在教育数字化转型的浪潮中，人工智能以其高效的数据处理与深度分析优势，成为高校构建个性化育人管理体系的重要技术支撑。它能够精准捕捉学生的学习偏好、成长轨迹与发展需求，有效推动高校育人模式从传统“标准化”向现代“个性化”转变，为提升人才培养质量注入新动能。然而，在人工智能与高校个性化育人管理深度融合的过程中，一系列现实问题逐渐凸显，不仅制约了技术育人价值的充分释放，还可能对育人公平性与教育质量产生负面影响。因此，深入分析这些问题并提出科学有效的应对方案，成为当前高校推进个性化育人管理改革的关键任务。
　　一、构建“三位一体”体系，应对数据安全风险
　　高校数据安全防护需构建制度+技术+意识三位一体的立体化体系。制度层面，应以法律为基准，建立分级分类管理机制，严格限定核心数据仅限育人用途使用，禁止跨部门无授权共享。同时实施全生命周期管理，通过“采集－审核－存储－销毁”全流程台账制度，由校纪委与信息部门联合开展季度核查，形成制度约束闭环。技术层面需构建动态防护网，采用数据脱敏技术实现个人信息匿名化处理，部署AI入侵检测系统实时监控异常行为。意识层面应实施分层教育，对教师群体通过案例教学与情景演练强化谁采集、谁负责的责任意识，对学生群体则将个人信息保护纳入入学教育，采用互动答题、案例解析等生动形式提升防护能力。三者互为支撑，制度提供规范框架，技术落实防护手段，意识筑牢思想防线，共同织密高校数据安全防护网。
　　二、打造公平保障机制，破解算法偏见问题
　　为有效解决算法偏见问题，高校需着力打造“透明化+多监管”的公平保障机制。一方面，积极推动算法透明化与偏见修正工作。高校应加强与人工智能技术研发企业的合作，共同优化算法模型。在训练数据预处理阶段，引入专业检测工具，对数据进行全面筛查，确保数据样本的多样性与代表性。同时，针对学习资源推荐等核心应用场景的算法，开发可视化解释模块，用通俗易懂的方式向师生清晰展示推荐结果的生成依据。另一方面，建立多元协同的算法监管体系。组建算法监管委员会，明确各成员职责。
 　 三、明确AI辅助定位，推动技术与教育深度融合
　　在推动技术与教育深度融合的过程中，高校需始终锚定教育本质，明确人工智能的辅助定位，避免技术应用本末倒置。首先，坚守“立德树人”的根本目标，在育人各环节合理界定人工智能的作用边界。以心理健康管理为例，可由AI完成学生心理问题的初步筛查，通过情绪分析技术识别潜在心理风险，但后续的心理辅导工作，必须由专业心理教师通过面对面沟通开展，确保情感关怀不缺失。其次，推动人工智能技术与教学实践的精准适配。组建跨学科研发团队，深入调研不同专业的教学需求，开发定制化人工智能教学工具。同时，建立动态评估优化机制。设计涵盖育人效果、师生体验、成本控制三个维度的技术应用评估量表，定期开展一次全面测评，并依据测评结果对人工智能工具的功能进行优化，确保技术始终服务于教学需求。
　　四、建立培养体系，提升师生人工智能素养
　　针对师生人工智能素养不足的问题，高校需构建“分层培养+激励引导”的素养提升体系。在教师层面，实施分层培训计划。基础层面向中老年教师，开设AI工具实操培训班，采用“一对一辅导+线上微课”的混合培训模式，帮助教师熟练掌握AI课件生成工具的使用方法；进阶层针对青年教师，开展AI教学创新工作坊，指导教师设计自适应学习课程，根据学生学习进度动态调整知识点难度，并提供专项经费支持教师开展人工智能技术应用研究。同时，建立激励机制，将人工智能应用能力纳入教师绩效考核指标，充分激发教师提升自身素养的积极性。在学生层面，注重课程渗透与实践引导。将人工智能素养教育融入通识课程体系，鼓励学生运用人工智能技术解决实际学习问题，培养批判性思维。
　　基金项目：2023年安徽省质量工程项目（编号：2023sxzz068）阶段性成果。
　　作者单位：淮南师范学院安全管理处