Page 77 - 高等教育管理的数字化变革

The Digital Transformation of Higher Education Management
高等教育管理的数字化变革

与度不高，培训出勤率不足 50%。此外，培训后的技术支持和反馈机制不完善，
人员在使用 AI 系统遇到问题时，难以获得及时帮助，影响了使用体验和积极性。
为提高人员接受度和应用能力，需构建完善的培训体系和激励机制。在培训

内容上，应结合教育实际需求，开发实用型课程。例如，针对教师设计“AI 备
课工具使用”“智能作业批改系统操作”等课程；为管理者开设“AI 教育决策
分析”“数据驱动的学校管理”等培训模块。在培训方式上，采用线上线下相结合、
理论实践一体化的模式，增加案例教学和实操演练比重。某教育集团推出的“AI

教育应用工作坊”，通过分组实践、项目式学习，使学员的技术应用能力在 3 个
月内提升显著。同时，建立培训认证制度，对通过考核的人员颁发证书，并将其
作为岗位晋升、评优评先的重要参考。某区教育局规定，教师必须取得 AI 教学
应用初级认证才能申报区级优质课，有效提高了教师参与培训的积极性。

此外，加强宣传引导，消除人员对人工智能的误解。通过举办 AI 教育应用
成果展、优秀案例分享会等活动，展示人工智能在提高教学效率、优化管理决策
等方面的实际成效。某高校定期举办“AI 教育创新大赛”，鼓励教师和管理者
开发基于 AI 的教学和管理方案，优秀作品在全校推广，营造了良好的技术应用

氛围。同时，建立技术支持团队，为使用者提供及时的咨询和帮助，解决实际应
用中遇到的问题，增强人员使用 AI 系统的信心和满意度。

六、人工智能赋能自动化管理的发展策略

（一）加强数据安全与隐私保护
在人工智能驱动的教育自动化管理中，数据安全与隐私保护是不可逾越的红
线。当前，教育数据泄露事件频发，某高校曾因选课系统漏洞导致 1.2 万名学生
个人信息在暗网流传，暴露出数据安全管理的薄弱环节。构建全方位的数据安全

防护体系，需从制度建设、技术应用和意识培养三管齐下。
制度层面，需建立全生命周期的数据安全管理制度。在数据收集阶段，严格
遵循“最小必要”原则，明确告知师生数据采集的目的、范围和使用方式，通过
隐私政策声明和知情同意书获取授权。某教育集团制定的《数据采集管理办法》，

要求对学生健康数据、家庭信息等敏感数据的采集必须经家长书面同意。存储环
节应落实分级分类管理，参照《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》，将教
育数据划分为公开、内部、敏感、核心四级，对敏感数据实施加密存储和多副本

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