探索AI技术在高职高专学生个性化管理中的应用

引言

在职业教育高质量发展的新时代背景下，人工智能技术为高职高专院校的个性化管理提供了创新路径。AI 技术通过数据驱动的精准分析，能够深度挖掘学生个体特征，实现从标准化培养向个性化发展的转变。这一技术应用不仅契合职业教育“因材施教”的本质要求，更能有效提升人才培养的针对性和适应性，为服务区域经济发展输送更高质量的技术技能人才。AI 赋能下的个性化管理，正在重新定义职业教育的育人模式与管理范式。

一、AI 技术在高职高专学生个性化管理中的优势

（一）提升管理效率与精准度

传统高职高专学生管理依赖人工操作，面对大规模学生群体时容易出现效率低下、信息滞后等问题。AI 技术通过自动化数据处理和智能分析，能够快速整合学生的出勤记录、学业表现、行为习惯等多维度数据，生成动态管理报告。例如，智能考勤系统可实时识别缺勤学生并自动推送提醒；学业预警模型能基于历史数据预测挂科风险，帮助教师提前干预。这种精准化管理不仅减轻了行政负担，还使教育者能够聚焦个性化需求，避免“一刀切”的粗放模式。

（二）强化个性化支持与职业适配性

高职高专以就业为导向，但学生个体差异大，传统职业指导难以满足个性化需求。AI 通过分析学生的技能掌握情况、课程表现和职业兴趣，可推荐匹配的学习路径和岗位方向。例如，智能职业规划系统结合行业趋势数据，为学生提供定制化的实习建议；自适应学习平台则根据学生薄弱环节推送针对性练习，提升技能培养效率。这种个性化支持既能增强学生的职业竞争力，又能帮助学校优化专业设置，实现“因材施教”与“按需培养”的结合。

二、AI 技术在高职高专学生个性化管理中面临的挑战

（一）数据隐私与伦理风险

AI 技术依赖大量学生数据进行分析和决策，包括学业表现、行为习惯、心理健康等敏感信息。然而，高职高专院校在数据采集、存储和使用过程中可能缺乏完善的安全保障机制，容易导致数据泄露或滥用。例如，学生画像系统若未严格加密，可能被恶意攻击者获取，侵犯个人隐私。此外，AI 算法的决策过程往往缺乏透明度，学生和教师可能对自动化管理产生不信任感，质疑其公平性。如何在提升管理效率的同时确保数据合规性，成为 AI 应用的关键难题。

（二）技术与资源投入不足

高职高专院校普遍面临资金和基础设施限制，而 AI 系统的部署需要高昂的硬件成本、软件开发和后期维护费用。许多院校缺乏专业的技术团队，难以独立搭建或优化 AI 管理平台。例如，智能学习分析系统需要高性能服务器和持续的数据标注支持，但部分学校可能无法承担相关费用。此外，AI模型的训练依赖高质量数据，而高职院校的历史数据可能零散或不完整，导致算法准确性不足。技术门槛和资源缺口使得 AI 应用难以大规模落地。

（三）师生接受度与适应性障碍

AI 技术的引入可能改变传统的管理模式，但部分教师和管理者对其功能持怀疑态度，担心被技术替代或增加额外工作量。例如，AI 驱动的学业预警系统可能要求教师调整原有的干预方式，引发抵触情绪。学生群体也可能对自动化管理感到不适，认为个性化推荐缺乏人性化考量。此外，高职高专学生的数字素养参差不齐，部分学生可能不熟悉 AI 工具的操作，降低使用意愿。如何平衡技术效率与人文关怀，推动师生主动接纳 AI，是推广过程中的重要挑战。

三、AI 技术在高职高专学生个性化管理中的应用场景

（一）智能化学习分析与精准辅导

AI 技术能够实时采集并分析学生的学习行为数据，包括课堂出勤、作业完成情况、在线学习时长、测试成绩等，构建个性化的学习画像。通过机器学习算法，系统可以识别学生的学习习惯、知识掌握程度以及潜在的学习障碍，为教师提供精准的学情报告。例如，当 AI 检测到某生在特定课程模块表现持续下滑时，会自动推送定制化的学习资源或建议教师进行针对性辅导。同时，自适应学习平台可根据学生的能力水平动态调整习题难度，确保每位学生都能在适合自身节奏的环境中提升技能。这种数据驱动的管理方式不仅提高了教学效率，还使因材施教成为可能。

（二）职业发展路径的智能规划与匹配

职业发展路径的智能规划与匹配是 AI 技术赋能高职教育的重要体现。该系统通过深度学习算法整合学生在校期间的专业课程成绩、技能证书获取情况、实习实践表现等多维度数据，构建个性化的职业能力画像。基于大数据分析技术，AI 平台实时抓取并解析各大招聘网站的最新岗位需求，运用自然语言处理技术提取关键技能要求，建立动态更新的职业数据库。系统可自动匹配学生能力特征与岗位需求，生成个性化的职业发展建议报告，指导学生有针对性地提升专业技能。智能简历生成功能能根据目标职位自动优化实践经历描述，突出与岗位匹配的核心竞争力。对学校而言，系统提供的就业市场分析报告可精准反映行业人才需求变化，为专业设置调整和课程体系优化提供数据支撑，有效提升人才培养的市场适应性。

（三）心理健康监测与行为预警干预

心理健康监测与行为预警干预是 AI 技术在高职高专学生管理中的重要应用方向。通过整合多维度的行为数据，包括校园消费记录、在线学习轨迹、课堂参与度等，AI 系统能够建立精准的学生心理状态评估模型。基于情感计算和自然语言处理技术，系统可以实时分析学生在社交平台的语言特征和情绪倾向，及时发现潜在的心理健康隐患。智能咨询助手能够提供全天候的心理支持服务，当识别到学生出现持续性的负面情绪时，系统会自动生成预警报告并推送至辅导员。视频行为分析模块则通过识别学生的非语言行为特征，如面部表情、肢体动作等，辅助判断其心理状态。这种智能化监测体系突破了传统人工观察的时空限制，实现了心理健康问题的早期发现和及时干预，为构建更加人性化的校园心理健康服务体系提供了技术支撑。

结束语

AI 技术为高职高专学生个性化管理带来了革命性的变革，从学习分析到职业规划，再到心理健康监测，全方位提升了教育管理的精准性与效率。然而，在推进技术应用的同时，仍需平衡数据安全、人文关怀与资源投入等关键问题。未来，随着 AI 技术的持续发展，其在高职教育领域的潜力将进一步释放，为培养高素质技能人才提供更智能、更个性化的支持，最终实现"技术赋能教育，教育成就未来"的愿景。

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作者简介：卢君，男，苗族，1974 年 10 月出生，贵州省铜仁市人，本科， 副教授，从事《土壤肥料》《食品仪器分析技术》等课程教学及研究。