文章核心观点 - 江苏省高职教育在数字治理转型中已取得显著成效，但当前面临数据融通不畅、风险防控薄弱、区域发展不均、激励机制缺失等深层问题，需从机制、风险、资源、激励四个维度提出实操对策以提升治理效能 [1] - 人工智能赋能教育需从工具应用走向系统重塑，通过机制创新、系统思维、资源整合和评价改革，构建具有江苏特色的高职教育数字治理体系，以支撑产业转型升级和经济社会高质量发展 [5] 江苏高职教育数字治理的现实问题 - 协同机制不健全：部分高职院校内部业务系统数据标准不一、接口互不兼容，核心领域数据存储分散，形成“数据孤岛”，导致决策所需的综合性数据支撑难以形成 [2] - 风险防控较薄弱：合作企业违规获取学生信息、校企合作商业数据泄露等事件时有发生，同时AI应用衍生的算法偏见、伦理失范等隐患逐步显现，部分院校AI服务未开展合规审查即上线，存在数据滥用、决策失准等隐患 [2] - 支撑能力滞后，区域发展失衡：苏南地区依托数字产业集群优势，在算力布局、智能实训基地建设、AI+教学融合应用等方面先行先试，形成良性循环；苏北地区受资源投入相对不足、数字产业支撑薄弱等制约，人工智能与教育教学的融合深度和广度略显欠缺 [2] - 评价激励缺失，内生动力不足：尚未建立高职教育数字治理专项评价与激励机制，数字治理成效未纳入院校办学质量考核，专项奖补政策较为缺乏，院校在基础设施建设、技术应用等方面投入较难获得充分回报 [3] 江苏高职教育数字治理的实践路径 - 健全协同机制，打通数据融通壁垒：制定《江苏高职教育数字治理数据标准规范》，统一数据格式与接口标准，推动全省高职院校与省级平台对接；建立校地校企协同联席会议机制，定期研判痛点难点；深入拓展AI技术应用场景，在产教融合项目全流程监管、人才培养动态评估中赋能增效 [4] - 筑牢防控体系，防范安全与伦理风险：构建“省级统筹+院校主责”双重防控机制，省级层面出台《江苏高职教育数据安全与AI伦理规范》，明确数据分级分类标准与AI合规审查流程；院校层面升级数据加密、权限管控等技术手段，成立AI伦理审查委员会，严格执行“先审查、后上线”制度，定期开展风险排查整改 [4] - 强化支撑建设，促进均衡发展：实施“苏北高职数字治理基础设施升级专项计划”，通过省级财政奖补、校企共建等方式，实现苏北院校AI算力配置全覆盖，支持所有院校组建专业技术团队；依托省教师培训中心，开展管理人员智能工具实操、教师数字治理能力培训 [4] - 完善评价激励，激发内生动力：将数字治理纳入高职院校办学质量考核，构建涵盖平台建设、数据应用、风险防控等指标的评价体系；出台专项激励政策，设立省级奖补资金，对成效显著的院校给予经费倾斜与荣誉表彰，将数字治理成果纳入评优评先、班子考核依据 [5]