摘要：人工智能技术的飞速发展推动教育领域从“信息化”向“智能化”转型。高校学生工作在应对“Z世代”学生个性化需求和大规模管理压力时，传统模式渐显局限。辅导员作为学生工作一线执行者，其工作方式革新直接关乎育人质量。本文从辅导员视角，探讨AI为高校学生工作带来的“新质”突破，分析应用挑战并提出融合路径。
关键词：AI 技术；高校学生工作；辅导员；新质突破；融合路径
一、引言
数字化时代，人工智能深刻影响各领域，教育领域亦在其列。高校学生工作是连接学校与学生的重要纽带，肩负育人使命。但传统模式难以满足“Z世代”学生多样化需求和大规模管理需求。辅导员作为一线力量，工作方式对育人效果影响重大。在AI迅猛发展背景下，如何借助AI革新高校学生工作，成为亟待探索的课题。本文结合辅导员工作实践，探究AI带来的“新质”内涵、实践场景、现实挑战及融合路径，为提升育人质量提供思路。
二、AI赋能：高校学生工作的“新质”内涵
“新质”是AI重构学生工作底层逻辑，实现从“经验驱动”到“数据驱动”，从“统一管理”到“精准服务”，从“被动响应”到“主动预警”的质变，体现在以下三个维度。
（一）效能维度的“降负增效”
传统学生工作中，辅导员约30%时间用于请假审批等事务性工作，精力被大量消耗。AI通过流程自动化（RPA）可提升此类工作效率至60%以上，如智能审批系统自动匹配校规与申请材料并即时反馈；AI通知助手按学生标签精准推送信息，避免“群消息轰炸”。这让辅导员摆脱繁琐事务，专注核心工作，提升整体效率与质量。
（二）精度维度的“靶向施策”
“Z世代”学生需求呈“个性化、场景化、动态化”。AI通过行为分析、数据挖掘绘制学生画像，如某学生连续三周凌晨后宿舍门禁打卡且课程签到率大降，系统标记“学业风险+作息异常”提示辅导员介入；某学生在校园平台高频使用负面词汇，AI情绪识别模型预警心理风险。这种数据说话的模式让辅导员精准识别问题，实现精准帮扶。
（三）温度维度的“协同育人”
AI并非替代辅导员，而是育人伙伴。智能生涯规划系统生成发展路径建议，但决策沟通和价值引导需辅导员完成；AI心理筛查系统识别风险信号，而深度访谈和情感支持依赖人际交流。技术与人文协同，让教育温度在精准化中更具穿透力。
三、AI在辅导员工作中的实践场景
（一）思想引领场景：从“单向灌输”到“双向互动”
传统思政教育中，辅导员面临内容与学生关注点脱节、反馈渠道单一等问题。AI赋能智能思政平台，分析学生互动高频词汇捕捉思想动态，如班级热议“躺平”“内卷”，系统推送相关资料供辅导员参考；VR党史学习基地让学生现身历史场景，辅导员可通过引导学生思考历史与现实关联增强对学生思想引领的吸引力。
（二）学业指导场景：从“统一辅导”到“个性方案”
辅导员承担学业预警和学风建设责任，传统统一辅导难以满足个性化需求。AI学习分析系统追踪学生考勤、成绩等数据生成学业健康报告，对抄袭作业学生提示学术诚信教育，对成绩波动大的学生建议时间管理指导。辅导员据此制定差异化方案，联合多方开展一对一帮扶，落实学风建设。
（三）危机干预场景：从“事后处置”到“事前预防”
学生安全稳定是工作底线，传统模式依赖学生干部报告、辅导员巡查等人为排查方法，效果与反馈存在滞后性。AI融合多源数据构建预警网络，宿舍门禁、食堂消费等数据经分析形成风险等级。如某学生一周未在食堂消费且未回宿舍，系统触发高风险预警，辅导员可及时联系避免意外。
（四）就业指导场景：从“信息堆砌”到“精准匹配”
就业季，辅导员筛选招聘信息、解答政策疑问压力大，传统信息堆砌让学生难获合适信息。AI就业助手实现三维匹配，匹配学生与岗位推送高适配机会；为考研还是就业纠结的学生生成分析报告辅助决策；即时解答政策问题。让辅导员专注求职心态调整等深度服务。
四、现实挑战：技术赋能背后的“隐忧”
（一）数据安全与隐私保护的“红线”
绘制学生画像需多维度数据，管理不当易致隐私泄露，如某高校智能心理系统漏洞导致学生测评结果外泄引发信任危机。辅导员需明确数据采集必要性原则，非必要不采集私人社交数据；严格权限分级，确保数据仅用于育人。
（二）技术依赖与人文缺失的“失衡”
部分高校过度强调AI效率，出现“系统消息替代谈心”“数据报告替代人文关怀”现象。如某辅导员仅凭AI“学业风险清单”给学生贴标签，忽视家庭变故影响。教育本质是人的影响，AI可提供数据支撑，但不能替代辅导员的倾听、共情与价值观引导，否则教育将失温度。
（三）技术适配与能力短板的“梗阻”
AI落地需软硬件与人共同协同。部分高校因经费限制，系统功能简单；辅导员缺乏数据思维，难解读和干预AI预警。且通用型AI系统难覆盖不同学生需求，需辅导员参与功能迭代避免“技术空转”。
五、融合路径：构建“AI+辅导员”的协同模式
（一）明确“权责边界”，让AI做“擅长的事”
AI擅长数据处理、规则执行等，辅导员核心价值在思想引领、情感支持等。明确权责边界，如AI完成奖助学金初审，辅导员结合实际综合评审；AI识别心理风险，辅导员与心理教师制定干预方案。“AI做减法，辅导员做加法”，实现“1+1>2”。
（二）强化“能力升级”，让辅导员“善用技术”
高校应将AI技术应用能力纳入辅导员培训：培养数据素养，解读AI报告时避免数据迷信；提升场景创新能力，结合痛点提出技术需求；筑牢伦理意识，明确数据采集边界，以学生利益为先。
（三）坚持“学生中心”，让技术“服务成长”
AI应用的终极标准是学生获得感。某高校“智能成长伙伴”系统推送学业提醒，还发送辅导员手写祝福电子卡片；针对经济困难生，AI匹配助学资源外，辅导员据消费数据分析提供个性化帮扶保护学生自尊。“技术为表，育人为里”才能实现价值赋能。
六、结论
AI赋能高校学生工作的“新质”，是通过技术革新回归教育本真，让辅导员专注育人，学生获精准支持。面对技术浪潮，辅导员应开放拥抱变革，理性驾驭技术，平衡数据精度与教育温度，让AI成为立德树人的利器，为培养时代新人注入动能。
（作者简介：青海大学专职辅导员，副教授，青海省首批“十百人才”辅导员名师工作室负责人。）