数字赋能高校质量治理

一场由数据驱动的治理革命，正在高校悄然上演。从经验到数据，从分散到协同，从结果到过程，数字化治理正成为撬动高校管理模式变革、优化人才培养体系的核心杠杆。

在教育强国建设持续推进的背景下，数字化治理正加快成为高校变革管理模式、优化人才培养体系的重要路径。当下，高校质量治理正由经验驱动向数据驱动转变、由分散管理向协同治理升级、由结果评价向全过程监测延伸。数字化治理不仅为教育教学、学生发展、资源配置和质量保障提供了更加精准、高效的支撑，也为高校提升科学决策能力、优化管理流程、增强办学适应性开辟了新路径。

麦可思质量治理实践

从院校实际推进情况看，当前高校质量治理仍不同程度存在治理数据割裂、业务联动不畅、诊断支撑不强、改进闭环不完整等问题，制约了质量治理效能的提升。针对这一现实需求，麦可思依托多年高等教育质量监测研究与服务积累，推出数字化智能管理平台，聚焦高校质量治理中的关键痛点，推动多源数据整合、业务场景贯通和智能诊断应用，推进数字化治理由“建平台”向“用数据、促改进、强闭环”深化转变。

图1：数据驱动的全链路质量治理体系

☞用数据：让分散数据变成治理资源，让静态报告变成日常工具

很多高校并不缺数据，而是缺少真正能被管理者反复调用的数据体系。当前院校在质量治理中常见的痛点是：历史数据分散在不同报告和业务系统中，查询不便、对比困难、趋势难追；数据停留在“交付式”使用状态，难以进入学校日常管理场景。

针对这一问题，麦可思的解决思路是让数据“沉下来、活起来”。平台将历年监测数据进行统一沉淀和线上化管理，支持多届次趋势分析、校内横向对标、校—院—专业三级下钻，把原本一次性使用的报告成果，转化为学校可以持续积累、随时调用的质量数据资产。与此同时，平台建立校级、院级、专业级三级报告体系和分级权限管理机制，使学校领导、业务部门、院系负责人都能看到与自身职责相匹配的数据内容，从而让数据不仅“看得到”，更能“用得上”。

图2：智能管理驾驶舱

☞促改进：让数据进入业务场景，让问题诊断转化为改进行动

高校质量治理中的第二个难题是“有数据但不会用”。很多学校已经采集了大量数据，但仍停留在基础统计、图表展示和报表生成层面，缺乏对问题成因、影响因素和改进方向的深层分析。尤其在审核评估整改、专业优化、培养方案修订、课程建设等重点工作中，如果数据不能转化为诊断依据和行动建议，就难以真正支撑教育教学改革。

麦可思的解决思路是把数据嵌入具体业务场景，让平台从“展示工具”升级为“诊断工具”。围绕学校重点工作，平台按目录化、层级化方式组织关键指标，帮助管理者快速定位对应场景下的数据问题；同时依托智能诊断与预警引擎、关键因素识别能力和大模型驱动的数据解读机制，推动学校从“发现问题”迈向“理解问题”和“制定改进策略”。

图3：智能分析模型

☞强闭环：让整改可跟踪、成效可举证、机制可持续

高校质量治理最难的不是发现问题，而是推动问题真正闭环改进。受制于台账管理不足、过程跟踪不强、责任落实不清和成效验证不够，不少学校的整改工作仍停留在“有部署、难落地”的状态；叠加数据分散、部门分割和流程断点等问题，整改闭环更难真正跑通。

对此，麦可思的解决思路是依托统一数据基座和智能驾驶舱，推动“招—培—就”全周期质量动态监测，让质量治理从阶段性工作走向常态运行。对校领导而言，可通过平台一屏掌握学校质量运行态势，主动识别关键薄弱点；对就业处、质量办等业务部门而言，能够依托平台将就业质量分析、外部评估等重点工作集中管理；对院系负责人而言，则可以借助院系驾驶舱和学院专业报告，掌握本单位核心指标趋势、优势短板和改进方向。这样，数据不只用于“看结果”，更用于“盯过程、促落实、验成效”。

结语：从“用数据”到“促改进”再到“强闭环”，高校数字化质量治理的关键，不是技术工具的搭建，而是以数字化手段重塑质量管理逻辑，让数据真正走进治理流程、走进业务场景、走进持续改进实践。这样才能推动高校从经验管理走向数据循证决策，成为支撑学校高质量发展的常态机制。

主要参考文献：

[1] 中共中央，国务院. 教育强国建设规划纲要（2024—2035年）[EB/OL]. 中华人民共和国教育部官网, 2025-01-19.

[2] 教育部等九部门. 关于加快推进教育数字化的意见[EB/OL]. 中华人民共和国教育部官网, 2025-04-16.

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