前言
2025年9月19-21日，由中国高等教育学会、浙江大学作为学术指导单位，中国高等教育培训中心主办，正方软件股份有限公司提供支持的“2025年高等教育智能化发展大会”在杭州正方云谷创新中心举行。本次大会以“数字赋能，教育创新”为主题，共邀请40余位专家作专题报告，围绕人工智能、大数据、智慧教学等议题展开深入研讨。部分精彩报告内容将在专家授权后陆续发布，供广大读者交流探讨。
许磊
重庆工业职业技术大学副校长
《数字化赋能学校高质量发展的实践探索
——以重庆工业职业技术大学为例》
各位专家，各位同仁，大家好！今天和大家分享我们学校在数字化赋能学校高质量发展的探索。
一、学校简介
学校成立于1956年，历经了中专、高职到本科的全过程发展。我们在职业教育领域取得了一定的成绩；在师资方面，培养了以两位全国最美教师为代表的一系列人才；在专业建设方面，形成了以装备制造为主体，电子信息和财经商贸为两翼的的多联动专业群发展格局；在人才培养方面，专业链精准对接重庆市“33618”现代制造业集群体系人才需求。
二、高标准制定数字化发展目标与规划
学校于2016年左右开始进行信息化、数字化的投入。在去年第三届党代会上旗帜鲜明地提出将“智慧重工”打造为“地区领先、国内一流”的标杆并提出校情运行“一屏通览”、数据应用“一键生成”、重工生活“一码一脸通”、数字资源“一生可用”、校园服务“一站办理”的五个一工程。
在数字化建设过程中，难的不完全是技术，而是体制机制。因此，我们形成了智慧重工建设领导小组、工作推进办公室。由分管校领导任办公室主任，相关部门负责人任副主任，其他相关二级部门和二级学院主要领导任成员的协同推进组织。同时，通过制度体系的构建，形成了以数据为基础，以数据的采集、加工和运用为核心，对接内外两级，形成相互关联、数据共享的技术体系。
不过，我们在推进的过程中发现，很多系统建了但没有用好。原因在于使用过程中，从设计者到使用者的理念没有到位。所以，我们在顶层设计上高度重视师生对信息化、数字化的人工智能素养的培养。
三、数字化赋能院校治理探索
在数字化治理中，学校逐步建立起涵盖总体目标、基本原则、呈现方式、实施路径和保障机制的整体框架。面对多跨协同难、系统割裂等问题，学校以核心业务梳理为起点，编制“需求清单、场景清单、改革清单”三张清单，明确数据采集需求和系统重构方向，推动业务流程再造和系统场景重塑。
截至目前，学校已制定14项数据标准，建立100多个数据项，集成30多个业务系统，形成40余条数据治理规范，构建起从标准制定、数据治理、数据开发、服务共享到可视化的全流程治理体系。同时，学校打破传统以业务部门为依托的系统建设模式，构建以业务流为导向的业务系统重构模式，推动“一件事”业务模式落地，实现“一数一源、只填一次”。
在数据安全方面，学校建立了数据分级分类、敏感信息识别与保护机制，构建起涵盖30多个业务系统、300多张数据表、3万多个数据要素的综合校情大数据分析底座，形成十大类业务数据和颗粒度重组，构建多角色数据大屏展示和2.5D、3D结合的虚拟校园集成展示，实现“一屏观全校、一键达服务、一眼看数据”。
在数据源头治理方面，学校依托数字重庆建设要求，采用“V”字模型分析法，对全校业务进行跨部门梳理，拆解形成6大核心业务、23个一级业务、61个二级业务和193个业务事项，明确数字化建设路径。对没有问题的业务按原工作流程落实，对存在问题但不需要开发应用的优化流程，对存在问题需要开发应用的形成三张清单。最终要推动驾驶舱建设，实现业务需求驱动信息化建设。
接下来，想和大家具体介绍多跨协同业务的案例。整个业务构建是跨部门的，该如何贯通多跨协同的业务？其一，形成工作推进办公室，保障各部门间协调。其二，按照业务流的方式，由牵头部门、协同部门相结合，推进一件事一次办模式落地。以“业财融通一件事”为例，我们打通学工、科研、资产、薪酬、合同、后勤等多个业务系统，优化业务流程、重构财务系统，实现财务系统与业务系统通过数据中心进行数据交换。目前，我们的电子票据已实现全程线上报销，教师无需线下签字。
四、数字化教学生态构建探索
我们构建了数字化教学支撑体系，包括教务管理系统、智慧教学全过程一体化平台、大数据质量评价中心。但这是之前就有的。在AI时代下怎么让信息化、数字化能力进一步围绕教学做好。我们做了以下几个方面的努力：
第一，以AI诊断专业与产业适配度。从一个小切口来破大题，以专业为试点，深入地利用人工智能和大数据，探索专业和产业的适配度。
第二，以AI优化教育教学模式。在教学过程中，很多厂商都提供了AI赋能的支撑。学校则应思考如何将课前课中课后进行统一，课前如何备课、课中如何上课、课后如何评价效果。
第三，以AI驱动课堂教学模式变革。一方面构建了数字化的多维课堂，将AI要素和教育教学的模式进行结合。另一方面创设了数字化教学情景，虚拟课堂，结合职业院校的特点，还做了一些虚拟仿真工作。
第四，以AI重构教育教学过程评价。重构教育教学过程评价和课前课中课后一体化分析的目的不是以评价为结果，而是以评价来促进教师，提升自己的教学能力，以评促改。
第五、以AI赋能招培就精准对接。打通前端的产教适配度到中间的教育教学再到就业的整体过程。目前，我们正在构建招培就一体化的平台，实现全方位的支撑。
第六，以AI融入产学研用。我们提出了以需求库、项目库、人才库为牵引的资源高效匹配方式，正在开发以多源异构数据融合和多维度评价指标体系来评价学校和产业结合与匹配情况的系统。
五、未来
AI与大数据的融合助推全域数字化不是想不想做的事情，是必须做的事情。未来以三个手段：以“一件事”赋能业务重构提升科学治理水平、以数字化赋能教育改革创新提升职业教育人才培养质量、AIGC赋能示范场景应用打造教育智慧化转型新高地。面向课堂、学校、教师、人才四个方向来探索。
以上就是我这几年对于学校数字化建设的分享，如有不对的地方，请各位专家、同行批评指正，谢谢！
