数智赋能 重塑高校质量保障体系

当前，高等教育已进入以高质量发展为核心的新阶段。质量保障体系建设也随之从“制度建立”转向“效能提升”，从“满足评估要求”转向“支撑学校治理与人才培养持续改进”。在这一过程中，数字技术特别是人工智能的快速发展，正在重塑高校质量治理的底层逻辑。数智化不再只是技术工具的补充，而正在成为推动高校质保体系升级的重要力量。

政策导向：高校质保体系数字化转型已成必然趋势

从政策层面看，教育数字化已成为教育强国建设的重要抓手。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出，要实施国家教育数字化战略，促进人工智能助力教育变革，建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度。《关于加快推进教育数字化的意见》进一步强调，要推进教育数据有效治理，构建大数据赋能教育治理新体系，推动高校教学、科研、管理、服务数据共享，推进院校、学科、专业评估数字化转型。

政策导向为高校质量保障体系建设提供了清晰方向：要从传统经验判断走向数据驱动，从阶段性、碎片化的质量管理走向全流程、全方位、可追踪的质量监控与评价闭环。数字化转型不再是可做可不做的选择题，而是高校提升治理能力、适应评估要求、实现高质量发展的必答题。

现实挑战：高校质保体系建设仍面临多重瓶颈

从近年来高校质量建设实践看，质保体系虽然普遍建立，但在运行成效上仍存在明显短板，尤其在体系完善性、质量标准和运行机制等关键环节仍有不足。

一是数据分散孤立，难以形成联动。招生、培养、就业等数据分布在不同部门和系统中，标准不一、接口不畅，导致高校往往“有数据”却难以形成整体性分析，质量治理缺乏统一的数据底座。

二是业务结合不紧，闭环尚未形成。现实中，一些质量管理工作仍带有明显的阶段性和任务性特征，更多服务于某次评估、某项整改，而未能真正嵌入学校日常治理流程。发现问题、反馈问题和推动整改之间往往存在断点，质量保障难以实现持续运行。

三是诊断能力不足，改进深度不够。不少学校已经能够进行基础统计和结果展示，但仍主要停留在“描述现象”层面，难以进一步回答“问题出在哪里、原因是什么、该如何改进”。质保工作容易形成报表和总结，却难以真正支撑培养方案修订、专业调整和院系改进等持续改进工作。

图1 高校质保体系建设面临挑战

数智赋能：重塑高校质保体系的三条关键路径

面对质保体系建设中数据分散、诊断不够、闭环未实现等现实挑战，数智赋能已成为提升质保体系运行效能、推动质量治理转型的必然要求。而实现这一转型，亟须建设统一的数字化管理平台（见图2），打通数据、贯通业务、连接多层级管理，为质保体系高效运行提供支撑。在此基础上，数智赋能质保体系建设可从三条路径推进——

首先，以数据整合夯实质量治理底座。通过汇聚学生、教师、毕业生、校友、用人单位等多元评价数据，打通“招生—培养—就业”之间的信息链条，高校才能真正实现数据的可查询、可对比、可追溯。只有解决“数据分散、难联动”的问题，质量治理才有可能从局部监测走向整体协同。

其次，以三级联动推动质保责任落地。依托数字化平台设置学校、学院、专业三级账号，按层级配置数据查询、监测分析和报告查看权限，可推动质量管理由学校统筹向学院落实、专业改进逐层延伸。通过三级贯通的监测分析机制，有助于将宏观要求转化为具体责任和改进任务，推动质保工作落到主体、落到环节。

再次，以智能诊断支撑科学决策与闭环改进。依托AI分析引擎、智能诊断等技术，质量治理可由结果呈现进一步走向自动诊断、趋势分析、横向对比和异常检测。高校不仅能更快发现问题，也能更准确识别成因，并将分析结果用于院校评估、专业调整、培养方案修订和学情分析，推动形成“监测—诊断—反馈—改进”的治理闭环。

图2麦可思数字化智能管理平台示意图

结语

对高校而言，数智赋能质保体系建设，本质上不是单纯提升管理效率，而是推动质量治理从经验驱动走向数据驱动、从阶段整改走向持续改进、从分散管理走向系统协同。可以预见，未来高校质保体系建设的关键，是能否借助数智技术，把数据转化为洞察，把洞察转化为决策，把决策转化为持续改进能力。谁能更早完成这一转变，谁就更有可能在高质量发展中形成更强的治理优势与育人支撑能力。

主要参考文献：

[1]教育部网站.

[2]张佳薇,李德才,董天贺.质保体系视域下数据驱动教育评价改革与实践——以L大学为例[J].教育教学论坛,2025,(42):97-100．

[3]燕姣云,马廷淮,吴明忠.高校内部质量保障体系建设：演进历程、转型升级与发展展望[J].中国大学教学,2025,(12):59-67.

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