人工智能技术在高校学生日常事务管理中的应用风险与防控

一、引言

在数字化时代，人工智能技术凭借其强大的数据处理能力、智能决策能力和自动化服务能力，正逐渐渗透到各个领域。高校学生日常事务管理作为学校教育管理的重要组成部分，也积极引入人工智能技术，以提高管理效率、提升服务质量、实现个性化管理。例如，智能考勤系统、智能学业预警系统、智能心理咨询辅助系统等的应用，为高校学生管理带来了新的变革。但与此同时，人工智能技术的应用也引发了一系列风险问题，如何有效识别和防控这些风险，成为当前高校学生管理工作面临的重要课题。

二、人工智能技术在高校学生日常事务管理中的应用现状

2.1 智能考勤管理

传统的考勤方式如人工点名、刷卡考勤等存在效率低下、易作弊等问题。而智能考勤系统利用人脸识别、指纹识别等人工智能技术，能够快速、准确地记录学生的出勤情况。通过与学校的教学管理系统对接，教师可以实时查看学生的考勤数据，及时发现缺勤学生并进行跟进处理，有效提高了考勤管理的效率和准确性。

2.2 学业预警与辅导

人工智能技术可以对学生的学习数据进行深度分析，包括课程成绩、作业完成情况、在线学习时长等。通过建立学业预警模型，系统能够及时发现学习困难或存在潜在辍学风险的学生，并向教师和辅导员发送预警信息。教师和辅导员可以根据预警信息，为学生提供个性化的学习辅导和心理支持，帮助学生克服困难，提高学习成绩。

2.3 心理健康服务

高校学生面临着学业、就业、人际关系等多方面的压力，心理健康问题日益突出。智能心理咨询辅助系统利用自然语言处理、情感分析等人工智能技术，能够与学生进行实时对话，了解学生的心理状态和情绪变化。系统可以根据学生的回答提供相应的心理建议和疏导，对于严重心理问题的学生，及时转介给专业的心理咨询师进行进一步干预。

三、人工智能技术在高校学生日常事务管理中的应用风险

3.1 技术风险

3.1.1 数据安全风险

人工智能技术的应用需要大量的学生数据支持，包括个人信息、学习记录、健康信息等。这些数据一旦泄露，将给学生带来严重的安全隐患，如个人信息被滥用、遭受诈骗等。此外，数据在传输和存储过程中也可能面临被篡改、丢失等风险，影响人工智能系统的正常运行和决策准确性。

3.1.2 系统故障风险

人工智能系统依赖于复杂的算法和软件程序，存在出现故障的可能性。例如，系统可能会出现识别错误、计算错误等问题，导致考勤记录不准确、学业预警失误等情况。一旦系统出现故障，可能会影响高校学生日常事务管理的正常秩序，给学生和教师带来不必要的麻烦。

3.1.3 技术更新换代风险

人工智能技术发展迅速，更新换代频繁。高校在引入人工智能技术时，如果不能及时跟上技术发展的步伐，可能会导致系统功能落后，无法满足学生管理的实际需求。此外，技术更新换代还可能涉及系统的升级和迁移，如果处理不当，可能会造成数据丢失和系统不稳定等问题。

3.2 伦理风险

3.2.1 算法歧视风险

人工智能算法是基于大量的数据进行训练的，如果训练数据存在偏差或不完整，可能会导致算法产生歧视性结果。例如，在学业预警系统中，如果算法对某些特定群体（如性别、种族、地域等）存在偏见，可能会错误地判定这些学生为学习困难学生，从而影响他们的学习和发展机会。

3.2.2 隐私侵犯风险

人工智能技术在收集和使用学生数据的过程中，可能会涉及学生的隐私信息。如果高校在数据管理和使用过程中缺乏严格的规范和监督，可能会导致学生隐私被侵犯。例如，未经学生同意将学生的个人信息泄露给第三方，或者利用学生数据进行商业营销等活动。

3.3 法律风险

3.3.1 法律法规不完善风险

目前，我国针对人工智能技术的法律法规还不够完善，特别是在高校学生管理领域，缺乏明确的法律规范和指导。这使得高校在应用人工智能技术时，面临着法律风险和不确定性。例如，在数据收集、使用和保护方面，缺乏明确的法律界限和责任界定，一旦发生数据泄露等事件，高校可能面临法律诉讼和赔偿责任。

3.3.2 知识产权风险

人工智能技术的研发和应用涉及到大量的知识产权问题，如算法专利、软件著作

权等。高校在引入和使用人工智能技术时，如果不注意知识产权的保护和合规使用，可能会引发知识产权纠纷，影响学校的声誉和正常运营。

四、人工智能技术在高校学生日常事务管理中的应用风险防控策略

4.1 技术风险防控

4.1.1 加强数据安全管理

高校应建立完善的数据安全管理制度，加强对学生数据的保护。采用加密技术对数据进行加密存储和传输，防止数据泄露和篡改。同时，建立数据备份和恢复机制，定期对数据进行备份，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复。此外，加强对数据访问的权限管理，只有经过授权的人员才能访问和使用学生数据。

4.1.2 建立系统故障应急预案

针对人工智能系统可能出现的故障，高校应建立完善的应急预案。定期对系统进行维护和检测，及时发现和排除潜在的安全隐患。在系统出现故障时，能够迅速启动应急预案，采取有效的措施进行故障排除和恢复，确保高校学生日常事务管理的正常秩序。

4.2 伦理风险防控

4.2.1 优化算法设计

在开发人工智能算法时，要充分考虑算法的公平性和公正性，避免算法歧视。采用多样化的训练数据，确保数据能够代表不同群体的特征和需求。同时，对算法进行定期的评估和审计，及时发现和纠正算法中存在的偏见和歧视问题。

4.2.2 强化隐私保护

高校应严格遵守相关法律法规，加强对学生隐私的保护。在数据收集和使用过程中，要明确告知学生数据的使用目的和范围，并获得学生的同意。同时，采取有效的技术手段和管理措施，确保学生隐私信息不被泄露和滥用。

4.2.3 促进人机和谐发展

高校应注重培养学生的人际交往能力和情感发展，引导学生正确看待人工智能技术。鼓励学生与教师和辅导员进行面对面的沟通和交流，建立良好的师生关系。同时，通过开展相关的教育活动，让学生了解人工智能技术的优势和局限性，避免过度依赖人工智能系统。

4.3 法律风险防控

4.3.1 完善法律法规建设

政府应加快制定和完善针对人工智能技术的法律法规，特别是在高校学生管理领域，明确数据收集、使用和保护的法律界限和责任界定。为高校应用人工智能技术提供明确的法律指导和规范，降低法律风险。

4.3.2 加强知识产权保护

高校在引入和使用人工智能技术时，要加强对知识产权的保护和合规使用。与技术供应商签订详细的知识产权协议，明确双方的权利和义务。同时，鼓励高校自主研发人工智能技术，加强对自身知识产权的保护和管理。

4.4 管理风险防控

4.4.1 加强人员培训

高校应加强对管理人员的技术培训，提高管理人员的人工智能技术应用能力和管理水平。定期组织管理人员参加相关的培训课程和学术交流活动，让管理人员了解人工智能技术的最新发展动态和应用案例。同时，鼓励管理人员开展相关的研究和实践工作，积累经验，提高解决实际问题的能力。

4.4.2 优化管理流程

高校应根据人工智能技术的应用特点，及时调整和优化现有的学生管理流程。建立与智能考勤系统、学业预警系统等相适应的管理制度和流程，确保管理工作的规范化和科学化。同时，加强对管理流程的监督和评估，及时发现和解决流程中存在的问题，不断提高管理效率和质量。

结语

人工智能技术在高校学生日常事务管理中的应用具有巨大的潜力和优势，但也伴随着多种风险。高校应充分认识到这些风险，并采取有效的防控策略，加强技术安全管理、伦理规范建设、法律风险防范和管理流程优化等方面的工作。通过合理应用人工智能技术，实现高校学生管理的智能化、个性化和高效化，为学生的成长和发展提供更好的服务。同时，政府、高校和社会各界应共同努力，推动人工智能技术在高校学生管理领域的健康、可持续发展。

参考文献

[1] 人工智能赋能高校学生事务管理:背景、依据与路径[J]. 沈洁;谢雯.煤炭高等教育,2021(06)

[2] 大数据时代高校学生事务管理精细化研究[J]. 王斌.齐齐哈尔师范高等专科学校学报,2021(01)