锚定“人工智能 +”新政：高校智能化改造评估指标体系 —— 为转型提供导航图与度量尺

引言

2025 年 8 月 26 日，国务院重磅发布《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》，为各行业深度融合人工智能划定了清晰行动路线。高校作为人才培养、科研创新的核心阵地，既是“人工智能 + 教育”“人工智能 + 科研”的直接实践者，也是为产业输送 AI 适配人才的关键源头。

面对“人工智能 +”的战略要求，高校如何精准把握智能化改造的核心方向？如何建立一套贴合教学、科研、管理实际的科学评估标准？如何避免改造过程中“重技术、轻实效”“重形式、轻落地”的问题？这些成为高校推进数字化、智能化转型亟待破解的关键课题。

基于此，笔者紧扣国务院“人工智能 +”新政要求，结合高校教学运营、科研创新、校园治理等核心业务场景，梳理形成一套高校智能化改造评估指标体系（仅供参考）。体系既为高校锚定 AI 时代的发展重心提供明确参考，也为检验智能化转型成效搭建可量化、可落地的评估框架。

一、转型架构

（一）架构设计

评估标准：高校需紧扣“人工智能 + 教育”、“人工智能 + 科研”核心要求，将智能化战略分解为可落地的 AI + 场景目标（如 AI 赋能个性化教学、科研协同创新、智慧校园治理等），并设计全栈式高校架构：

1. 业务架构：覆盖 AI 驱动的个性化教学流程、跨学科科研协作流程、校园治理数字化流程等；

2. 应用架构：搭建符合 AI + 行动的智慧教学平台、科研智能辅助系统、校园治理数字化中枢等；

3. 数据架构：构建支撑 AI 模型训练与应用的数据中台、跨领域数据标准体系（适配教育、科研多模态数据）；

4. 技术架构：部署适配大模型、算力网络等 AI 新技术的技术栈（如大模型推理框架、分布式算力架构）。

（二）架构管控

评估标准：高校需以落实国家 AI + 行动为核心，通过系统化机制保障架构落地：

1. 制度层面：配套 AI + 架构落地专项制度，确保各环节操作符合国家 AI + 行动政策导向，避免无序变革。

2. 流程层面：建立“AI + 教育与科研”的项目“需求 – 开发 – 运维 – 迭代”全生命周期管理流程；

3. 权责层面：明确“AI 专项工作组（跨部门）+ 院系 AI 应用对接岗”的职责分工；

4. 管控层面：对业务、应用、数据、技术架构的 AI 融合变革实施全周期管控。

二、数据语料

（一）数据需求

评估标准：聚焦“数据驱动 AI + 应用”要求，针对三类核心场景识别数据需求：

1. 教学运营：AI 自适应学习分析（如学生学习行为、知识掌握度数据）；

2. 科研创新：科研大数据智能关联（如多学科实验数据、文献数据）、AI 模型训练数据；

3. 校园治理决策：基于 AI 的资源优化（如教室使用、能源分配数据）、公共服务响应（如师生诉求数据）； 并以文档化方式明确需求优先级，支撑 AI + 场景的数据供给。

（二）数据设计和开发

评估标准：围绕“完善数据要素体系”要求，构建全链路数据解决方案：

1. 数据库结构：搭建支撑 AI 训练的教学数据库（含学情、课程资源数据）、科研专题数据库（含实验、论文数据）、多模态数据仓库（含音视频教学资源、科研影像数据）；

2. 数据流转：实现物联网设备、业务系统与 AI 场景的数据实时同步，跨系统数据的清洗融合（适配 AI 模型输入要求），校际 / 教育 – 产业间 AI 相关数据合规共享；

3. 数据产品：输出学科专业类大模型应用、AI 教学分析仪表盘、科研智能分析报告、师生 AI 服务门户等，持续满足 AI + 变革需求。

（三）数据运维

评估标准：落实“数据安全与可持续供给”要求，保障 AI + 数据全流程可用：

1. 采集环节：确保教学、科研数据实时 / 准实时获取；

2. 处理环节：完成数据标注、特征工程（适配 AI 大模型训练）；

3. 存储环节：实现科研敏感数据、师生隐私数据的安全存储；

4. 服务环节：保障数据平台与服务的稳定运行，支撑 AI + 应用持续迭代。

（四）数据退役

评估标准：依据法规（如《个人信息保护法》），执行历史数据“归档 – 迁移 – 销毁”：

1. 合规性：既符合外部监管，又满足内部 AI + 应用（模型训练回溯、业务智能分析）与用户需求；

2. 双重价值：实现技术可行性与政策合规性的统一，为 AI + 长期创新保留数据底座。

三、基础设施

（一）按需配置

评估标准：紧扣“加强人工智能基础设施建设”要求，以“AI + 教育”“AI + 科研”为导向，制定新型基建方案：

1. 算力层：部署 AI 大模型训练算力集群（支撑教学大模型、科研大模型研发）；

2. 网络层：搭建支撑智慧教学、智慧科研的边缘计算节点；

3. 资源层：建设教育专属云计算 AI 资源池（满足多场景 AI 应用弹性需求）。

（二）技术选型

评估标准：以“提升人工智能算力供给与利用效率”为原则，兼顾需求与资源限制：

1. 技术适配：选择国产 AI 框架、高效能算力硬件、低延迟网络架构；

2. 投入产出：平衡 AI + 场景需求与经费、场地等资源，实现技术选型最优解。

（三）灵活调整

评估标准：响应“AI + 场景快速创新”需求（如突发式 AI 教学应用、科研 AI 项目攻坚），基础设施需具备敏捷适配能力：

1. 算力动态调度（支撑 AI 模型训练 / 推理资源的快速分配）；

2. 云资源弹性扩容（应对大规模 AI 教学活动的资源峰值）；

3. AI 工具链敏捷部署（满足科研团队个性化 AI 工具需求）。

（四）稳定运行

评估标准：落实“保障人工智能持续服务”要求，基础设施需降低系统性风险：

1. 可靠性：确保 AI + 核心业务（智能教学平台、科研 AI 辅助系统）7×24 小时运行；

2. 安全性：防范 AI 算力中断、数据传输延迟、网络安全威胁（如 AI 模型投毒、数据泄露）；

3. 连续性：通过备份与容灾机制，保障校园 AI + 应用的稳定可靠。

四、应用场景

（一）AI + 教学场景

评估标准：以“人工智能赋能教育质量提升”为核心，聚焦教学全流程智能化落地效果，从三方面评估：

1. 个性化教学落地：考察 AI 自适应学习系统的覆盖范围（如覆盖课程数、学生数）、精准度（如学情诊断准确率、学习路径推荐适配度），是否实现“一生一策”的学习支持；

2. 教学互动创新：评估 AI 辅助工具（如智能答疑机器人、虚拟仿真实验平台）的使用频率、师生反馈，是否解决传统教学中“互动不足、实验受限”等问题；

3. 教学评价改革：检验 AI 评价系统的应用成效（如作业自动批改准确率、综合素质评价客观性），是否实现从“单一分数评价”向“多元能力评估”的转变。

（二）AI + 科研场景

评估标准：紧扣“人工智能提升科研创新效率”要求，围绕科研全链条智能化赋能效果评估：

1. 科研数据处理：考察 AI 工具对多源科研数据（如实验数据、文献数据）的清洗、整合、分析效率，是否缩短数据预处理周期；

2. 科研建模与仿真：评估 AI 大模型、智能仿真平台在科研课题中的应用比例（如理工科建模、文科量化分析）、成果支撑度（如是否助力突破科研瓶颈、缩短项目周期）；

3. 科研成果转化：检验 AI 成果转化辅助系统的作用（如专利智能检索、技术需求匹配），是否提升科研成果与产业需求的对接效率、转化成功率。

（三）AI + 校园治理场景

评估标准：对照“人工智能优化公共服务”要求，从校园治理效率与服务体验两方面评估：

1. 资源优化配置：考察 AI 对校园核心资源（如教室、实验室、能源）的调度效率（如教室使用率提升比例、能源消耗降低幅度），是否实现“按需分配、高效利用”；

2. 公共服务升级：评估 AI 服务平台（如智能报修系统、师生服务机器人）的响应速度（如报修处理时长、咨询解答准确率）、师生满意度，是否减少“办事难、流程长”问题；

3. 安全防控保障：检验 AI 安全系统（如智能监控、异常行为识别）的预警准确率、处置及时性，是否有效防范校园安全风险（如消防安全、校园秩序维护）。

五、组织体系

（一）组织与制度

评估标准：建立校级统筹机制，落实“加强人工智能工作组织协调”要求：

1. 组织层面：成立“人工智能 + 教育科研”专项委员会（整合信息中心、教务处、科研处、人事处等跨部门力量）；

2. 制度层面：配套 AI + 项目立项评审制度、跨部门协同创新制度、AI 伦理审查制度，确保国家 AI + 行动在高校落地有组织保障。

（二）组织与人才

评估标准：对照“强化人工智能人才队伍建设”要求，构建人才生态：

1. 能力要求：明确三类人才的 AI 关键能力 —— 教师（AI 教学融合能力）、技术人员（AI 系统开发 / 运维能力）、管理者（AI + 战略决策能力）；

2. 培养机制：建立教师 AI 素养培训体系、技术人员 AI 专项深造计划、跨学科 AI 人才联合培养项目（如“AI+X”本硕博贯通培养）；

3. 激励机制：将 AI + 教学 / 科研成果纳入考核（如职称评审、绩效考核），设立 AI 创新专项奖励，激活人才参与 AI + 行动的动力。

（三）经费保障

评估标准：紧扣“强化人工智能发展要素保障”要求，构建稳定、高效的 AI 经费支撑体系，从四方面评估：

1. 经费规划：是否围绕“AI + 教育”“AI + 科研”核心领域制定专项经费规划，是否将 AI 改造经费纳入学校年度预算体系，是否建立经费动态调整机制（如根据 AI 应用成效、政策导向优化经费规模）；

2. 经费分配：经费是否向关键环节倾斜（如 AI 基础设施建设、核心场景应用开发、跨学科 AI 科研项目），是否兼顾校级统筹与院系自主，分配比例是否符合“重实效、补短板”原则；

3. 经费管理：是否建立 AI 经费专款专用机制，是否将经费使用效率与 AI 项目绩效挂钩（如根据应用落地效果、成果转化价值调整后续经费支持）；

4. 多元筹措：是否拓展 AI 经费筹措渠道，是否形成“学校投入为主、多方补充”的经费保障格局，支撑长期智能化改造需求。

结束语

这套紧扣国务院“人工智能 +”新政的评估指标体系，既是高校智能化改造的导航图，也可作检验转型成效的度量尺。

在国家“人工智能 +”战略的浪潮中，期待更多高校加速智能化改造步伐，抢占人才培养、科研创新、治理优化的先机，为教育数字化、智能化发展注入新动能！