【摘要】文章探讨人工智能技术赋能高校新生入学教育。阐述入学教育内涵、作用、现状，分析人工智能应用的合理性与可行性。从目标、主体、供需、工具四个维度阐述赋能逻辑，介绍个性化学习指导、学情预警等实践路径。未来人工智能将提升教育精准度、完善质量评估体系、强化社交与情感教育、创新教育模式。

【关键词】人工智能技术，新生入学教育，实践路径

习近平总书记强调：“要给学生心灵埋下真善美的种子，引导学生扣好人生第一粒扣子”高校新生入学教育是大学生思想政治教育和日常管理的起点，是引导大学生全面成长成才的关键环节，围绕新时代对大学生“五育并举”的新要求，各级教育行政部门和各地高校不断丰富新生入学教育内容和形式，基本覆盖了新生思想、学习、心理、生活和人际交往等方面，根本目的是引导新生提高学生对大学新环境的适应能力，增强自我管理、自我提高、自我教育和主动成长的意识自觉。新生入学教育成效优劣，关系着高校人才培养工作基础是否坚实，也关系着高校落实“立德树人”根本任务的成效。

当前，人工智能技术发展迅猛，特别是生成式人工智能技术的迅速成熟，深刻改变了传统生产力和生产关系，塑造着新的文明形态，也成为推动高校教育数智化转型的关键动力，习近平总书记强调，要“高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。可以预见，人工智能技术在高等教育领域有着广阔的应用前景，以人工智能技术赋能高等教育，是高校应对也是引领挑战的重要任务。人工智能技术也为高校新生入学教育的理念革新、内容更新和方法创新带来了新的机遇。因此，有必要以高校新生入学教育为依托，以点带面推动新时代高校整体育人工作因事而化、因时而进、因势而新，深入阐述人工智能何以赋能高校新生入学教育，结合工作实际进行实践探索。

一、人工智能技术赋能高校新生入学教育的逻辑起点

（一）高校新生入学教育内涵

高校新生是指每年经过高考新进入大学、高等职业技术学院和高等专科学校学习的学生，在一些场合也可被称之为“大一新生”或“大学新生”。针对高校新生在思想、学习、生活、实践等方面的变化和需要，有目的、有组织、有计划地开展的教育管理工作都可以被纳入高校新生入学的概念范畴。其目的是帮助新生尽快适应大学生活，树立正确的世界观、人生观和价值观，培养良好的学习习惯和行为规范，增强集体荣誉感和责任感，为顺利完成学业和全面发展打下坚实基础。

我国高校历来重视高校新生入学教育，不断根据时代特点和经济社会发展需求调整入学教育内容和方式方法，保证了高校新生入学教育与国家对人才培养的要求紧密结合。回顾高校入学教育的发展历程，可以分为三部分，整体呈现出从单一性走向多样化的整体趋势。一是1980-2001年，这一阶段，高校新生入学教育有着鲜明的政治导向。1980 年，教育部、共青团中央印发《关于加强高等学校学生思想政治工作的意见》特别指出，我国高校的培养目标必须坚持又红又专的方向，特别是在统招统分的就业制度基础上，入学教育内容主要强调爱国主义和集体主义，引导学生将个人目标融入到社会主义现代化建设当中。二是2002-2018年，高等教育全民普及程度进一步增加，大众化的高等教育变革新风向促使新生入学教育做出新的调整，教育内容逐渐变得全面，高校管理者意识到入学教育需要帮助学生熟悉大学环境、改进学习方法，调整心理状态，关注学生全面成长成才的需要。在这一时期，许多高校也不断开发思想，接纳国外大学的成熟经验，比如清华大学就根据美国大学生学习投入调查项目，开展了新生导引工作；三是2019年至今，新生群体多样化特征进一步鲜明，由于义务教育阶段教育内容的丰富，刚进入大学的学生思想素质高，可塑性强，个性突出，其对多样化丰富性的入学教育需求更为强烈，高校入学教育的目标与时俱进，服务于高素质创新人才的战略要求，应对新生个体差异化发展的新挑战。

（二）高校新生入学教育作用

其一，高校新生入学教育是高校思想政治教育工作的重要一环。习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调，要把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全过程育人和全方位育人。中国的高校是中国共产党领导下的高校，是中国特色社会主义高校，无论时代变迁如何，我国高校新生入学教育始终将思想政治教育作为基础内容和关键环节。在新生入学教育中阐释马克思理论教育，深入分析国情形势，大力弘扬社会主义核心价值观，用国家建设的伟大成就引导学生深入思考学习的目标和意义，能够在起点阶段提高学生政治觉悟、理想信念，道德品质，为后续全流程思想政治教育工作奠定良好基础。

其二，高校新生入学教育可以解决学生的实际问题。高校新生入学教育作为学生角色转换的关键环节，其核心在于解决新生面临的实际问题，以促进其顺利融入大学集体。入学教育通过系统化的专业介绍和学业导航，有效缓解了新生对专业认知的迷茫，为其学业规划提供了明确方向。当前，心理健康教育成为高校入学教育设计的“必选动作”，通过心理健康教育与适应性训练，入学教育针对性地解决了新生在生活环境、人际交往等方面的不适应问题，提升了其心理素质和人际交往能力。入学教育也助力了良好师生关系的构建，强化师生沟通，为新生提供及时的学习生活咨询，以解决其在适应新环境过程中遇到的具体困难。

其三，高校新生入学教育体现着校园文化和办学理念。校情校史、校规校纪教育是高校入学教育中的重要因素，体现着高校对于“培养什么人，为谁培养人，怎样培养人”的办学理念。形式多样、健康向上的新生入学校园文化活动，对新生快速融入校园，守正创新传承学校历史，塑造学校认同感，培育良好校风学风大有裨益。

（三）高校新生入学教育实践现状

虽然高校新生入学教育在不同历史阶段呈现了不同特点，但始终强调尽快引导新生成长为社会主义合格建设者和可靠接班人这一根本目标，各地高校围绕这一工作主线，以促进学生尽快适应大学生活为宏观目标，开展了丰富的创新实践，普遍对入学教育高度重视，教育内容从单一化趋向多元化，教育目标从适应大学生活趋向适应未来发展。在现在互联网技术催生的网络文化背景下，许多高校也随之注重创新网络思想政治教育模式，注重与大学外部环境的理性连接。在理论研究界，学者们对当前入学教育发展现状进行了总结，形成了共识，普遍认为高校新生入学教育应当注重素质教育，充分考虑到学生成长的学习环境、家庭环境和社会环境，内容应当基本涵盖大学适应教育、专业思想教育、校史校情教育以及成长发展教育。

进入新时代，社会环境变化快，高校新生入学教育对象呈现了新的个性特点，当前入学教育模式依然在参与广度、创新力度和评价效度方面存在较为显著的问题，急需结合时代发展需要和学生实际需求进行变革。一是参与广度不够，高校新生入学教育是阶段性的工作，各高校在时间跨度设置方面存在较大差异，入学教育的时间较短且内容集中，不符合学生的身心发展规律，无法全流程解决实际目标。二是模式创新力度不足，经过40余年的发展，高校新生入学教育机构完善，内容丰富，范围全面，但过于庞杂的内容增加了教师和学生的任务负担，难以跟随时代形势对内容进行灵活调整，单一的内容输送容易学生积极性。三是评价效度缺失，新生入学教育是高校教育教学工作的“起点”，但是又区别于专业课程和日常管理工作，缺少统一、固化的效果评价标准，入学教育效果难以被直接反馈，入学教育内容和模式的创新缺少参考，影响高校新生入学教育发展的针对性和可持续。

（四）人工智能技术在高校应用前景广阔

人工智能技术发展迅速，应用场景不断丰富，但是否能为高校新生入学教育创新发展提供新质动力，需要深刻分析其在高校场域中的应用是否具有合理性和可行性。

一方面，党的二十大对教育高质量发展提出了新的要求，提出教育、科技、人才三位一体全面发展的战略部署，特别强调了“推进教育数字化”，习近平总书记在主持中共中央政治局第五次集体学习时指出：“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。”当前，教育数字化和信息化的重要标志之一就是人工智能技术与教育的深入融合和相互赋能。《教育信息化2.0行动计划》明确提出，要充分利用云计算、大数据、人工智能等新技术，助力教育教学、管理和服务的改革发展。在数据资源的支持下，人工智能技术可以全面赋能学生学习，教师教学，日常管理和学校治理各方面，促进我国高等教育高质量发展。2024年，教育部高等教育司公布了首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，持续推进人工智能在高等教育中的广泛应用。

另一方面，不断拓展人工智能在高校当中的应用场景是理论界的研究热点，特别是在高校思想政治教育方面，许多学者对人工智能嵌入的技术逻辑、价值意蕴、风险挑战和实践路径进行了深入探讨。学者们对人工智能的价值基本形成了共识，认为人工智能赋能是探索大学生思想政治教育新办法的重要着力点，其可以在资源共享、虚拟仿真教学、思政智慧课堂以及人工智能考核方面发挥优势，认为人工智能的最大价值在于为大学生提供了智能教育环境，为智能教学助理、智能学伴、智能管理和智能评价考核提供了技术支撑。

根据当前政策动向和理论界学术研究最新进展，可以窥见，人工智能技术赋能高等教育政策支持。优势明显、风险合理、前景广阔，可以在高校新生入学教育时代性和现代化改革创新中提供强劲动力和可靠路径。

二、人工智能技术赋能高校新生入学教育的四重维度

（一）目标维度：革新入学教育理念，培养复合能力人才

人类进步的过程就是认识世界和改造世界的过程，人工智能作为新质生产力，正在重塑人类社会结构和生产生活方式，也成为以中国式现代化推进中华民族伟大复兴的动力。人工智能技术正在推动教育领域实现线上线下结合、虚拟现实交织，当下预测未来的重大变革，高校管理者和广大教师必须要更新教育理念，认识到人工智能在教育领域的广泛应用已经成为必然趋势，需要借助人工智能技术实现高等教育方法论和工具手段的突破，让持续发展40余年的高校入学教育借助人工智能技术实现新的创新。

一方面，高校管理者和教师需要养成数据思维。人工智能时代，数据是最重要的资源，是新质生产要素，数据资源整合共享和开发利用效率是人工智能赋能高校新生入学教育效果的重要因素。生成式人工智能的出现更加彰显了数据资源的价值，在算力不断提高的基础上，多模态高质量数据资源推动人工智能感知能力、预测能力，内容整合能力不断提升。因此，高校在设计新生入学教育整体架构时，要深入理解教育数据的内涵和重要意义，重视对新生教育数据的收集、沉淀和处理，为个性化、智能化的入学教育变革创新奠定基础。

另一方面，人工智能使用技能应当成为新时代大学生基本素养。高校新生入学教育的重要价值在于帮助学生适应大学学习生活，当前，人工智能技术已经深刻影响了大学生教育教学，学生需要使用人工智能技术提高学习效率，丰富学习体验，提升学习效果。与此同时，市场行业企业都在进行数字化转型，对复合型人才的需求日益增长，掌握人工智能的基本知识和技能已经成为大学生适应未来就业市场的必要条件。因此高校新生入学教育内容体系应当纳入人工智能技术使用技能、人工智能催生新就业形态分析、人工智能安全风险规避等新元素。

（二）主体维度：创新入学教育媒介，塑造新型教学关系

一方面，人工智能技术可以给予用户“类人化”的使用体验，可以在高校新生入学教育过程中担任教学助手、“智能学伴”、虚拟朋友等多重角色，让传统入学教育过程中的“教师-学生”二元主体结构变为“教师-机器-学生”三元主体结构。人工智能技术作为新媒介，重塑了教育关系，学生学习的主观能动性大幅提升，教师的教育教学也更加灵活科学。这与“教育数字化”和“高等教育现代化”的目标是一致的，这也倒逼高校管理者和教师重视学生的主体地位，在入学教育过程中注重发挥和培养学生合作能力、创新思维以及实践技能。

另一方面，人工智能技术不能动摇教师的主体地位。科学技术有时也“表现为异己的、敌对的和统治的权力”，当前西方国家在人工智能技术的开发与应用方面占据主要优势，错误的思想和价值观会借助智能算法抢夺大学生的注意力资源，对高校新生入学教育的主流价值观体系造成冲击。技术越智能越会引发教师和学生的“技术依赖”，引发师生之间的交流鸿沟进一步加深加大，阻碍师生之间的思想碰撞、情感交流和价值引领，如果引发入学教育对象群体分级化，那么人工智能技术则对教育创新变革起到了反作用。因此高校管理人员和教师需要审慎使用人工智能技术，尽可能规避其带来的伦理风险，尤其防范智能算法推荐包装下的思想政治教育内容“去中心化”和“圈层化”现象，坚持以价值理性统合工具理性，引导学生在入学教育中树立正确的技术伦理观，教育者则需要重视自身思想引领、情感交互和人文关怀等人工智能技术无法完成的工作。

（三）供需维度：重构入学教育环境，精准满足学生需求

当代大学生自我意识成熟，价值取向自我，传统“大水漫灌”式新生入学教育模式不再能够高效吸引学生的注意和参与，在人工智能技术的赋能下，高校育人模式正在向“精准滴灌”式转变，学生的个性化特征和主题价值不断被凸显，精准思政有了强力的技术支撑。

一方面，人工智能技术搭建立体化入学教育场景。传统入学教育行为都在现实场域中发生，要求教育主体和客体同时在场，存在时间和空间的限制。在人工智能驱动下，VR/AR技术配合智能穿戴设备，可以打造出线上线下相融合的入学教育场景，教育维度不断扩展，主体、和媒体有了新的关系网络，视觉、听觉、嗅觉等多模态交互数据可以被采集和记录，高度临场感可以增强学生参与入学教育的沉浸感，“第一视角”的学习方式增强学生对入学教育内容的情感带入和价值认同。人工智能技术依托于计算机和互联网，可以为学生提供24小时的入学教育体验，延展了入学教育的时间限制，赋予学生灵活选择教育时间的多样性。

另一方面，人工智能技术提供精准化入学教育内容。高校新生入学教育目的是引导学生更快适应大学生活，促进自身全面发展，但是每个学生成长经历不同，性格特点各异，对入学教育内容和教育方法需求不同。在人工智能技术的支持下，学生的认知偏好、思想动态和行为倾向可以依托于大数据进行可视化展示，然后根据不同学生需要精准调试和推送入学内容，整合高校各类育人资源，实现内容供给与学生需求的精准匹配。随着技术的成熟，各类传感器可以采集和形成学生生理数据，比如肢体动作、面部表情和眼球运动，形成多模态数据流，通过机器算法进行数据清洗、一体化分析和差异化处理，多维度刻画学生需求，提高教育内容供需的精准性。

（四）工具维度：丰富入学教育手段，动态反馈教育成效

《关于加强和改进新形势下高校思想政治工作的意见》指出，“要健全高校思想政治工作评价体系，研究制定内容全面、指标合理、方法科学的评价体系”，入学教育效果如何，需要对教育过程的内容防范是否合适，既定目标是否达成的整体判断，是掌握和反馈高校新生入学教育成效的重要体现，也是为后续学生教育管理工作科学决策的基础。传统入学教育效果评价主要是通过问卷调查、座谈访谈等形式开展，评价指标体系和评价过程主观性较强，且无法做到实时评价。人工智能技术依赖数据，可以促进入学教育效果评价科学化。

一方面，人工智能技术可以赋能定量评价体系构建。人工智能技术可以提供数据建模和数据计算能力，高校可以根据自身情况构建特色评价体系，将新生入学教育目标输入到人工智能大模型当中，借助大模型算法设计评价标准和方法，使评价过程更加透明客观。与此同时，在运用人工智能技术进行评价设计中，要强化价值引导，不可磨灭高校管理者和教师过往工作经验和对价值目标的把控。

另一方面，人工智能技术可以实现动态分析预警。通过前期对学生入学教育数据的积累，人工智能技术可以拓展动态分析预警的应用，实时分析学生的学习成绩、出勤率、作业完成情况等数据，及时发现学习成效下降的趋势。利用自然语言处理技术，人工智能技术可以分析学生在社交媒体、论坛等平台上的言论，识别潜在的情绪问题或心理压力。高校管理者和教师可以通过实时数据反馈，实时了解学生入学教育成果，推动高校教育管理工作的经验化决策向数据化决策转型。

三、人工智能技术赋能高校新生入学教育的实践路径

（一）个性化学习指导方案

在高校新生入学教育中，利用人工智能对学生的学习数据进行统计分析，包括入学测试成绩、资源学习时长、资源学习时间分布、活动参与情况以及学习习惯等。通过对数据进行统计学分析，如计算均值、方差等，可确定学生的整体水平和个体差异。对于资源学习时长和时间分布，通过时间序列分析，找出学生的学习规律和偏好时间段，形成学生独一无二的学生动态画像。

图1、图2 学习经验值报表

运用大数据技术形成具有个性化针对性的学习库。采用数据挖掘算法，如协同过滤算法，从海量学习资源中为学生精准推荐课程视频、练习题以及拓展知识网络等。这样能够满足不同学生的学习需求，让每个新生在入学初期就能找到适合自己的学习节奏和方法，为后续的学习生涯奠定坚实基础。通过个性化学习指引，学生可以依据自身特点进行有针对性地学习，提高学习效率和效果，更快地适应新的学习环境。

图3、图4 学生学习经验值雷达图对比

（二）学情预警系统

1、学情预警系统概述
    借助人工智能与大数据技术，以云班课平台为载体，对学生的学习状态和进度进行实时监测。平台能够全面收集和记录学生的学习数据，包括但不限于课堂互动情况、作业完成进度、资源浏览时长等多维度数据信息。

通过大数据分析算法，持续挖掘分析学生个人与课程总体数据。当检测到学生出现学习困难，如作业完成质量下降、课堂互动频率降低、资源学习时长明显减少等情况，或者进度滞后，如课程学习进度低于平均水平20%时，系统会及时发出预警。这种预警机制如同一个精准的探测器，能够在问题初现端倪时就敏锐地捕捉到信号，以便教师、辅导员、学生迅速采取相应措施进行调整和改进，防止问题进一步恶化。

学情预警系统的存在，使得教师及辅导员能够更好地关注学生的学习状态。可以依据大数据提供的详细学情信息，给予学生必要的帮助和指导。例如，针对学习困难的学生，教师可以提供个性化的辅导方案，辅导员可以采取心理疏导等多维度多方式的解决办法，共同确保学生顺利完成入学教育阶段的学习任务。同时，学生也能通过预警信息及时认识到自己的问题，主动调整学习策略，提高学习效率。

图5、图6 学习进度一览图

2、学情预警系统模型

学情预警系统包括四层：数据采集层、数据处理分析层、预警规则制定层、预警发布与反馈层，通过以上四层构建一个全过程闭环反馈系统。该模型能够实时监测学生的学习情况，及时发现潜在的学习问题并发出预警。

（1）数据采集层，采集数据类别分为行为数据和状态数据。学习行为数据包括一、课堂表现数据：通过教室中的智能摄像头和麦克风采集学生的课堂出勤情况、课堂参与度（如发言次数、提问次数、与教师和同学的互动频率等）。利用图像识别技术判断学生的出勤状态，语音识别技术将学生的发言内容转换为文本进行分析，以评估其参与度和学习积极性；二、作业完成数据：从教学管理系统或任课教师所采用的多媒体平台中获取学生作业的提交时间、完成质量（通过自然语言处理技术对作业文本进行分析，评估其正确性、完整性和创新性等）、作业得分等信息；三、考试成绩数据：收集学生在各类考试中的成绩，包括学前、期中、期末考试、单元测试等。对考试试卷进行分析，提取每道题目的知识点、难度系数等信息，以便更深入地了解学生在不同知识点上的掌握情况。学习状态数据包括一、学习时间数据：通过学生使用的学习设备（电脑、平板、手机等）上的学习管理软件或应用程序，记录学生每天的学习时长、学习时间段分布以及学习频率等数据。分析学生的学习时间规律，判断其学习时间是否合理，是否存在过度学习或学习时间不足的情况；二、学习注意力数据：利用眼动追踪技术或设备内置的传感器，监测学生在学习过程中的注意力集中程度和注意力转移情况。例如，通过分析学生在阅读电子教材或观看教学视频时的眼动轨迹，判断其对学习内容的关注重点和注意力分散情况；三、学习情绪数据：借助可穿戴设备（智能手环、智能手表等）采集学生的生理数据(心率、皮肤电导率等)，结合面部表情识别技术，通过分析学生的生理指标变化和面部表情特征，推断学生的学习情绪状态，如是否焦虑、紧张、兴奋或沮丧等。

（2）数据处理与分析层，首先进行数据清洗与整合，对采集到的原始数据进行清洗，去除噪声数据、重复数据和错误数据，确保数据的准确性和完整性。将来自不同数据源的数据进行整合，建立统一的数据格式和数据结构，以便进行后续的分析处理。例如，将学生的课堂表现数据、作业完成数据、考试成绩数据以及学习状态数据等关联起来，形成每个学生的综合学习数据档案。

结合不同的实际情况采用不同的数据分析方法。较为常见的有统计分析，运用描述性统计分析方法，计算学生各项学习数据的均值、中位数、标准差、百分位数等统计指标，以了解学生的整体学习情况和数据分布特征。通过相关性分析，研究学生不同学习行为和学习状态之间的相关性，例如学习时间与学习成绩之间的关系、课堂参与度与作业完成质量之间的关系等；机器学习算法—分类算法，采用决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等分类算法，对学生进行分类预测。例如，根据学生的历史学习数据，预测学生在某门课程考试中的成绩是否可能不及格，或者预测学生是否属于学习困难群体。通过对大量已标注数据（即已知学习结果的学生数据）的训练，建立分类模型，模型可以根据新学生的学习数据特征进行分类判断；机器学习算法—聚类算法，利用K-Means聚类算法等对学生进行聚类分析，将具有相似学习特征和行为模式的学生聚为一类。如将学习成绩相近、学习时间分配相似、课堂参与度相同的学生分为一组，以便针对不同聚类群体制定个性化的教学策略和预警方案；机器学习算法—预测分析，使用时间序列分析、回归分析等预测算法，对学生的学习趋势进行预测。通过分析学生过去一段时间的学习成绩变化趋势，预测学生未来的学习成绩走向；或者根据学生当前的学习状态和进度，预测学生完成某一学习任务所需的时间。

（3）预警规则制定层，首先需要设定预警指标，根据数据分析结果和教育教学经验，确定一系列与学生学习情况相关的预警指标。例如，设定学生的课堂缺勤次数阈值、作业完成质量得分下限、考试成绩不及格分数线、学习时间异常波动范围、学习注意力持续分散时长等预警指标。对于每个预警指标，根据其重要性和影响程度，赋予相应的权重。权重的确定可以通过专家评估、层次分析法等方法进行，以确保预警指标体系的科学性和合理性。

（4）制定预警规则，基于预警指标和权重，制定具体的预警规则。预警规则可以采用逻辑表达式的形式进行定义，例如当学生的课堂缺勤次数超过一定阈值且作业完成质量得分低于下限，同时考试成绩在最近一次考试中不及格，则触发学习困难预警。预警规则可以分为不同的级别，如轻度预警、中度预警和重度预警。不同级别的预警对应不同程度的学习问题，采取的干预措施也有所不同。例如，轻度预警可能只需教师对学生进行个别提醒和关注，中度预警则需要教师与学生进行深入沟通，了解学生的学习困难并提供一定的辅导帮助，重度预警可能需要学校组织专门的学习帮扶小组，为学生制定个性化的学习改进计划，并联合家长共同关注学生的学习情况。

（5）预警发布与反馈层。当系统根据预警规则检测到学生的学习情况达到预警条件时，通过多种渠道及时向相关人员发布预警信息。预警信息可以发送给学生本人，以提醒其关注自己的学习状态并采取相应的改进措施；同时，也可以发送给教师、辅导员、家长等相关人员，以便他们及时介入，为学生提供帮助和支持形成良好的家校协同。预警发布的渠道可以包括但不限于学校的教学管理系统、电子邮件、手机短信、即时通信工具等。例如，系统可以自动向学生的手机发送短信提醒，向教师和辅导员的电子邮箱发送详细的预警报告，同时在教学管理系统中为相关人员生成预警通知弹窗，确保预警信息能够及时、准确地传达给目标人员。相关人员在收到预警信息后，需要在规定的时间内进行反馈，确认已收到预警并说明将采取的措施。例如，教师在收到学生的学习困难预警后，需要在一定时间段内制定针对该学生的具体辅导计划和跟进措施。

系统对预警反馈信息进行记录和跟踪，定期对预警处理效果进行评估。通过分析学生在收到预警后的学习情况变化，评估预警措施的有效性，以便及时调整和优化预警规则和干预策略。例如，如果发现某种类型的预警措施对学生的学习改进效果不明显，系统可以通过数据分析找出原因，调整预警规则或改进干预方法，提高学情预警系统的准确性和实效性。

（三）智能辅导与答疑

依托新媒体、新技术打造智慧答疑系统，例如中国石油大学（北京）理学院开发的“AI导导”系统，通过切实解决师生“急难愁盼”，营造浓厚的尊敬教师、关爱学生的良好校园文化氛围，帮助新生平稳完成从高中到大学的过渡转变，尽快适应大学学习生活。
1、创造智慧服务，解决新生“生活问”
在日常生活中，师生往往会遇到许多问题，如：校园卡丢失如何补办？成绩单如何打印？火车票优惠如何领取？学校相关部门所在地等问题。广泛收集师生日常生活中遇到的困难基础上，结合新生特征，依托智慧答疑系统，将新生可能遇到的实际问题进行上传，形成新生日常生活问答库。让新生在初次步入大学生活中“需有所寻”“寻有所解”。

解决新生入学“生活问”的同时，对新生提问的频率、类型进行分析，实时捕捉提问关键字，以便更精准地完善问答库，同时形成新生关注点云图，以便更了解学生关注点的转变及发展探究，为学生形成从“入学初”到“进行时”的跟踪式高效服务。

在解决新生入学“生活问”的同时，借助大数据技术对新生提问的频率与类型展开深度挖掘。通过实时捕捉提问关键字，能够更为精准地完善问答库。譬如，运用数据挖掘算法对大量提问文本予以处理，提取关键信息与主题，进而有针对性地扩充问答库内容。基于捕捉到的数据可构建新生关注点云图。此云图恰似一个动态的指南罗盘，明晰地呈现新生关注点的转变与发展态势。通过对云图的持续观测与分析，能够深入探究学生在不同阶段的需求变迁。以跟踪式的方式了解学生关注点的演变，为学生提供从“入学初”至 “进行时”的全程跟踪式高效服务。

2、打破时空限制，助力新生“专业问”
依托智慧答疑系统打造各类专业的学业问答库，涵盖 “专业课重点知识架构”“数理化通识基础课习题讲解” 等学习版块。优选教师和保研学霸的难题解答和板书视频到资源库，学生可以随时随地通过提问直接获取所需信息，极大提高学生自主学习效率，真正做到帮助新生增强专业认同感、加强学风建设，解决了新生“无处问”的难题。教师将往届同学常见的学业难题进行汇总讲解并上传至智慧答疑系统，极大提高了老师解答学生问题的效率。利用大数据的智能推荐功能，可以根据学生的专业和学习进度，为其推送更有针对性的学习资源和问题解答。

3、打造心理树洞，解决新生“情绪问”

为缓解新生在初入大学时因学业、生活、人际等方面产生的情绪压力，智慧答疑系统打造了情绪宣泄平台。当新生存在迷茫、焦躁、不安等情绪时，可以从中获取相关的心理疏导知识。在保护隐私的前提下，由学院领导、辅导员及各班心理委员组成的团队对新生们的情绪问题做出回应，为新生心理健康保驾护航。借助大数据分析学生的情绪问题类型和频率，以便提供个性化更具有针对性地心理疏导服务。同时对心理健康可能存在问题的学生提前预警。助力学校心理健康教育机构开展心理健康教育，对学生心理问题进行初步排查和疏导，有效培育学生理性平和、乐观向上的健康心态。

（四）学习进度追踪与评估

人工智能实时跟踪学生在入学教育中的学习进度和表现，生成详细的评估报告。教师可依据报告了解学生学习情况，调整教学策略；学生也能清晰看到自身进步与不足，合理规划学习。让学生和教师了解学生的学习进展情况，以便及时调整教学策略和学习计划。通过学习进度跟踪与评估，学生可以清楚地看到自己的学习成果和不足之处，有针对性地进行改进和提高；教师也可以根据学生的学习情况，优化教学内容和方法，提高教学质量。

（五）智能社交与交流平台

智能社交与交流平台借助先进的人工智能技术在入学教育阶段同样发挥着关键作用。运用大数据挖掘算法，深入分析学生的兴趣爱好、专业背景等多维度信息。通过对海量学生数据的收集与整理，运用聚类分析等数学方法，将具有相似特征的学生进行分类，以便更精准地为学生推荐可能感兴趣的同学。基于关联规则挖掘技术，分析学生专业与社团活动之间的潜在联系，从而为学生筛选出与之专业背景相关或可能激发其兴趣的社团组织。

利用数据可视化技术，将分析结果以直观、易懂的方式呈现给学生，搭建起高效的智能社交与交流平台。通过这种方式，帮助学生快速建立起丰富多样的社交网络。借助社交网络分析（SNA）方法，评估学生社交关系的紧密程度和多样性，不断优化推荐策略，进一步增强学生在新环境中的归属感。平台还运用情感分析技术，监测学生在社交互动中的情感倾向，及时发现并解决可能出现的问题，为学生营造积极健康的社交氛围，促进学生之间的良好交流与合作，助力新生更好地融入校园生活，开启丰富多彩的大学生活新篇章。

四、总结与展望

人工智能技术在高校新生入学教育领域具有广阔的发展前景和深远的影响，未来随着人工智能算法的进一步深化，同教育领域尤其是入学教育阶段的结合融入将更为深入。一、教育精准度提升，随着人工智能算法的不断优化和数据挖掘能力的进一步增强，有望实现对学生个体特征和需求的超精细化分析。这将促使入学教育能够更精准地为每一位学生量身定制个性化学习方案，涵盖课程推荐、学习进度规划以及学习方法指导等各个方面，从而最大限度地激发学生的学习潜能，实现真正意义上的因材施教。二、教育质量评估体系完善：借助人工智能强大的数据分析能力和机器学习算法，未来的入学教育质量评估体系将更加科学、严谨和全面。不仅能够实时监测教育过程中的各项指标，如学生的学习投入度、知识掌握程度以及情感态度变化等，还能通过对大量数据的深度挖掘和分析，精准评估教育模式和方法的有效性。这将为教育者提供及时、准确的反馈，以便他们能够迅速调整教学策略，优化教育资源配置，进而持续提升入学教育的质量和效果。三、社交与情感教育强化：智能社交与交流平台有望借助情感分析、自然语言处理等先进技术，实现对学生情感状态的实时感知和精准干预。通过建立更加智能、人性化的社交互动机制，为学生提供更加丰富、有效的情感支持和心理辅导。平台还能够根据学生的社交行为和情感需求，精准推荐适合的社交活动和人际关系建立机会，帮助新生更好地融入校园生活，培养积极健康的社交心态和情感品质。四、教育模式创新融合：人工智能技术将与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、区块链等新兴技术深度融合，开创高校新生入学教育的全新模式。通过VR/AR技术构建沉浸式学习环境，让学生身临其境地感受专业知识和校园文化将成为落地现实；利用区块链技术确保教育数据的真实性和安全性，为教育评价和学生成长记录提供可靠的依据。这种跨技术的融合将为新生带来前所未有的学习体验，激发他们的学习兴趣和创新思维，推动高校入学教育朝着更加智能化、多元化和高质量的方向发展。

本文围绕人工智能技术赋能高校新生入学教育展开了全面且深入的探讨。以高校新生入学教育作为大学生思想政治教育和日常管理的起点为重点，探讨其成效对高校人才培养至关重要的作用。文中详细阐述了新生入学教育的内涵、发展历程、作用以及实践现状，指出尽管教育内容和形式不断丰富，但仍存在参与广度不够、模式创新力度不足和评价效度缺失等问题。但也分析肯定了人工智能技术在高校应用的合理性和可行性，以及其在目标、主体、供需、工具四个维度赋能入学教育的逻辑。目前已有实践效果的路径如个性化学习指导方案、学情预警系统、智能辅导与答疑系统、学习进度追踪与评估、智能社交与交流平台，这些实践路径充分利用人工智能和大数据技术，为新生入学教育提供了全方位的支持和保障。未来人工智能技术在高校教育中，不仅仅新生入学教育阶段的融合将愈发深入，呈现出多维度的发展趋势和巨大的潜力。