数智驱动大学治理现代化的实现逻辑

◎摘  要  在教育数字化战略背景下，数智技术正推动大学治理从“经验驱动”转向“数据驱动”，从“科层管理”迈向“协同治理”。这一现代化进程涵盖理念、制度与流程的系统性变革，其实现依赖于三重逻辑的有机统一。理论逻辑阐释“为何可行”，明确“数字化—数智化”的治理跃迁内涵；实践逻辑聚焦“如何落地”，围绕教学、科研、学生服务与行政管理等场景；保障逻辑回应“如何持久”，从制度、技术、人才、文化四方面构建支撑体系。三重逻辑协同耦合，共同构成数智驱动大学治理现代化的完整逻辑链条，为高等教育治理体系与能力现代化提供理论框架与实践指南。

◎关键词 数智驱动；大学治理现代化；实现逻辑；数据要素；算法伦理

《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》（以下简称《纲要》）明确提出“以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势”[1]，为大学治理转型指明了方向。在大数据、人工智能（AI）等技术迅猛发展的背景下，数智化已从单纯的技术形态升级为重塑组织治理模式的核心动能，推动大学治理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“科层管理”向“协同治理”的根本性转变。大学作为知识生产与人才培养的核心场域，既是数智技术的创新源头，也是技术赋能的关键载体，其治理现代化水平不仅关乎自身发展质量，更影响高等教育服务国家战略的能力。数智驱动大学治理现代化并非技术元素的简单叠加，而是涉及理念革新、制度重构、流程再造的系统性工程，其实现过程蕴含着清晰的理论逻辑、实践逻辑与保障逻辑。理论逻辑回答“为何可行”的学理根基问题，揭示数智技术与治理现代化的内在契合性；实践逻辑解决“如何落地”的路径选择问题，展现技术赋能治理的操作范式；保障逻辑回应“如何持久”的支撑体系问题，构建防范风险、激发效能的生态环境。三者相互关联、层层递进，共同构成实现数智驱动大学治理现代化的完整逻辑链条。

数智驱动大学治理现代化的理论逻辑

理论逻辑是数智技术嵌入大学治理体系的学理支撑，其核心在于阐明技术赋能的内在机理、价值导向与理论依据，为大学治理实践提供根本性指引。这一逻辑体系主要由核心内涵界定、理论基础支撑与价值理念引领三部分构成。

1.从数字化到数智化治理跃迁的核心内涵

厘清“数智驱动大学治理现代化”的核心内涵，是构建理论逻辑的前提。数字化作为数智化的基础，侧重于数据的采集与存储，实现治理信息的电子化呈现；而数智化则是数字化的深化与升级，通过人工智能、大数据分析等技术实现“数据要素化—算法模型化—决策智能化”的闭环，强调数据价值的深度挖掘与治理效能的精准提升。与传统治理模式相比，数智驱动的大学治理具有三大特征。在治理结构上，它打破科层制的层级壁垒，形成“人—技—人”交互的多元协同网络；在治理方式上，它超越经验判断的局限性，构建数据支撑的精准决策机制；在治理机制上，它促成技术赋能与治理需求的动态耦合；在治理目标上，它实现从“管理控制”到“服务赋能”的转型，如决策周期缩短、数据共享率提升等，凸显以人为本的价值取向。技术赋能与治理需求的高度契合，构成了数智驱动大学治理现代化的内在合理性。

2.多学科支撑的理论基础

数智驱动大学治理现代化的理论逻辑，植根于以技术赋能理论、协同治理理论与数字治理理论为三大支柱的多学科思想积淀。

技术赋能理论揭示数智技术重塑治理体系的内在机理。该理论认为，技术不只是治理工具，更是重构治理结构与权力关系的核心变量。在大学治理中，数智技术通过“赋权”与“赋能”双重路径发挥作用。“赋权”让基层师生借数据参与获得更多话语权，“赋能”则凭智能平台简化流程、降低行政成本、提高决策科学性。例如，在教学评价、科研管理和行政审批等典型治理场景中，智能分析与流程自动化均明显提升了工作效率。“算法通过对数据的占有、处理与结果输出，演化为资源……甚至社会建构力量”[2]，这是技术赋能治理的核心体现。

协同治理理论为多元主体参与治理提供依据。传统大学治理存在“部门分割”“权责不清”等困境，数智技术则为其破解提供可能。该理论强调治理主体多元性与互动性，数智平台依托统一的数据标准和业务流程，实现跨部门、跨层级数据实时流转与一体化审批，缓解传统的“部门壁垒”问题，构建“领导层牵头—管理人员执行—师生参与反馈”闭环治理体系，既保留大学“底部厚重”的学术属性，又整合行政资源，实现学术与行政权力良性互动。

数字治理理论聚焦技术与制度的融合互动。该理论认为，数字技术对治理的变革深入制度层面，要求治理规则、组织结构与技术形态适配。数智时代大学治理需构建“技术—制度”共生体系：技术创新推动制度变革，如算法行政要求重构决策程序与监督机制；制度完善保障技术效能，如数据标准统一为数据共享提供支撑。这种共生关系构成数智治理的基本运行规律。

3.技术理性与人文向度共生的价值理念

价值理念是理论逻辑的灵魂，决定着数智治理的发展方向。数智驱动大学治理现代化必须坚守“技术理性与人文向度和谐共生”的核心理念，避免陷入“技术至上”的误区。技术理性追求效率与精准，通过算法优化实现治理流程的标准化与自动化；人文向度则强调教育的本质属性，保障治理过程中的人的主体性与情感需求。二者的共生关系可通过“磁与铁”的隐喻加以阐释：“人性之磁”引领“信息技术之铁”的发展方向，确保技术服务于人的发展；“信息技术之铁”则强化“人性之磁”的实现效能，通过精准服务提升师生获得感。因此，数智治理的价值理念必须以“立德树人”为根本遵循，将人文关怀融入数据采集、算法设计与平台运营的全过程，实现技术赋能与人文关怀的辩证统一。

数智驱动大学治理现代化的实践逻辑

实践逻辑是理论逻辑的具象化呈现，聚焦数智技术在大学治理中的应用场景、实施路径与现实成效，回答“如何将技术优势转化为治理效能”的核心问题。其核心框架为“场景解构—路径选择—案例佐证”，展现从技术应用到效能提升的实践链条。

1.多维度治理领域技术嵌入的场景解构

大学治理的复杂性决定了数智技术应用场景的多元化，涵盖教学管理、科研治理、学生服务与行政管理四大核心领域，每个领域的技术赋能重点各有差异。在教学管理领域，数智技术聚焦学习效果与教学质量，以提升学生学习成绩增长率、课程通过率、学习满意度与毕业生就业率等为目标，全面推动“个性化教学—精准评价—动态优化”的闭环构建。通过采集学生课堂互动、作业完成、考试成绩等多维度数据，构建个人学习画像，智能算法可推送定制化学习资源；基于学习行为数据的分析能够实现教学效果的精准评价，为教师改进教学方法提供数据支撑。例如，北京航空航天大学依托“智学北航”系统，通过人工智能实时巡课监测学生课堂到课率、抬头率，并利用“5G+AI”实训室生成实验评测报告，构建起“监测—分析—反馈—优化” 的全流程闭环管理机制。

在科研治理领域，数智技术以创新范式重塑“资源整合—过程监控—成果转化”全链条，为科研生态注入新动能。依托大数据分析整合全球科研资源，为科研选题提供前沿趋势预测，助力科研人员规避重复研究、找准创新突破口；智能监管平台凭借实时感知与动态追踪技术，全程嵌入科研项目周期；区块链技术则以其不可篡改、可追溯的特性，为科研成果知识产权保护构建“信任基石”，加速创新成果向现实生产力的转化落地。

在学生服务领域，数智技术打造“一站式—精准化—全天候”的服务体系。通过整合学籍管理、奖助评定、就业指导等业务数据，构建学生全生命周期服务平台，实现“一网通办”；基于学生行为数据的分析能够精准识别困难学生群体，提前开展帮扶工作。西安交通大学深度融合人工智能技术搭建学生工作大数据与服务平台，通过整合多部门数据构建心理健康动态数据库及个体、群体画像模型，实现学生行为异常预警、成绩波动监测及困难学生全过程追踪帮扶；智能客服系统则打破时空限制，提供24小时咨询服务。

在行政管理领域，数智技术推动“流程再造—效能提升—权力监督”的变革。通过算法优化重构行政流程，实现“秒办”“快办”的行政效能与操作规范。例如，武汉理工大学组建的数据治理工作专班与数据中台，依托“1234”数据治理体系加快推动“热数据”供给，持续提升数据交换能力，大力提升数据治理成效。其建设的“校长驾驶舱”“院长驾驶舱”，能实时呈现行政效能指标，为管理监督提供了依据[3]。更重要的是，业务流程的线上化、标准化与透明化，贯彻了推动数据开放共享的精神，从机制上减少了人为不良干预的空间，为规范行政行为、防范权力寻租奠定了坚实基础。

2.“数据—平台—算法”三位一体的实践路径

数智技术赋能治理效能的落地，依赖于“数据要素化—平台一体化—算法智能化”的三位一体实践路径，三者协同构成技术应用的完整链条。

数据要素化是基础环节，核心在于实现数据的标准化与价值化。当前高校普遍存在数据标准不统一、“数据烟囱”林立的问题，制约了数据价值的发挥。解决这一问题需从两方面入手：一是制定统一的数据标准，参照国家与行业规范，结合高校实际，明确数据采集、存储、交换的技术规范，确保数据“可通、可用、可信”；二是建立数据治理机制，设立专门的数据管理部门，负责数据质量审核、隐私保护与共享授权，实现数据从“资源”到“资产”的转化。例如，西安电子科技大学通过构建校园数字化治理平台，整合17个业务部门核心数据，实现1012项指标的可视化呈现，搭建经费执行进度预警、教育教学质量预警、人才引进模型等10余个决策模型，协助提升学校精细化管理、科学化决策、协同化指挥能力。

平台一体化是数智治理的核心载体，旨在构建“全域覆盖、多端协同”的数字中枢。其建设需突破“分散建设、各自为政”模式，打造校级统一数智平台，整合教学、科研、学生、行政等业务系统。例如，同济大学以“数智化、绿色化、融合化”为核心导向打造智慧决策中枢，构建覆盖基础设施、物理校园等的全域运营平台推动管理全链条升级。

算法智能化是数智治理的关键引擎，直接决定决策精准度与科学性。算法设计需遵循“技术中立性与价值导向性结合”原则，确保决策精准、公平与可解释：技术上应用机器学习、深度学习提升数据分析准确性，价值上融入公平、民主理念以避免算法偏见。算法应用分辅助决策算法与自动执行算法两类：前者为管理层提供趋势预测与方案建议；后者侧重处理标准化行政事务。同时，需建立算法透明化机制，公开解读涉及师生权益的核心算法，保障知情权。

3.实践路径中理论困境的现实挑战

数智治理的实践推进并非一帆风顺，其面临的现实挑战也折射出理论逻辑的深层困境。一是“权力—权利”结构失衡问题，算法行政的兴起使掌握数据与算法的行政部门权力扩大，而师生作为数据主体的知情权、控制权缺乏保障，可能导致治理权力的异化。二是技术简化主义风险，算法将复杂的治理问题转化为量化指标，可能忽视教育的人文属性与个体差异，如单纯以论文引用数据评价学术水平的片面性。三是“数字鸿沟”问题，部分师生因数字素养不足无法有效使用数智平台，导致治理参与权的不平等。这些挑战要求理论逻辑进一步完善，为实践提供更具针对性的指引。

数智驱动大学治理现代化的保障逻辑

保障逻辑是数智驱动大学治理现代化可持续推进的支撑体系，其核心在于构建“制度—技术—人才—文化”四位一体的保障框架，以防范技术风险、激发治理效能及确保数智治理始终沿着正确方向发展。

1.构建“约束—支持”动态平衡的制度保障

制度是数智治理有序运行的根本保障，需建立“约束性制度与支持性制度相结合”的动态平衡规则体系，既规范技术应用，又鼓励创新实践。

约束性制度在高校数智治理中发挥着至关重要的作用，主要聚焦于风险防控，涵盖数据安全、算法伦理与权力监督三大领域。首先，在数据安全方面，高校应制定《数据安全管理办法》，明确数据采集、存储、传输、使用等各环节的安全责任，建立数据分级分类保护制度，对学籍信息、科研秘密等敏感数据实施重点保护。其次，在算法伦理方面，建议出台《算法应用伦理规范》，禁止设计带有歧视性的算法模型，建立算法伦理审查机制，对涉及师生权益的重大算法应用进行前置审查。再次，在权力监督方面，完善“算法问责”制度，明确算法决策的责任主体，对因算法错误导致的治理失误进行追责。此外，在国家层面，应加快出台关于高等教育数智治理的专门法律法规，为高校制度建设提供上位法依据。

支持性制度以激发效能为核心，包含资源保障、激励、协同三类机制。在资源保障方面，高校需将数智治理纳入学校规划，设专项经费保障平台建设、技术升级与人才培养。在激励机制方面，应通过制度化的激励措施强化部门与个人的创新动力，例如设“数智治理创新奖”等荣誉项目，将数字化改革成效纳入年度绩效考核体系，对创新突出的部门和个人进行表彰。在协同机制方面，高校应明确部门权责，建立跨部门协调会，解决平台建设与数据共享难题。如中国农业大学制定《中国农业大学数智校园建设三年行动方案》，凝聚多方优势资源，构建多方协同推进的工作机制，全面推进数据驱动发展，实现了数智技术与校园应用深度融合[4]。

2.打造“安全—智能—兼容”发展生态的技术保障

技术保障是数智治理稳定运行的技术支撑，需构建涵盖安全防护、技术升级与系统兼容的技术生态体系。

构建安全防护体系是确保数智治理稳健运行的基础。随着数据泄露、网络攻击等风险凸显，高校需通过风险监测、加密与访问控制、应急恢复及常态化安全演练等举措，构建“事前预警—事中防控—事后处置”为核心的全链条安全防护体系，保障数智治理的安全底线。

建立技术升级体系是推进数智治理持续发展的动力源。针对技术迭代快的特点，高校通过校企、院所合作引入人工智能、大数据等前沿技术；鼓励校内团队自主研发定制化解决方案，如武汉理工大学基于DeepSeek等平台技术接口开发了AI科研助手，具备基于科研大数据的智能分析、智能决策与智能推送能力，使学校能够精准对接国家和社会需求[5]。

搭建系统兼容体系是构成数智治理的技术基石。针对高校普遍存在的历史遗留系统异构性问题，需通过统一标准、改造接口、迁移数据等方式实现新旧系统互通：新建系统采用统一技术规范；存量系统通过接口标准化改造与结构化数据迁移实现平台对接；开发跨系统数据交换中间件完成多源异构数据的实时转换。该体系建设须贯彻“用户导向”原则，通过平滑过渡方案保障师生业务连续性，最大限度降低系统切换对用户体验的影响。

3.培育“数字素养—专业能力—伦理意识”复合型队伍的人才保障

人才培育作为涵盖管理队伍、技术队伍与师生群体的复合型人才工程，旨在解决“谁来用技术”“谁来管技术”的问题。

管理队伍数智能力建设是提升治理效能的核心环节。基于培训、实战和考核相结合的方式，系统提升管理队伍的数智能力，推动其从经验型向智慧型转型。通过定期开展数据分析、智能平台操作等专题研修强化技术认知；依托校级数智治理实验区实施项目轮岗制，促进知行转化。同步建立数字胜任力考核指标，将人工智能工具应用成效纳入绩效评估，形成“研习—实操—考评”闭环激励机制，驱动管理团队从传统经验型向现代智慧型转型。

技术队伍的专业建设是支撑。高校应通过专业培训与深度参与治理实践相结合，提高技术队伍在平台建设与算法开发中的专业能力与治理认知，实现技术与实际需求的紧密衔接。一方面，通过选派技术人员参加行业培训、学术交流等方式，提升其在人工智能、大数据等领域的专业水平；另一方面，鼓励技术人员深入治理一线，了解教学、科研、行政等业务需求，避免技术与实践脱节。可采用“技术顾问制”，让技术人员参与治理决策过程，为决策提供技术支撑。

师生群体的数字素养培育是基础。高校需利用课程培训和数字帮扶等手段全面提升师生的数字素养，确保其能够有效参与数智治理体系的建设。针对学生群体，可将数字素养课程纳入通识教育体系，提升其数据获取、分析与应用能力；针对教师群体，开展“数智教学”“数智科研”专题培训，帮助其利用数智技术提升工作质量。同时，应建立“数字帮扶”机制，组织技术骨干为数字素养薄弱的师生提供一对一指导，消除“数字鸿沟”。

4.塑造“技术认同—协同参与—伦理自觉”治理氛围的文化保障

文化保障是数智治理深入人心的精神支撑，需通过文化塑造营造有利于技术应用与效能发挥的软环境。

技术认同文化的核心是打破“技术恐惧”与“技术排斥”。部分师生因对技术不熟悉而产生抵触情绪，需通过“宣传引导+体验式推广”培育认同，引导师生将人工智能视为提升工作与学习效率的助手，以助力实现高校治理现代化的新格局[6]。通过校园媒体宣传数智治理的优势与案例，展示技术带来的便捷性；选取师生关注度高的服务项目进行试点，让师生在实际使用中感受技术价值。同时，应建立意见反馈机制，及时回应师生对技术应用的疑虑与建议，增强师生的参与感与认同感。

构建“多元共治”氛围关键在于激活师生参与。通过制度保障与文化引导并行，为师生提供便捷参与渠道并强化参与意识，从而构建全员共同治理的多元共治生态。在制度层面，明确师生参与权，如设立“数据提案”制鼓励线上建言；在文化层面，宣扬“治理人人有责”理念，通过标杆案例示范，培育“主动参与、积极献策”的共识，最终形成全员共建共享的治理生态。

伦理自觉的核心在于强化“技术向善”共识。通过教育和实践相结合的方式，提升师生伦理认知。在教育层面，将算法伦理、数据隐私纳入必修课程，提升师生伦理认知；明确禁止学生将人工智能生成内容直接用于作业、项目申报材料等，强调应用边界，防止在创造性学习中滥用生成式人工智能[7]；在实践层面，举办伦理研讨会、评选伦理标杆案例，形成善于总结反思的文化场域，以此主动规避技术异化风险，确保数智工具始终服务于“立德树人”根本使命。

数智驱动大学治理现代化，是高等教育应对时代变革的系统性革新。通过构建一个由“理论—实践—保障”三重逻辑构成的分析框架，完整地阐释了其内在机理。该框架表明，大学治理的数字化转型，在学理上源于技术赋能与治理理论的内在契合，确立了其可行性；在操作上依托“数据—平台—算法”的闭环路径并审慎应对现实挑战，解决了其落地性；在可持续性上则依赖于制度、技术、人才与文化四位一体构成的协同支撑生态，回应了其持久性。三者环环相扣，共同为高等教育治理体系与治理能力现代化提供了兼具解释力与操作性的行动指南。

当前，数智驱动大学治理现代化仍处于探索阶段，面临算法偏见、数据安全、数字鸿沟等诸多挑战。未来的发展需在三重逻辑的指引下实现三大突破：在理论层面，进一步深化“技术—制度—人”的互动关系研究，构建更具解释力的理论体系；在实践层面，推动数智技术与治理场景的深度融合，开发更多定制化解决方案；在保障层面，加快完善算法伦理规范与数据安全制度，构建更加成熟的治理生态。随着数智技术的持续发展与治理实践的不断深入，数智驱动大学治理现代化必将实现从“技术赋能”到“生态共生”的跃升，推动高等教育治理体系与治理能力现代化达到新高度，为培养高质量人才、服务国家战略需求提供更有力的支撑。

参考文献：

[1]中共中央  国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》[N].人民日报，2025-01-20（6）.

[2]Braman S.Change of State: Information， Policy， and Power[M].Cambridge，MA:The MIT Press，2006.

[3]武汉理工大学聚焦“四个变革”  加快推进教育数字化转型发展[EB/OL].（2023-12-18）[2025-10-31].http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/s3165/202312/t20231218_1094999.html.

[4]中国农业大学以数智创新加快推进教育数字化转型发展[EB/OL].（2025-08-26）[2025-10-31].http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/s3165/202509/t20250915_1413441.html.

[5]杨宗凯.人工智能赋能大学治理能力提升[J].中国高等教育，2025（11）.

[6]李立国，李博洋.推进治理现代化：高校机构改革的路径选择[J].中国高等教育，2025（13/14）.

[7]黄进.生成式人工智能赋能高等教育治理的价值机理与应对之策[J].中国高等教育，2025（15/16）.

【作者：刘春雷，单位：苏州大学党委办公室】

（原载2026年第2期《中国高等教育》）