數智技術賦能高校廉政建設的邏輯理路與優化路徑

中圖分類號：G641 文獻標識碼：A 文章編號:1674-9170(2025)04-0036-11

在數字中國建設的宏觀背景下，高等教育領域正面臨數智化轉型的歷史機遇。隨著《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》的發布，我國陸續頒布了包括《數字中國建設整體布局規劃》《關于加強數字政府建設的指導意見》以及《全國一體化政務大數據體系建設指南》在內的多項政策文件，均提到要在教育等重點領域推動數字化建設，標志著我國高校治理的數智化轉型正逐步實現從單純的技術應用向制度化、規范化縱深發展的轉變，凸顯出新時代進一步提升高校治理的透明度和效率，回應社會對高校廉潔期待的總體目標。高校廉政建設作為高校治理的關鍵環節，在這一轉型過程中，不僅涉及技術層面的更新迭代，更涵蓋了治理理念、制度設計和文化建設等多個維度的深層次變革，尤其是大數據、云計算、人工智能等數智技術的引人，為高校廉政建設提供了新的工具和手段，同時也對高校傳統的廉政建設和治理范式提出了更高的要求。如何科學利用數智科技優化高校廉政治理結構，提升決策透明度和流程效率，構建更加明確的責任體系，確保數智技術在高校廉政建設中發揮最大效能，成為在探索中國特色高校廉政建設新模式的歷史進程中亟待解決的問題。

一、問題的提出與文獻綜述

從我國廉政建設的歷史視角來看，高校領域的廉政議題并非肇始于某個具體的時間點或某個部門提出的議案，而是一個伴隨著經濟社會發展和高等教育體系日臻完善而逐漸受到重視的領域。改革開放以來，高校作為人才培養和科學研究的主要陣地，在社會主義市場經濟體制轉型和高等教育規模迅速擴張的背景下，教學運行過程中的廉政建設問題開始受到社會的廣泛關注：一方面，經濟體制改革帶來了資源配置方式的變化，高校在資金運作、項目申報、科研經費管理等方面開始出現廉政風險;另一方面，高校內部治理結構日趨復雜，對權力運行的監督和制約提出了更高要求。侯志山、鐘福國等學者在這一時期便關注到了推進高校黨風廉政建設的新問題，主張從體制上鏟除高度集中管理模式下容易形成的官僚主義和特權現象，改善高校領導機關、領導干部的工作和思想作風。①進人21世紀后，基于國家對于教育事業的重視和資源投入日益提升，高校成為黨風廉政建設的重要陣地。特別是黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央更是將黨風廉政建設和反腐敗斗爭提升到新的高度，強調要“堅持無禁區、全覆蓋、零容忍”②，“堅決反對腐敗，防止黨在長期執政條件下腐化變質”③。高校廉政建設作為黨風廉政建設的一部分，得到了更為系統和深入地推進。在此基礎上，學界圍繞高校廉政建設形成了兩條主要研究脈絡：

其一，關于高校廉政文化的宏觀構建。廉政文化是高校廉政生態建設的核心，在形成常態廉政現象、提供理論支撐和實踐指導中發揮了重要作用。韓喜平提出了高校廉政生態建設的文化邏輯，認為廉政生態是廉政建設目標設定的理想狀態，意味著廉政將以一種常態現象存在，并強調了廉政文化在涵養、帶動和構建廉政生態中的作用；周麗華等學者則深人探討了中華傳統廉潔文化融人新時代高校黨風廉政建設的內在機理及現實路徑，指出中華傳統廉潔文化為高校黨風廉政建設提供了理論滋養、制度導向和實踐指向；宋麗娟和楊曉培從價值與技術互構的角度，探討了高校廉政文化傳播的適應性，強調了話語表達的價值立場與技術效果的重要性。?

其二，關于高校廉政建設的具體路徑。圍繞如何推進和完善高校廉政建設，眾多學者提出了包含風險預警機制、思想政治教育以及制度執行力提升在內的多元化策略，旨在通過具體監督機制和預警系統來強化高校廉政建設的實效性。例如，謝中清提出了高校廉政風險預警機制的優化策略，強調了在關鍵領域建立預警機制的重要性；孫永超從新時代推進高校廉政教育的角度出發，探討了廉政教育理念、載體和內容，強調了思想政治教育在高校廉政教育中的核心地位；②邵彥敏和劉海濤在探討高校黨風廉政建設制度執行力時，提出了提升執行力的路徑建議，包括提高制度設計質量、增強制度執行主體能力和營造制度執行文化氛圍等。③

除了我國對于高校廉政建設表現出高度重視之外，國外機構和政府同樣對高校廉政問題給予了極大的關注：早在2007年，聯合國教科文組織就公布了一份名為《學校腐敗：出路在何方》的研究報告，指出全球教育領域腐敗現象嚴重，對于高校腐敗采取應對行動刻不容緩。立基于此，國外學者研究成果廣泛涉及高等教育腐敗的概念界定、類型及表現形式、危害、成因以及治理策略等多個方面:Heyneman S.P從動因視角出發，將教育腐敗定義為\"濫用公權力獲取人事利益或物質利益”④，PetrovG.，TempleP等學者則主張只有“違法行為\"才能被定義為腐敗；Osipian A，ZaloznayaM等學者認為高等教育腐敗的成因復雜，涉及政治、市場和制度等多個方面。這些因素相互作用，共同導致了高校腐敗的產生和蔓延；①對于高校的腐敗治理和廉政建設，則需要訴諸于法律、行政、技術、文化等在內的多要素協同治理框架，如Poisson M提出應從限制高校自主權力、完善教育問責制度、調整科研創新激勵機制、提升政治參與意愿等多個環節構建全面的監管策略。國外對高校廉政問題的研究顯示了各國對高等教育腐敗問題的深刻認識和廣泛關注，不僅為理解高校腐敗提供了多角度的視野，也為全球高校廉政建設提供了理論支持和實踐指導。

然而，隨著數字時代的科技創新發展，尤其是大數據、云計算、人工智能等數智科技的興起，這些以人工監管和經驗管理為核心的傳統廉政治理范式開始表現出明顯的不適應：一方面，傳統的高校廉政建設過程無論是文化塑造還是廉政機制的具體執行，均依賴于人工化的監督和經驗判斷，例如在風險預警中往往采用定期檢查、審計和反饋機制，缺乏科學的數據分析和預測能力。這種模式在信息獲取和處理上存在一定的滯后性，特別是在面對快速變化的環境和復雜的廉政風險形勢時，往往無法及時識別和應對潛在的腐敗行為，不能提供有效的解決方案，導致高校在應對新型腐敗問題時顯得力不從心;另一方面，傳統的高校廉政監管缺乏必要的信息真實性和透明度，相關數據、信息的獲取依賴于人工報告、審閱等形式，這種信息傳遞方式不僅效率低下，還容易導致信息失真和遺漏。換言之，僅僅依靠內部權力架構的調整和部門之間的協同，并不能保障信息的全面性和準確性，更不用說最終的決策判斷是否科學合理。因此，面對數字時代的機遇和挑戰，高校廉政建設亟須順應技術革新的潮流，積極擁抱、融入數智科技，通過數字化、智能化轉型，實現廉政治理模式的創新和升級，確保高校廉政建設能夠適應新時代的新要求，從而維護高校的清廉形象，提高教育質量，為構建一個公正、透明的教育學術環境提供堅實的支撐。

二、數智技術賦能高校廉政建設的邏輯理路

數智技術的核心價值在于通過精準的風險識別、實時監控和智能預警等功能，揭示廉政風險的內在規律，為高校廉政建設提供科學化、精細化的管理手段，從而實現對教育腐敗等行為的早期發現與有效預防，推動高校治理模式從被動應對向主動防控轉變。因此，厘清數智技術賦能高校廉政建設的基本邏輯理路，是探究其具體應用路徑的前提。

（一）價值轉向：從個案監察到系統治理

在高等教育領域，高校廉政治理模式正經歷著一場由數智技術驅動的價值轉向過程——傳統的個案監察模式正逐步被系統治理的方法所取代。一般而言，傳統的個案監察模式主要側重于對已發生腐敗行為的事后處理，而非主動預防抑或預先進行系統性的風險管理，表現出明顯的被動性和滯后性。同時，個案監察模式在處理腐敗問題時也往往呈現出碎片化特征，缺乏對高校內部廉政風險的整體把握和系統分析。由于未能全面識別和評估潛在的廉政風險因素，這種事后監管模式難以在事前形成有效的風險防控體系，容易導致監管盲區和漏洞，難以從源頭上遏制腐敗行為的發生。①隨著數智技術的引入，尤其是大數據分析等技術的應用，為高校廉政問題的監督和預防提供了一種全新的視角和方法論，即通過海量的數據收集和綜合性的數據深度分析，系統地識別潛在的廉政風險和高危因素，精準預警潛在的腐敗行為，并及時實施有效的控制措施并制定預防策略。這種基于數智技術的系統治理方法論，不僅能夠從數據層面揭示高校廉政建設中普遍存在的問題，還有助于挖掘腐敗現象的深層次誘因，進而從源頭上治理高校腐敗問題。

(二)動力轉換：從人工審查到智能監管

在人工智能等數智技術得到廣泛應用之前，對于腐敗案件的監督主要依賴于人工審查的模式。受制于人力資源的有限性和個體主觀性差異，這一模式在覆蓋面、響應速度和處理精準度上存在明顯局限性，尤其在面對大規模和高頻率的監察任務時，往往難以實現對高校內部復雜多變廉政情況的全面監控和高效處理。隨著數智技術的發展，特別是人工智能和機器學習技術應用的推廣，打造智能化的高校廉政監管模式成為提升高校治理效能的重要一環。這種技術驅動的監管模式能夠以穩定的算法減少人為因素干擾，在增強結果公正性和客觀性的同時，自動化處理和分析大量數據，顯著提升監察工作的效率和精準度。例如，人工智能可以對高校的財務流程、科研項目、招生錄取等多個關鍵領域進行實時監控，快速識別異常和潛在風險，從而實現對廉政風險的早期預警與自動防控。智能監管模式的引入，也減輕了人力資源在數據收集、處理和分析上的壓力，使得高校監察人員能夠將更多精力投人到無法通過智能監管系統直接解決的某些復雜問題的深入分析和決策中。由此可見，這種基于數據和算法的智能化監管方式，為高校廉政建設提供了一種更為科學和動態的管理手段，有助于構建一個更加健全和高效的廉政治理體系。

(三)文化培育：廉政文化的數智化傳播

廉政文化與廉政生態是不可分割的天然有機體，成熟的廉政文化對廉政對象的思想和行為具有深遠的影響，能夠促使其內化于心、外化于行，形成自覺遵守廉政規范的堅定意識，缺乏文化內核的廉政生態則會誘發和引致廉政問題。①放眼全球，成功的廉政生態建設無不將廉政文化置于核心地位。基于此，廉政文化的傳播對于培育和強化高校廉政生態具有至關重要的作用。

隨著互聯網信息技術和網絡媒體平臺的發展，文化的傳播途徑和手段亦在經歷數智化轉型。數智化傳播利用網絡平臺、社交媒體等現代信息工具和大數據算法等技術，拓寬了廉政文化的傳播渠道，增強了其覆蓋面和影響力。這種新型傳播方式不僅能夠迅速地將重要的廉政知識在最短的時間傳遞給廣大師生，還能夠通過自主性高的社交媒體平臺，激發師生對廉政話題的討論和思考，從而提升廉潔意識。可以預見，在高校校園內推動廉政文化傳播的數智化轉型將有助于形成強大的廉政文化氛圍，進而對師生的日常行為產生潛移默化的影響，促使其在日常工作和學習中自覺遵守廉政規范，形成以廉為榮、以貪為恥的價值觀念。通過數智平臺，高校還能夠加強與外部社會之間的信息互聯互通，將校園廉政文化的影響力擴展到更廣泛的社會領域，為構建全社會的廉潔氛圍貢獻力量。

綜上所述，數智賦能不僅意味著為高校廉政建設提供創新的管理思路和工具，而且標志著高校治理體系和治理能力現代化必須重視以技術為核心的廉政生態體系，即通過引人先進的大數據分析、人工智能等技術，增強高校廉政建設的支撐力和生命力，促進其向更高效、更精準、更系統化的方向發展。

三、數智技術賦能高校廉政建設的風險研判

雖然數智技術的引入為深化高校廉政改革帶來了前所未有的機遇，但也同樣伴隨著一系列的不確定性風險和挑戰。這些風險不僅可能影響到高校的治理效率和決策質量，更可能對師生的個人隱私和信息安全造成嚴重威脅。只有在充分識別這些風險的基礎上，才能采取切實有效的措施，以確保數智技術在廉政建設中的應用既能充分發揮其效能，又能保障師生權利的完整性，實現高校廉政建設的可持續發展。

(一)數據隱私與安全風險

系統治理需要以數據信息的收集、存儲、處理和共享為基礎，這也意味著數智技術在高校廉政建設中的應用需要圍繞師生的個人信息、工作和學習數據甚至日常行為痕跡展開，稍有不慎便可能對高校的治理公信力和師生的合法權益造成影響。

首先，在數據信息收集環節，高校廉政監管通常需要收集大量涉及師生個人信息的數據，包括身份信息、學業成績、財務狀況等。雖然理論上這些數據的收集必須遵循《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》)等立法的相關規定，從而確保數據信息收集的合法性和必要性。然而，無論是《個人信息保護法》還是其他的立法政策文件均未明確對高校教學、科研等多個環節中的數據屬性作出明確界定，實際操作中往往也缺乏對數據收集范圍和目的性的統一標準，容易導致個人隱私信息的過度收集和不當使用。這不僅侵犯了師生的隱私權，還可能引發高校內部的信任危機。

其次，在數據存儲和處理環節，數據安全問題同樣突出。一般而言，高校在利用數智技術進行數據存儲時，必須采取有效的安全措施，如數據加密、訪問控制和定期安全審計等，以防止數據泄露和非法訪問。然而，許多高校受限于資金、技術設施和人員水平等問題，數據安全工作普遍處于起步階段，安全標準及規范尚不健全，甚至客觀上面臨系統老舊、設備配置不規范、擴展性低等難題，針對數據安全風險升級改造的難度極大。①技術設施和管理上存在的不足，導致數據在存儲和處理過程中存在被黑客攻擊以及敏感信息泄露的風險。以南昌某高校為例，2023年由于該校在開展數據處理活動中，未履行數據安全保護義務，導致學校存儲教職工、學生等3000余萬條信息的數據庫被黑客非法入侵，其中3萬余條師生個人隱私數據在境外互聯網上被公開兜售，造成了極為惡劣的社會影響。這一事件不僅暴露了高校在數據防護方面的巨大漏洞和安全風險，也引起了社會各界對高校治理過程中數據安全問題的高度關注。

最后，數據共享作為系統治理最關鍵的一環，在高校廉政建設中可以促進信息的流通和協同治理，但同時也可能引發隱私泄露和數據濫用的問題。例如，高校監察部門在與其他部門以及外部機構共享數據時，如何確保共享數據在流轉過程中的安全性和合規性，明確共享數據在不同主體之間分別查閱、使用的權限和范圍，防止數據在未經授權的情況下被濫用，是當下迫切需要引起重視的一個問題。同時，圍繞數智平臺開展的數據共享活動，一旦缺乏透明可控的數據共享機制，也會導致師生對數據使用的擔憂甚至抵觸情緒，影響高校廉政工作的開展。

(二)算法偏見與技術依賴

算法偏見是數智技術在任何一個領域的應用過程中均無法回避的問題。一方面，智能監管系統主要依賴于數據驅動的算法進行決策，而這些算法的有效性和公平性直接受到數據質量、模型設計以及訓練過程的影響。如果在數據采集和處理階段存在偏差，或算法設計者未能充分考慮到被監管群體的多樣性和復雜性，可能會導致不公正的廉政監管結果。尤其在高校這樣一個特殊的多元化社會集合中，算法偏見問題更為突出。高校的人員構成包括教師、行政管理人員以及學生等不同群體，且各群體的行為模式、需求和社會地位存在差異:教師群體通常具有較高的職業素養和社會地位，可能面臨的廉政風險主要涉及學術不端、經費濫用等問題;行政管理人員作為高校管理權力的主要執行者，相對而言是權力尋租或濫用職權等廉政風險的高發人群;學生群體同樣是廉政建設的重要監督對象，在數字化校園環境下，其行為數據(如實驗室訪問頻次、電子設備使用記錄等)作為算法分析的重要依據，可能因壓力應對行為與違規行為特征的模糊邊界而被算法片面解讀。例如，學生因學業壓力導致的頻繁訪問實驗室或使用電子設備的行為，可能被誤判為違規操作的風險信號。與此同時，教師與學生之間、教師與行政人員之間，往往存在較為復雜的上下級關系和權力互動。例如，教師在學術研究和教學過程中需要依賴于一定的行政資源，且在教學過程中會面臨來自學生或同事的非正常壓力。這也導致了被納入智能監管的行為模式復雜多變，難以通過簡單的數據模型進行準確捕捉。如果智能監管算法未能充分考慮到這些社會關系和權力結構，尤其是不同群體之間的行為特征和社會背景差異，可能會對某些群體產生過度關注，而忽視另一些群體的潛在問題，導致算法決策產生偏差，從而破壞高校廉政生態。

另一方面，相比傳統的人工監管，雖然智能監管可以顯著減少人力資源的投入，節約管理成本，提升廉政建設效率，尤其是在處理大量日常事務、監測普遍性違規行為等方面表現突出，但這并不意味著它可以完全替代人工審查。相反，對技術的高度依賴可能使高校在廉政監管中逐漸放松對人工審核的重視，進而削弱人工審查的能力，沖擊高校傳統的廉政生態體系，導致高校廉政系統在轉型過程中呈現一定的脆弱性，一旦智能系統出現問題，缺乏足夠的人工干預機制以填補其漏洞。此時，就需要更具靈活性和應變能力的人工監管審查干預機制，對智能系統的判斷進行實時反饋與調整，從而避免監管盲點。因此，高校在推動數智技術應用的同時，必須關注如何實現人工監督與智能監管的有機結合，避免形成技術孤島。

(三)文化適應性風險

高校廉政建設不僅依賴于技術手段的創新和效率提升，更需要根植于校園的廉政文化氛圍和師生對這一文化的認同感與接受度。因此，數智技術的引人不僅要求技術系統層面的高度整合，還必須確保廉政文化在數智化傳播中能夠保持其核心價值不動搖，并具有足夠的吸引力和可接受性，這也是推動廉政文化傳播數智化轉型過程中必須關注的重點問題。

其一，去人性化與公正價值的沖突。傳統的高校廉政文化強調的是一種對個體的尊重以及公正的管理方式，特別是在對學術誠信和管理行為的監管過程中，往往需要結合個人的具體情況、動機以及行為的社會背景進行判斷。然而，依賴于算法的智能監管系統，通常追求的是高效的標準化操作，忽視了個體差異和行為的復雜性。例如，智能監管系統可能根據歷史數據對某些行為做出自動化判斷，而這種判斷并未考慮到行為背后可能存在的情境因素，如壓力、誤解乃至學術創意的邊界。系統的標準化決策往往對相似個體采取相同的規則，這樣一來，原本基于個人動機和社會背景的公正判斷，可能變得僵化和機械，無法匹配高校廉政文化所追求的“人本\"公正。①這一點在學術不端行為的判斷中尤為明顯——算法可能會過于側重數據中反映的客觀違規信息，而忽略了例如學術創新、無意之過等復雜要件，從而影響了高校對個體的公正對待。

其二，個性化與文化傳承的沖突。高校廉政文化具有深厚的歷史背景和文化積淀，它不僅僅是對行為規范的要求，更包含著對于教育、道德與倫理的傳承。在這種文化影響中，師生互動和校園內的道德氛圍對于高校廉政建設起著至關重要的作用——個體的行為往往通過文化的傳遞和教化來形成。而數智技術更多著眼于標準化和自動化的規程，無疑會削弱高校文化中原有的個性化管理和教育方式。例如，傳統的廉政文化傳播主要依靠師生之間的道德教育、案例分析和自我反思來塑造個人的廉潔意識與責任感，而數智技術則更趨向于通過硬性的制度和自動化的監管手段來進行直接的行為控制。在缺乏互動性和人文關懷的情況下，這種轉變會導致師生對于廉政文化的認同感下降，進而影響到高校廉政文化的傳承和發展。特別是一些非量化的行為，如道德判斷和倫理沖突的處理上，數字化技術并不能完全代替

人際關系中的價值傳遞與文化影響。

其三，群體差異與文化認知的沖突。高校師生群體的地域背景差異是影響廉政文化傳播效果的一個關鍵因素。當前我國高校的組成人員相對復雜，往往由來自不同地區、不同民族的學生和教職工組成，他們在廉政文化的理解和認同上存在一些差異。例如，來自經濟發達地區的教職工和學生群體在文化和道德觀念上相對較為前衛，傾向于絕對的法治和執行透明度，而來自經濟欠發達地區的群體，可能會更多地受到地方性社會關系和人情文化的影響，對廉政文化的認知更側重于人際關系的協調和傳統倫理，而非嚴格的制度化管理。在這一背景下，廉政文化數智化轉型過程中恪守的標準化模式難以充分涵攝這些地區差異，尤其是在某些區域或群體中，過于嚴苛的監管措施和過度依賴技術化的廉政管理文化，會造成文化認同上的隔閡，影響廉政文化的整體認同與普及。

四、數智技術賦能高校廉政建設的優化路徑

數智技術在高校廉政建設中的應用為提高管理效率、加強監督力度、促進廉政建設的公正性提供了強有力的支持，但其在實際操作中面臨的一系列風險與挑戰，表明這并非一項簡單的任務，而是復雜且具有多維度挑戰的系統性工程，必須從多個層面有針對性地進行制度完善。

(一)加強高校數據隱私保護與安全治理

在高校推進數智技術賦能廉政建設的過程中，為了有效保護師生個人信息隱私和數據安全，高校需采取必要措施確保數據的合法合規使用，減少數據泄露、濫用和非法訪問的風險。首先就是建立以廉政建設需求為導向的數據合規管理體系。具體而言，高校需在《個人信息保護法》《中華人民共和國數據安全法》等立法構建的宏觀數據隱私框架下，制定更具針對性的高校廉政數據保護措施和管理規范，明確哪些數據可以被收集、存儲、處理和共享，且相關環節都能遵循合法、正當、必要的原則。①特別是在廉政數據收集階段，必須排除與廉政無關的行為數據，使收集的數據能夠準確、客觀地反映廉政狀況，避免因數據偏差影響廉政監管的公正性與準確性，并向師生預先告知數據用途及隱私保護措施，確保只收集為實現廉政目標所必需的數據。例如，涉及師生的個人身份背景信息、學術成績、財務數據等敏感信息時，必須獲得明確同意，并詳細告知數據收集的目的和用途是用于廉政監管而非其他事項。同時，應建立紀檢監察部門參與的數據審計機制，定期核查數據收集范圍與廉政監管目標的一致性，防止數據過度采集演變為監管權力濫用，及時糾正可能存在的漏洞。

其次，數據存儲和處理是確保數據安全的關鍵環節，也是廉政數據質量的重要保障。高校應對收集的敏感數據實施加密處理，防止數據在存儲和傳輸過程中遭到篡改或泄露，從而保證廉政數據的真實性和完整性，避免因數據安全問題導致廉政監管結果出現錯誤或偏差。同時也應著手建立更加嚴格的權限控制機制，對數據訪問和操作進行有效的監管和溯源，防止未經授權的人員篡改或濫用廉政數據，確保廉政監管工作的公正性和透明性。例如，可以根據數據敏感性和用戶角色，采用身份認證、訪問控制和審計日志等方式，設置不同的訪問權限，只有被授權人員可以訪問相關數據，且數據的訪問過程受到充分監控。

最后，在數據共享環節，高校應建立透明可控的數據共享機制和審批流程，明確各部門和外部機構的數據使用范圍，只有經過授權的部門、人員或智能監管系統才能共享、查閱數據，禁止將包含師生隱私的原始數據向非監管機構開放。每一項數據的共享活動都應有詳細記錄和審計，防止數據被不當利用。數據共享前，也應預先采取加密和脫敏等技術手段保護敏感信息，并要求數據使用各方必須簽署嚴格的數據保護協議，重點監督外部機構遵守數據保護義務，避免數據在未經授權的情況下泄露或濫用，最大程度地保障師生隱私和數據安全。

(二)打通數據壁壘抵御算法偏見

算法偏見的根本來源之一在于數據本身存在壁壘，如果采集數據不夠全面，或者在采集過程中產生偏差，算法的預測和判斷就會偏向某些群體，直至產生不公正的結果。因此，高校在構建智能監管系統時，必須特別關注數據采集的多樣性和代表性，確保所用數據能夠充分涵蓋不同的群體、學科和行為模式。例如，在學術不端行為的識別中，獲取的數據應包括不同學科的研究行為和評價標準，而不能僅僅依賴于某一學科或領域的行為數據，否則就可能因為學科之間的壁壘導致算法在其他學科領域中被不公平判斷，從而加劇某些群體的監管負擔或忽視其他群體的潛在問題。這就要求高校應在數據采集階段，通過廣泛采集多元化的數據信息，結合學術領域的特定需求，進行去偏化處理，避免過度依賴單一數據源或歷史數據中的偏見。

需要強調的是，即便在數據收集過程中強調了數據來源的全面性，囿于社會文化背景、數據采集能力的局限性以及人工干預造成的選擇性偏差與樣本偏倚，無法絕對排除數據本身固有的歷史性偏見，這也是導致算法偏見的另一誘因，即模型訓練階段，歷史數據中存在的偏見會被算法自動學習和放大，并在數據積累和使用過程中得到固化和延續。因此，高校在智能監管系統的設計和開發過程中，應同步引入去偏化(de-biasing)技術，通過調整模型訓練過程中的算法權重、調整數據樣本的分布，以減少不平衡的數據對模型結果的影響。例如，可以通過“重采樣\"或“權重加權\"的方法，平衡不同群體在數據集中的比例，從而避免某些群體的特征被算法過度擬合。由于數據和算法處于不斷變化之中，智能監管系統的公正性和有效性也需要持續跟蹤與監控，進而使算法偏見能夠得到有效修正。高校可以針對性地建立一套完善的算法監控機制，定期對算法模型的決策結果進行復核和評估，重點審查對不同群體的影響是否存在顯著差異。一旦發現存在算法偏見的風險，及時進行數據調整或算法修正。因此，除了一些本身具備高水平算法設計技術的高校外，其余高校和部門可以嘗試引人獨立的算法審計機構或第三方評估團隊，對算法進行定期審查，動態修正智能監管系統中的算法偏見，確保技術應用的長期有效性與合規性。

(三)同步提升人工監管能力與道德素養

數智技術賦能高校廉政建設的成功不僅依賴于技術的完備程度，更需要具備深厚技術背景和倫理意識的專業人員來支撐其運營與決策。高校在推進數智技術應用的過程中，必須保持人工監管的獨立性，確保監管人員在智能系統做出不當或錯誤的決策時能夠進行必要的干預和修正，使技術無法覆蓋或應對的特殊情況得到恰當處理，實現人工與智能的互補。因此，在數據處理、算法設計、人工審查等環節中，必須關注如何培養既具備先進技術應用能力，又具有高尚廉政文化素養、能夠平衡技術執行與道德判斷的復合型人才，這也是當前高校廉政建設面臨的重大挑戰之一。

其一，為了滿足這一需求，高校應結合自身人才培養和專業教育的社會功能定位，創新跨學科的人才培養模式，培養具備綜合能力的復合型人才。例如，可以結合計算機科學、法律、倫理學和公共管理等學科，開設專門的跨學科課程，培養既懂技術又理解廉政文化、法治思想的高素質人才;適當加強與政府、企業和社會組織的合作，構建校內外聯合培養機制，提升學生的實踐能力和應對復雜問題的綜合能力。特別需要強調的是，在數智技術的應用中，倫理問題和道德責任尤為突出。高校應將技術倫理作為核心課程內容之一，強化技術倫理與道德責任教育，提升學生對技術應用的倫理判斷能力，使其能夠做出符合社會責任和廉政建設要求的最終決策。

其二，高校還應為在職人員提供持續的培訓和教育，使現有工作人員能夠跟上技術發展的步伐。針對不同崗位的需求，定制培訓項目，如數據治理、人工智能倫理等，以提高教師、行政人員以及管理者在數智技術應用中的操作能力和道德素養。同時，強化對算法模型設計人員的職業道德培訓，幫助他們在技術開發和應用過程中，始終堅持廉政原則，確保數智技術的應用不偏離公正和透明的初衷。

(四)強化廉政文化傳播與數智技術的適應性

若技術與廉政文化之間的適應性問題無法得到有效解決，不僅會弱化廉政文化的校園影響力，甚至可能帶來師生認同危機和管理效果的偏差。因此，強化廉政文化傳播與數智技術的適應性，不僅是技術應用的實際需求，也是確保高校廉政建設可持續發展的重要保障。

其一，在數智技術應用中注重廉政文化的核心價值傳遞。高校廉政文化以人文關懷、公正透明和責任擔當等為其核心價值，而數智技術去人性化的特性可能與傳統廉政文化的溫情和個性化管理產生沖突。因此，在推進數智技術應用時，高校應當確保智能監管系統能夠與高校的廉政文化價值觀相契合。①具體而言，在智能監管系統的設計中，必須保持對個體差異、學術自由和道德責任的尊重，避免過度依賴標準化、數字化的模式。在制定智能監管策略時，充分考慮廉政文化的柔性管理特點，通過設立靈活的反饋機制，保證系統在做出決策時能夠充分聽取和尊重師生的聲音。

其二，強化數字化傳播渠道的個性化和互動性。傳統廉政文化強調的是師生之間的互動與共識建立，而完全平臺化、自動化的技術手段也容易導致信息的單向傳遞和形式化教育，削弱廉政文化中的\"人本\"因素傳遞——如果數字化平臺僅僅作為信息的傳輸工具，而忽視了師生參與、反饋和討論的機制設計，其后果無疑是暴露出廉政文化教育的單調和枯燥，甚至使師生對這一新興模式產生疏離感。因此，高校在推進廉政文化傳播的數智化轉型時，應重點關注如何增加互動性和個性化特征，以保證廉政文化能夠在數字平臺上得到更廣泛的傳播和落實。例如，可以利用在線平臺和虛擬課堂，結合實際案例進行討論和反思，使師生能夠在互動中加深對廉政文化的理解與認同。通過這種個性化和互動化設計，高校不僅能夠保留廉政文化的核心價值，又能夠適應數字時代的文化傳播需求，增強文化吸引力和感染力。

其三，推進動態的廉政文化建設。高校的廉政文化并非一成不變，而是隨著時代發展、社會需求以及師生價值觀變化而不斷調整和演進的。數智技術為廉政文化的傳播和塑造提供了新的平臺與手段，但同時也要求高校對其在實際應用中的效果進行動態優化。對此，高校可以通過數據反饋、師生調查和文化審計等手段，監測數智化的廉政體系和監管系統是否存在過度監管、數據濫用等問題，及時發現并消除可能產生的負面影響，通過數據分析深入挖掘數智技術在廉政文化建設中的創新作用，探索新的廉政教育模式、道德激勵機制及行為糾偏方法。在此基礎上，高校能夠借助數智技術不斷推進廉政文化的動態優化，保障數字時代的廉政建設不會脫離文化根基，推動高校廉政文化的持續發展和深化。

綜上所述，文化適應性風險作為數智技術賦能高校廉政建設過程中的一個重要挑戰，要求高校在引人數智技術時，不僅要關注技術本身是否先進，更要注重數智化的廉政文化傳播方式能否與高校現有的治理體系以及廉政文化價值觀相融合。只有在傳播過程中保持廉政文化的核心價值，并且通過創新的互動方式增強其吸引力和參與感，才能確保這一新興模式在高校得到貫徹落實，真正實現廉政建設的長效機制。隨著技術不斷進步和相關政策日臻完善，數智技術將在高校廉政建設中發揮愈加關鍵的作用，推動高校治理模式從被動應對向主動防控轉變，實現更高效、更精準的廉政治理，全面提高監管的實時性和精確性。這不僅是提升高校內部治理能力的重要途徑，也將為全社會的廉政建設提供示范和支持，推進公共治理的現代化和社會的全面進步，為形成風清氣正的廉政文化氛圍貢獻力量。

責任編校 張煜洋

The Logical Mechanism and Optimization Path of Empowering University Integrity Construction with Digital Intelligence

WANGKaiyuan(olegeofHumanitiesandLaw，Shandong UniversityofScienceandTechnologyQingdao26659，Shandong China)

Abstract:InthecontextoftheconstructionofDigitalChina，theadministrativesystemofuniversitisisencounteringahistorical opportunityofdigitaltransformation.Emergingdigialtechnolgiessuchasartficialinteligenceandbigataprovidenwtolsfor theconstructionofcleanadministrationandthediseminationofcleancultureinuniversities，ffectivelyimprovingthefciency andacuracyofcleansupervisionandpromotingthetransformationoftraditionalcleansupervisionmodelsfromindividualcase supervisiontosystematicmanagement，andfrompasiveresponsetoactivepreventionandcontrol.However，theapplicationof digitaltechnologyisalsoaccompanedbyaseriesofuncerinrissandchallenges，ichafecttheadministrationefecyand decision-makingqualityofuniversities，whichevenposesaseriousthreattotheprivacyandinformationsecurityofteachersand students.Efortsshouldbemade tostrengthentheprotectionofdata privacyandsecuritymanagementinuniversities，tobreak downdatabarierstocounteralgorithmicbias，tosynchronouslynhancehumansupervisioncapabitesandmoraliteracyandto strengthenthadaptabilityofanti-coruptioncultureiseminationanddiialechologtoensurethatdigitaltechnologplasits maximum role in the construction of university integrity administration.

KeyWords:digital inteligence technology;university integrityconstruction;data security;algorithmbias