人工智能背景下高职辅导员推进资助 + 实践育人高效融合的路径探索

引言

随着科技的日新月异，在教育领域之中，人工智能技术的应用呈现出愈发广泛的态势。高职院校是培养技术技能人才的重要基地所在，其资助工作与实践育人的融合不仅关乎学生的全面发展，而且还是提升教育质量极为关键的一个环节。在人工智能技术的赋能下，怎样能够以更有效的方式去推进资助工作和实践育人二者之间的高效融合，已然成为当下高职辅导员所面临的一个重要课题。

一、人工智能背景对高职辅导员推进资助 + 实践育人高效融合的重要意义

在人工智能时代这样的大背景之中，对于高职辅导员而言，可借助 AI 技术来对资助工作流程予以优化，借此提升精准资助方面的效率，进而为实践育人开拓出更多的可能。就 AI 技术来讲，其能够凭借大数据分析这一方式迅速对家庭经济困难的学生加以识别，如此可减少人工审核环节所产生的误差以及所耗费的时间成本，促使资助资源的分配达到更加公平、高效。通过借助智能算法，高职辅导员能够对受助学生的学业表现、实践参与状况展开动态追踪，以此确保资助工作与育人目标紧密贴合，为实践育人给予有力的数据支撑。

在资助工作方面，AI 应用有着增强其前瞻性与个性化的作用。例如借助机器学习对学生的消费行为、学业成绩以及社交动态加以分析，辅导员便能够以更为精准的方式预判出那些存在潜在困难的学生，进而及时对资助方案作出调整，同时为学生匹配诸如勤工助学、志愿服务这类合适的实践机会，既提升了资助工作的精准程度，又能使学生在参与实践锻炼的过程中提升自身的综合素质，达成“资助 + 实践”的有机融合状态。

实践育人的反馈与评估机制能够通过 AI 技术得以优化。在借助智能平台的情况下，对于学生参与实践活动后的成长数据，辅导员可实现实时收集，并对其能力提升状况加以分析，从而完成对资助策略以及育人方案的调整。以数据驱动形成的管理模式，让资助不再局限于单向的经济援助，而是能够与实践育人构成闭环，达成最终实现学生全面发展的教育目标。

二、当前高职辅导员推进资助 + 实践育人高效融合的难点堵点

（一）数据孤岛问题制约精准资助与实践匹配

当下，在高职院校里，资助数据、学业数据以及实践记录这些方面的数据常常是分散开来的，它们处于不同的系统当中，难以有效整合，形成“数据孤岛”[1]。对于辅导员而言，要全面掌握学生的经济方面的状况、学习上的表现以及实践方面的需求十分困难，这就致使在资助分配上可能会出现偏差，而且在实践育人方面的针对性也存在不足。例如，有一部分受到资助的学生，他们或许更加适合某一类的实践活动，然而因为信息方面存在不对称的问题，未能被精准匹配到合适的实践活动当中，进而对育人的实际效果产生了影响。虽然AI 技术能够在数据分析方面起到优化的作用，可是学校内部的数据共享机制尚未健全，对“资助 + 实践”二者精准融合的推进起到了制约的作用。

（二）传统资助模式重经济帮扶轻实践赋能

就当前高职资助工作的情况来看，仍以经济援助占据主导地位，在与职业能力培养以及社会实践的深度结合方面存在欠缺。部分学生所经历的资助申请和评定流程呈现出过于静态的状况，未能依照其自身的专业特点以及职业规划做出动态的调整，导致“经济支持—实践锻炼—能力提升”这样的良性循环难以形成。在推进融合工作之时，辅导员常常会受到传统资助框架的限制，很难突破那种单一的帮扶模式。

（三）学生参与积极性与资源协同不足

对于实践育人，部分受助学生的认知存在局限，参与其中的积极性表现得不高，仅仅将资助视作经济补助，对其蕴含的育人内涵有所忽视。在实践平台搭建方面，校企合作以及社会资源的对接也并不顺畅，这对其产生了影响。虽然辅导员有着推动二者融合的意图，然而由于可利用的资源较为有限，再加上学生缺乏足够的动力，难以构建起长效的机制，进而使得资助所具备的育人效能无法得到充分的释放。

三、人工智能背景下高职辅导员推进资助 + 实践育人高效融合的路径探索

(-) 构建智能资助系统，实现精准匹配与动态管理

借助人工智能技术，高职辅导员可以运用 DeepSeek、豆包等 AI 工具来构建起智能资助系统，将学生的经济数据、学业表现、实践记录等多维度信息加以整合，以此打破“数据孤岛”状况。例如借助 AI 算法对学生的消费行为、成绩波动以及勤工助学参与情形展开分析，进而自动生成精准的资助建议，达到减少人工审核误差的目的 [2]。与此同时，该系统可以对受助学生的成长轨迹进行动态追踪，比如凭借元宝 AI 的自然语言处理技术去分析学生的实践报告以及反馈内容，以此评估学生能力的提升成效。在此基础上，辅导员能够对资助分配予以优化，并且为学生推荐与之匹配的实践岗位，例如针对技能型学生推送实训项目，为管理类学生对接企业实习，最终达成“经济资助—实践赋能—职业发展”的闭环管理模式。

（二）搭建 AI 驱动的实践育人平台，增强资源协同与参与激励

高职辅导员可借助 AI 技术搭建一站式实践育人平台，对校内外资源加以整合。例如借助豆包所具备的智能推荐功能，依据学生的专业、兴趣以及资助等级状况，推送如志愿服务、创新创业项目这类个性化的实践机会 [3]。与此同时，凭借DeepSeek 的数据分析能力，挖掘校企合作中的优质岗位，进而让实践匹配度得以提高。为促使学生参与积极性得到提升，平台可引入 AI 助教，例如元宝 AI 的虚拟辅导员，其能定期向学生推送实践成果案例与职业成长故事，使得“资助育人”理念得以强化。除此之外，学生的实践时长、技能提升数据能够由 AI 自动记录下来，并且生成可视化报告，以此帮助辅导员对育人成效予以量化，让资源分配得以进一步优化。

（三）建立智能反馈与评估机制，促进资助与育人的长效融合

在资助与实践相融合的过程中，人工智能可提供动态评估的功能。例如DeepSeek 的情感分析技术，它能够实时去收集学生在参与实践活动之后所给出的反馈内容，以此来精准识别学生的成长需求以及心理状态，进而助力辅导员对帮扶策略做出相应的调整。与此同时，借助 AI 来建立起一个涵盖多维度的评价体系，将学业成绩、实践表现、职业素养等诸多方面的数据进行综合考量，随后自动生成关于学生成长情况的画像。基于此，辅导员能够展开分类指导工作：针对那些表现优异的学生，为其提供诸如竞赛资助这类进阶实践的机会；而对于在实践中适应不良的学生，则开展具有针对性的辅导。AI 还有预测资助政策长期效果的能力，比如通过分析受助学生毕业之后的就业质量情况，以逆向的方式对资助标准以及实践内容加以优化，最终形成“精准资助—实践锻炼—能力提升—反哺社会”的良性循环。

参考文献

[1] 张靖霞 , 窦浩容 , 韦奇佳 . 高职院校资助育人实践困境与路径优化——以江苏航空职业技术学院为例 [J]. 公关世界 ,2025,(10):97-99.

[2] 余仁能 . 大数据驱动高校学生精准资助体系建设的价值意蕴、实践案例与现实路径 [J]. 呼伦贝尔学院学报 ,2025,33(02):46-51.

[3] 王静 . 立德树人视域下高职院校精准资助育人实践研究 [J]. 中国多媒体与网络教学学报 ( 中旬刊 ),2025,(04):201-204.

作者简介：

赵娴，1983 年5 月，女，广西南宁市西乡塘区大学西路 169 号，大学本科研究方向：工商管理，