人工智能技術在高校檔案管理中的應用研究

中圖分類號：G270 文獻標識碼：A

在當今數字化飛速發展的時代背景下，高校作為知識傳承與創新的重要陣地，其檔案管理工作正面臨著前所未有的機遇與挑戰。高校檔案承載著教學活動、科研成果和學生成長等方面的珍貴信息，是高校歷史發展脈絡的見證者，也是高校開展教學評估、學科建設以及文化傳承等工作不可或缺的重要資源。隨著高校規模的不斷擴大以及各類學術、教學活動的日益頻繁，檔案數量呈爆發式增長，傳統的檔案管理模式在效率、準確性和服務質量等方面逐漸暴露出諸多局限性。例如，檔案檢索往往只能基于簡單的關鍵詞匹配，難以精準滿足用戶復雜的查詢需求，檔案的安全保障也更多依賴人工巡查等相對低效的方式。

與此同時，人工智能技術正以前所未有的發展速度在眾多領域掀起變革浪潮，其憑借強大的數據分析、智能識別和自然語言處理等能力，為解決高校檔案管理現存的諸多問題帶來了新的思路和有效途徑。將人工智能技術科學合理地應用于高校檔案管理工作中，可以實現檔案管理從傳統模式向智能化模式的轉型升級，進一步提高檔案管理的效率與服務水平，更好地發揮高校檔案的價值。鑒于此，研究人工智能技術在高校檔案管理中的應用具有重要的現實意義。

一、人工智能技術與高校檔案管理概述

1.人工智能技術的內涵與主要分支

人工智能技術是一門模擬、延伸和擴展人類智能的綜合性學科，它通過計算機系統等載體，讓機器能夠像人一樣去感知、理解、學習和推理，并做出決策。從其內涵來看，它融合了數學、計算機科學和神經科學等領域知識，致力于打造具備智能特性的系統或機器，其主要分支豐富多樣。機器學習作為核心分支之一，能夠讓計算機基于大量的數據開展學習訓練，自動歸納數據模式、規律，進而實現分類、預測等功能。例如，利用機器學習算法對高校檔案實施智能分類整理。自然語言處理專注于人與計算機之間用自然語言實施有效交互，使計算機可以理解、生成人類語言，對于優化高校檔案檢索中的語義理解極為關鍵。計算機視覺則側重于讓計算機擁有“看”的能力，能識別圖像、文字等內容，可應用于高校紙質檔案的數字化識別工作。另外，還有專家系統、機器人學等分支，它們都從不同角度為人工智能在各領域的應用提供有力支撐。

2.高校檔案管理的內容與特點

高校檔案管理范疇廣泛，涵蓋教學、科研、學生、會計、基建以及行政與黨團等關鍵類別。教學檔案細致記錄了學校的課程設置詳情，如各專業開設的具體課程及學分分配；科研檔案承載著各類科研項目從申報時的項目申請書、可行性報告，到研究過程中的實驗數據、調研記錄，再到結項時的成果報告等詳細資料。學生檔案關乎學生在校期間的各個方面，學業成績展現其學習能力。會計檔案記錄學校財務收支，基建檔案涵蓋校園建筑從規劃到峻工的資料，行政及黨團檔案包含學校日常管理與組織活動的文件。

高校檔案管理具有顯著特點。首先是專業性。高校檔案涵蓋教學、科研、行政和學生等類型，不同類型的檔案都有其專業領域的規范要求。例如，教學檔案需要遵循教學管理規范，科研檔案要符合科研管理的專業性規定，從收集、整理到保管，每個環節都須具備專業知識與技能。其次是系統性，各類檔案并非孤立存在，而是相互關聯，共同構成完整的高校發展記錄體系。從教學活動反映教學質量，到科研成果展現學術水平，再到行政事務體現管理效能，各方面檔案從不同維度反映高校運行情況，形成有機整體。因而必須嚴格把控檔案的查閱、使用權限，通過制度規范、技術手段等確保信息安全。

二、人工智能技術與高校檔案管理的契合點

1.數據處理需求與機器學習高效分析能力的契合

高校檔案涵蓋教學、科研和學生等多個板塊，數據日積月累，規模龐大，且格式多樣，包括文檔、圖片、音頻和視頻等形式。這些數據需要實施精準分類、深度挖掘以及規律探尋，以便更好地實現檔案的有效管理與利用。機器學習能夠依據預設的算法，對海量檔案數據展開自動化處理。例如，通過聚類算法，可以依照檔案內容的相似性，將眾多檔案自動歸類到相應的類別中，避免了人工分類可能出現的主觀偏差與效率低下問題。例如，利用關聯規則挖掘算法，能從大量檔案數據里發現不同數據項之間隱藏的關聯關系，為高校的教學評估、科研方向把握等提供有價值的參考依據。憑借機器學習強大的數據分析與處理本領，高校檔案管理在應對復雜的數據任務時，得以更高效、精準地達成目標，推動檔案管理工作向智能化邁進。

2.檢索服務優化與自然語言處理語義理解功能的契合

高校檔案管理工作中檢索服務的質量，關系到檔案資源能否被高效利用。以往傳統的檢索方式大多依賴簡單的關鍵詞匹配，使得檢索結果往往不盡如人意。師生在查找檔案時，用自然語言表述的復雜需求很難被準確理解，如想要查找“近三年某專業實踐教學中效果顯著的案例”，僅靠關鍵詞很難精準定位相關檔案。而自然語言處理的語義理解功能恰能解決這一痛點，與檢索服務優化形成了完美契合。自然語言處理技術能夠剖析語句的語法結構、語義內涵，真正讀懂用戶查詢語句背后的意圖。運用到檔案檢索中，用戶可以像日常交流般輸入自然語言實施檢索，系統則可以跨越簡單的字詞匹配局限，精準分析出其想要的是涉及特定時間范圍、專業、教學類型以及效果情況的檔案內容，并快速準確地反饋相應結果。如此一來，大幅提升了檢索的精準度和便捷性，讓高校檔案檢索服務更貼合用戶的實際需求，進一步發揮檔案資源的利用價值。

3.實體檔案管理與計算機視覺智能識別特性的契合

高校存有數量可觀的實體檔案，如紙質文件、圖紙和照片等，這些實體檔案的妥善管理是檔案工作的重要部分。在實體檔案管理流程里，數字化轉化、信息提取以及狀態監測等都是關鍵環節。計算機視覺的智能識別特性在其中發揮著獨特作用。一方面，針對實體檔案的數字化需求，計算機視覺憑借其圖像識別與文字識別能力，可快速掃描紙質檔案內容，精準地將文字、圖表等信息轉化為電子數據，提高了實體檔案數字化的效率與準確性，減少人工錄入的誤差；另一方面，還能用于監測實體檔案的物理狀態，如識別檔案紙張是否有破損、字跡有無褪色模糊等情況，方便工作人員及時察覺并采取相應的保護修復措施。因而計算機視覺的智能識別特性為高校實體檔案從轉化到維護的全流程管理，提供了有力的技術支撐，助力提高實體檔案管理的整體水平。

4.安全保障訴求與人工智能身份識別及監控技術的契合

高校檔案承載著諸多機密信息，無論是教學改革方案、科研項目核心數據，還是師生的個人隱私內容等，都對安全保障有著極高要求。傳統的安全管理手段往往存在漏洞和效率不足的問題，難以全方位、實時地守護檔案安全，而人工智能中的身份識別及監控技術起著關鍵作用。在身份識別方面，如人臉識別、指紋識別等技術能夠精準核驗訪問者身份，嚴格把控檔案的訪問權限，杜絕非法人員隨意接觸檔案，確保只有具備相應授權的人員才能進入檔案系統或查閱實體檔案。從監控角度來看，智能監控技術可實時監測檔案數據在傳輸、存儲過程中的狀態，一旦出現異常訪問、數據篡改等可疑情況，能迅速發出警報并記錄相關信息，方便及時采取應對措施。憑借人工智能身份識別及監控技術，高校檔案管理得以構建更為嚴密、高效的安全防線，切實保障檔案信息的安全性與保密性。

三、人工智能技術在高校檔案管理中的具體應用

1.智能分類與標引助力檔案整理

高校檔案整理環節至關重要且任務繁重，傳統依靠人工實施分類與標引的方式面臨諸多挑戰，而人工智能技術中的智能分類與標引功能為其助力。智能分類與標引借助機器學習算法，能夠快速且精準地處理海量高校檔案。首先，它可以對檔案的多元特征開展深度分析，無論是檔案的文本內容、來源部門，還是涉及的學科領域、時間范圍等，都能成為分類的依據。例如，針對教學檔案，可依據課程類別、授課教師等要素將其準確劃分到相應的類別中，而科研檔案則按照項目所屬學科、級別等實施歸類，有效避免了人工分類因主觀判斷差異或對業務熟悉程度不同導致的分類混亂問題。其次，在標引方面，智能系統能自動提取檔案關鍵信息并賦予相應的標引詞，方便后續檢索與查詢。比如，一份學生實踐活動的檔案，系統會精準提取活動主題、參與人員以及舉辦時間等關鍵內容生成標引，使用戶在查找時能迅速定位。最后，通過智能分類與標引，不僅大幅提高了檔案整理的效率，還增強了檔案管理工作的規范性和科學性，為檔案的高效利用筑牢根基。

2.智能檢索與推薦優化檔案利用

高校檔案利用效率的高低很大程度上取決于檢索與推薦服務的質量，而人工智能技術的融入優化了這兩方面的工作。智能檢索依托自然語言處理技術，打破了傳統關鍵詞檢索的局限，以往師生在查找檔案時，常因檢索詞選擇不當或表述不夠精準而難以獲取理想結果，如今，借助自然語言處理強大的語義理解能力，用戶能用日常語言表述復雜需求，系統能夠準確剖析其意圖，如輸入“近五年物理學專業優秀畢業設計成果”，系統就能精準定位相關檔案，大幅提升了檢索的精準度與便捷性。與此同時，智能推薦功能基于用戶的歷史檢索記錄、瀏覽偏好以及檔案的關聯屬性等數據，運用推薦算法為用戶個性化推薦檔案資源。例如，一位經常查閱數學學科教學改革資料的教師，系統會主動推送與之相關的最新教學案例、成果分析等檔案內容。通過智能檢索與推薦的協同作用，高校檔案資源得以被更充分地挖掘和利用，更好地服務于教學、科研以及各項管理工作，讓檔案的價值得到最大限度地彰顯。

3.智能監控與預警保障檔案安全

高校檔案中蘊含著大量珍貴且敏感的信息，其安全保障至關重要，人工智能技術所支撐的智能監控與預警機制在此發揮著關鍵作用。在實體檔案的保管方面，利用計算機視覺和各類傳感器等人工智能的相關技術，能夠實時對檔案存放環境實施全方位監控。例如，智能溫濕度傳感器可精確監測檔案庫房內的溫濕度情況，一旦數值超出適宜檔案保存的設定區間，系統便會迅速發出預警，提醒工作人員及時調節環境參數，防止檔案因溫濕度問題出現霉變、脆化等損壞現象。同時，計算機視覺技術還能對檔案實體的狀態實施識別，若發現紙張有蟲蛀、破損或者字跡模糊等異常，也能即刻反饋信息。在檔案數據層面，智能監控系統可密切跟蹤檔案數據的存儲、傳輸情況。借助人工智能的行為分析算法，能精準識別異常的數據訪問行為，如未經授權的下載、篡改等操作，系統會馬上啟動預警，阻斷非法行為并通知相關人員，從而有效防范檔案信息被泄露、破壞等風險，切實筑牢高校檔案安全的堅固防線。

4.智能分析與預測輔助管理決策

智能分析與預測功能借助人工智能技術，正逐漸成為輔助管理決策的有力幫手，通過機器學習、數據挖掘等手段，智能分析可以深入處理高校檔案中繁雜的數據信息。例如，針對教學檔案，能夠梳理不同專業、不同課程在歷年教學中的學生成績分布、教學反饋情況等，精準分析出各教學環節的優勢與不足；對于科研檔案，可挖掘不同學科項目的成果轉化率、科研投入產出比等關鍵指標，清晰地呈現各學科的科研實力與發展態勢。而基于這些深度分析的結果，預測功能進一步發揮作用，它依據過往的數據規律以及當下的發展趨勢，對未來的教學走向、科研重點等實施科學預估。例如，預測未來幾年哪些專業可能面臨教學資源緊張，需提前調配，哪些學科領域的科研項目更具發展潛力，值得加大投入等。高校管理者便可依據這些分析與預測成果，制定更具前瞻性、合理性的教學管理策略和科研規劃，讓高校的各項資源得到優化配置，推動高校整體穩步且高質量地發展。

四、結語

隨著信息技術的不斷發展，人工智能技術在高校檔案管理中的應用越來越多，從智能分類與標引、優化檢索推薦到保障檔案安全以及輔助管理決策，人工智能正全方位重塑高校檔案管理工作模式，使其朝著智能化、高效化的方向穩步邁進。然而，在應用過程中仍面臨著諸如技術有待完善、專業人才短缺和數據安全需要進一步強化等挑戰。未來，高校需要持續加強與科技企業、科研機構的合作，不斷優化人工智能技術應用方案，同時，注重培養和引進兼具檔案管理專業知識與人工智能技術能力的復合型人才，以更好地應對挑戰，充分釋放人工智能技術在高校檔案管理中的價值，助力高校在教學、科研等方面實現高質量發展。

參考文獻：

[1]龔舒.區塊鏈和人工智能OCR技術在高校財會檔案管理中的應用研究[J].蘭臺內外，2024（31）：33-35.

[2]胡程.基于人工智能技術的高校檔案管理安全性研究[J].辦公自動化，2023，28（19）：38-40.

[3]周春蓮.人工智能技術在高校檔案管理中的比較優勢及實踐應用[J].山西檔案，2023（01）：126-128.

[4]王萌.人工智能技術提高高校檔案管理效率的運用研究[J].智慧中國，2021（12）：94-95.

[5]楊曉晶.淺議電子檔案管理在高校檔案管理中的創新應用[J].辦公室業務，2021（09）：136-137.

[6]曹青.高校檔案管理中的問題及其綜合利用策略分析[J].蘭臺內外，2023（19）：52-54.

[7]趙陽.物聯網技術在高校檔案管理中的應用[J].科技傳播，2019，11（08）：141-142.

[8]王雪純.數字化網絡技術在高校檔案管理中的應用探討[J]中國設備工程，2019（13）：203-205.

作者單位：鄭州輕工業大學