次矛盾：数智化发展追求灵活、敏捷、快速迭代，而高校现有的许多管理制度（如教学评价、经费管理、审计流程）却天然具有稳定性、周期性和风险规避的特性。

 

　　这种创新张力与制度刚性的冲突，是AI规模化落地中最隐蔽、也最棘手的障碍。北京林业大学的应对思路，不是追求对现有制度框架的“颠覆式”改革，而是探索建立“制度沙盒”，构建动态适配机制，在可控范围内先行先试、总结经验，逐步推动制度优化与流程适配。

 

 

　　高校的“AI+”转型，既需要仰望星空的战略视野，更需要脚踏实地的工程思维。唯有坚持“场景驱动、小步快跑、体系护航”，方能让AI的星火，照亮赋能高等教育高质量发展的壮阔风景。