Page 78 - 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

备份。使用与共享阶段，建立严格的审批流程，某省教育厅搭建的数据共享平台，
要求跨部门数据调用需经三级审批，并记录操作日志。
技术防护是保障数据安全的关键屏障。数据加密技术应实现从传输到存储的

全流程覆盖，采用国密算法 SM4 对静态数据加密，TLS/SSL 协议保障数据传输
安全。访问控制方面，推行基于角色的权限管理（RBAC），结合多因素认证（MFA），
某高校为教学管理系统设置教师、学生、管理员三类角色，不同角色仅能访问授
权数据。安全审计系统则需实时监测数据操作行为，通过 AI 异常检测算法识别

数据窃取、越权访问等行为，某在线教育平台的审计系统通过机器学习模型，将
数据异常操作识别准确率提升至 98%。
提升师生的数据安全意识同样重要。定期开展数据安全培训，通过模拟钓鱼
邮件、虚假链接等场景进行攻防演练，增强师生的防范能力。某师范大学每学期

组织“数据安全周”活动，通过案例讲解、知识竞赛等形式，使师生数据安全知
识测试合格率从 65% 提升至 92%。同时，设立数据安全举报奖励机制，鼓励师
生发现并上报安全隐患，构建全员参与的数据安全防线。
（二）规范人工智能伦理道德

人工智能在教育管理中的应用正面临严峻的伦理挑战。某高校使用的学生综
合评价系统，因算法训练数据偏差，导致农村学生的评价得分普遍低于城市学生，
引发教育公平争议。规范人工智能伦理道德，需从准则制定、审查监督和问题治
理三方面构建长效机制。

首先，应制定针对性的伦理准则。参考欧盟《人工智能伦理准则》，结合教
育行业特点，明确算法公平性、透明度、可问责性等核心要求。例如，在学生评价、
奖学金评选等场景中，要求算法开发者公开数据来源、特征选择和权重分配，确
保决策依据可追溯。针对算法偏见问题，建立《教育领域 AI 算法公平性评估指
南》，要求对可能影响学生权益的算法进行偏见检测，某教育科技公司开发的“AI

学业预警系统”，通过引入公平性校验模块，将不同群体的预测误差率控制在 3%
以内。
伦理审查机制是保障 AI 合规应用的关键。高校和教育机构应设立伦理审查

委员会，成员涵盖教育专家、法律人士、学生代表等多元主体。在 AI 系统上线前，
需提交伦理影响评估报告，对数据隐私保护、算法透明度、潜在风险等进行全面
评估。某“双一流”高校要求所有自主研发的 AI 管理系统，必须通过伦理审查

·71·