人工智能在高校数据治理中的应用

原标题：人工智能在高校数据治理中的应用

作者：白如雪

摘要

随着高校数字化转型的不断深入，数据成了高校的重要资产。传统以人工规则为基础的被动治理方式，在面对种类繁多且爆发式增长的数据时，往往会出现效率较低、较难处理非结构化数据等问题。人工智能技术的加入为破解这一瓶颈开辟了一条新途径。研究人工智能介入高校数据治理的必要性，分析人工智能怎样使治理范式由被动响应变为主动预测，并详细说明其在元数据管理、质量诊断、安全防护等重要场景的应用机制，可以为现代高校数据治理体系的自动化、智能化建设提供理论依据和实践参考。

引言

高校内部积淀的海量教务、科研和管理数据是高校做出科学决策的前提，但是长期以来存在的数据孤岛以及标准缺失问题造成了数据流转受阻。现有的治理体系更多依靠静态的规则库和人工清洗，对于文本、图像等非结构化的数据不能很好地处理，部分高校也没有对数据质量问题进行主动预防的机制。将人工智能技术融入治理的全过程，代表了数据治理由劳动密集型转向智能计算型[1]。人工智能（AI）由于具有较强的模式识别以及语义理解能力，可以自动理顺不同格式的数据，并且可以智能捕捉异常状态。因此，探究AI赋能下数据治理的新逻辑，对提高高校数据资产的可用性、支撑教育高质量发展有重要意义。

一、人工智能介入数据治理的必要性与可行性

（一）机器学习在异常检测与模式识别中的优势

传统的高校数据质量监控大多依靠设定好的规则，这种硬性模式对于明显的错误尚能处理，但面对隐蔽的逻辑冲突和复杂的关联异常时则无能为力。机器学习算法的加入，使异常检测由原来的过线即错变为概率推断。通过监督学习模型，系统可以利用历史清洗日志来训练分类器，从而自动识别出学籍状态与选课记录不一致、科研经费支出与项目进度偏离等逻辑上的错误[2]。另外，监督学习模型不需要预先设定标签，就能主动发现偏离正常情况的异类。例如，在学生成绩数据治理中，算法可以识别某学生成绩突变或选课行为异常的情况，依靠数据分布特征来进行识别，可降低维护规则库的投入成本，有效解决由于规则冲突引发的漏判和误判问题。

（二）自然语言处理（NLP）技术在非结构化数据标准化中的作用

高校的数据资产许多是非结构化的数据。由于缺少统一的元数据标准，这些数据长期处在治理盲区，不能被检索和分析。自然语言处理技术的发展，尤其是预训练语言模型的应用，为跨越这个语义鸿沟提供了可行的技术途径。NLP 技术利用命名实体识别和关系抽取算法，可以从杂乱的科研项目书或者教学文档中自动提取项目负责人、关键技术指标、课程知识点等内容，并且将它们转换成结构化的数据库字段[3]。

二、人工智能赋能高校数据治理的范式转变

（一）治理逻辑的重构

传统的高校数据治理采取的是业务报错、人工排查、脚本修复的被动响应方式，由于其滞后性，数据质量问题一般会在对下游决策造成负面影响之后才被察觉。人工智能技术的植入改变了这一逻辑，使治理模式由被动应对转变为主动预测、主动防御。利用时序异常检测和因果分析算法，智能系统可以全天候监控数据流转的情况，建立基于统计学规律的数据质量基线。在监测到数据特征出现偏离正常分布趋势时，算法将会立刻发出预警，并结合全链路追踪图谱自动追查到源头系统。

（二）治理边界的拓展

由于技术限制，高校数据治理的边界被严格限定在结构化的数据库表格内，大量的非结构化数据，如数字化教学资源、科研实验图谱等长期处于管而弗治的游离状态，形成了数据暗区。人工智能，特别是多模态大模型和深度学习技术的发展，给拓展这一治理边界赋予了重要的动力[4]。通过引入非结构化数据处理引擎之后，治理系统可以对图像、音频、文本等异构数据做自动化的特征提取、标签化以及结构化转换。例如，利用计算机视觉技术将校园安防视频转化为结构化的人流轨迹数据，或通过光学字符识别与NLP技术将纸质历史档案数字化并纳入统一的元数据管理体系。

（三）治理主体的演进

传统的治理生态中，数据标准的制订、质量稽核和清洗修复全部依靠人工经验，而“人海战术”面对拍字节级的校园数据时显得无能为力，难免出现主观疏漏和标准执行不一致的问题。人工智能的出现造就了人机协同的新型治理主体架构，使治理能力实现了指数级跃升。在此架构中，AI作为数字员工，全自动化地完成数据探查、标准对齐、常规清洗等高重复性的工作，处理速度和精度远远大于人工；人类专家从烦琐的事务性工作中解脱出来，成为监督者和裁决者，主要处理AI不能确定的高歧义性边缘案例以及制订顶层治理策略。另外，人类对疑难数据的修正操作会被反馈给算法模型，通过持续的训练不断提升AI的认知能力[5]。这种双向互馈机制解决了算力无法处理的复杂语义问题，克服了人力无法企及的规模化处理难题。

三、人工智能在高校数据治理关键领域的应用场景

（一）智能化元数据管理与语义互联

元数据作为描述数据的数据，是实现数据资产可视化的基础。但高校长期以来存在业务与技术割裂等问题，由于字段含义不明、命名不统一等原因造成跨部门数据无法共享。利用知识图谱进行智能化数据管理，为解决语义互联问题提供了新思路。该技术通过实体识别与关系抽取算法，自动从数据库、文档及业务报表中提取元数据信息，并利用本体构建技术建立起人、财、物与事的关联网络。管理者可以通过自然语言检索快速定位数据资产，解决由于物理隔离造成的数据孤岛的问题。

（二）数据质量的智能化诊断与修复

数据质量管理领域人工智能的应用重点已经由原来的探查变为现在的诊断和自动修复。传统的数据清洗依靠人工编写脚本，会出现大量的数据缺失以及逻辑错误问题，效率较低。依靠关联规则挖掘算法，AI驱动的智能化诊断可以找到数据之间的隐性函数依赖关系，并生成动态校验规则。针对数据缺失问题，利用生成式对抗网络或多重插补的深度学习模型，可以学习完整数据集的概率分布特征，对缺失字段进行高保真的智能填充，而不是简单地填补均值或者删除记录。此外，对于文本数据的不一致，使用模糊匹配和聚类分析算法可自动清洗数据。智能修复机制创建了数据质量的闭环管理体系，提高了数据的完整性、准确性，给上层应用提供了一个可信的数据底座。

（三）数据安全分级与隐私保护应用

随着数据安全法的实行，高校数据安全治理既要保证数据的开放共享，又要防止敏感信息泄露。人工智能技术在此领域的应用主要是对敏感数据进行智能识别，并且进行动态的脱敏。依靠自然语言处理的内容识别引擎，可以对全校数据库进行深入的扫描，自动识别并定位出包含身份证号、银行卡号、科研涉密信息等敏感数据，按照事先设定的安全策略，给这些数据加上不同等级的标签。在此基础上，结合差分隐私、联邦学习技术，可在不泄露原始数据的情况下进行数据的统计分析以及模型训练。

四、结论

人工智能技术的深度介入，已经成了破解高校数据治理效率瓶颈，实现数据资产价值最大化的重要变量。本文通过分析人工智能在高校数据治理中的作用，证明了AI不仅能有效解决多源异构数据之间的语义鸿沟问题，更能使治理模式从规则驱动的被动响应转变为算法驱动的主动预测。构建以知识图谱为基础、人机协同为主导的体系，可显著提高数据质量的自我修复能力及隐私保护的精细程度。

（作者单位：浙江安防职业技术学院）

参考文献：

[1] 汪金英，张远彤，宁亚丽 . 生成式人工智能赋能高校思想政治教育模式创新的挑战与应对 [J]. 郑州轻工业大学学报（社会科学版），2025，26（5）：

51-58，74.

[2] 王江，李亚员 . 人工智能赋能高校思政课教学的价值优势、潜在风险与治理机制 [J]. 高校教育管理，2025，19（6）：113-124. [3] 胡水星，荆洲，杨启光 . 高校数据治理的现实审视与实践路向：基于教师评价视角的结构方程模型分析 [J]. 教育发展研究，2023，43（21）：

49-57.

[4] 孙彦景，周琼，江艳霞 . 基于生态系统理论的高校数据治理生态体系构建与实践 [J]. 煤炭高等教育，2025，43（5）：1-11. [5] 段琼，李传锋 . 数据驱动与 AI 赋能：高校智慧校园数据中台的构建与实践探索 [J]. 中国设备工程，2025（22）：43-45