◎摘  要  在教育數字化戰略背景下，數智技術正推動大學治理從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，從“科層管理”邁向“協同治理”。這一現代化進程涵蓋理念、制度與流程的系統性變革，其實現依賴于三重邏輯的有機統一。理論邏輯闡釋“為何可行”，明確“數字化—數智化”的治理躍遷內涵；實踐邏輯聚焦“如何落地”，圍繞教學、科研、學生服務與行政管理等場景；保障邏輯回應“如何持久”，從制度、技術、人才、文化四方面構建支撐體系。三重邏輯協同耦合，共同構成數智驅動大學治理現代化的完整邏輯鏈條，為高等教育治理體系與能力現代化提供理論框架與實踐指南。

◎關鍵詞 數智驅動；大學治理現代化；實現邏輯；數據要素；算法倫理

《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》（以下簡稱《綱要》）明確提出“以教育數字化開辟發展新賽道、塑造發展新優勢”[1]，為大學治理轉型指明了方向。在大數據、人工智能（AI）等技術迅猛發展的背景下，數智化已從單純的技術形態升級為重塑組織治理模式的核心動能，推動大學治理從“經驗驅動”向“數據驅動”、從“科層管理”向“協同治理”的根本性轉變。大學作為知識生產與人才培養的核心場域，既是數智技術的創新源頭，也是技術賦能的關鍵載體，其治理現代化水平不僅關乎自身發展質量，更影響高等教育服務國家戰略的能力。數智驅動大學治理現代化并非技術元素的簡單疊加，而是涉及理念革新、制度重構、流程再造的系統性工程，其實現過程蘊含著清晰的理論邏輯、實踐邏輯與保障邏輯。理論邏輯回答“為何可行”的學理根基問題，揭示數智技術與治理現代化的內在契合性；實踐邏輯解決“如何落地”的路徑選擇問題，展現技術賦能治理的操作范式；保障邏輯回應“如何持久”的支撐體系問題，構建防范風險、激發效能的生態環境。三者相互關聯、層層遞進，共同構成實現數智驅動大學治理現代化的完整邏輯鏈條。

數智驅動大學治理現代化的理論邏輯

理論邏輯是數智技術嵌入大學治理體系的學理支撐，其核心在于闡明技術賦能的內在機理、價值導向與理論依據，為大學治理實踐提供根本性指引。這一邏輯體系主要由核心內涵界定、理論基礎支撐與價值理念引領三部分構成。

1.從數字化到數智化治理躍遷的核心內涵

厘清“數智驅動大學治理現代化”的核心內涵，是構建理論邏輯的前提。數字化作為數智化的基礎，側重于數據的采集與存儲，實現治理信息的電子化呈現；而數智化則是數字化的深化與升級，通過人工智能、大數據分析等技術實現“數據要素化—算法模型化—決策智能化”的閉環，強調數據價值的深度挖掘與治理效能的精準提升。與傳統治理模式相比，數智驅動的大學治理具有三大特征。在治理結構上，它打破科層制的層級壁壘，形成“人—技—人”交互的多元協同網絡；在治理方式上，它超越經驗判斷的局限性，構建數據支撐的精準決策機制；在治理機制上，它促成技術賦能與治理需求的動態耦合；在治理目標上，它實現從“管理控制”到“服務賦能”的轉型，如決策周期縮短、數據共享率提升等，凸顯以人為本的價值取向。技術賦能與治理需求的高度契合，構成了數智驅動大學治理現代化的內在合理性。

2.多學科支撐的理論基礎

數智驅動大學治理現代化的理論邏輯，植根于以技術賦能理論、協同治理理論與數字治理理論為三大支柱的多學科思想積淀。

技術賦能理論揭示數智技術重塑治理體系的內在機理。該理論認為，技術不只是治理工具，更是重構治理結構與權力關系的核心變量。在大學治理中，數智技術通過“賦權”與“賦能”雙重路徑發揮作用。“賦權”讓基層師生借數據參與獲得更多話語權，“賦能”則憑智能平臺簡化流程、降低行政成本、提高決策科學性。例如，在教學評價、科研管理和行政審批等典型治理場景中，智能分析與流程自動化均明顯提升了工作效率。“算法通過對數據的占有、處理與結果輸出，演化為資源……甚至社會建構力量”[2]，這是技術賦能治理的核心體現。

協同治理理論為多元主體參與治理提供依據。傳統大學治理存在“部門分割”“權責不清”等困境，數智技術則為其破解提供可能。該理論強調治理主體多元性與互動性，數智平臺依托統一的數據標準和業務流程，實現跨部門、跨層級數據實時流轉與一體化審批，緩解傳統的“部門壁壘”問題，構建“領導層牽頭—管理人員執行—師生參與反饋”閉環治理體系，既保留大學“底部厚重”的學術屬性，又整合行政資源，實現學術與行政權力良性互動。

數字治理理論聚焦技術與制度的融合互動。該理論認為，數字技術對治理的變革深入制度層面，要求治理規則、組織結構與技術形態適配。數智時代大學治理需構建“技術—制度”共生體系：技術創新推動制度變革，如算法行政要求重構決策程序與監督機制；制度完善保障技術效能，如數據標準統一為數據共享提供支撐。這種共生關系構成數智治理的基本運行規律。

3.技術理性與人文向度共生的價值理念

價值理念是理論邏輯的靈魂，決定著數智治理的發展方向。數智驅動大學治理現代化必須堅守“技術理性與人文向度和諧共生”的核心理念，避免陷入“技術至上”的誤區。技術理性追求效率與精準，通過算法優化實現治理流程的標準化與自動化；人文向度則強調教育的本質屬性，保障治理過程中的人的主體性與情感需求。二者的共生關系可通過“磁與鐵”的隱喻加以闡釋：“人性之磁”引領“信息技術之鐵”的發展方向，確保技術服務于人的發展；“信息技術之鐵”則強化“人性之磁”的實現效能，通過精準服務提升師生獲得感。因此，數智治理的價值理念必須以“立德樹人”為根本遵循，將人文關懷融入數據采集、算法設計與平臺運營的全過程，實現技術賦能與人文關懷的辯證統一。

數智驅動大學治理現代化的實踐邏輯

實踐邏輯是理論邏輯的具象化呈現，聚焦數智技術在大學治理中的應用場景、實施路徑與現實成效，回答“如何將技術優勢轉化為治理效能”的核心問題。其核心框架為“場景解構—路徑選擇—案例佐證”，展現從技術應用到效能提升的實踐鏈條。

1.多維度治理領域技術嵌入的場景解構

大學治理的復雜性決定了數智技術應用場景的多元化，涵蓋教學管理、科研治理、學生服務與行政管理四大核心領域，每個領域的技術賦能重點各有差異。在教學管理領域，數智技術聚焦學習效果與教學質量，以提升學生學習成績增長率、課程通過率、學習滿意度與畢業生就業率等為目標，全面推動“個性化教學—精準評價—動態優化”的閉環構建。通過采集學生課堂互動、作業完成、考試成績等多維度數據，構建個人學習畫像，智能算法可推送定制化學習資源；基于學習行為數據的分析能夠實現教學效果的精準評價，為教師改進教學方法提供數據支撐。例如，北京航空航天大學依托“智學北航”系統，通過人工智能實時巡課監測學生課堂到課率、抬頭率，并利用“5G+AI”實訓室生成實驗評測報告，構建起“監測—分析—反饋—優化” 的全流程閉環管理機制。

在科研治理領域，數智技術以創新范式重塑“資源整合—過程監控—成果轉化”全鏈條，為科研生態注入新動能。依托大數據分析整合全球科研資源，為科研選題提供前沿趨勢預測，助力科研人員規避重復研究、找準創新突破口；智能監管平臺憑借實時感知與動態追蹤技術，全程嵌入科研項目周期；區塊鏈技術則以其不可篡改、可追溯的特性，為科研成果知識產權保護構建“信任基石”，加速創新成果向現實生產力的轉化落地。

在學生服務領域，數智技術打造“一站式—精準化—全天候”的服務體系。通過整合學籍管理、獎助評定、就業指導等業務數據，構建學生全生命周期服務平臺，實現“一網通辦”；基于學生行為數據的分析能夠精準識別困難學生群體，提前開展幫扶工作。西安交通大學深度融合人工智能技術搭建學生工作大數據與服務平臺，通過整合多部門數據構建心理健康動態數據庫及個體、群體畫像模型，實現學生行為異常預警、成績波動監測及困難學生全過程追蹤幫扶；智能客服系統則打破時空限制，提供24小時咨詢服務。

在行政管理領域，數智技術推動“流程再造—效能提升—權力監督”的變革。通過算法優化重構行政流程，實現“秒辦”“快辦”的行政效能與操作規范。例如，武漢理工大學組建的數據治理工作專班與數據中臺，依托“1234”數據治理體系加快推動“熱數據”供給，持續提升數據交換能力，大力提升數據治理成效。其建設的“校長駕駛艙”“院長駕駛艙”，能實時呈現行政效能指標，為管理監督提供了依據[3]。更重要的是，業務流程的線上化、標準化與透明化，貫徹了推動數據開放共享的精神，從機制上減少了人為不良干預的空間，為規范行政行為、防范權力尋租奠定了堅實基礎。

2.“數據—平臺—算法”三位一體的實踐路徑

數智技術賦能治理效能的落地，依賴于“數據要素化—平臺一體化—算法智能化”的三位一體實踐路徑，三者協同構成技術應用的完整鏈條。

數據要素化是基礎環節，核心在于實現數據的標準化與價值化。當前高校普遍存在數據標準不統一、“數據煙囪”林立的問題，制約了數據價值的發揮。解決這一問題需從兩方面入手：一是制定統一的數據標準，參照國家與行業規范，結合高校實際，明確數據采集、存儲、交換的技術規范，確保數據“可通、可用、可信”；二是建立數據治理機制，設立專門的數據管理部門，負責數據質量審核、隱私保護與共享授權，實現數據從“資源”到“資產”的轉化。例如，西安電子科技大學通過構建校園數字化治理平臺，整合17個業務部門核心數據，實現1012項指標的可視化呈現，搭建經費執行進度預警、教育教學質量預警、人才引進模型等10余個決策模型，協助提升學校精細化管理、科學化決策、協同化指揮能力。

平臺一體化是數智治理的核心載體，旨在構建“全域覆蓋、多端協同”的數字中樞。其建設需突破“分散建設、各自為政”模式，打造校級統一數智平臺，整合教學、科研、學生、行政等業務系統。例如，同濟大學以“數智化、綠色化、融合化”為核心導向打造智慧決策中樞，構建覆蓋基礎設施、物理校園等的全域運營平臺推動管理全鏈條升級。

算法智能化是數智治理的關鍵引擎，直接決定決策精準度與科學性。算法設計需遵循“技術中立性與價值導向性結合”原則，確保決策精準、公平與可解釋：技術上應用機器學習、深度學習提升數據分析準確性，價值上融入公平、民主理念以避免算法偏見。算法應用分輔助決策算法與自動執行算法兩類：前者為管理層提供趨勢預測與方案建議；后者側重處理標準化行政事務。同時，需建立算法透明化機制，公開解讀涉及師生權益的核心算法，保障知情權。

3.實踐路徑中理論困境的現實挑戰

數智治理的實踐推進并非一帆風順，其面臨的現實挑戰也折射出理論邏輯的深層困境。一是“權力—權利”結構失衡問題，算法行政的興起使掌握數據與算法的行政部門權力擴大，而師生作為數據主體的知情權、控制權缺乏保障，可能導致治理權力的異化。二是技術簡化主義風險，算法將復雜的治理問題轉化為量化指標，可能忽視教育的人文屬性與個體差異，如單純以論文引用數據評價學術水平的片面性。三是“數字鴻溝”問題，部分師生因數字素養不足無法有效使用數智平臺，導致治理參與權的不平等。這些挑戰要求理論邏輯進一步完善，為實踐提供更具針對性的指引。

數智驅動大學治理現代化的保障邏輯

保障邏輯是數智驅動大學治理現代化可持續推進的支撐體系，其核心在于構建“制度—技術—人才—文化”四位一體的保障框架，以防范技術風險、激發治理效能及確保數智治理始終沿著正確方向發展。

1.構建“約束—支持”動態平衡的制度保障

制度是數智治理有序運行的根本保障，需建立“約束性制度與支持性制度相結合”的動態平衡規則體系，既規范技術應用，又鼓勵創新實踐。

約束性制度在高校數智治理中發揮著至關重要的作用，主要聚焦于風險防控，涵蓋數據安全、算法倫理與權力監督三大領域。首先，在數據安全方面，高校應制定《數據安全管理辦法》，明確數據采集、存儲、傳輸、使用等各環節的安全責任，建立數據分級分類保護制度，對學籍信息、科研秘密等敏感數據實施重點保護。其次，在算法倫理方面，建議出臺《算法應用倫理規范》，禁止設計帶有歧視性的算法模型，建立算法倫理審查機制，對涉及師生權益的重大算法應用進行前置審查。再次，在權力監督方面，完善“算法問責”制度，明確算法決策的責任主體，對因算法錯誤導致的治理失誤進行追責。此外，在國家層面，應加快出臺關于高等教育數智治理的專門法律法規，為高校制度建設提供上位法依據。

支持性制度以激發效能為核心，包含資源保障、激勵、協同三類機制。在資源保障方面，高校需將數智治理納入學校規劃，設專項經費保障平臺建設、技術升級與人才培養。在激勵機制方面，應通過制度化的激勵措施強化部門與個人的創新動力，例如設“數智治理創新獎”等榮譽項目，將數字化改革成效納入年度績效考核體系，對創新突出的部門和個人進行表彰。在協同機制方面，高校應明確部門權責，建立跨部門協調會，解決平臺建設與數據共享難題。如中國農業大學制定《中國農業大學數智校園建設三年行動方案》，凝聚多方優勢資源，構建多方協同推進的工作機制，全面推進數據驅動發展，實現了數智技術與校園應用深度融合[4]。

2.打造“安全—智能—兼容”發展生態的技術保障

技術保障是數智治理穩定運行的技術支撐，需構建涵蓋安全防護、技術升級與系統兼容的技術生態體系。

構建安全防護體系是確保數智治理穩健運行的基礎。隨著數據泄露、網絡攻擊等風險凸顯，高校需通過風險監測、加密與訪問控制、應急恢復及常態化安全演練等舉措，構建“事前預警—事中防控—事后處置”為核心的全鏈條安全防護體系，保障數智治理的安全底線。

建立技術升級體系是推進數智治理持續發展的動力源。針對技術迭代快的特點，高校通過校企、院所合作引入人工智能、大數據等前沿技術；鼓勵校內團隊自主研發定制化解決方案，如武漢理工大學基于DeepSeek等平臺技術接口開發了AI科研助手，具備基于科研大數據的智能分析、智能決策與智能推送能力，使學校能夠精準對接國家和社會需求[5]。

搭建系統兼容體系是構成數智治理的技術基石。針對高校普遍存在的歷史遺留系統異構性問題，需通過統一標準、改造接口、遷移數據等方式實現新舊系統互通：新建系統采用統一技術規范；存量系統通過接口標準化改造與結構化數據遷移實現平臺對接；開發跨系統數據交換中間件完成多源異構數據的實時轉換。該體系建設須貫徹“用戶導向”原則，通過平滑過渡方案保障師生業務連續性，最大限度降低系統切換對用戶體驗的影響。

3.培育“數字素養—專業能力—倫理意識”復合型隊伍的人才保障

人才培育作為涵蓋管理隊伍、技術隊伍與師生群體的復合型人才工程，旨在解決“誰來用技術”“誰來管技術”的問題。

管理隊伍數智能力建設是提升治理效能的核心環節。基于培訓、實戰和考核相結合的方式，系統提升管理隊伍的數智能力，推動其從經驗型向智慧型轉型。通過定期開展數據分析、智能平臺操作等專題研修強化技術認知；依托校級數智治理實驗區實施項目輪崗制，促進知行轉化。同步建立數字勝任力考核指標，將人工智能工具應用成效納入績效評估，形成“研習—實操—考評”閉環激勵機制，驅動管理團隊從傳統經驗型向現代智慧型轉型。

技術隊伍的專業建設是支撐。高校應通過專業培訓與深度參與治理實踐相結合，提高技術隊伍在平臺建設與算法開發中的專業能力與治理認知，實現技術與實際需求的緊密銜接。一方面，通過選派技術人員參加行業培訓、學術交流等方式，提升其在人工智能、大數據等領域的專業水平；另一方面，鼓勵技術人員深入治理一線，了解教學、科研、行政等業務需求，避免技術與實踐脫節。可采用“技術顧問制”，讓技術人員參與治理決策過程，為決策提供技術支撐。

師生群體的數字素養培育是基礎。高校需利用課程培訓和數字幫扶等手段全面提升師生的數字素養，確保其能夠有效參與數智治理體系的建設。針對學生群體，可將數字素養課程納入通識教育體系，提升其數據獲取、分析與應用能力；針對教師群體，開展“數智教學”“數智科研”專題培訓，幫助其利用數智技術提升工作質量。同時，應建立“數字幫扶”機制，組織技術骨干為數字素養薄弱的師生提供一對一指導，消除“數字鴻溝”。

4.塑造“技術認同—協同參與—倫理自覺”治理氛圍的文化保障

文化保障是數智治理深入人心的精神支撐，需通過文化塑造營造有利于技術應用與效能發揮的軟環境。

技術認同文化的核心是打破“技術恐懼”與“技術排斥”。部分師生因對技術不熟悉而產生抵觸情緒，需通過“宣傳引導+體驗式推廣”培育認同，引導師生將人工智能視為提升工作與學習效率的助手，以助力實現高校治理現代化的新格局[6]。通過校園媒體宣傳數智治理的優勢與案例，展示技術帶來的便捷性；選取師生關注度高的服務項目進行試點，讓師生在實際使用中感受技術價值。同時，應建立意見反饋機制，及時回應師生對技術應用的疑慮與建議，增強師生的參與感與認同感。

構建“多元共治”氛圍關鍵在于激活師生參與。通過制度保障與文化引導并行，為師生提供便捷參與渠道并強化參與意識，從而構建全員共同治理的多元共治生態。在制度層面，明確師生參與權，如設立“數據提案”制鼓勵線上建言；在文化層面，宣揚“治理人人有責”理念，通過標桿案例示范，培育“主動參與、積極獻策”的共識，最終形成全員共建共享的治理生態。

倫理自覺的核心在于強化“技術向善”共識。通過教育和實踐相結合的方式，提升師生倫理認知。在教育層面，將算法倫理、數據隱私納入必修課程，提升師生倫理認知；明確禁止學生將人工智能生成內容直接用于作業、項目申報材料等，強調應用邊界，防止在創造性學習中濫用生成式人工智能[7]；在實踐層面，舉辦倫理研討會、評選倫理標桿案例，形成善于總結反思的文化場域，以此主動規避技術異化風險，確保數智工具始終服務于“立德樹人”根本使命。

數智驅動大學治理現代化，是高等教育應對時代變革的系統性革新。通過構建一個由“理論—實踐—保障”三重邏輯構成的分析框架，完整地闡釋了其內在機理。該框架表明，大學治理的數字化轉型，在學理上源于技術賦能與治理理論的內在契合，確立了其可行性；在操作上依托“數據—平臺—算法”的閉環路徑并審慎應對現實挑戰，解決了其落地性；在可持續性上則依賴于制度、技術、人才與文化四位一體構成的協同支撐生態，回應了其持久性。三者環環相扣，共同為高等教育治理體系與治理能力現代化提供了兼具解釋力與操作性的行動指南。

當前，數智驅動大學治理現代化仍處于探索階段，面臨算法偏見、數據安全、數字鴻溝等諸多挑戰。未來的發展需在三重邏輯的指引下實現三大突破：在理論層面，進一步深化“技術—制度—人”的互動關系研究，構建更具解釋力的理論體系；在實踐層面，推動數智技術與治理場景的深度融合，開發更多定制化解決方案；在保障層面，加快完善算法倫理規范與數據安全制度，構建更加成熟的治理生態。隨著數智技術的持續發展與治理實踐的不斷深入，數智驅動大學治理現代化必將實現從“技術賦能”到“生態共生”的躍升，推動高等教育治理體系與治理能力現代化達到新高度，為培養高質量人才、服務國家戰略需求提供更有力的支撐。

參考文獻：

[1]中共中央  國務院印發《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》[N].人民日報，2025-01-20（6）.

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

[3]武漢理工大學聚焦“四個變革”  加快推進教育數字化轉型發展[EB/OL].（2023-12-18）[2025-10-31].http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/s3165/202312/t20231218_1094999.html.

[4]中國農業大學以數智創新加快推進教育數字化轉型發展[EB/OL].（2025-08-26）[2025-10-31].http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/s3165/202509/t20250915_1413441.html.

[5]楊宗凱.人工智能賦能大學治理能力提升[J].中國高等教育，2025（11）.

[6]李立國，李博洋.推進治理現代化：高校機構改革的路徑選擇[J].中國高等教育，2025（13/14）.

[7]黃進.生成式人工智能賦能高等教育治理的價值機理與應對之策[J].中國高等教育，2025（15/16）.

【作者：劉春雷，單位：蘇州大學黨委辦公室】

（原載2026年第2期《中國高等教育》）