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售后服务上门服务电话，智能分配单据：被摊派压垮的基层网格员，谁来给他们减负？

　　社区网格员是基层治理的“神经末梢”，是破解民生难题、服务千家万户的关键力量。近年来，各地普遍推行社区网格化管理，组建了高素质的社区网格员队伍，持续推动基层治理体系和治理能力现代化。半月谈记者调研发现，主要承担服务社区居民等工作的网格员，大部分时间却被用来处理各部门布置的任务，一些网格员面临任务叠加、权责失衡等问题。

　　网格员工作负荷高

　　“90后”张路是一个常住人口超两万人社区的网格员，她从业6年多，服务500余户居民。“每天事务繁杂、连轴运转，虽然工作充实，但长期处于高强度状态，常常身心疲惫。”张路说，各部门任务层层下沉，网格员常常要在各项任务之间奔波，加上居民各类生活诉求交织叠加，邻里噪音、房屋漏水等邻里纠纷及矛盾调处、隐患上报等工作，都需跟进处置。

　　半月谈记者走访了解到，多地持续推进基层减负工作，统筹协调多部门参与基层治理，但在部分人口密集社区和山区乡镇，网格员群体仍面临事多、责重的现实困境。和张路同在一座城市的网格员杨浩，不久前调处了一起空调外机噪音扰民纠纷。双方各执一词、僵持不下，杨浩夹在中间多方协调，还特意邀请专业法律人士帮忙。

　　让基层工作者倍感压力的，更有工作中的不被理解。某山区县网格员李杨说，在开展信息采集、数据核查等基础性工作时，时常会出现部分居民不理解、不耐烦的情况。一方面是上级布置的任务必须按时完成，一方面是部分群众不配合，这让网格员左右为难。

　　半月谈记者调研了解到，在部分山区县，网格员薪酬待遇与保障水平有限，却长期面临事务繁杂、责任重大的工作压力，职业发展路径较窄。有的网格员身兼“数职”、疲于应对，缺乏职业归属感。

　　多重原因致网格员工作“压力过大”

　　——上级摊派任务繁重，多部门联动不畅。网格员承接了大量来自上级部门交办的任务，但权责不对等，工作“必须开展却难以有效开展”。部分受访网格员表示，在基层治理中，网格员主要承担协调联动的职责，许多事项需要联合职能部门共同处置。但在实际工作中，一定程度上存在“看得见的管不了、管得了的看不见”的困境。例如面对电动车违规上楼等问题，相关部门也难以彻底根治，最终问题仍落到网格员头上，只能反复劝说，陷入低效循环。

　　——权责边界模糊，网格员成为“全能兜底者”。中南大学人文学院副教授舒丽瑰说，一些地方的社区行政化倾向明显，大量任务压到网格员身上，网格员承担了众多超出职责范围的工作。

　　——社区治理体制不完善，治理力量薄弱。近年来，一些住宅小区步入“老龄化”阶段，物业管理等内部问题日益凸显。加之社区居民自组织能力缺乏，很多工作主要由少数网格员承担，工作压力集中。

　　赋能网格治理提质增效

　　完善协作机制，强化资源保障。近年来，多地在社区治理中积极搭建跨部门协同平台，有效凝聚基层治理合力，在提升服务效能等方面发挥了重要作用。舒丽瑰等受访人士建议，进一步深化“社区吹哨、部门报到”工作模式，推动力量下沉、资源下倾，并健全公安、司法等部门与社区常态化联动机制，助力提升基层治理效能。

　　激活社会力量，提升自组织能力。部分受访人士建议，探索将小区作为最小治理单元，动员小区老党员、老干部、志愿者等积极分子参与网格工作，形成“网格员+社会力量”的协同治理模式。

　　深化智能赋能，通过数字减负聚焦核心主业。多名社区工作人员呼吁，持续升级智慧网格治理体系，优化“AI网格员”智能应答系统、民生事项自助办理终端、线上诉求分流平台，将政策咨询、证明指引、常规答疑等标准化事务通过线上渠道分流办理，实现减负增效、专业履职。

　　半月谈记者：田中全 龚联康 张阳

　　原标题《权小责重，事繁人少 “万能”网格员成了“全能兜底者”》

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王昊黄河水利职业技术大学

摘要：高职教育聚焦技术技能人才培养，而基础教育与高等教育同样面临学业压力、资源分配不均、教学模式固化等问题。人工智能作为融合技术创新与教育变革的综合手段，通过个性化学习分析、智能辅导、资源整合等形式，为突破传统教育局限、促进教育公平、培养创新人才提供独特路径。本文结合人工智能在教育领域特别是高职院校的应用现状，分析其在改善教学效率、优化学习体验中的独特价值，探讨当前应用中存在的技术短板、教育主体适配不足等问题，并从社会、学校、师生、技术四个层面提出针对性实施路径，为构建智能化教育生态、提升教育质量提供新的思路与实践参考。

关键词：人工智能教育格局个性化学习教育公平智能教育生态

一、前言

人工智能以“数据驱动”“自适应调整”为核心，通过模拟人类认知过程，为教育提供个性化支持、资源优化配置、教学模式创新的技术支撑，尤其契合当下教育多元化、精准化、终身化的发展需求。国外研究起步较早，成果已覆盖幼儿教育至高等教育全阶段。然而，当前人工智能在教育领域的应用多聚焦单一技术场景，缺乏系统的实施框架与路径设计，尤其在应对数据安全、教师角色转型、学生过度依赖等问题上尚未形成共识。因此，本文基于人工智能教育应用的核心原理，结合国内外实践经验，从多层面构建实施路径，力求为教育智能化转型提供可操作的方案。

二、人工智能在教育领域的应用现状与现存问题

(一)传统教育局限凸显，AI补位需求迫切

无论是基础教育阶段学生知识薄弱点难精准定位，高等教育学生创新思维培养方式单一，还是职业教育实践场景模拟不足，均说明传统教育面临“供需错配”问题：一方面，教师难以兼顾每个学生的学习节奏与需求，导致部分学生“吃不饱”或“跟不上”；另一方面，偏远地区教育资源匮乏，城乡、区域教育差距仍然存在。此外，传统教学评估依赖人工批改，效率低且反馈滞后，难以实时调整教学策略，这些局限为人工智能的应用提供了现实需求场景。

(二)AI教育应用初显成效，但深度不足

当前人工智能已在教育领域形成多元化应用雏形：自适应学习平台(如Knewton)通过跟踪学生答题数据、学习时间等信息，自动识别知识薄弱点并推送针对性资源，实现学习路径个性化；智能辅导系统(如科大讯飞智能助教)可自动批改作业、智能答疑，减轻教师负担的同时提升反馈效率。但这些应用多停留在“辅助工具”层面，尚未深度融入教学流程，如个性化学习仅覆盖知识点推送，未涉及思维能力培养；智能辅导对复杂主观题的评价精度仍需提升，难以替代教师的情感引导与价值塑造。

(三)教育主体适应滞后，应用效能受限

教师与学生作为教育核心主体，对人工智能的适配能力不足制约了应用效果：一方面，教师面临角色转型挑战，即部分教师缺乏AI技术操作能力(如教育数据分析、智能平台使用)，且对AI辅助教学的信任度不足，导致技术与教学“两张皮”；另一方面，学生过度依赖AI工具的现象逐渐显现，学生群体频繁出现写作依赖智能辅助工具、语言表达缺乏个性的问题。

(四)技术支撑存在短板，安全风险突出

人工智能在教育领域的应用面临双重技术瓶颈：一是数据质量与隐私安全问题，AI决策依赖高质量数据，但学生学习行为数据常存在缺失(如课堂参与度记录不全)、偏差(如答题数据受干扰)，导致个性化推荐精度下降。二是技术适配性不足，现有AI系统多为通用型，未充分考虑不同学科(如数学解题思路引导、语文作文批改)、不同教育阶段(如幼儿教育互动性、高等教育研究性)的特点，导致应用场景受限、操作复杂。

三、人工智能重塑教育格局的实施路径

(一)社会协同赋能，完善政策与资源保障

构建“政府-企业-社会”协同机制：一是政府层面，设立人工智能教育应用专项经费，支持技术研发与试点项目(如偏远地区“双师课堂”推广)，制定《教育AI应用伦理准则》，明确数据收集、使用的“最小必要”原则，规范技术应用边界；二是企业层面，推动校企合作开发学科定制化AI工具(如数学智能解题系统、护理专业虚拟实训平台)，将职场场景(如企业岗位需求)融入AI教学内容设计，提升教育与就业的衔接度。

(二)学校系统落地，构建智能教育生态

学校作为AI教育应用的核心场景，需从“课程-师资-平台”三方面系统推进：一是课程融合，将AI素养纳入教育体系，开设《AI与学习》《教育数据分析基础》等选修课，同时在学科教学中嵌入AI工具(如语文用智能作文批改系统、物理用虚拟实验平台)，实现技术与教学的深度融合；二是师资建设，建立“AI+教育”跨学科教学团队(由学科教师、技术人员、教育研究者组成)，定期组织开展分层培训；对中青年教师，开展教育数据分析、个性化教学策略设计等进阶培训；三是平台搭建，建设校级智能教育管理平台，整合学习数据(如线上作业、课堂互动)、教学资源(如优质课程视频、虚拟实训模块)，同时配备专用AI教学实验室，提供沉浸式学习环境。

(三)师生协同适配，提升技术应用能力

师生需主动适应AI时代教育角色转变，形成“人机协同”的能力体系：对教师而言，需从“知识传授”转向“学习设计与引导”，利用AI生成的学生学习报告(如知识点掌握情况、学习时间分布)，制定差异化教学策略(如对薄弱学生增加小组辅导、对优秀学生布置拓展任务)；对学生而言，需在教师引导下建立“合理依赖”的AI使用习惯——如使用智能答疑机器人前先自主思考，借助AI工具验证解题思路而非直接获取答案，同时通过“AI应用实践活动”提升信息素养与批判性思维，避免技术依赖。

(四)技术迭代优化，筑牢安全与适配基础

技术层面需从“安全-适配-创新”三方面突破瓶颈：一是数据安全保障，采用AES(高级加密标准)等技术对学生敏感数据(如身份信息、学习记录)进行加密存储，建立数据访问权限分级制度(如教师仅可查看所教班级数据)，定期开展数据安全审计，防范泄露风险；二是技术适配优化，针对职业教育，设计高仿真虚拟实训系统(如机械制造拆装模拟、医患沟通场景)，同时简化AI工具操作界面，降低师生使用门槛；三是技术融合创新，推动AI与物联网、区块链等技术结合，根据学生学习状态自动调整；区块链保障学习成果(如证书、成绩)的可追溯与不可篡改，为终身学习档案建设提供支撑。

四、结语

当前，人工智能在教育领域的应用已突破“零到一”的起步阶段，但仍需应对技术适配性、教育主体协同、数据安全等挑战。未来，随着机器学习算法优化、自然语言处理技术升级，以及多技术融合(AI+元宇宙、AI+区块链)，人工智能将在沉浸式学习场景构建、终身学习路径规划等方面发挥更大作用。

同时，本研究仍存在局限：一是对新兴技术(如AI与元宇宙结合的虚拟教育世界)的探讨较浅，尚未形成系统的应用框架；二是研究方法以文献分析、案例总结为主，缺乏大规模实证数据(如不同AI工具对学习成绩的影响量化)支撑。后续研究可聚焦两大方向：一是深化新兴技术与教育的融合路径，开发场景化、定制化AI教育方案；二是开展实证研究，通过对比实验、长期跟踪，精准分析人工智能对教育质量、学生能力的影响机制，为教育智能化转型提供更科学的依据。

参考文献：

[1]狄俊锋,王芹,崔文琪.(2025).人工智能在教育教学中融合应用研究[J].EducationalTheoryandResearch,3(8):12-14.

[2]郑庆华.(2024).人工智能赋能创建未来教育新格局[J].中国高教研究,(3):1-7.

[3]蒲菊华,熊璋.(2021).人工智能与教育融合促进高等教育改革.#i{中国高等教育}(20),3.

作者简介：

王昊，出生年月：1992年3月22日;民族：回族；性别：男；学历：硕士研究生；职称：助教；研究方向：心理学、教育学。

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