TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Technology10.61369/TACS.2025100031ArticleAI 赋能高校资助工作的探索与实践—— 以北京化工大学为例https://artdesignp.com/journal/TACS/2/10/10.61369/TACS.2025100031朱海涛,张建,孙鸿洋,崔玉,李挺20252102025-05-28高校资助工作作为维护教育公平、促进社会正义的核心载体，其本质是通过资源精准配置与动态支持，保障家庭经济困难学生的受教育权与发展权。在高等教育普及化与学生需求多元化的双重背景下，传统资助模式面临精准识别难、服务响应慢、育人成效弱等结构性困境。北京化工大学以“数据驱动、精准思政、智慧服务”为核心理念，构建“技术赋能- 制度保障- 人文浸润”三位一体的资助育人体系，通过AI 智能问答系统、学生数据中心及动态识别模型的研发与应用，推动资助工作从“被动保障型”向“主动发展型”转型。本文基于北京化工大学2023—2025年的实践案例，采用混合研究方法（系统日志数据分析、深度访谈、问卷调查），系统剖析技术赋能的实施路径、成效、挑战及优化策略。研究结果显示，AI 技术的深度应用使资助识别精准度提升47%，服务响应效率提高90%，育人覆盖面扩大至83% 的家庭经济困难学生；但同时也面临技术伦理风险、人文关怀弱化、数据治理难题等挑战。本文提出“技术创新- 制度规范- 价值引领”的协同优化框架，为高校资助体系的数字化、精准化、育人化转型提供理论参考与实践范式，助力高等教育领域实现更广泛、更深刻的教育公平。人工智能,高校资助,精准识别,数据驱动,思政育人,教育公平,智慧学工

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