生源选拔是教育人才培养的重要环节，其机制的科学性与公平性直接影响教育资源配置效率。人工智能技术通过数据处理与算法优化，为改进选拔方式提供了新工具。本文从评估体系、匹配机制、基础设施三个层面，分析AI技术在生源选拔中的实践路径与潜在挑战。

一、评估体系优化：从单一指标到多维数据采集

传统招生模式依赖标准化考试成绩，存在评价维度局限。AI技术通过多源数据融合，可拓展评估维度。

1.行为数据采集

部署智能设备记录课堂互动、实验操作、项目协作等行为数据，结合计算机视觉技术分析压力场景下的心理反应，通过仿真任务评估实践与团队协作能力。

2.学科能力建模

基于知识图谱构建学科能力模型，通过自然语言处理分析学习文本，量化知识广度、学习迁移效率及批判性思维水平。试点数据显示，AI评估与学业表现的相关系数达0.83（p<0.01），预测效度优于传统方法。

3.数字凭证管理

采用区块链技术存证竞赛成果、社会实践等履历信息，实现全国学籍系统数据对接，自动抓取并核验成长记录。

二、匹配机制升级：从经验判断到算法辅助

AI技术通过数据分析提升招生匹配的精准性。

1.发展潜力评估

整合心理量表与成长轨迹数据，构建学生发展潜力模型。动态追踪学生能力变化，实时调整专业推荐权重。

2.多维耦合推荐

开发协同过滤算法，综合分析学术兴趣、文化特质与发展潜力。试点显示，算法使专业志愿匹配率提高24个百分点。

3.供需风险预警

建立产业需求监测模型，对供需失衡专业触发预警，为招生政策调整提供参考。

三、基础设施构建：从局部应用到系统整合

AI技术应用需依托教育新基建。

1.教育数据平台

整合学籍、考试、就业等多源数据，构建全生命周期数据库，支持跨区域协同分析。

2.知识图谱网络

构建专业与课程动态知识图谱，关联学科前沿与产业趋势，开发专业导航工具。

3.智能决策系统

研发招生政策模拟平台，基于多智能体模型推演政策影响，优化资源配置。

四、挑战与治理：技术应用的边界与约束

AI技术应用需关注以下风险。

1.算法偏差控制

建立伦理审查机制，检测模型训练数据与特征权重，开发可解释性AI工具。

2.公平性保障

监测城乡、性别等群体分布偏差，建立动态矫正机制。

3.数据权责界定

明确教育数据主权边界，保护考生数据权利，建立申诉复议通道。

AI技术为生源选拔提供了量化工具，但其应用需遵循教育规律。未来需重点研究人机协同评估机制，平衡技术效率与教育公平，推动招生体系向更科学、透明的方向演进。

来源: 来源 | 新媒体投稿，作者：吴於人 任咪