Volume 3,Issue 7
AI 赋能高校资助工作的探索与实践—— 以北京化工大学为例
高校资助工作作为维护教育公平、促进社会正义的核心载体，其本质是通过资源精准配置与动态支持，保障家庭经济困难学生的受教育权与发展权。在高等教育普及化与学生需求多元化的双重背景下，传统资助模式面临精准识别难、服务响应慢、育人成效弱等结构性困境。北京化工大学以“数据驱动、精准思政、智慧服务”为核心理念，构建“技术赋能- 制度保障- 人文浸润”三位一体的资助育人体系，通过AI 智能问答系统、学生数据中心及动态识别模型的研发与应用，推动资助工作从“被动保障型”向“主动发展型”转型。本文基于北京化工大学2023—2025年的实践案例，采用混合研究方法（系统日志数据分析、深度访谈、问卷调查），系统剖析技术赋能的实施路径、成效、挑战及优化策略。研究结果显示，AI 技术的深度应用使资助识别精准度提升47%，服务响应效率提高90%，育人覆盖面扩大至83% 的家庭经济困难学生；但同时也面临技术伦理风险、人文关怀弱化、数据治理难题等挑战。本文提出“技术创新- 制度规范- 价值引领”的协同优化框架，为高校资助体系的数字化、精准化、育人化转型提供理论参考与实践范式，助力高等教育领域实现更广泛、更深刻的教育公平。
[1] 王浩宇. 数字时代背景下高校家庭经济困难学生的认定评价体系构建研究[J]. 成才,
2024,(13):102-104.
[2] 王强. 大数据驱动下高校家庭经济困难学生精准识别研究[J]. 中国电化教
育,2022(3):112-117.
[3] 李娜. 人工智能在高校资助咨询服务中的应用研究[J]. 高校辅导员学
刊,2023(2):78-83.
[4] 张伟. 智慧资助背景下高校资助育人实践路径探索—— 以某省属高校为例[J]. 教育探
索,2024(1):65-70.
[5] 刘敏. 高校智慧资助工作的挑战与对策研究[J]. 中国高等教育,2023(12):45-47.
[6] 罗丽叶, 黄晓晴, 谢华炎. 高校家庭经济困难学生就业能力分析及就业能力提升路径
研究[J]. 山西青年,2024,(14):52-54.
[7] 陈宝生. 教育公平与质量提升：新时代高等教育发展的核心任务[M]. 北京: 教育科学
出版社,2021.
[8] 黄荣怀, 张进宝. 教育人工智能的发展现状与趋势[J]. 开放教育研究,2022(4):20-28.
[9] 周珂. 大数据时代高校学生隐私保护的伦理困境与出路[J]. 道德与文明,2023(2):135-141.
[10] SmithJ.PrecisioninStudentFinancialAid:TheRoleofBigDataAnalyticsinHigherEdu
cation[J].JournalofHigherEducationPolicyandManagement, 2022,44(2):189-203.