浅谈人工智能在高校学生工作管理中的应用

徐迪迪

（武汉工程大学，湖北 武汉 430205）

近几年来，人工智能正引领着新一轮科技革命和产业的变革，2021年10月12日中国人工智能大会在成都召开，吸引了包括23位中外院士在内的近百位学术技术精英参会，共同探讨人工智能学术研究与技术创新趋势。随着第三次人工智能浪潮的到来，机器视觉的技术突破与场景落地让深度学习迅速开始在语音语义识别、数据挖掘、自然语言处理等不同领域攻城略地，人工智能科研成果开始被推向各个主流商业应用领域，如银行、保险、交通运输、医疗、教育、市场营销等，第一次在产业层面落地，发挥并创造出真正的价值。确实，人工智能已经不仅仅是一种技术，它的发展除了在科学和产业领域之外，还会对人类现行的社会规范、生活模式和心理产生深远的影响。作为在社会中最具有活力和创新力的高校，人工智能正在为教育的高质量发展注入新动能。

目前，人工智能采用的大数据、人脸识别、图像识别、语音识别、语义识别等技术，在智能阅卷、口语测评、拍照搜题、个性化学习等教学领域有所应用成就，“人工智能+教育”已基本涵盖了“学、练、改、测、评”全方位教学过程。而在教育管理活动，尤其是学生工作管理方面，人工智能有怎样的应用前景，如何通过AI技术赋能，以大数据治理为驱动，融合教育内涵发展需求，为学校提供智能管理、智能服务，精准管理、精准滴灌，越来越受到教育工作者们的关注和期待。本文将试着从人工智能的现状分析，浅谈人工智能在学校学生管理工作中的应用。

1 人脸识别技术提升迎新服务体验

人脸识别技术融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机视觉、计算机图形学、知识工程等技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

基于人脸识别AI技术在迎新工作的应用服务中，新生在现场只需轻松“刷脸”，系统即可通过生物识别算法迅速抓取学生脸部图像，完成现场人脸照片+身份证信息+学籍信息三合一比对认证，精准识别学生身份，实现 3秒内完成报到。不仅让新生感受到AI人工智能时代带来的便捷，而且新生个人信息安全将得到最大保障，不用再担心被冒名顶替上大学的类似事件发生，为学校新生报到工作增加安全技术校验关。

2 可视化技术为管理者决策提供数据支撑

借助功能强大的可视化数据分析平台，将数据进行关联分析，直观展示数据分析图表，为管理者的科学决策提供数据支撑。可对学生的海量数据进行分析，构建不同场景所需的数据分析模型，对数据进行可视化处理。如迎新大屏，包含新生报到情况、新生入住情况、校园迎新现场情况、校园后勤数据、新生生源情况、新生费用缴纳情况等内容的分析，分析结果可在迎新大屏上进行实时展示，实时掌握采集比对进度，实现跨部门、跨学院的数据共享、协同合作，让教师的管理更加便捷；在校生分析，在校生总数、在校生数量趋势、在校生男女比例、单统招数量、院系在校生数量等内容的分析；学生个人画像，学生基本信息、成绩和出勤信息、一卡通消费、获奖情况、经济困难情况、处分情况、上网行为等数据的分析并形成学生个人画像。

3 数据挖掘技术助力学生关爱工作

在校内，辅导员是大学生日常思政教育和管理工作的主要力量，具有管理与教师的双重身份。学校学生人数众多，而辅导员的时间和精力有限，无法准确了解到每个学生的学习状态、心理状态，往往是出了问题才进行干预或谈话，无法做到提前预防，也难以跟进和评估干预措施效果。

通过学校内部的跨平台、多渠道的学生信息系统、社交网络平台、一卡通系统、有线网络系统、无线WIFI系统、上网行为系统等搜集数据，分析挖掘学校已沉淀和积累的多维度学生成长数据，实时生成大学生的日常行为模型，总结学生行为规律与特性，全面客观地记录学生成长轨迹，提前预知学生的生活学习动向，为学生辅导员多方面了解学生提供新渠道，进而因材施教、个性化指导，促进学生行为全面健康发展。在行为建模方面，通过多种机器学习算法，关联学生的多维度、多角度数据，形成学生个人的健康状态、思想状态、学习状态、经济状态、生活状态、心理状态、安全状态的多维度预警，推动学校形成思政教育网格化管理，使得个性化教育、学生的自由发展、发现教育新规律成为可能，从而提高育人工作实效，推进教育高质量发展得到落实。

（1）在学习方面，通过大数据分析在校学生的选课、课堂考勤、学习成绩，对成绩优异的学生建立学习榜样模板，研究其学习、生活行为规律，广泛在其他学生中宣传应用，提升教师的教学水平和学生的学业成绩。另一方面对有成绩异动波动的学生进行监控，提醒教师和管理人员警觉，找出异动的原因，对症下药。

（2）在学生资助方面，精准资助是教育资助公平和国家资助政策有效落地的重要体现，通过大数据分析贫困生建档情况、学生的饭堂消费次数、消费金额、家庭条件情况，购买外卖情况，总结学生的消费习惯、生活习惯，供辅导员及时了解受资助学生的状态，完善贫困生档案库管理，为资助等级划分和评选提供科学参考。

（3）在学生社交方面，通过大数据构建全校学生社交网络图，分析学生的社交活跃度、社团活动参与度及社交距离和紧密程度，用社交网络信息与学生的静态和动态信息来构建学生实体关系，用于院系和班级的日常学生管理工作，对行为孤僻学生及时进行预警提醒，供辅导员及时干预，重点关注和引导。

（4）在学生校园安全方面，通过大数据分析学生在校的行为轨迹、动态轨迹、重点区域监控数据，对异常、有可能出现危机的学生进行预警提醒，供辅导员及时发现，抓住时机，避免事故发生。

4 打造校园AI智能助手，提升学生管理工作效率

在高校各类校园服务中，利用AI技术发现问题、解决问题的能力已经越来越被重视。基于人工智能自然语音语义识别技术，智能机器人可准确理解并快速定位学校管理者、教师、学生的需求，实时地、智能地给出问题答案。

（1）招生场景智能问答。为想要报考学校的学子提供7*24h的在线校情咨询服务，提高学校招生咨询效率，减轻招生办的工作压力。招生咨询服务场景设置问答，可包含学校概况、历年分数线、校园文化等高校招生常见问题，解答重复性招生问题，减轻招生办的负担。

（2）迎新场景智能问答。报到流程如何办理、学费如何缴纳、宿舍如何选择、绿色通道怎么走、体检需要检查哪些项目等等，都是新生想要了解的问题。这些问题重复率高，完全可通过AI智能助手解答，减轻迎新咨询工作量。

（3）重要考试、节假日返校等场景智能问答。通过对学生和AI系统日常对话的记录和筛选，提取某个时间段内学生的高频问题、高频场景、高频关键词，比如四六级考试、节假日返校问答，形成专题知识包，帮助 AI系统更好地服务师生。

（4）防控智能问答。防控已进入常态化，防控专题知识包，则可帮助学校解答特殊时期的常见问题、助力复学返校。

（5）数据型智能服务。校领导在决策时需要了解很多数据指标，业务部门要经过整理和分析，然后开会汇报，效率低且数据分析结果不一定准确。AI智能助手，则可提供数据型服务，获取学校各个业务系统产生的数据，经过分析后，实现用户、院系、学科、专业分析等领域的各类数据对比，从而辅助校领导做出科学决策。

新技术赋能新应用，新应用助力新发展。当前的人工智能技术在较多高校学生工作管理中日臻成熟并取得广泛应用，也推动我校加快学生管理工作现代化转型。未来，我校希望将AI技术与学工管理服务深度融合，挖掘更多的人工智能技术应用场景，为师生提供多元化、智能化的服务。以服务育人为导向覆盖学生在校期间的全生命周期管理，创新工作思路提高学生教育管理的主动性、实效性和科学性，助力学生成长成才，也为我校智慧校园建设锦上添花，助推我校高质量内涵式发展。