人工智能賦能高校學生事務管理：背景、依據(jù)與路徑

沈 潔，謝 雯

一、引言

21世紀見證了計算機和信息通訊技術的“爆炸式發(fā)展”，人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI）也成為本世紀最著名、討論最活躍的技術趨勢之一。全球最大的軟件公司之一SAS（Analytics Software & Solutions）在2017年的一項調(diào)查報告中表示，39%的受訪者認為，AI 將在5年之內(nèi)完全融入到我們生活的方方面面［1］?？梢哉f，人工智能正在改寫各個行業(yè)的形態(tài)，其中就包括教育。智能教育產(chǎn)品（如智能軟件、智慧教室等）已經(jīng)革命性地改變了21世紀學生和教師之間的學習過程和信息交互的關聯(lián)方式［2］。大學肩負著高等知識教學與科研的職能，理應加入和引領技術創(chuàng)新與應用的前沿。

教科文組織還AI 在教育中的應用做出了極高的評價：“人工智能將消除學習障礙、使學術機構的管理和行政功能自動化、改善指導和學習以及促進教育的發(fā)展。”［3］基于AI 在商業(yè)智能平臺和實時在線測試的應用，研究者認為AI 有潛力成為教育管理的重要組成部分［4］。在信息技術的新形勢與新語境下，大學生事務管理者需要發(fā)展新思維、新方法，抓住機遇，應對挑戰(zhàn)，以提高工作實效。本研究探討人工智能與學生事務管理深入融合的背景、依據(jù)以及路徑，以期推動學生事務管理的創(chuàng)新，提高“服務育人”的實效。

二、人工智能賦能高校學生事務管理的實施背景

大英百科全書（Encyclopedia Britannica）將人工智能定義為電子計算機或由計算機控制的機器執(zhí)行與智能生物（如人類）相關的任務的能力［5］。也有研究者將人工智能定義為一個領域和一種理論。一方面，人工智能是計算機科學的一個研究領域，其目標在于解決與人智能相關的認知問題，如學習、問題解決和模式識別等；另一方面，人工智能定是指導智能計算機系統(tǒng)開發(fā)和使用的理論框架［6］17。不管是何種定義，創(chuàng)造人工智能是為了在各行各業(yè)得以應用，以更好地建設人類社會?，F(xiàn)代社會已經(jīng)進入智能時代，教育與人工智能也逐漸走向融合。高校是科技創(chuàng)新的主陣地，AI 浪潮的發(fā)展推動著高等教育的變革。從大學建立至今，高校學生事務的發(fā)展歷經(jīng)了幾百年的歷史，并在20世紀90年代開始邁入“突破與創(chuàng)新”階段。2010年，美國學生人事管理者協(xié)會（National Associate of Student Personnel Administra?tion，簡稱NASPA）發(fā)布的《學生事務未來展望》（Envisioning the Future of Student Affairs）的報告中提出“新時代的學生事務需要構建‘大校園觀’，利用數(shù)據(jù)基礎，惠及每一個學生”［7］的觀點。人工智能嵌入高校學生事務管理便是在這樣的時代背景中逐步推進的。

1.社會轉型期高校人才培養(yǎng)的新挑戰(zhàn)

“高校是在社會組織之內(nèi)的東西，它不是與世隔絕、歷史的，而是與社會密切相關的，是時代的產(chǎn)物，對當前和將來都產(chǎn)生影響?！保?］高等學校肩負著為民族國家培養(yǎng)人才的重任，隨著高等教育大眾化的進程，越來越多的人參與到高等教育之中。面對學生人數(shù)、專業(yè)規(guī)模乃至員工成本的增加，大學面臨著財務和管理的空前壓力，高校已經(jīng)進入內(nèi)部優(yōu)化改革時期［9］2。高等教育開啟了一個新的時代。當前，大學生被置于高等教育學習和教學的眾多可能性和挑戰(zhàn)的前沿。工業(yè)化到信息化的社會轉型對人才培養(yǎng)質(zhì)量提出了新的要求，學生們畢業(yè)后必須在一個充滿價值沖突、信息限制、大量風險和根本不確定性的世界中行動［10］1。在大學邁入高質(zhì)量發(fā)展的軌道中，學生學習和人才培養(yǎng)的基礎與關鍵性作用日趨凸顯。

我國實現(xiàn)教育現(xiàn)代化目標中的一項重要任務便是加快信息化時代的教育變革。學生事務管理是高校管理活動的重要組成部分，教師和管理者需要讓學生們進行迎接挑戰(zhàn)的一切準備，而傳統(tǒng)的學生事務管理模式顯然滯后于時代的發(fā)展。高校管理者和大學生在認知和理解上存在著一定的“代溝”，新時代的社會特點要求大學培養(yǎng)高精尖的理論和技術人才。傳統(tǒng)的學生事務管理理念與實踐不再適應新時代的變化，為此，有必要結合時代背景來探索符合高校學生事務管理新模式［9］4，以解決當前大眾化高等教育發(fā)展中的管理壓力，最終實現(xiàn)“以服務促發(fā)展”育人目標。

2.人工智能時代對高校提出的新要求

技術的發(fā)展往往在一定程度上推動著教育教學的改革和發(fā)展。教育部在2018年發(fā)布的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》中提出，要“不斷推動人工智能與教育深度融合、為教育變革提供新方式，從而引領我國人工智能領域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和技術應用示范，帶動我國人工智能總體實力的提升”［11］。當前，發(fā)展和應用人工智能已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略，而人工智能已經(jīng)普遍用于教育場景。其主要場景及關鍵技術支持如表1所示。

表1 人工智能應用的主要場景

人工智能的加速發(fā)展對高等教育產(chǎn)生本質(zhì)影響。澳大利亞迪肯大學（Deakin Universi?ty）率先采用“沃森”（Watson）①超級計算機，一年365 天地回答學生的問題并給他們提供建議，此舉提高了學生的體驗［12］?！拔稚钡氖褂檬侨斯ぶ悄苡绊懜叩冉逃姓肆ε渲玫囊粋€范例，它改變了學生服務的質(zhì)量和結構，也改變了大學的時間動態(tài)［10］2。人工智能時代的高校學生事務管理工作已經(jīng)開啟改革與發(fā)展的新篇章。

3.新時代大學生呼喚學生事務管理的多元化

“相比較經(jīng)濟和社會領域，教育的培養(yǎng)對象是具有多元發(fā)展可能和豐富個性的學生，因此，教育領域的個體行為分析實際上是經(jīng)濟社會領域行為分析基礎上的特殊性疊加?！保?3］也就是說，管理的技術和手段的運用要符合當代大學生的思想理念和個性特征。早在2018年9月，第一批“00 后”步入大學，與“80 后”“90 后”相比，今天的大學生群體有著更為獨特的性格特征，他們“個性化的價值追求、自主化的學習方式、網(wǎng)絡化的娛樂生活、理性化的處世哲學、務實化的人生理想等特點”［14］對高校的教育教學工作帶來挑戰(zhàn)。隨著高校學生事務管理工作從“供給驅(qū)動”向“需求驅(qū)動”的過渡和轉變，學生事務管理工作者需要從當代大學生的個性特征出發(fā)，提升服務的水平與質(zhì)量。然而，由于學生的思想和行為背后的動機具有隱藏性與變動性，教育者要完全準確掌握情況、跟蹤變化，有一定難度。

互聯(lián)網(wǎng)所帶來的網(wǎng)絡化管理制度，直接由其所具有的網(wǎng)絡化連接所決定，改變了過去信息傳遞的金字塔式管理，以較低的門檻實行一對一、一對多、多對多的信息連接［15］109?！?0 后”大學生被稱為“數(shù)字原住民”，他們在網(wǎng)絡和數(shù)字化技術時代出生和成長，擁有著網(wǎng)絡生活方式和思維方式。新一代大學生對人工智能對可接受度高，以科技賦能的學生事務管理更符合他們的需求。數(shù)字化技術與教育的深度融合不僅是大勢所趨，也符合新一代大學生的生存和學習方式。在此背景下，教育領域的人工智能正從簡單的計算機過渡到嵌入式系統(tǒng)，實現(xiàn)對學生事務工作的賦能。

三、人工智能賦能學生管理的依據(jù)——契合性分析

1.“全人化”理念：全覆蓋和個性化服務

學生管理工作者的重要職責之一就在于即時地為學生提供有針對性并且有效的反饋。然而，由于學生和教師的人數(shù)比過高，教師提供即時和全覆蓋的反饋相對困難。而系統(tǒng)可以對學生的信息進行主動記錄、存儲，根據(jù)不同的目標建立不同的計算模型，進行智能化診斷，提供及時反饋。例如，數(shù)據(jù)挖掘技術（Educational Data Mining，EDM）通常用于學生失敗的早期識別，為教育工作者或教師提供相關信息，幫助制定決策。除了經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘方法外，EDM 也被應用于“心理學挖掘”，以更好地了解學生的行為［16］。比如，典型的新心理挖掘技術有助于把學生按照邁爾斯-布里格斯類型指標（Myers-Briggs Type Indicator，MBTI）進行分類［6］20（見表2），以便于教師更好地理解學生行為背后的興趣、價值觀、技能和動機等，并根據(jù)不同學生的性格特征，制定有針對性的方案，實現(xiàn)“因材施教”。

表2 邁爾斯布里格斯類型指標

人工智能參與下的學生事務管理生態(tài)，去中心化、構架扁平化、非正式化已經(jīng)成為主要特點。個性化的環(huán)境不僅可以提高教育過程的質(zhì)量，還為有閱讀障礙等特殊需要的學生提供了效率和便捷。通過分析學生數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)并解決學生的學習障礙；根據(jù)每個學生的個性、優(yōu)勢和互補技能，幫助教師確定個性化的教育方式，也幫助學生建立知識體系，從而提高學生的學業(yè)成績乃至創(chuàng)造力。此外，人工智能系統(tǒng)可以通過收集學習數(shù)據(jù)來預測每個學生的職業(yè)道路，進而為學生定制大學課程選擇。AI 賦能學生事務管理工作符合“全人”的教育理念，通過提供全覆蓋、個性化的即時反饋，提升了育人工作的效率。

2.“多元共建”：利益相關者的視角

人工智能時代，社會各個領域都進行了廣泛的虛擬合作，形成各種“自由連接體”。從高等教育利益相關者的視角來說，國際性的教育組織、政府部門、高校、教師、學生以及家長之間都可以形成網(wǎng)絡型的社會結構，“這種結構有利于激發(fā)社會機體各個層面之間的信息傳遞”［15］143。根據(jù)利益相關者理論，高校利益相關者對教育、教學管理都有著各自的利益訴求，并通過不同的方式試圖對教育活動產(chǎn)生影響。人工智能時代下，高校利益相關者的權力表現(xiàn)形式發(fā)生變化。如表3所示，不同的利益相關者集體通過顯性或隱性的權力形式，來參與由人工智能所開展的技術活動。

表3 高校利益相關者之間的顯性和隱性權力形式

學生事務管理工作的最終目的是為了促進學生更好的學習和發(fā)展，這也是高等教育利益相關者的同一目標。數(shù)據(jù)關聯(lián)加大了高校與利益相關者之間的信息透明程度，利益相關者可以更好地監(jiān)督高校學生事務管理的行為，從而減少信息不匹配所帶來的教育不公平的現(xiàn)象。人工智能嵌入學生事務管理模式，可充分調(diào)動高等教育利益相關者的能動性，以實現(xiàn)“多元共建”。

3.專家系統(tǒng)賦能：經(jīng)驗知識的再生產(chǎn)

專家系統(tǒng)（Expert System，簡稱ES）是人工智能應用研究最活躍、最廣泛的領域之一，是模仿人類專家決策能力的計算機系統(tǒng)［17］。專家系統(tǒng)分為兩個子系統(tǒng)：推理機（inference en?gine）和知識庫（the knowledge base）［18］。知識庫代表事實和規(guī)則，可從書籍、專家教師中獲取經(jīng)驗數(shù)據(jù)。推理機將規(guī)則應用于已知事實，從而推斷出新的事實；推理機還擁有解釋和調(diào)試的功能。知識生產(chǎn)是指人們通過腦力勞動創(chuàng)造出新知識的過程，是在已有知識的基礎上發(fā)現(xiàn)新知識的過程。通過構建專家系統(tǒng)，學生事務管理相關的知識、經(jīng)驗進入專家系統(tǒng)成為數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)可以用系統(tǒng)的方法快速學習，生產(chǎn)更多的知識，實現(xiàn)知識的再生產(chǎn)（見圖1）。

圖1 專家系統(tǒng)功能的基本概念框架

從大學擴招到高等教育大眾化的發(fā)展，我國高校教師數(shù)量增幅遠不及學生數(shù)量增幅，由此形成學生與教師結構之間的“供需矛盾”。“教師數(shù)量的不足成為制約我國高校發(fā)展的瓶頸”，不僅造成了教師工作負荷過重，也制約了教育教學質(zhì)量的提升［19］。專家系統(tǒng)的構建則可以解決這一問題，該系統(tǒng)包含特定領域的專業(yè)知識，可以解決該領域的各種復雜問題。除此之外，專家系統(tǒng)的使用可以消除無意識的偏見，促進教育公平。人們的決策會受到偏見的影響，即使大部分人沒有意識到這種偏見。智能平臺可以基于心理學的分析直接融入到高校學生事務管理工作，幫助教師進行問題的分析和決策。

四、人工智能嵌入學生管理的路徑——如何推動深度融合？

學生事務管理工作在時間維度上覆蓋了大學生入學到畢業(yè)，主要內(nèi)容包括招生、注冊管理、入學指導、宿舍生活、行為規(guī)范管理、學業(yè)指導和經(jīng)濟資助等。對于學生事務的發(fā)展，人工智能可以實現(xiàn)技術賦能，但技術手段有質(zhì)量的高效利用，需要推動二者的深度融合。當前，我國正處于“AI+教育”的初級階段。智慧學生事務管理是人工智能嵌入的高級階段，實現(xiàn)二者的高度融合，需要構建優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)庫平臺、以打造人機協(xié)同的專業(yè)團隊、搭建專業(yè)知識圖譜，并將三種智能形態(tài)嵌入學生事務管理的全過程，真正實現(xiàn)人工智能的賦能作用。

1.構建優(yōu)質(zhì)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維度分析

大學生在尋求或接受學生事務管理服務時，存在不同的模態(tài)，即存在接受信息的不同方式。一般情況下，管理者需要對大學生所提供的數(shù)據(jù)進行綜合的拆解和分析，以得出有效的結論與建議。而“語言”數(shù)據(jù)的表征是較為表面和單一的，大學生的知情意行、細微的表情動作都有待納入分析?；谏疃葘W習的機器學習方法已經(jīng)在語音、文本、圖像等模態(tài)領域取得的成功，人工智能中的多模態(tài)機器學習（Multi-Modal Machine Learning，MMML）也有了更為廣泛的應用場景，MMML 旨在通過機器學習的方法實現(xiàn)處理和理解多源模態(tài)信息。

數(shù)據(jù)（data）是形成信息和知識的原材料，擁有數(shù)據(jù)才能提煉信息，數(shù)據(jù)和信息具有統(tǒng)一性。從某種意義上來說，“數(shù)據(jù)可以進一步作為‘信息量’的代名詞：較多的數(shù)據(jù)中包含較大的信息量”［15］238。事實上，我國高校存在著各種獨立的信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)分散于各個部門之間，不利于智能技術進行系統(tǒng)的挖掘和分析。高校只有整合各個數(shù)據(jù)系統(tǒng)，搭建多模式、大容量、強計算能力的高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫平臺，才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)和資源的最大化開發(fā)和利用。然而，不同結構的數(shù)據(jù)需要選取不同的機器學習算法進行處理，以充分挖掘數(shù)據(jù)中的深層次和內(nèi)隱性的信息［20］。因此，搭建優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)庫平臺，捕捉學生的數(shù)據(jù)，并對有效數(shù)據(jù)進行存儲、加工、處理、分析，不僅可以發(fā)掘數(shù)據(jù)價值，還能為人工智能提供豐富優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)對學生的多維度分析。

2.打造專業(yè)團隊，實現(xiàn)一體化的人機協(xié)同

美國2016年10月發(fā)布的國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃（National Artificial Intelligence re?search and Development Strategic Plan）中稱“隨著人工智能系統(tǒng)增強和增強人類能力，人類和人工智能系統(tǒng)之間的壁壘正慢慢開始瓦解”［21］。高校需要充分理解數(shù)據(jù)和人工智能的重要性，將人工智能嵌入到學生管理的不同形態(tài)之中，明確教師所需要具備的與人工智能相關的知識、應用能力乃至思維等，構建應用人工智能技術的核心素養(yǎng)框架。人工智能系統(tǒng)可以為高校教師提供廣泛的功能，使他們能夠同時執(zhí)行不同的管理任務，并將大大減少教師的文書工作及工作量，使他們能夠集中精力執(zhí)行其核心任務。

人工智能系統(tǒng)并不是被動和消極的應用，而是通過一定的技術手段主動參與到學生事務管理的生態(tài)中。盡管人工智能的快速發(fā)展，但是我們也必須認識到學生事務管理一項以人為中心而不是以技術為中心的?！叭恕笔枪芾淼暮诵囊?，高校教師應彰顯自身作為人的獨特價值，從思維價值、社會價值和心理價值三個方面對學生事務管理工作進行改革?！坝恕笔歉叩冉逃虒W、管理工作的本質(zhì)目標?！凹夹g與教師的有機結合，才是人工智能與教育結合的根本之策。”［22］將人工智能嵌入學生管理當中，需要專業(yè)的教師在精準的學情信息的協(xié)同下進行決策?！啊祟愔悄堋c人工智能的互補性造就了動態(tài)平衡、角色互補的應然人機關系?！保?3］也就是說，只有實現(xiàn)一體化的人機協(xié)同，才能夠最大化發(fā)揮人工智能在學生事務管理中的優(yōu)勢。高?？梢圆扇煞N措施來打造專業(yè)化的管理團隊，一是委托第三方進行，二是設置專業(yè)崗位，確?！叭藱C協(xié)同”下學生事務管理工作的效率最大化。

3.搭建知識圖譜，實現(xiàn)適應性反饋與評估

新時代，學生事務管理的工作內(nèi)容越來越寬泛，但對人才培養(yǎng)的詮釋應始終堅持“以學生為本”的初衷，把提高人才培養(yǎng)質(zhì)量落到實處。因此需要建立長效跟蹤和反饋機制，不斷改進大學管理的工作質(zhì)量［24］。而即時評估和適應性反饋也受到受教育者主體性的影響，導致學生事務管理的服務性與價值性的割裂。因此，管理者需要搭建存儲大量三元組形式信息的專業(yè)知識圖譜。知識圖譜（Knowledge Graph）在2012年由谷歌（Google）公司正式提出［25］。知識圖譜以其強大的語義處理能力和開放組織能力，為互聯(lián)網(wǎng)時代的知識化組織和智能應用奠定了基礎。構建知識圖譜的流程包括知識建模、知識獲取、知識融合、知識存儲、知識計算和知識應用。知識的生成有賴于對信息進一步的加工和處理，知識是蘊含在數(shù)據(jù)中的。通過知識，可以更好地理解信息，甚至預測信息。因此，高校要采取“自上而下”和“自下而上”相結合的構建方式，首先根據(jù)學生事務工作的專業(yè)知識和經(jīng)驗總結初步構建模式層和數(shù)據(jù)層，形成初始的知識圖譜；再利用案例庫的知識融入，完善和拓展現(xiàn)有知識圖譜；最后在此基礎上建立多元交互以及感官化的適應性反饋。

學生事務工作者需要和大學生共同參與知識圖譜的構建，開發(fā)服務于大學生學習生活的在線診斷、資源推薦、智能問答等功能。另外，智能技術還能輔助教師為大學生搭建個體知識圖譜，讓學生對自己有著更為清晰的認知，實現(xiàn)學生的自我管理。無論是傳統(tǒng)教育還是遠程教育，盡早發(fā)現(xiàn)學生的問題并提供及時指導，都是非常必要的。

五、余論

人工智能正在改變和重塑教育格局，本研究面向人工智能時代背景下的學生事務管理變革，提出“人工智能嵌入高校學生管理”的理念和模式，并對二者的契合性與深度融合進行分析，提出人工智能賦能學生事務管理的三大路徑。當然，人工智能嵌入高校學生管理的“真正”落地還較長的一段路要走。

1.促進學生事務管理的現(xiàn)代化

人類活動的特點之一就是“合作”，于是管理成為人類社會的重要環(huán)節(jié)。我國已經(jīng)成為“高等教育大國”，但“大而不強”也是事實。當前我國學生管理手段和管理水平的落后是制約管理效能提升、影響人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要因素。人工智能嵌入學生事務管理既依賴著國家信息化的發(fā)展水平，也需要提高管理組織高效化、管理人員的專業(yè)化乃至管理方式的民主化，而技術賦能只是手段之一。

2.培養(yǎng)管理者的人工智能素養(yǎng)

我國不少地區(qū)目前還處于物理世界育人的階段，欠缺對數(shù)字世界育人的規(guī)律和方法的認識和運用，不具備基于數(shù)字世界常態(tài)化育人的條件和能力［26］。假如機器已經(jīng)完成90%的工作，然而剩下的10%由人類完成的工作也變得更為重要。這就需要高等教育培養(yǎng)大量跨學科的專業(yè)人才，以支撐人工智能技術在教育體系的應用。人工智能教育素養(yǎng)是高等教育發(fā)展新階段對教師的新要求，是教師勝任現(xiàn)代化學生事務管理工作的基本要求。管理者的人工智能素養(yǎng)的提升需要多主體協(xié)同參與，包括國家相關政策的引導、高校層面的培訓和支持，以及教師個體的自主學習等。

3.可能存在的倫理影響

隨著人工智能在高等教育領域的不斷嵌入，不管是學生還是教師，都會習慣乃至依賴于智能技術，其倫理問題將會成為關注的重心。比如，大數(shù)據(jù)技術對師生的隱私造成新的威脅。防止人對技術的“依賴性”異化，將要求教師擁有專業(yè)的綜合能力。一方面，在發(fā)現(xiàn)教育倫理問題時，教師要能夠進行及時干預。另一方面，這也啟發(fā)了高校學生事務工作者尋覓和塑造新的角色。在實現(xiàn)“以服務促發(fā)展”的目標中，重點在于培養(yǎng)學生的想象力、創(chuàng)造力和創(chuàng)新能力，而這些能力和技能是機器所無法復制的。除此以外，政府相關部門也需要探索和構建符合AI 時代的信息倫理，即制定系列信息行為規(guī)范以填補信息空間中的道德真空。

技術具有雙重本質(zhì)。一方面人工智能的嵌入將學生管理工作效能；另一方面，高校又不得不控制和監(jiān)管新技術所帶來的潛在風險。這兩種任務經(jīng)常性的互相沖突，需要第三方部門的協(xié)助，比如建立垂直的組織化結構和制定相關的監(jiān)管細則?？傊?，學生事務管理中技術與人之間的“磨合”抑或“融合”仍需要我們進一步探索。

注釋：

① 沃森是IBM 研發(fā)的一臺由90 臺IBM 服務器、360 個計算機芯片驅(qū)動組成建造一個能與人類回答問題能力匹敵的計算系統(tǒng)。