AI赋能高校资助育人效能提升
路径探索

任威威

　　教育公平是社会公平的重要基石，高校学生资助工作是保障家庭经济困难学生成长发展的关键举措。当前，新质生产力为教育治理创新注入新动能，AI技术的深度应用，成为破解传统高校资助精准识别难、管理效率低、个性化服务不足等痛点的关键路径，也推动资助工作从“保障型”向“发展型”、从“人工管理”向“智能育人”转型。新乡作为豫北教育高地，高校云集，以AI赋能资助工作提质增效，让资助育人兼具“精度”与“温度”，成为本地高校高质量发展的重要课题。

　　传统高校资助依托人工审核、经验判断的模式，在高等教育大众化背景下短板凸显。海量材料人工审核不仅加重工作负担，还易出现识别偏差；流程繁琐让部分学生未能及时获助；“一刀切”服务也难以匹配学生个性化需求，育人导向未能充分彰显。而以大数据为核心的AI技术，在提升效率、精准识别、优化服务等方面优势显著，是推动高校资助智能化转型的核心驱动力。

　　从高校师生调研数据来看，AI赋能高校资助具备良好实践基础。超88%的师生认为引入AI技术十分必要，95.4%认可其提升工作效率的作用，超77%期待通过AI实现困难学生精准识别。师生对AI的需求聚焦于智能政策咨询、材料自动审核等核心环节，期待打造7×24小时在线“智能顾问”。同时，师生也为AI应用划定底线，数据隐私安全、信息准确性、人文关怀成为最受关注的三大问题，91.5%的受访者将数据隐私与安全性列为首要关切，为AI赋能资助工作明确了实践边界。

　　新质生产力视域下，AI赋能高校资助并非简单的技术替代，而是兼顾效率、公平与温度的系统性变革，需要破解效率与隐私、技术与人文、算法与公平的三重张力，构建“技术—制度—人文”三维协同的赋能体系，让AI成为资助育人的“加速器”而非“替代者”。结合新乡高校发展实际，推动AI赋能资助育人效能提升，需找准四大实践路径。

　　筑牢技术基石，打造精准安全的智能资助体系。依托校园大数据平台，融合学生消费、学业表现、家庭申报等多源信息，构建科学的贫困生识别模型，实现从“被动申请”到“主动发现”的转变；采用联邦学习、隐私计算等技术，落实数据分类分级管理，对敏感信息加密脱敏，实现“数据可用不可见”，守住隐私安全底线。

　　健全制度保障，构建规范有序的治理体系。制定资助数据管理与AI应用伦理细则，明确数据权属与算法问责主体，建立伦理审查机制；推行“人机协同”审核模式，将程式化工作交由AI完成，工作人员聚焦存疑个案核实、人文关怀跟进，同时建立人工复审申诉机制，保障学生合法权益。

　　厚植人文底色，彰显资助育人的温度。坚持“以学生为中心”，明确AI的工具属性，将育人作为核心目标；借助AI释放的人力空间，加强对困难学生的心理疏导、学业指导，推动资助从“经济帮扶”向“全人培养”延伸，避免技术应用的“去人性化”。

　　强化能力建设，培育数字素养的师生队伍。对资助工作人员开展AI技术、数据伦理、算法偏见识别等专题培训，培养“懂技术、有温度、善决策”的复合型队伍；将数据隐私保护、AI常识纳入新生教育和通识课程，提升学生数字公民素养，让学生既能熟练使用智能服务，又能维护自身数据权益。

　　新质生产力的核心是以技术创新推动发展质效提升，而教育领域的技术创新始终要坚守育人初心。新乡高校在AI赋能资助工作的实践中，唯有以技术创新为抓手、制度建设为保障、人文育人为核心，才能实现资助工作的智能化、精准化、人性化发展，让资助政策精准滴灌每一位困难学生，充分彰显教育温度，为推动本地高等教育高质量发展、促进教育公平注入新动能，让新质生产力在教育育人实践中绽放更多光彩。

　　【作者系河南医药大学第四临床学院党支部书记、副科级辅导员、讲师；本文系河南省高校人文社会科学研究一般项目“新质生产力视域下AI赋能高校资助育人效能提升路径研究”（2026-ZDJH-542）、新乡医学院2025年度学生资助工作研究项目（2025-XSZZ-10）】