Deepseek 驱动下辅导员工作模式的四重变革

一、引言

在数字化浪潮席卷下，生成式人工智能异军突起，深度渗透至社会各领域，教育界亦深受其影响。辅导员作为高校学生工作的中流砥柱，其工作模式的革新对提高学生教育管理质量、促进学生全面发展意义非凡。传统辅导员工作多基于经验，面对复杂多元的学生群体及个性化需求，渐显捉襟见肘。生成式人工智能的出现，为辅导员工作从经验驱动迈向数据驱动提供了契机，有望实现学生工作管理与服务的精准化、高效化。

二、理论基础

（一）马克思“人的本质力量对象化”理论

马克思指出，人的本质力量对象化是人类借助实践活动，将自身能力、智慧、情感等本质力量投射到对象上，进而实现对对象的改造与自身本质的发展[1]。在教育场景中，辅导员运用生成式人工智能开展工作，就是将促进学生发展的内在力量，通过技术手段转化为学生管理与服务的实际成果，助力学生全面成长。

（二）技术接受模型（TAM）

Davis 提出的技术接受模型指出，用户对于技术的接受程度，很大程度取决于感知有用性与感知易用性这两大因素。就辅导员工作而言，当他们察觉到生成式人工智能有助于提升工作效率、优化工作成果时，其对该技术的接受意愿便会相应提高，且操作简便易上手，就更易接纳并运用该技术，推动工作模式变革。

三、研究方法

（一）大数据分析

收集高校学生学业成绩、行为记录、社交数据等多源大数据，运用专业数据分析工具挖掘分析。如借助 LSTM 时序分析学业成绩数据，构建学业困难智能预测系统，为后续变革提供数据支撑。

（二）深度访谈

选取部分辅导员和学生进行深度访谈。与辅导员交流使用技术的体验、问题及对工作模式变革的看法；与学生探讨对智能服务的感受和需求，获取定性数据，深入了解变革实际情况。

（三）行动研究

在部分高校开展行动研究，将生成式人工智能应用于辅导员工作实践，观察记录变革过程与效果。依据实践反馈，不断优化技术应用策略，提升工作成效。

四、生成式人工智能驱动下辅导员工作模式的四重变革

（一）机制变革：学业困难智能预测系统 LSTM 时序数据分析

传统学业困难预警依赖辅导员经验观察和定期成绩统计，存在滞后性与不精准问题。生成式人工智能驱动的学业困难智能预测系统，借助 LSTM 时序分析技术，可对学生学业成绩动态监测与预测。系统收集学生历史学业成绩数据，包括课程成绩、考试成绩分布、作业完成情况等，LSTM模型据此学习成绩变化趋势与规律。当监测到学生多门课程成绩下滑、作业提交不及时频率增加时，便提前预警。辅导员依据预警，及时与学生沟通，提供针对性学习指导，如推荐学习资源、组织帮扶小组等。这一变革实现了从被动事后处理到主动事前预防的转变，增强了辅导员工作的前瞻性与有效性。

（二）模型干预策略变革：个性化成长路径智能推荐、协同过滤算法+知识图谱。每个学生都是独一无二的个体，传统“一刀切”的干预策略无法满足每个学生的需求。生成式人工智能利用协同过滤算法和知识图谱技术，为学生提供个性化成长路径智能推荐。协同过滤算法通过分析大量学生行为数据，找出与目标学生兴趣、学习风格相似的群体，依据其成长路径为目标学生推荐课程、社团活动、实践项目等。例如，若系统发现某学生与科技创新领域优秀学生特征相似，就会推荐相关竞赛、科研项目和专业课程。知识图谱技术整合各类学习资源、职业发展路径等信息，形成庞大知识网络。辅导员借助知识图谱，能更全面了解学生需求，制定科学合理的个性化成长规划。这一变革尊重学生个体差异，激发学生潜能，促进个性化发展。

（三）交互方式变革： 7×24 小时智能咨询机器人多轮对话，引擎 + 情感计算。传统意义上的心理咨询师与学生的交流受时空限制，主要依靠面对面的沟通，通过电话或邮件等方式进行沟通。生成式 AI 驱动的 7×24 小时智慧辅导机器人打破了这一局限。搭载先进对话引擎和情感计算技术的智能咨询机器人，能够对学生咨询进行实时响应。同学们遇到难题，可以随时求助机器人，排忧解难。对话发动机对问题进行理解后，准确的答案就可以根据知识库来提供了。情绪计算技术让机器人感知学生的情绪，在学生情绪低落的时候，用温和的、鼓励的语言沟通，在情绪上给予支持。例如，学生咨询考试压力问题，机器人除了提供减压方法外，还可以通过情绪分析，引导学生倾诉，并提供心理咨询建议，从而发现焦虑的情绪。这一变化使学生的沟通效率和便捷性得到了很大的提高，服务更加及时和周全。

（四）评估体系变革：学生发展画像动态生成，系统多模态数据融合分析。传统的学生考核多以单一维度的数据为依据，如成绩、考勤等，学生发展状况很难得到全面、准确的反映。但生成式 AI 可以实现动态生成学生发展画像，通过多模态数据融合分析。利用数据融合技术，对学生学业成绩、课堂表现、社会活动、心理测评等多模态数据进行系统采集、整合分析。比如，把课堂发言频率、讨论热情等行为资料和学习成绩结合起来，对学习态度、学习能力的评价就能更全面一些；对社交活动的数据进行分析，能够对人际交往、团队合作等方面有所了解。学生发展画像基于多模态数据生成，学生发展状态及变化趋势实时呈现。咨询师可以根据这些数据，针对发展提出针对性的建议，及时调整教育管理策略。这一变化，使参事工作在科学决策的基础上，对学生的评价更加全面、客观和动态。

五、结论与展望

生成式人工智能技术促进咨询师工作模式从经验驱动到数据驱动的跨越，从机制、模型干预策略、交互模式、评估体系四个方面进行变革。本研究通过对多元理论的融会贯通和对混合研究方法的运用，对变革的内在机理和实践价值进行了揭示。但是，数据安全、技术适应能力等在实际应用中仍然面临挑战。未来，参事工作要发挥生成式人工智能在参事工作中的优势，为高校学生工作的高质量发展注入新动力，需要加强技术研发与应用的协同创新，完善政策法规，提升参事技术应用能力。后续研究可在学生心理健康教育、职业规划等领域进一步探索生成式人工智能的深度应用，扩大咨询师工作模式变革的边界。同时，为不断优化工作模式提供坚实依据，加强对技术应用效果的长期跟踪考核。

参考文献

[1]马克思.1844 年经济学哲学手稿[M].北京：人民出版社，2018：85-87.