（问题） 德弗莱大学是一所线上与线下混合办学的高校，主要面向在职人群。校方数据显示，在私立营利性大学本科生中，相当一部分学生年龄在25岁以上，多数有全职工作，约半数为父母。这类学生的学习时间往往集中在晚间：下班后、处理完家庭事务才开始上课和完成作业，常常从晚上7点后持续到深夜。与此相对，传统的教师答疑、导师辅导和行政支持多在常规工作时间提供，学生最需要帮助时往往得不到及时回应。 同时，学校还面临高频招生与迎新带来的压力：每八周一个学期，新增学生规模不小，沟通、注册与入学指引需要在短时间内完成，对服务承接能力和系统协同提出更高要求。 （原因） 一是学习者结构变化带来服务时段错配。在职成人的“碎片化学习”成为常态，如果服务窗口仍以日间为主，就会出现支持空档，影响学习体验与留存。 二是业务系统分散推高运营成本。过去为满足新生入学与课程沟通需求，工作人员需要在学习管理系统、学生社区平台和营销系统之间反复导入导出名单与信息，流程依赖人工衔接，效率受限且容易出错。 三是组织流程仍沿用集中式、线性设计，难以满足数字服务对实时响应的要求。学校信息部门负责人指出，如果只是把新技术叠加在原本就不顺畅的流程上，反而会放大堵点，让服务体验和内部协作同时承压。 （影响） 支持供给不足会直接影响学生的学习连续性与满意度：课程规则、注册流程、费用缴纳、学习资源等问题得不到及时解决，容易导致学习中断、延误甚至退课。对学校而言，高频迎新期间如果信息发布和咨询承接不及时，将加重咨询中心与学务团队负担，抬高服务成本，并可能影响招生转化。 更重要的是，在混合办学背景下，学生对“随时可得”的服务预期不断提高。教育机构如果缺少稳定的在线支持能力，品牌口碑与竞争力将面临挑战。 （对策） 为应对上述挑战，德弗莱大学在外部技术平台支持下部署智能代理，并于2025年4月上线首个应用场景，推出面向潜在学生的“DeVryPro”。该工具围绕课程信息、报名流程、学习体验等高频问题提供即时回应，主打全天候可用，并可协助完成选课、注册与缴费等操作，减少用户在多个页面和渠道间来回切换的成本。 面向在读学生，智能代理通过学校门户提供支持与提醒，逐步替代原有能力有限的在线机器人，以覆盖更复杂政策、学术与职业服务咨询。 在能力建设上，系统从学生手册、学术目录、职业服务材料等多源信息中提取要点，归纳常见问题并生成答案。校方强调，“人机协同”仍是基本原则：当学生提出超出授权范围或需要个案处理的问题时，系统会将请求转交学生支持顾问，并同步对话背景，减少重复沟通，提高一次性解决率。信息部门负责人将其形容为“数字化教师”——不仅回答问题，也希望通过识别需求，在学生尚未意识到困难前提示可用的支持路径。 在管理机制上，校方强调高层共治与流程工程的重要性。其经验表明，智能代理不是单一技术项目，而是牵动招生、学务、教学支持、信息安全与合规等多部门协同的系统工程，需要管理层明确目标、权限边界与服务标准，并推动流程再设计。负责人指出，智能代理往往会在服务级别协议临界点、办理周期过长等环节“暴露问题”，因此应把它作为发现瓶颈的工具：先定位断点，再重构流程，而不是把原流程原封不动地“自动化”。同时，数据梳理与治理被视为前置条件之一，资料来源、更新机制、口径一致性与权限控制都会直接影响回答准确度与服务稳定性。 （前景） 从趋势看，面向成人学习者的高等教育服务正从“工作时间供给”转向“按需供给”。智能代理有望在不显著增加人力成本的前提下扩展服务时段与覆盖面，提升咨询承接能力，并为个性化学习支持提供数据基础。 但校方也提示，技术应用的边界同样关键：权限设定、信息准确性校验、隐私与合规管理，以及人工兜底机制，决定系统能否在规模化运行中保持可靠。未来，若能在课程辅导、学业预警、就业指导等场景形成闭环，并建立透明的质量评估与责任分工，教育机构的服务能力与治理水平有望同步提升。
当教育公平的讨论从地域差异延伸到时间维度，德弗莱大学的探索提出了一个更现实的问题：教育现代化的关键不在技术本身，而在于技术能否真正贴合学习者的需求。这场从解决“深夜学习缺少辅导”出发的调整，或许正在推动未来教育走向“全时可用”和“更个性化”的支持体系。