Page 76 - 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

业开发教育专用 AI 模块，针对教育场景优化算法和模型。例如，某科技公司推
出的教育 AI 中台，提供课程推荐、作业批改等标准化模块，支持学校根据实际
需求进行定制化开发。在数据标准方面，应制定统一的教育数据规范，明确数据

格式、编码规则和接口协议。教育部已发布《教育管理信息化标准》，但在实际
执行中仍需加强监督和推广。此外，建立教育 AI 系统兼容性认证机制，对通过
兼容性测试的产品给予认证，引导学校优先选择适配性强的系统，促进教育 AI
市场的规范化发展。

（四）人员接受度与培训问题
人工智能在教育管理中的推广应用，不仅依赖技术本身的成熟度，还取决于
教育管理者、教师和学生的接受程度和应用能力。然而，当前人员对人工智能存
在认知误区和技能短板，成为阻碍其广泛应用的重要因素。

部分教育人员对人工智能存在误解和抵触情绪。一些教育管理者担心 AI 系
统会取代人工决策，削弱自身权力，因而对新技术持排斥态度。某高校教务处长
在引入智能教学评价系统时表示：“机器无法理解教育的复杂性，最终决策还是
要靠人。”这种观念导致系统在实际应用中被边缘化，未能发挥应有作用。教师

群体中，部分年龄较大的教师对 AI 技术存在畏难情绪，认为学习新技术增加了
工作负担。某中学开展 AI 辅助教学试点时，58% 的教师表示“宁愿用传统教学
方式，也不愿花费时间学习新工具”。学生方面，部分学生担心 AI 监控学习过
程侵犯隐私，对智能学习系统存在抵触心理。某大学的智能课堂行为分析系统启

用后，有学生在校园论坛发帖抗议，认为“被机器监视的感觉很不舒服”。
技术培训不足导致人员应用能力欠缺。目前，针对教育领域的 AI 技术培训
体系尚不完善，培训内容与实际需求脱节。多数培训侧重于理论知识讲解，缺乏
实际操作指导，教师和管理者学完后仍无法将技术应用到工作中。某省组织的教

育 AI 培训课程中，70% 的内容为机器学习原理，仅有 30% 涉及教育场景应用，
培训结束后，能独立使用 AI 工具的学员不足 20%。此外，培训缺乏分层分类设计，
未考虑不同岗位人员的需求差异。对教育管理者应侧重 AI 决策支持培训，对教
师应侧重教学工具应用培训，而现有培训往往采用“一刀切”模式，效果不佳。

缺乏激励机制进一步降低了人员参与培训的积极性。学校和教育机构尚未建
立有效的激励措施，将 AI 技术应用能力与绩效考核、职称评定等挂钩。某高校
虽然组织了 AI 教学工具培训，但未将培训成果纳入教师考核体系，导致教师参

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