人工智能赋能高等教育建设：基于数字治理理论的定性研究
梅婷
数字治理理论的兴起为高等教育数字化转型带来机遇与挑战。当前，人工智能虽已应用于教学、管理、科研等环节，但缺乏系统性治理框架，导致数据孤岛、隐私泄露和决策透明度不足等问题。本研究基于数字治理理论，探讨人工智能如何通过系统性治理赋能高等教育，提出“数据整合—协同决策—伦理合规”的三维框架，旨在实现教育数据互联互通、提升决策的科学性并确保技术伦理合规。
一、数字治理理论阐释
（一）概念界定：从技术驱动到治理协同
数字治理理论源于公共管理与信息技术的交叉领域，其核心在于通过系统性治理实现技术的规范化和高效化应用。在高等教育中，数字治理理论强调人工智能技术必须与教育治理目标深度融合，而非仅仅作为技术工具存在。从范式转变的角度来看，技术角色正从“单一功能支持”转向“治理协同赋能”，教育治理目标从传统的行政管理转向数据驱动的科学决策，师生参与也从被动接受升级为主动协同。这种转变体现了数字治理技术必须服务于教育治理的透明化、科学化和民主化。
（二）核心假设：数字治理的四维理论基石
数字治理理论在高等教育领域的构建基于四个相互关联的核心假设。数据整合性假设强调打破数据壁垒，建立统一的标准和共享平台，实现教学、科研、管理数据的互联互通，为决策提供全面支持。决策协同性假设主张建立多元主体参与的协同机制，整合不同视角以提升决策的科学性与民主性。动态适应性假设要求机构建立灵活的技术响应机制，能根据教学需求、学科发展及社会环境的变化，及时调整人工智能的应用策略。伦理合规性假设则确立了技术应用的边界，强调必须严格遵守数据隐私保护、算法透明性和教育公平性等基本原则。这四个假设并非孤立，而是通过相互支撑和动态互动，共同构成了一个完整的理论体系。
（三）价值分析： 数字治理对高等教育的重构路径
数字治理理论为高等教育中人工智能应用提供了系统性实施框架。在技术层面，需构建教育数据中台，通过标准化协议实现教学、科研和管理数据的融合共享，为决策提供数据支撑。 组织层面应建立多元协同机制，如由专家、 教师、学生组成的人工智能课程委员会，通过定期协商确保技术应用符合实际需求。制度层面要完善伦理治理体系，设立跨学科伦理委员会，制定算法透明度和数据使用规范，防范教育公平和隐私风险。这三个维度相互协同， 共同推动人工智能技术与教育治理的深度融合。
二、数字治理理论指导下的人工智能教育应用重构
（一）当前技术应用的分散与风险
当前高等教育的人工智能应用面临多重挑战。首先，数据治理存在严重碎片化的问题，教学、科研和行政系统因缺乏统一标准与互通协议而形成“信息孤岛”，阻碍跨系统数据整合与全局分析。其次，决策机制透明度不足，人工智能算法的“黑箱”特性使其决策逻辑缺乏可解释性，难以获得师生理解与信任， 削弱决策公信力。更为严峻的是伦理风险，部分人工智能应用可能因训练数据偏见或算法缺陷，无意识地固化歧视性模式，导致对特定学生群体的不公平对待。这种系统性偏见若不加规制，将严重损害教育公平。数据孤岛、 算法不透明和伦理隐患共同构成了高等教育智能化转型的核心障碍，亟待通过系统性数字治理框架加以解决。
（二） 数字治理的应用框架：三维协同机制
高等教育数字化转型亟待构建系统化、多层级的治理框架。基础架构层面，需建立统一的教育数据中台，运用 ETL 技术整合标准化教学、科研、管理等多源异构数据，并借助区块链保障流转可追溯性，以破除部门间数据壁垒。 应用层面，应设计协同决策机制，融合人工智能辅助系统与群体决策技术，搭建包含校领导、院系负责人、师生代表的多方治理平台，通过多轮反馈优化资源配置。治理层面，必须建立完善的伦理合规体系：设立跨学科数据治理委员会，建立数据安全应急响应机制，确保算法公平与数据隐私。这一涵盖“技术整合—协同决策—伦理治理”的三位一体框架，契合数字治理理论核心，能有效应对转型挑战。
（三） 实践路径：从理论到落地的关键转化
高等教育数字化转型需建立系统化保障机制。评价体系上，应开发基于多维指标的“数字治理成熟度模型”，设定数据治理、决策智能化、伦理合规等关键维度，通过量化指标动态监测评估转型进程。资源配置上，建议设立专项基金，采用“项目制”重点支持示范性数据治理创新，以标杆项目引领整体转型。制度创新上，可引入监管“沙盒机制”，在保障核心数据安全的前提下，为元宇宙教学、生成式人工智能科研等前沿应用提供风险可控的试验环境，并配套容错免责机制，为技术创新提供制度空间。这三大维度的保障措施协同支撑，共同奠定转型的制度基础与创新生态。
本研究以数字治理理论为镜，揭示了人工智能在高等教育中“重技术、轻治理”的深层矛盾，提出通过数据整合、协同决策与伦理合规实现技术与治理的协同发展。未来，人工智能唯有嵌入数字治理框架，方能真正成为高等教育治理现代化的核心驱动力。
（作者单位：郑州大学政治与公共管理学院）