人工智能赋能高校辅导员工作的 价值、挑战与路径
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健全工具效能评估机制。传统技术评估往往聚焦准确率、响应速度等技术指标，却忽视了教育场景的特殊性，若因干预方式生硬导致学生抵触，其实际育人效果可能适得其反。工具效能评估需构建双维度指标体系，技术维度关注功能有效性，如智能谈心助手的语义理解准确率、学业预警模型的风险识别召回率。教育维度聚焦育人成效性，如学生对干预措施的接受度、经技术辅助后问题解决的彻底性，避免为技术而技术的误区，确保工具始终服务于促进学生发展的目标。
建立责任划分机制。责任划分机制需遵循归责合理化原则，对于技术故障，如因算法偏见导致的误判，责任应追溯至技术提供方，系统开发公司需承担优化算法的责任；对于人工失职，如未按规范核查预警信息，责任应落实到具体操作者；对于技术、人为共同作用的结果，需按过错比例划分责任，形成技术方尽责研发、使用者尽责应用的良性生态。
（四）多维协同，构建多方参与的赋能共同体
在高校人工智能应用从单点突破转向系统赋能的关键阶段，单一主体的力量已难以支撑技术与教育的深度融合。高校虽懂教育场景却缺乏技术落地能力，科技企业掌握前沿技术却未必理解教育规律，学生作为直接受益者常被排除在设计之外，校际间的经验壁垒更导致重复投入。
一是建立校企联合研发模式，实现教育需求与技术供给的精准对接。通过需求前置、共同开发打破传统校企脱节的壁垒。高校需提前梳理教育场景中的真实痛点，并提供教学大纲、典型案例等基础素材，科技企业则基于这些需求，将V R的空间建模、交互设计等技术与教育目标深度融合，以此提升工具的教育适配性，推动技术研发的教育化转向。
二是完善师生共创机制。传统工具设计多采用开发者主导模式，但最了解使用痛点的学生往往被排除在外。师生共创机制通过需求采集、原型测试、迭代优化的闭环设计，将学生的真实需求融入工具开发。在需求采集阶段，通过座谈会、问卷调研收集学生对现有工具的使用建议，在原型测试阶段，邀请学生代表试用初步设计的功能，并记录其操作习惯；在迭代优化阶段，根据学生反馈调整界面逻辑、增加实用功能，使工具从满足技术标准转向符合使用习惯，真正实现工具为人服务的初衷。
三是建立校际经验共享机制。不同高校在人工智能应用中积累了各具特色的实践经验，这些经验若仅停留在本校内部，将造成巨大的资源浪费。校际经验共享机制通过建立分类案例库实现价值转化。案例库按应用场景，如思想教育、日常管理，每个案例包含实施背景、具体做法、成效分析、改进建议等。
参考文献
[1]王朋玉,王露巍,卢永荣.DeepSeek赋能高校辅导员工作的价值意蕴、应用场域与实践理路[J].高校辅导员学刊,2025(4):20-25,96.
[2]潘梦雨,谢珍珠.人工智能技术在高校辅导员工作中的应用[J].数字通信世界,2025(5):176-178.
[3]赵磊.生成式人工智能赋能高校辅导员工作探索[J].北京教育(德育),2025(5):92-96.
[4]吕萍,张相学.生成式人工智能赋能高校辅导员工作策略研究[J].河南科技学院学报,2025(4):57-64.
[5]李桦,刘丽丽.人工智能时代高校辅导员的角色困境与突围路径探究[J].新闻研究导刊,2025(5)：119-123.
[6]祁叶达,徐小强.人工智能赋能高校辅导员工作高质量发展探析[J].学校党建与思想教育,2024(1)：86-88.
[7]沈炜.数智技术赋能高校辅导员精准思政的思路举措[J].中国高等教育,2025(6):36-39.
[8]葛成飞,汪思诚,阮盼盼.高校辅导员谈心谈话的价值意蕴、实施现状和逻辑进路[J].佳木斯大学社会科学学报,2025(5):96-99.
[9]盖越帅,林鑫,秦梦.直面DeepSeek浪潮：高校辅导员谈心谈话困境突围与效能跃升的深度求索[J].黑龙江教育(高教研究与评估):1-4.
[10]王鹏翔,付盈,陈晓静,等.ChatGPT背景下高校辅导员开展思想政治工作的挑战与提升路径研究[J].信阳农林学院学报,2024(4):125-129,138.
[11]韩关锋,陈刚.隐私计算在大数据侦查中的应用研究[J].中国人民公安大学学报(社会科学版)，2023(4):60-69.
[12]卢岚,矫雨航.思想政治教育定量研究的范式张力与路径重构[J].思想理论教育,2025(7):19-25.
作者简介
王秋晨 陕西艺术职业学院辅导员、助教，研究方向为思想政治教育
司晓宏 陕西省社会科学院教授，研究方向为教育学原理、教育管理学
健全工具效能评估机制。传统技术评估往往聚焦准确率、响应速度等技术指标，却忽视了教育场景的特殊性，若因干预方式生硬导致学生抵触，其实际育人效果可能适得其反。工具效能评估需构建双维度指标体系，技术维度关注功能有效性，如智能谈心助手的语义理解准确率、学业预警模型的风险识别召回率。教育维度聚焦育人成效性，如学生对干预措施的接受度、经技术辅助后问题解决的彻底性，避免为技术而技术的误区，确保工具始终服务于促进学生发展的目标。
建立责任划分机制。责任划分机制需遵循归责合理化原则，对于技术故障，如因算法偏见导致的误判，责任应追溯至技术提供方，系统开发公司需承担优化算法的责任；对于人工失职，如未按规范核查预警信息，责任应落实到具体操作者；对于技术、人为共同作用的结果，需按过错比例划分责任，形成技术方尽责研发、使用者尽责应用的良性生态。
（四）多维协同，构建多方参与的赋能共同体
在高校人工智能应用从单点突破转向系统赋能的关键阶段，单一主体的力量已难以支撑技术与教育的深度融合。高校虽懂教育场景却缺乏技术落地能力，科技企业掌握前沿技术却未必理解教育规律，学生作为直接受益者常被排除在设计之外，校际间的经验壁垒更导致重复投入。
一是建立校企联合研发模式，实现教育需求与技术供给的精准对接。通过需求前置、共同开发打破传统校企脱节的壁垒。高校需提前梳理教育场景中的真实痛点，并提供教学大纲、典型案例等基础素材，科技企业则基于这些需求，将V R的空间建模、交互设计等技术与教育目标深度融合，以此提升工具的教育适配性，推动技术研发的教育化转向。
二是完善师生共创机制。传统工具设计多采用开发者主导模式，但最了解使用痛点的学生往往被排除在外。师生共创机制通过需求采集、原型测试、迭代优化的闭环设计，将学生的真实需求融入工具开发。在需求采集阶段，通过座谈会、问卷调研收集学生对现有工具的使用建议，在原型测试阶段，邀请学生代表试用初步设计的功能，并记录其操作习惯；在迭代优化阶段，根据学生反馈调整界面逻辑、增加实用功能，使工具从满足技术标准转向符合使用习惯，真正实现工具为人服务的初衷。
三是建立校际经验共享机制。不同高校在人工智能应用中积累了各具特色的实践经验，这些经验若仅停留在本校内部，将造成巨大的资源浪费。校际经验共享机制通过建立分类案例库实现价值转化。案例库按应用场景，如思想教育、日常管理，每个案例包含实施背景、具体做法、成效分析、改进建议等。
参考文献
[1]王朋玉,王露巍,卢永荣.DeepSeek赋能高校辅导员工作的价值意蕴、应用场域与实践理路[J].高校辅导员学刊,2025(4):20-25,96.
[2]潘梦雨,谢珍珠.人工智能技术在高校辅导员工作中的应用[J].数字通信世界,2025(5):176-178.
[3]赵磊.生成式人工智能赋能高校辅导员工作探索[J].北京教育(德育),2025(5):92-96.
[4]吕萍,张相学.生成式人工智能赋能高校辅导员工作策略研究[J].河南科技学院学报,2025(4):57-64.
[5]李桦,刘丽丽.人工智能时代高校辅导员的角色困境与突围路径探究[J].新闻研究导刊,2025(5)：119-123.
[6]祁叶达,徐小强.人工智能赋能高校辅导员工作高质量发展探析[J].学校党建与思想教育,2024(1)：86-88.
[7]沈炜.数智技术赋能高校辅导员精准思政的思路举措[J].中国高等教育,2025(6):36-39.
[8]葛成飞,汪思诚,阮盼盼.高校辅导员谈心谈话的价值意蕴、实施现状和逻辑进路[J].佳木斯大学社会科学学报,2025(5):96-99.
[9]盖越帅,林鑫,秦梦.直面DeepSeek浪潮：高校辅导员谈心谈话困境突围与效能跃升的深度求索[J].黑龙江教育(高教研究与评估):1-4.
[10]王鹏翔,付盈,陈晓静,等.ChatGPT背景下高校辅导员开展思想政治工作的挑战与提升路径研究[J].信阳农林学院学报,2024(4):125-129,138.
[11]韩关锋,陈刚.隐私计算在大数据侦查中的应用研究[J].中国人民公安大学学报(社会科学版)，2023(4):60-69.
[12]卢岚,矫雨航.思想政治教育定量研究的范式张力与路径重构[J].思想理论教育,2025(7):19-25.
作者简介
王秋晨 陕西艺术职业学院辅导员、助教，研究方向为思想政治教育
司晓宏 陕西省社会科学院教授，研究方向为教育学原理、教育管理学