AI+教育管理(2):范式变革——政策与技术双轮驱动的智慧治理

我爱免费

作者：微信文章
第一部分：范式变革——政策与技术双轮驱动的智慧治理

人工智能对高校管理的冲击，目前还未体现，或者说目前还处于管理+AI的阶段，也就是在日常管理中，原先需要专业技术人员完成的工作，现在可以通过写几句提示词，将文件作为附件提供给AI，让AI进行总结、统计和分析。

但这不是AI+管理。

AI+管理，是一场因为AI具备替代人类完成收集材料、分析材料、给出决策和执行决策的能力，引发的学校管理理念和组织结构变革的范式。

通俗来讲，它正在推动高校从过去以部门为中心、流程固化的分散管理时代，迈向以师生为中心、数据驱动的AI治理新阶段。

我一直在想，这有什么计算机术语可以来类比呢？静态向动态转变？批处理向流处理转变？人做向AI做转变？可能都是。

当然，可供复制抄写的更好的句子是：其本质是从被动响应向主动服务的转变，是从经验决策向科学决策的演进，是从局部优化向全局协同的升华。

另外，和集中力量办大事、有组织搞科研的提法一样，这种变革在国内，也是政策导向，但我觉得技术驱动的特征也很明显。在2017年国家就开始要求AI+教育变革，到了2022年底ChatGPT出现后，众多公司开始在高校场景中引入AI，这又有技术驱动的特征。所以说国内AI+教育变革有政策和技术双轮驱动的特征。
非AI+模式的问题：信息孤岛与服务孤岛

这个孤岛的概念挺好的。每当讲这个概念，我就想到了机场出发大厅里办check in的事情。每次出发之前，我得先查是在哪个航站楼，哪个岛，否则就要耽误事情。

我就想：为什么不能在一个统一的入口，或者哪个入口都可以办理所有航空公司的check in。多家航空公司确实要引入竞争，但为什么不能在check in上做标准化，反正行李也都是自动分拣传输到正确的飞机上的？

高校办事也一样，我需要先判断现在是科技处的事情还是教务处的事情还是人事处的事情？有了AI我还要自己判断吗？我觉得不需要了。

2022年之前的长足进步还是得肯定的！在没有AI加持的情况下，中国乃至全球的高校信息化建设取得了长足进步，普遍建立了线上和线下的“一站式服务平台”，整合了各类信息与服务，方便了师生，不用再选择去哪个航站楼了，现在无非就两个航站楼：线下的办事大厅和线上的网上办事中心。

然而，这种模式的底层逻辑并未完全改变，它只是改变了业务入口分散的问题，但还是存在各部门规范各自部分的业务流程，治理自己的数据。换句话说，各部门特色，部门孤岛的结构并未改变，只不过是不用师生到处跑了而已，而是让数据跑，但是数据为什么要这样跑？，谁能说的清楚？

我们查找资料时，发现北京理工大学专家也对以上问题作了类似的描述，他们认为传统信息化体系存在三大困境：

（1）信息服务交付模式陈旧： 高校信息化建设常以各部处独立系统为单位，导致数据、信息和服务供给呈现明显的分散状态。“一站式平台”只是进行了表层聚合，并未触及信息内涵的深度融合。

师生办事依然需要在门户中跳转不同流程、不同系统。找不到时再使用“关键词搜索”。这还是人找服务的模式。此时系统无从得知师生要做什么，也没有交互界面沟通办理事宜。

例如，一个新生想要了解“如何办理校园卡并关联银行卡”，可能需要分别查询财务处、信息化部门和银行的相关规定，信息获取效率低下，体验支离破碎。

（2）信息服务智能化水平不足： AI没出现时，多数信息系统能够有效“服务管理”，简化办事提交表格、办理环节就已经很好了。这种流程固化，迭代缓慢，系统壁垒不变的模式，导致跨业务很难协同。

例如，一个教师要报销科研项目经费，可能需要手动填写大量重复信息，好的系统可能会预填部分信息。但很明显，即便预填的信息也不一定是要给人看的，只不过是给审核人员看的而已，那为什么要让申请老师看到呢？这只不过是表单的数据打通而已，不是业务的打通，更不是业务重塑。这种被动的、以流程为中心的模式，与AI不能相比，也就无法满足师生对“一句话办事”的便捷性的美好生活需求。

（3）个性化服务欠缺：我们常说的数据打通和业务重塑，其本体其实是部门，服务的对象也是部门，并不是我们宣称的服务对象是师生。它是让师生符合学校的规定，少走一点弯路而已。真正面向师生的服务肯定是个性化的服务。“千人千面”的要求还未真正落实，现有的服务都是“千人一面”的普适性服务。这些服务无法根据师生的专业、状态或特定需求提供针对性的引导和支持。

例如，离校系统都是千篇一律的办理环节，只不过数据打通而已。我曾经尝试改变这种模式，系统判断每一个即将毕业的学生，主动告知他还需要办理什么环节，而不是让他去找离校系统，登录进去后看到一堆打勾的绿色框，然后知道了，我已经符合离校的条件了。说好的“千人千面”怎么体现呢？

这些困境共同指向同一个核心问题：现在的管理系统是一个被动的、分散的、以管理部门为中心的工具集合，是“千人一面”的普适性服务系统。可否以“系统+AI”的模式进行改造呢？我觉得难！现有管理系统架构设计难以适应AI时代对个性化、敏捷性、主动性和自适应性的要求。师生被迫学习管理制度。

但请注意，没有AI时，以上不仅不是问题，而且还是亮点工程。正因为AI出现了，师生对美好生活的追求日益提高，才发现原来有了AI可以用更好的方式解决问题。
AI+范式的崛起：主动个性化服务与数据驱动

AI，不是为了破解上述困境而来，而是AI的到来，解决了上述困境。也就是说，不是信息化人不努力，而是意料之外，ChatGPT证明了AI已经可以解决问题了，那太好了，上面的问题可以解决了。

AI具备强大的数据处理、自然语言理解和预测分析能力，这些能力催生出一个以“主动个性化、数据驱动、全局协同、自适应”为特征的新范式，倒逼了管理理念的变革。
从被动交付到主动服务：重塑师生体验

AI+范式最吸引人的特征，是将服务模式从“人找服务”彻底转变为AI“服务于人”。“AI+”系统不再是被动等待师生指令的系统，而是能够主动预判师生需求、主动服务师生的智能伙伴。

北京理工大学的“艾比特”（Aibit）AI专属助理很好地诠释了这一变革。它学习学校的规章制度、办事流程，并分析用户的个人数据（如人员类型、专业、当前办理的业务），从而主动为师生提供个性化的有温度、贴心的服务。

举一例子，一名新生来到学校报到，“艾比特”立刻判断其身份，主动提示学生完成报到流程，并根据学生当前位置询问学生是否需要校园导航。

这里又要说一句：“AI+“不是在培养巨婴，它只是在解放不必要的无谓的劳动而已。一般从信息办讲案例都会讲类似的，但从育人来讲案例，那更多的是学生掌握知识不够，那AI主动辅助学生学习，主动告知学生学业规划。
从流程驱动到数据驱动：提升决策质量

前面我们讲过，没有AI+的时期，管理系统依赖固化的流程和管理人员的经验，而AI+新范式则将“数据”作为决策的核心依据。AI通过对多量、多域、多维度数据的实时分析，帮助高校管理人员、教师和学生洞察和预测自己所辖业务、学业。

具体来说，主要体现在以下几个方面：

战略规划：借助MCP工具，AI发展成为Agentic AI，它可以获取各类资源，尤其是国家政策、地域政策、行业动态，基于对这些知识的分析，帮助学校制订科学的招生、人才培养方案、研究方向等战略性规划。

资源配置：AI可以自动分析数据，且不疲劳，所以原先重复的需要人去查询数据进行决策的业务，现在可以由AI来操作。譬如分析热门课程、教室使用率、设备闲置情况等数据，AI可以帮助学校优化资源分配，找出节约成本的方案，实现财务和物力资源的精细化管理。

风险预警：我更愿意细化为学业预警。但风险预警更全面，它不仅是为学生预警，还要为学校的运转预警风险。譬如采购上的预警，学生到了大三由于学分可能将来不一定修够面临无法毕业的预警。

这一类都是基于数据的服务，只是所谓数据不再是结构化数据，也包括非结构化的数据，更重要的是，我在之前的LOS中也提过的社会资源的采集、汇集，这对学校的战略部署有着至关重要的作用。
从单点优化到全局协同：构建智慧治理生态

AI+的能力是无限的，我们看重的不是它可以优化某个业务，也不是它能够分析某个部门的数据，而是看重它能够以它的能力实现全局协同，它的视野是全校方方面面和社会环境下的学校。

很多文章都会讲在AI+时代，数据打通，每个学校有自己的数据中台，数据仓库，甚至数据湖。我反而不鼓励这种模式，因为我认为这种模式还是传统思维。

AI+的模式，应该是让AI掌握部门运行的规章制度、产生的数据，让AI+自我进化成部门的智能体，然后校内有多个智能体，组成智能体群，也可以称之为超级智能体。如果沿用Windows Active Directory的思路，我们还可以有校际之间的智能体森林。这些智能体可以按照AD Hoc方式运转，也可以按照层级管理方式运转，但基于IT技术的业务应该还是由智能体自行处理。

譬如校级智能体（我还是愿意一个入口），可以主动对新进教师进行预警，预警的业务和数据主要来自于人事处的管理规定、人事处掌握的人员信息、科技处掌握的科研情况、教务处掌握的教学情况等等。校级智能体字行统筹各部门的智能体，只需要给出最终答案，主动服务教师即可。

这才是AI+管理，是服务的智能化升级，也是我最想要的能够自我感知、自我优化的AI+治理系统。
中国特色：自上而下的政策引导与顶层设计

我们国家的发展，正在自信的走着有组织地办大事的发展路线。

AI的到来，我们同样按照这个容易出阶段性成果能够出大成果的路线。我们可以这样说：中国高校的AI转型之路有一个鲜明特征：国家战略规划，系统性布局，各级部门政策引导，单位有效落实，以试点作示范引领，逐步全范围推广。

很明显，这不是随机自愿的星星之火，不是零散的技术探索，而是在国家战略框架下有组织、有目标的集体行动。这种“自上而下”的治理模式，为高校的“AI+”变革提供了依据、坚定了信心。

2025年，教育部等九部门联合发布《关于加快推进教育数字化的意见》。该意见明确提出“全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革”，并从多个方面对高校推进AI变革进行了部署。在此，我还是要摘抄几句关键句子：

加快建设： 《意见》要求“加快建设人工智能教育大模型”，并“布局一批前瞻性研究课题，有序开展人工智能应用试点”，鼓励探索“人工智能+教育”应用场景新范式。这告诉学校：AI+变革不是可选项，是必选项，学校要抓紧干，要干好！国家已经为你们做了背书和支持。

纵向怎么干？： 《意见》提出要“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价机制”，并“全面支持教育决策和治理”，建设“教育数字地图”支持趋势预测和风险预警，建设“国家人才供需对接大数据平台”支持专业动态调整。也就是说，你们学校不要只做轻量级的知识问答，而是要通过AI解决历史性问题。

横向怎么干？：《意见》强调“将人工智能技术融入教育教学全要素全过程”，推动课程、教材、教学体系的智能化升级。同时，在管理层面，要求“提高教育财务数字化信息化管理能力”，实现“院校、学科、专业评估数字化转型”。这说明，学校曾经讲的数据孤岛和技术壁垒不再是问题，也不是重点问题。重点问题是AI+对业务变革，而且要深度变革。怎么做？看试点、看标杆，当然也可以自己研究，但大方向不能变。

截止到目前（2025年9月），教育部已经进行了三轮“人工智能+高等教育”典型应用场景案例申报，并公布了前两轮的案例。这代表了教育部将“AI+”的顶层设计落到了实处。这些案例也是对先行探索学校的肯定，为全国高校树立了可供学习和借鉴的标杆，形成了“试点先行、示范引领、全面推进”的良性循环。

我们再升华一下，中国特色的“AI+”变革，不仅仅是一种治理模式，更是一种发展哲学：通过有组织的顶层设计，集中力量办大事，加速前沿技术在关键领域的落地与普及，从而在全球教育竞争中抢占先机。



AI+教育管理(1)：AI浪潮赋能高校管理的时代机遇

热议：教师不是“超人”：“双师制”的伪命题与真问题

AI素养，你和我想的不一样

AI+教育技术(24)：学习操作系统：超越LMS的智能教育生态综述(3/3)

AI+教育技术(23)：学习操作系统：超越LMS的智能教育生态综述(2/3)

AI+教育技术(22)：学习操作系统：超越LMS的智能教育生态综述(1/3)

AI+教育技术(21)：高等教育数字教材发展现状与趋势分析报告（4/4）

AI+教育技术(20)：高等教育数字教材发展现状与趋势分析报告（3/4）

AI+教育技术(19)：高等教育数字教材发展现状与趋势分析报告（2/4）

AI+教育技术(18)：高等教育数字教材发展现状与趋势分析报告（1/4）

#AI4M    #人工智能    #AI赋能管理

欢迎在评论区留言，发表您的看法，提出您的意见和建议

点击下方的【阅读原文】，看看有什么意外收获！