Page 64 - 高等教育管理的数字化变革

第二章 数字化技术在教育管理中的核心应用

学院因系统无法满足法学特有的案例分析需求，自行维护了一套 Excel 数据库，
形成“数据双轨制”。
大数据驱动的教育决策支持系统通过对教育数据的深度挖掘和分析，为教育

决策提供了科学、精准的支持，在优化教育资源配置、提高教育质量、促进教育
公平等方面具有重要作用。尽管该系统在应用过程中面临数据质量与安全、技术
应用与人才短缺、系统与教育实践融合等挑战，但通过采取加强数据管理、培养
专业人才、促进系统与实践融合等应对策略，以及顺应智能化、个性化和集成化

的发展趋势，大数据驱动的教育决策支持系统将在未来的教育领域发挥更大的价
值，推动教育决策的科学化和教育事业的高质量发展。

第二节 人工智能赋能的自动化管理

一、概述

在数字化时代，人工智能技术的快速发展正深刻改变着社会各领域的运行模

式。教育作为国之大计，在人工智能的驱动下迎来了前所未有的变革机遇。传统
的教育管理模式依赖大量人工操作，存在效率低下、主观性强、资源配置不合理
等问题。人工智能凭借机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术，能够
对海量教育数据进行高效处理与分析，实现管理流程的自动化与智能化，为教育

管理带来新的解决方案。人工智能赋能的自动化管理不仅可以减轻管理人员的工
作负担，还能提升管理的精准性和科学性，优化教育资源配置，促进教育公平与
质量提升。因此，研究人工智能在教育自动化管理中的应用具有重要的理论意义
和现实价值。

二、人工智能赋能自动化管理的核心技术

（一）机器学习技术
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从大量数据中学习规律

和模式，实现对未知数据的预测和决策。在教育自动化管理中，监督学习算法可
用于分类和回归任务。例如，利用决策树、支持向量机等算法，根据学生的学习
成绩、行为数据、家庭背景等信息，预测学生的学业表现，对可能出现学业困难

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