□彭璐丁然

数字技术是提升高职教育治理效能的重要支撑。江苏作为职教大省，在高职教育数字治理转型中成效显著，但仍面临数据融通不畅、风险防控薄弱、区域发展不均、激励机制缺失等深层问题。结合江苏职教改革实际，紧扣“十五五”人工智能赋能教育的政策导向，从机制建设、风险防控、资源保障、考核激励四个维度提出实操对策，破解数字治理实践中的现实问题，探索贴合区域实际的转型路径，是落实教育数字化战略、提升高职教育治理效能的关键举措。

江苏高职教育数字治理的现实问题

协同机制不健全。数据的高效流转与深度共享，是数字治理赋能高职教育高质量发展的核心要义。当前，江苏部分高职院校内部业务系统数据标准不一、接口互不兼容，学生管理、教学科研等核心领域数据存储较为分散，形成“数据孤岛”。决策所需的综合性数据支撑较难形成，治理效能大打折扣。

风险防控较薄弱。数字治理带来新挑战，高职院校合作企业违规获取学生信息、校企合作商业数据泄露等事件时有发生。同时，AI应用衍生的算法偏见、伦理失范等隐患逐步显现。部分院校AI服务未开展合规审查即上线，存在数据滥用、决策失准等隐患，加剧潜在治理风险。

支撑能力滞后，区域发展失衡。江苏高职院校人工智能赋能教育相关工作存在一定区域差距。苏南地区依托数字产业集群优势，在算力布局、智能实训基地建设、AI+教学融合应用等方面先行先试，形成“产业赋能教育、教育适配产业”的良性循环；苏北地区受资源投入相对不足、数字产业支撑薄弱等制约，人工智能与教育教学的融合深度和广度略显欠缺。

评价激励缺失，内生动力不足。当前江苏尚未建立高职教育数字治理专项评价与激励机制，数字治理成效未纳入院校办学质量考核。专项奖补政策较为缺乏，院校在基础设施建设、技术应用等方面投入较难获得充分回报，推进数字化转型的内生动力有待进一步激发。

江苏高职教育数字治理的实践路径

健全协同机制，打通数据融通壁垒。制定《江苏高职教育数字治理数据标准规范》，统一数据格式与接口标准，实现核心数据标准化管理，推动全省高职院校与省级平台实现对接。建立校地校企协同联席会议机制，定期研判人工智能赋能职业教育的痛点难点，统筹推进资源配置、标准制定与项目实施。深入拓展AI技术应用场景，在产教融合项目全流程监管、人才培养动态评估中赋能增效，提升治理精准度与实效性。

筑牢防控体系，防范安全与伦理风险。构建“省级统筹+院校主责”双重防控机制。省级层面出台《江苏高职教育数据安全与AI伦理规范》，明确数据分级分类标准与AI合规审查流程；院校层面升级数据加密、权限管控等技术手段，成立AI伦理审查委员会，严格执行“先审查、后上线”制度，定期开展风险排查整改，形成闭环管理。

强化支撑建设，促进均衡发展。实施“苏北高职数字治理基础设施升级专项计划”，通过省级财政奖补、校企共建等方式，实现苏北院校AI算力配置全覆盖，支持所有院校组建专业技术团队。依托省教师培训中心，开展管理人员智能工具实操、教师数字治理能力培训。

完善评价激励，激发内生动力。将数字治理纳入高职院校办学质量考核，构建涵盖平台建设、数据应用、风险防控等指标的评价体系。出台专项激励政策，设立省级奖补资金，对成效显著的院校给予经费倾斜与荣誉表彰，将数字治理成果纳入评优评先、班子考核依据，形成“以评促建、以评促优、以评促创”的良性格局。

数字赋能是江苏实现“职教强省”的关键支撑。人工智能赋能教育需从工具应用走向系统重塑，应立足区域实际，以机制创新打破数据壁垒、以系统思维筑牢安全防线、以资源整合提升支撑能力、以评价改革激发内生动力，构建具有江苏特色的高职教育数字治理体系，为产业转型升级、经济社会高质量发展培养更多高技能人才。

（作者单位：南京机电职业技术学院；本文系江苏高校哲学社会科学研究一般项目“AI大模型+智能体技术在高等学校治理效能场景中的应用研究”〈编号：2025SJYB0606〉阶段性成果）