基于人工智能的高校教学档案管理工作探究

文/中国人民解放军海军工程大学 黄金辉 范慧丽 曾欣平

随着GPU性能的大幅提升和制造成本下降，带动人工智能算力瓶颈突破。同时，政府机构为了鼓励和支持创新，发布了人工智能相关的政策及规划，人工智能技术开始在市场中得到大规模应用。然而，高校教学档案管理依然沿袭传统的工作方式，导致档案收集难、整理效率低、服务利用差、管理任务重和信息系统安全等问题。在这种背景下，学术界提出人工智能技术在档案管理工作中的应用理念，如何将人工智能技术应用到高校教学档案管理工作中，以解决当前存在的问题，值得我们进行深入研究和思考。

一、高校教学档案管理工作存在的问题

高校教学档案是教学管理和教学实践活动中直接形成的对学生、学校和社会具有保存价值的各种文字、图表、声像等不同形式、载体的历史记录，主要包括招生材料、学籍材料、毕业生材料等，这些是为用户提供利用服务的基础，也是反映高校教学、学生管理、课程改革、教师评估、学科发展等工作的全过程，是高校办学特色和办学宗旨的鲜明体现，具有提高教学质量和进行教学改革的必备条件，是评价教学水平和成绩的科学依据。因此，高校教学档案的作用取决于高校教学档案管理工作的好坏，但其存在以下问题：

（一）重视不足，档案收集难。由于档案管理人员缺乏正确的认识，文件材料收集不及时和不完整。从档案管理人员角度看，档案管理单位制订和发布档案管理工作细则等文件，组织业务培训工作，档案产生单位既了解档案管理内容，也明确档案移交的意义和重要性，但移交档案的积极性不高；从档案产生单位角度看，部分教师认为档案工作不是主要工作内容，体现不出自己的工作成果。另外，档案移交后查询利用需要提交审批流程，手续繁杂，查询结果反馈无明确时效，如果档案留存在自己单位，无须审批流程可随时查阅。由此可见，档案收集难的原因在于档案管理工作人员重视不足和档案服务利用感知度差。

（二）专业人员不足，档案整理效率低。部分高校档案管理专业人员配置方面以教师兼职为主，由于档案管理理论知识体系不健全和对工作内容了解不足，档案管理效率低下。外包服务虽然可以作为一种解决方案，却因为外包人员的非专业性，存在档案分类质量差、失泄密风险等问题。由于档案价值鉴定工作专业化程度高，对档案工作者提出了更高的工作要求。一方面，胜任该工作的人员数量有限；另一方面，要保障工作质量必然导致整体效率低的问题。

（三）档案管理工作者自身素质不高，档案管理任务重。部分高校教学档案管理方式较为落后，档案管理工作者缺乏先进的学习能力和管理意识，对教学档案管理现存问题未做深入思考，也未自主学习新知识、新技能。档案仍采用人工管理方式，随着档案实体数量的增加，容易造成档案出入库、查阅、借阅账目不清；以纸质记录方式管理人员进出库房，管理极不严格；“八防”设备与智慧校园建设目标脱节，防火采用传统灭火器，恒温采用家用空调，除湿采用除湿机，各防护设备独立运行（门禁、温湿度控制、消防），不具备远程控制和自动预警功能，库房管理效率低下；系统安全防护方面，现有档案管理系统以局域网方式进行访问或采用单机方式运行服务，虽能有效防止病毒感染和黑客入侵，避免数据泄露和损毁，但使用不方便。

（四）重保管，轻利用。档案管理工作除尽量延长档案的寿命外，档案作为有价值的历史记录资料，只有充分发掘利用才能使其价值得到发挥。目前高校教学档案管理主要集中在库房建设和实体档案管理方面，在如何利用方面以线下业务查询和编研为主，未对教学档案管理过程中生成的数据和档案资源做进一步挖掘，档案利用方式单一。用户查询、借阅行为产生的登记数据，仅作为日常记录、催还和事后溯源保障档案实体安全使用。学籍档案作为学生在校期间基本情况的材料，也仅仅作为反映学生个人思想、生活和学习情况，提供给档案查询单位或出具学籍证明等相关业务。

（五）信息化与信息安全冲突。教学档案高效查询利用的及时性、准确性和便利性对档案信息化建设提出了迫切需求，却与教学档案信息化建设滞后、档案涉密特性相矛盾。一方面，需要通过信息化手段，改变教学档案落后的管理工作方式，创建便捷的检索条件，提升服务利用效率；另一方面，信息化必然会增加档案信息被黑客入侵窃取、病毒感染、数据泄露等风险。

二、人工智能在高校教学档案管理工作中的应用

目前，大部分高校教学档案管理方式采用手工管理与计算机辅助相结合的手段，即教务部门从各教学档案生成单位将纸质档案收集完成后，移交至档案管理部门进行系统著录、扫描和挂接。当有档案查询、借阅需求产生时，需填写纸质审批单据，档案管理人员在档案管理系统中输入关键词或档案分类号进行检索，定位档案所在具体库房密集架位置，找出相应的纸质档案进行复印。从以上档案查询借阅流程可以看出，陈旧的管理方式是高校教学档案管理工作问题产生的根本原因。人工智能技术已在众多领域应用，我们需要抓住新技术应用的契机，积极推进人工智能在高校教学档案管理应用中的理论研究和探索。

（一）智能收集。档案收集作为档案管理工作的第一步，决定了后续环节是否能够顺利进行，其重要程度不言而喻。高校教学档案由纸质档案和与之对应的电子档案构成。纸质档案由教务根据教学档案管理工作细则进行收集，人工智能可以根据规则设定到期收集提醒服务；电子档案收集包含结构化和非结构化数据两部分，结构化数据利用智能Agent技术可以实现在网络环境中智能抓取网页信息，并生成用户需求的数据格式来实现电子档案的有效收集。智能Agent具有非常强的自主性和交互性，可以根据使用者制订的收集规则主动收集所需信息，并为使用者提供相应的服务。对于非结构化电子档案数据，需要采用图像识别、语音识别进行文本转换，对于模糊不清的图片采用图片处理技术进行降噪、补光、超分辨率重建处理，生成高清晰图片。

（二）智能整理。教学档案整理涉及鉴定和分类环节。档案价值鉴定对专业性要求较高，直接影响档案是否保存。档案分类的合理性，决定档案检索利用的准确性和完整性。首先，人工智能建立知识库，收集教学档案管理领域专家档案价值鉴定的知识和经验映射成规则；其次，输入训练用数据集并将输出结果与专家判断结果进行对比，调整规则参数，完善鉴定系统。档案分类需要根据档案介质不同选择对应的人工智能技术。文本档案采用自然语言处理技术根据教学档案归档范围，对文件名进行识别，例如人才培养方案、教学计划、教学工作制度等。并将分类信息标注在文本上，例如分类名册、保管期限等，并根据这些信息进行分类。图片档案采用图像识别技术对图片中的物体进行识别分类。音频档案采用语音识别技术进行智能识别分类。

（三）智能管理。智能安全管理主要包含档案库房管理和信息安全防护两部分。档案库房管理主要包括环境监测、人员监测、档案排架功能。环境监测主要通过对原始视频图像经过背景建模、目标检测与识别、目标跟踪等一系列算法，分析其中的行为以及事件，实现温湿度自动调节、非法闯入报警等“八防”环境监测。人员监测采用人脸识别和指纹识别技术进行身份校验，对库房出入人员行为实时监控，若遇非法行为自动报警，同时作为日志记录，在意外情况发生时进行追踪溯源。档案排架是通过RFID和智能机器人共同实现，依据教学档案的排架规则，收集录入档案信息，系统扫描识别自行判断档案所属库房和密集架位置并由机器人完成排架工作。信息安全防护主要包括病毒检测、拦截入侵、日志监测等技术实现对档案数据的保护。

（四）智能服务利用。智能服务利用主要包括智能检索和智能利用两部分。智能检索是通过自然语言处理、人机交互技术实现智能问答系统，根据用户的检索行为，获取用户显性和隐形检索需求，引导用户进行高效检索，同时简化审批手续，实时在线自主查询、借阅。教学档案除了满足如学籍证明、工作查考、编史修志、展览宣传等工作外，还可以在学籍管理、招生毕业、档案编研等工作中产生价值。通过对学籍管理档案进行数据挖掘，根据历届高校各专业毕业生回校查询的频次，可以反映高校专业冷热程度，优化专业设置。查阅次数多，说明社会对该专业毕业生需求多，该专业比较热门，是就业较好的专业，查阅次数少，说明社会对该专业毕业生需求不多，该专业比较冷门，就业情况偏差。学校在专业课程设置上要与社会需求相适应，结合用人单位对于专业考核的方向，及时调整专业设置和科研方向，并将理论研究与实践相结合，应用到学生培养教学中。招生毕业档案是学生从入学到毕业的生活和学习情况记录，通过对报考学生归属地统计分析，可以观察各区域报考本院校的人数规模和积极性，为各区域招生人数设定提供数据支持。另外，利用人工智能技术实现教学档案编研，借助情感分析技术创新高校教学档案编研实现舆情监控。

三、人工智能在高校教学档案管理工作中应用的困难

近些年人工智能技术在市场应用较为广泛，在档案管理领域不仅有相关的理论研究，同时也有一些实践项目，如科大讯飞参与的档案智能收集、国家电网四川省电力公司参与的档案智能管理、太仓市档案馆参与的档案智能检索、德国多特蒙德工业大学参与的档案智能利用等项目。虽然国内外人工智能在档案管理领域应用取得了一定成功，但人工智能在高校教学档案领域主要集中在理论探讨方面，市场应用受到诸多限制。本文主要从技术、人才、资金三方面分析应用受限原因。

（一）技术问题。安全存储是档案管理的首要任务，也是开展其他工作的前提。随着档案数字化以及在数字化基础上进行的数据挖掘，档案变成了存储于服务器并通过网络进行访问的数据。人工智能技术在教学档案管理中应用带来便利性的同时，也会产生用户隐私保护、数据泄露、黑客攻击等信息系统安全问题。人工智能技术的应用建立在大量数据集基础上，档案工作人员通过对训练用档案数据进行人工标注，针对不同类型的档案数据选取训练用模型，为了提高模型的准确性，需要对训练结果进行评估调整参数设置，在使用档案数据的过程中，用户隐私如何得到安全性保障便成为难题。在线查阅档案功能极大方便用户使用，有利于增强用户查档服务体验，但也为黑客攻击提供了可能，如何提高技术防护能力，确保不发生数据泄露成为研究重点。因此，需要建立一套软硬件相结合的综合信息安全监控体系，多维度、全方位保障档案安全。

（二）人才问题。目前人工智能专业人才较为紧缺，虽然已有高等学府开设相关专业，但数量只占美国的1/6左右。因此在人才培养方面，既需要高等院校培养和输送专业性人员，同时针对档案管理从业人员需要增加人工智能技术相关的课程培训，做好档案管理工作智能产品应用的理论知识储备和技能实操训练。另外，由于国外在人工智能领域发展较早，相关领域专家和学者具备丰富的项目经验和技术水平，人才引进也是解决人才不足问题的方式。

（三）资金问题。教学档案管理全流程包含收集、整理、鉴定、保管、利用等诸多环节，需要应用到智能Agent、档案价值鉴定专家系统、智能问答系统、智能防火墙、入侵检测系统和智能机器人等人工智能产品，因此需要投入大量资金。高校教学档案单位一般很难接受如此高昂的成本，若想完成整体系统升级改造任务，则需要面对和解决其应用成本问题。

四、结语

人工智能在高校教学档案管理工作中的应用前景广阔，既能使档案管理工作不再枯燥乏味，让档案工作者将工作重心放在档案编研工作上，充分挖掘档案的价值，又能改善高校教学档案管理工作效率和质量，提升档案服务利用体验。但新技术具体应用过程中存在档案管理安全、专业人才短缺以及使用成本高等问题，如何提高技术防护能力、培养专业人才、降低应用成本成为当前面临的主要问题，也会成为后续研究的方向和热点。因此，作为档案从业者，我们要锚定主要问题并进行深入探索和研究，使人工智能技术在高校教学档案管理工作中得到实际应用。