AI赋能高校辅导员工作的实践路径与创新探索

摘要

在数字化时代背景下，高校学生工作面临着价值观念多元、个性化需求突出等挑战，传统工作模式难以满足现实需求。人工智能技术凭借其算力、精准性和时效等优势，为高校辅导员工作带来了新的机遇。本文结合高校实践，深入剖析传统学生工作的痛点，探讨 AI 在辅导员工作中的多维应用场景，并提出构建技术、能力、制度 “三维一体” 保障体系，旨在为高校辅导员借助 AI 提升工作效能、实现从 “事务型” 向 “育人型” 角色转型提供参考，推动高校学生工作在数字化浪潮中实现 “智慧育人”。

关键词

人工智能；高校辅导员；学生工作；实践创新

一、传统高校学生工作的现实困境与 AI 的破局价值

（一）传统学生工作的三大现实困境

高校学生工作在数字化时代遭遇诸多挑战，传统 “经验型”“粗放型”工作模式的弊端日益凸显。

其一，数据孤岛化问题显著。学生的学业、心理、生活等数据分散存储于教务、宿管、心理咨询中心等不同系统之中，人工整合这些数据不仅耗时耗力，而且难以形成动态、全面的学生画像，导致辅导员无法精准把握学生的整体状况，难以提供有针对性的指导和帮助。例如，学生在学业上的困难可能与心理状态或生活习惯相关，但由于数据分散，辅导员难以发现这些潜在的关联。

其二，学生需求呈现碎片化特征。一名辅导员通常需要面对 200 余名学生，他们的个性化诉求涵盖就业指导、心理疏导、生涯规划等多个方面。传统的 “一对多” 工作模式在效率和质量上难以兼顾，辅导员往往陷入事务性工作的泥潭，无法深入满足每个学生的独特需求。比如，不同学生在就业方向上的困惑千差万别，辅导员很难有足够的时间和精力为每位学生提供细致的职业规划指导。

其三，干预滞后化问题突出。学生的思想波动、学业预警等问题常常在事后才被发现，错失了最佳干预时机。例如，某学生可能因长期焦虑而导致退学，但在前期缺乏有效的预警机制，辅导员未能及时介入，未能帮助学生解决问题，这不仅对学生个人造成了严重影响，也反映了传统工作模式在预防和及时干预方面的不足。

（二）AI 的核心赋能价值

人工智能并非要替代辅导员，而是作为延伸工作手臂、放大育人效能的 “数字助手”，为高校学生工作带来了新的破局思路。

AI 具备强大的算力优势，能够秒级处理数万条数据，挖掘出人工难以捕捉的关联规律。例如，通过分析学生的熬夜频率、课堂缺勤率与挂科风险之间的相关性，辅导员可以提前发现潜在的学业困难学生，采取针对性的干预措施，提高学生的学习成绩。

其精准优势通过算法模型得以体现，能够实现 “一人一策”，让教育更加贴合学生的成长轨迹。每个学生都是独特的，AI 可以根据学生的个人数据和特点，为其制定个性化的学习计划、职业规划等，满足学生的个性化需求，促进学生的全面发展。

此外，AI 具有时效优势，能够实现 7×24 小时在线响应，将工作场景从 “线下主阵地” 拓展到 “全时全域”。无论何时何地，学生都可以通过 AI 获取所需的信息和帮助，辅导员也能够及时了解学生的动态，实现对学生的全方位关注和指导。

二、AI 在高校辅导员工作中的多维应用场景

（一）学生成长画像与动态预警

搭建 “学生数字孪生系统” 是实现学生成长画像与动态预警的重要举措。该系统整合了学业、考勤、消费、社交、活动等 10 类数据，通过机器学习技术生成动态成长画像，为辅导员提供了全面、实时的学生信息。

在学业预警方面，系统能够在开学第 4 周自动标记出 “作业提交率 < 50% 且课堂互动 < 2 次 / 周” 的学生，并生成《高数薄弱学生干预清单》。辅导员可以根据清单及时与这些学生沟通，了解他们的学习困难，为其提供学习资源和辅导，帮助他们提高学习成绩。例如，某高校通过该系统提前干预学业预警学生，使得补考通过率提升了 32%。

心理预警方面，借助 NLP 技术分析学生在树洞等平台的留言，识别 “自杀倾向”“重度焦虑” 等关键词，触发三级预警机制。黄色预警时由班主任跟进，橙色预警时心理老师介入，红色预警时辅导员进行 24 小时关怀。这一机制能够及时发现学生的心理问题，为学生提供及时的心理疏导和帮助，有效预防了心理危机事件的发生。

（二）日常事务智能化管理

开发 “辅导员数字工作台”，集成智能问答机器人、自动报表生成器和会议纪要助手等三大 AI 工具，实现了日常事务的智能化管理，大大提高了辅导员的工作效率。

智能问答机器人覆盖了 80% 的高频咨询，如奖助学金申请、入党流程等。学生可以通过企业微信随时提问，机器人秒级调用《学生事务知识库》进行回复，确保了信息的准确性和及时性，同时也解放了辅导员的时间，让他们能够专注于更重要的工作。

会议纪要助手通过语音识别技术实时转写班会内容，并自动提取待办事项，如 “需跟进张三就业问题”，避免了关键信息的遗漏，确保了工作的顺利推进。通过这些工具的应用，辅导员事务性工作耗时从每周 15 小时压缩至 5 小时，腾出了更多时间投入到深度育人工作中。

（三）就业精准导航与生涯规划

构建 “AI + 生涯” 服务体系，为学生提供全方位的就业指导和生涯规划服务，帮助学生更好地规划未来的职业发展。

职业画像分析基于往届 5000 + 毕业生就业数据，为大三学生生成《职业匹配度报告》，推荐适配行业。模拟面试机器人提供 “压力面试”“群面” 等场景模拟，实时分析学生的表达流畅度、逻辑清晰度，并生成改进建议。通过模拟面试，学生可以提前熟悉面试流程，发现自己的不足之处，进行有针对性的训练。

（四）思想引领与活动创新

内容智能生成功能根据时政热点，如 “二十大精神”“碳中和目标”，自动生成短视频脚本、H5 互动课件，适配短视频平台的传播特点，使思政教育更加生动、形象，易于学生接受。

舆情智能监测实时抓取校园 BBS、抖音等平台的涉校言论，识别 “网络舆情风险点”，如食堂物价争议等，辅助辅导员及时引导，维护校园的和谐稳定。“AI + 思政” 系列活动覆盖超 80% 学生，网络正能量传播量提升 3 倍，取得了良好的育人效果。

三、实施路径：构建 “三维一体” 保障体系

（一）技术保障：打造安全可控的 AI 生态

与高校信息化中心共建数据中台是技术保障的重要环节。通过数据中台，实现学生数据的集中管理和共享，同时确保学生隐私安全。数据仅用于学生工作，定期进行脱敏处理，防止数据泄露和滥用。

引入低代码开发平台，支持辅导员自主搭建简易 AI 工具，如 “晚点名签到数据分析模板” 等。这降低了技术门槛，让辅导员能够根据自己的工作需求，灵活运用 AI 技术，提高工作的针对性和效率。

（二）能力提升：开展 “AI + 育人” 专项培训

开设辅导员数字素养工作坊，内容涵盖 “数据可视化分析”“AI 工具实操”“算法伦理” 等模块。通过培训，提升辅导员的数字素养和 AI 应用能力，让他们能够熟练运用 AI 技术开展学生工作。

设立 “AI 创新案例库”，定期分享优秀实践案例，如某辅导员用 AI 生成《考研倒计时提醒短视频》，获学生点赞超 10 万次。通过案例分享，促进辅导员之间的交流与学习，激发他们的创新思维，推动 AI 技术在学生工作中的广泛应用。

（三）制度创新：建立 AI 辅助育人评价机制

在辅导员考核体系中增设 “数字育人成效” 指标，如 AI 预警有效率、学生数字画像更新率等。通过考核指标的引导，激励辅导员积极运用 AI 技术提升工作效能，推动 AI 技术在学生工作中的深入应用。

设立 “AI + 学生工作” 专项课题，鼓励辅导员探索 “AI 伦理”“人机协同模式” 等前沿问题。通过课题研究，深入探讨 AI 技术在学生工作中的应用规律和挑战，为 AI 技术的合理应用提供理论支持和实践指导。

四、未来展望：让 AI 成为 “有温度的育人助手”

人工智能本质上是一种工具，育人的核心在于 “情感联结” 与 “价值引领”。未来，高校辅导员工作需要重点探索人机协同的深度融合，明确 AI 与辅导员的分工边界。例如，AI 负责数据预警和信息处理，辅导员负责深度谈心和价值引导，避免对技术的过度依赖，充分发挥两者的优势。

同时，要将 AI 伦理教育融入学生工作中，引导学生正确看待算法推荐、数据隐私等问题，培养学生的 “数字公民” 意识，让学生在使用 AI 技术的过程中，遵守伦理规范，保护自己的隐私和权益。

在数字化浪潮中，高校辅导员工作正经历着从 “汗水育人” 到 “智慧育人” 的转变。人工智能技术为辅导员工作带来了新的机遇和挑战，我们需要充分发挥 AI 的优势，构建更加高效、精准、有温度的学生工作体系，坚守立德树人的初心，为学生的成长成才保驾护航。