数智赋能高校质保：从体系构建走向智能治理

近日，教育部教育质量评估中心联合中国高等教育学会正式发布《高等学校人才培养质量保障体系建设指南》（以下简称《指南》）。《指南》围绕高校人才培养质量保障体系建设，提出了较为系统的框架要求，并明确指出“数智赋能正在推动质量保障进入‘智能时代’”。这一文件的发布，标志着高校质量保障建设进入了新的战略阶段，同时也对高校治理现代化提出了更高要求。

一、智能时代背景下的高校质保建设

近年来，国家持续强调教育数字化、人工智能赋能教育治理以及高校内部质量保障体系建设。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出，要完善人才培养与经济社会发展需要适配机制，推动教育治理体系和治理能力现代化。教育数字化相关政策也强调要推进数据融通、智能分析和治理应用，提升教育管理科学化、精准化水平。

在这一背景下，《指南》的发布进一步明确了高校质保体系建设的方向：质量保障不能仅依靠经验判断和阶段性检查，而要依托数字技术实现全过程监测、全链条反馈和全周期改进。

尤其值得关注的是，《指南》将“数智赋能”置于高校质保体系建设的重要位置，强调通过人工智能、大数据等技术手段，建设人才培养质量保障数智平台，推动教学过程数据伴随式采集、质量风险智能预警、学习成果精准评价和整改效果动态跟踪。这意味着，高校质保体系正从“制度型质保”迈向“数据型质保”，并进一步向“智能型质保”演进。

二、数字化赋能质保建设的关键路径

高校推进数智化质保建设，应围绕质量保障的核心逻辑，重构“数据—评价—反馈—改进”的运行机制。

1. 建立覆盖人才培养全过程的数据底座

质量保障的前提是准确、连续、可用的数据。高校需要围绕人才培养全过程形成统一的数据底座。只有将分散在不同部门、不同系统、不同周期中的数据进行统一治理，才能打破信息孤岛，为质量分析和决策支持提供基础。

2. 构建以质量标准为核心的指标体系

数智化质保不是简单的数据堆积，而是要将数据纳入清晰的质量标准和指标框架之中。高校需要围绕人才培养目标达成、毕业要求达成、课程目标达成、学生发展质量、专业适配性、教学资源保障等维度，建立可监测、可评价、可追踪的指标体系。既要响应国家政策要求、评估认证标准，也要体现学校办学定位、专业特色和人才培养目标。对于不同层级，还应形成学校、学院、专业、课程等分层指标，推动质量责任落实到具体主体。

3.推动质量评价从结果评价走向过程评价

传统质量评价往往依赖于集中评价和定期检查，具有滞后性。数智化质保的关键价值在于通过过程性数据伴随式采集实现质量动态监测。例如，教师的教学行为数据、学生的学习行为数据、课堂互动数据、教学评价数据等，都可以通过持续监测实时反馈教学过程质量，并及时反馈给相关部门和专业。因此，高校质保体系应从“事后评价”转向“过程监测+结果验证”，从“周期性检查”转向“常态化诊断”。

4.建立智能预警与精准诊断机制

数智赋能的重要方向，是通过数据模型和智能分析提升质量风险识别能力。高校可以围绕专业建设、课程建设、学生发展、就业质量等重点领域，建立质量风险预警机制。例如，某专业连续多年专业相关度偏低，可能提示人才培养与岗位需求存在偏差；某课程学生评价持续下降，可能提示课程内容、教学方法或考核方式需要优化；某类职业能力评价偏低，可能提示培养方案、课程体系或实践教学存在短板。智能预警的价值不在于“替代判断”，而在于帮助高校更早、更准、更系统地发现问题，使质量管理由被动应对转向主动治理。

5.完善“问题—整改—验证”的质量闭环

高校内部质量保障体系建设的核心，不仅是发现问题，更是推动持续改进。《指南》提出要实现整改效果动态跟踪，这也要求数字化平台能够支撑整改闭环运行。具体而言，平台应能够实现问题自动归集、整改任务分解、责任主体明确、整改进度跟踪、改进效果验证和历史记录沉淀。通过数字化方式，将原本依赖人工台账和线下汇报的整改工作转化为可追踪、可复盘、可评价的闭环管理过程。

（来源：“麦可思研究”公众号2026年6月24日）