人工智能赋能高校辅导员新质育人能力提升路径研究

本文转自:贵州教育报

    刘子阳

    随着人工智能的快速发展,学生获取信息的渠道已从以往的单一渠道转变为多源、实时的多元渠道,网络搜索工具、社交软件以及各类学习网站都是学生获取信息的重要途径。但与此同时,海量信息也给高校思政教育带来了挑战:各类不实信息会对学生的价值判断造成负面影响,信息碎片化也会导致学生思维缺乏深度,这些都是亟待解决的问题。目前,高校辅导员开展育人工作主要采用传统的面对面谈心谈话、召开主题班会等形式,这类方式虽能在一定程度上实现对学生的教育管理与思想引领,但存在效果有限、影响覆盖面较窄的问题。虽然部分学校已逐步探索将数字化手段应用于辅导员育人过程,如利用网络传达信息、征询意见,但整体来看仍存在技术应用不深入、覆盖不全面的问题。

    一、新质育人能力的概念

    新质育人能力是数字化背景下,高校辅导员运用人工智能、大数据等新技术分析学生思想情况,并开展针对性指导的能力。它区别于传统育人能力,最显著的特征是技术性与数据化:传统育人能力大多依赖经验判断,而新质育人能力是基于数据,运用算法模型完成学生全息画像与成长追踪的能力。新质育人能力需建立在理解人工智能技术内涵的基础之上,要求辅导员学习并运用大数据、算法、多模态学习分析等相关技术。这些新技术既为辅导员开展工作提供了新方式,也对其提出了更高要求。

    二、人工智能技术为辅导员工作带来的机遇与挑战

    (一)机遇。人工智能技术在高等教育领域的广泛应用,为高校辅导员提升育人工作效率、洞察学生需求、创新育人方法带来了新契机。人工智能可自动完成大量繁琐的行政事务,节省辅导员的时间成本,让其能投入更多精力开展深入细致的思想政治工作;基于学生行为的大数据分析可对学生异常行为提前预警,为辅导员后续开展干预提供参考,进而有效降低危机事件的发生概率。同时,人工智能推动传统单一的思政教育形式向多元化、智能化转型:虚拟助手、智能推荐器可为学生提供咨询服务与个性化资源推送,沉浸式教室借助VR或AR技术能为学生带来身临其境的教学体验,切实提升了思想政治教育的亲和力与感染力。

    (二)挑战。部分高校辅导员本身缺乏对应的专业技术能力与知识储备,面对复杂的人工智能技术和设备,无法完成有效的使用与操控;此外,部分高校没有足够的硬件设施提供基础支撑,导致人工智能的应用效果不佳。人工智能数字化应用以大数据挖掘为基础,这些数据涵盖学生个人信息、活动情况、意识形态等内容,一旦发生信息外泄或者被非法利用等问题,不仅会侵犯学生隐私权,还会给社会带来不良影响。因此,在保障数据安全的基础上合理运用大数据资源是关键,这也是目前迫切需要解决的问题。

    三、人工智能赋能高校辅导员新质育人能力提升的路径

    (一)构建培训体系。从培训内容来看,应涵盖基本理论知识、技能技巧以及实际操作方法等,需根据不同培训内容匹配对应培训形式,充分兼顾辅导员个人需求;其次,应当定期举办线下培训或讲座,聘请相关专家对辅导员开展现场培训,加强沟通交流;再次,可以安排经验丰富的辅导员带领新任辅导员参与项目,发挥传帮带作用。

    (二)开发技术平台。搭建适配高校思政工作场景的人工智能智慧育人平台,是赋能辅导员新质育人能力提升、推进教育数字化转型的核心支撑。当前高校办学规模持续扩大,学生群体特征多元化、成长需求个性化特征愈发凸显,传统人工巡查、经验判断的育人模式已难以适配新时代精准育人需求。人工智能智慧育人平台可整合校园多维度学生数据,通过智能算法完成学生精准画像、行为分析与成长趋势预判,帮助辅导员精准识别学生成长困惑、思想问题与潜在风险,大幅提升思政育人的精准度、科学性与工作效率,为常态化精准思政、个性化育人提供坚实技术保障。

    (三) 完善评价机制。从数字素养认知、智能技术应用、精准育人成效、学生成长反馈等多个维度细化评价指标,重点考察辅导员对人工智能技术的基本认知水平、能否在工作中运用对应软件解决具体问题,以及能否依据分析结果制定针对性学生教育举措等内容,更真实地反映辅导员新质育人能力水平与发展潜力,通过科学评价倒逼辅导员主动提升数字育人能力,推动智能育人工作常态化、实效化落地。

    在教育数字化深度转型的时代背景下,人工智能技术为高校思政育人革新提供了全新动能与核心支撑。本文聚焦人工智能赋能高校辅导员新质育人能力提升路径,针对性破解传统育人经验化、滞后化、低效化的短板,解决传统思政缺乏数据支撑、育人精准度不足等突出问题,推动辅导员育人模式从传统经验驱动全面转向现代数据驱动、智能赋能。通过技术赋能重塑思政育人逻辑,能够有效构建精准化、个性化、有温度的新时代思政育人体系,为高校落实立德树人根本任务、推进教育数字化高质量发展提供有效实践路径。

    (作者单位:陕西中医药大学。 【基金项目】2026年度陕西高校学生工作研究课题〈课题编号:2026XKT120〉的成果)


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