高校质保体系的智能化跃迁

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数据改变教育，教育推动发展。在这里，我们对话院校管理者、学校教师，探寻教育背后的思考，与您分享教学管理经验和实践案例。这是麦可思研究2026年人才培养创新专栏的第8篇文章，来自成都东软学院副校长张兵的分享——

在AI重塑产业与人才标准的背景下，高校如何实现培养与需求的动态匹配？从“六有八重”质量保障体系，到以毕业生与用人单位反馈驱动的“就业—招生—培养”闭环，再到AI赋能的预测性质量监测升级，成都东软学院正构建起贯穿人才培养全过程的数据驱动型质量生态。

在AI深度重塑教育形态与人才结构的当下，高校质量保障体系正从“经验驱动”走向“数据驱动”，从“过程管理”迈向“闭环治理”。如何将毕业生与用人单位的反馈转化为专业调整与课程改革的依据？如何让质量监测真正贯穿“就业—招生—培养”全链条？带着这些问题，我们专访了成都东软学院副校长张兵(麦可思研究下文简称“麦”)。

内外结合的教学质保体系

麦：我们了解到学校构建了具有东软特色的“六有八重”教学质量管理和保障体系。请您简要介绍一下。

张兵：我校基于OBE理念，深度融合TOPCARES一体化人才培养模式，历经多年实践迭代，构建了具有东软特色的“六有八重”教学质量管理和保障体系。这一体系不仅是一种管理工具，更是学校质量文化的具体呈现，充分体现了"全员参与、全程监控、持续改进"的质量保障理念。

“六有”构成了逻辑闭环，旨在解决质量保障“为什么做、做什么”的框架性问题。我们确立了“有目标、有标准、有监控、有评价、有反馈、有改进”六个核心环节，形成了完整的PDCA循环：以专业人才培养目标为逻辑起点，将TOPCARES八大能力指标细化为可衡量、可评价的毕业要求；围绕这些目标制定覆盖专业建设、课程教学、实践环节、毕业设计等关键节点的质量标准；借助多元主体开展常态化监控与评价；最终通过反馈机制推动持续改进，确保质量保障环环相扣、动态优化。

“八重”是具体的实施路径，解决质量保障“怎么做、谁来做”的实操问题。我们设计了八条具体的监控路径：一是开展常规教学检查（包括期初、期中、期末和日常巡查），以保障教学运行规范有序；二是实施督导听课（校院两级全覆盖），发挥教学督导的“诊断—指导”作用；三是安排领导听课，强化管理层的教学中心意识；四是开展专项调查（涵盖在校生、毕业生、教师满意度等），了解各方主体的真实体验；五是开展专项评估（人才培养方案、课程、实践环节、毕业设计等），聚焦关键环节进行深度诊断；六是组织领导会诊（校领导牵头，多部门协同），解决跨部门的复杂质量问题；七是建立学生信息员反馈机制，搭建学生参与质量治理的常态化渠道；八是引入外部评价（毕业生和用人单位反馈），以社会满意度检验培养成效。这八个维度实现了从“过程规范”到“结果达成”的全方位覆盖。

麦：学校是如何平衡内部监测与外部评价权重的？您认为毕业生和用人单位的评价结果是如何推动学校形成“就业—招生—培养”全链条联动的质量闭环的？

张兵：在新一轮审核评估的背景下，我们认为内部监测与外部评价并非单纯的权重分配、区分“谁轻谁重”的问题，而是“过程纠偏”与“结果验证”的辩证统一，二者相辅相成、缺一不可。外部评价，尤其是毕业生和用人单位的评价，作为连接“就业—招生—培养”各环节的关键枢纽，助力我们构建了一个“逆向反馈、正向施工”的全链条闭环机制，达成了人才培养与社会需求的动态适配。

出口反馈：精准诊断。借助麦可思等第三方机构的年度调查以及对用人单位的常态化走访，系统地获取就业质量、专业对口率、岗位胜任力、能力短板、课程有效性等数据。这些数据并非静态的“成绩单”，而是动态的“诊断书”，能够揭示人才培养与产业需求的匹配程度及偏差情况。例如，若某个专业连续出现“专业相关度和薪资水平双低”的状况，这便是强烈的预警信号。

培养改进：靶向施策。将诊断结果直接转化为培养过程的改革举措，涵盖修订人才培养方案、优化课程设置、更新教学内容、改进教学方式、强化实践环节这五个关键方面。我们数字艺术与设计学院的调整，便是这一环节的典型实践案例。我们要求每个专业每年依据反馈数据编制专业画像报告，制定“一专业一案”的改进方案，并对改进成效进行跟踪。

入口调整：结构优化。建立专业预警与动态调整机制，把就业市场反馈作为招生计划编制和专业结构调整的核心依据。对于连续多年就业质量欠佳、生源质量下滑、用人单位评价较低的专业，启动红黄牌预警，采取减少招生计划、暂停招生直至撤销专业等处理措施；反之，对于社会需求旺盛、毕业生质量较高的专业，给予资源倾斜，扩大招生规模。近年来，学校主动停招了3个传统专业，新增了机器人工程、人工智能、数据科学与大数据技术等9个新兴专业，实现了“存量优化、增量提质”。

闭环验证：持续迭代。调整后的招生计划和培养方案培养出新一届毕业生，这些毕业生将再次接受就业市场的检验。如此便形成了“就业质量反馈→驱动培养改革→影响招生结构→培养更高质量人才→再次接受就业检验”的完整闭环。

“招—培—就”全链条联动实践

麦：学校是如何根据毕业生的反馈来调整人才培养方案和课程的？

张兵：数据的价值体现在“从评价到改进的转化”。我校数字艺术与设计学院的改革实践，是“数据驱动、靶向施策、成效验证”闭环的典型案例。

依据麦可思毕业生培养质量评价报告，该学院曾存在诸多问题，如专业相关度不高、就业满意度偏低、离职率偏高；对口就业的学生对核心课程的重要度和满足度评价较低，还反馈“教材的实用性和先进性不足”等。

针对这些问题，学院开展了基于数据的“靶向式”教学改革，重点推进以下三方面调整：

其一，进行课程与教材重构。针对“教材实用性不够”这一痛点，学院深化产教融合，与力方科技等头部企业共同建设14门校企合作课程，将企业真实项目转化为教学案例；联合开发应用型数字化教材，推动教材从“学科体系”向“岗位能力”转变。

其二，实现职业素养前置。针对“就业适应慢”的问题，学院实施“企业导师进课堂”计划，在专业导引课中增加行业细分岗位实战内容，将职业规划教育从“毕业季”提前至“入学季”，强化学生的行业认知和职业认同。

其三，推动实践条件升级。学院引进行业主流软硬件平台，与企业共同制定精细化实习方案，将实践教学从“模拟仿真”提升为“真实生产”。

最终结果表明，改革成效显著，现象级动画电影《哪吒之魔童闹海》的制作实践便是最有力的证明。该学院90余名学生参与了7个核心岗位的制作，涉及角色建模、场景渲染、特效合成等关键环节，其专业能力获得制作方高度认可。这一案例不仅证实了“数据反馈—方案调整—能力提升”闭环的有效性，更彰显了应用型人才培养服务文化产业高质量发展的社会价值。

麦：学校如何将用人单位的需求转化为校内可操作的质量标准或评估指标？

张兵：将产业需求转化为教学标准是应用型高校质量保障的关键环节，也是难点所在。我校通过“八协同”产教融合机制，构建了“需求映射—标准嵌入—评价纳入”的三层转化通道，实现了用人单位需求向校内质量标准的有效转化。

第一层：将需求映射为毕业要求。在制定人才培养方案时，依托“人才培养十步法”，联合企业专家开展行业调研和岗位能力分析，将产业对人才的知识、能力和素质需求，系统映射到TOPCARES能力指标体系中，形成可衡量、可评价的毕业要求。

第二层：把标准嵌入课程体系。在与华为、美团、奇安信等头部企业共建课程时，直接引入企业的技术标准、项目流程、开发规范，将其转化为课程标准和项目标准。例如，华为鸿蒙定制班的课程内容直接对标鸿蒙生态的开发者认证标准；美团数据分析课程引入企业真实的数据集和分析工具，确保教学内容与产业技术同频共振。

第三层：将企业评价纳入考核。在考核环节，全面推行“校企双导师制”，将企业反馈直接纳入质量评价。课程考核方面，实践学期项目直接采用企业真实项目，评分标准由学校教师和企业导师共同制定。在毕业设计方面，实行“真题真做”，要求选题来源于企业真实需求，企业导师评分直接计入总成绩。

这一转化机制的关键在于“深度绑定、利益共享”。企业并非被动的用人方，而是人才培养的参与方、评价方和受益方，从而形成了“需求共提、方案共制、课程共建、人才共育、质量共评”的产教融合新格局。

麦：学校合格评估时是如何运用来自毕业生和用人单位的反馈数据的？

张兵：2021年学校通过本科教学工作合格评估时，毕业生和用人单位的反馈数据发挥了“实证支撑、诊断导向、定位验证”三重作用，为学校成为四川省第一所通过合格评估的民办高校提供了关键支撑。具体体现在——

第一，为教学质量提供实证支撑。合格评估的核心是考察教学质量是否有基本保障。我们向专家组系统展示了近三年持续向好的就业数据。这些由第三方机构出具的客观数据，比任何自我陈述都更有说服力。

第二，以诊断为导向促进建设。评估不仅是“证明过去”，更是“改进未来”。通过自评和第三方调查，我们精准识别了薄弱环节：部分专业实践教学条件不足、少数课程内容与产业前沿脱节、个别专业师资结构有待优化。基于这些诊断，学校制定了针对性整改方案，其中包括投入专项经费加强实验室建设，推动产教融合课程改革，引进“双师型”教师。这些“以评促建、以评促改”的方向，在很大程度上是由外部评价数据指引的。

第三，验证办学定位的有效性。学校的办学定位是培养“高素质应用型专门人才”，服务区域经济社会发展。毕业生反馈数据显示：超过70%的毕业生在四川就业，主要集中在信息传输、软件信息技术服务业和数字经济领域，与学校“IT+DT+HT”的学科专业布局高度吻合；用人单位反馈显示，毕业生“实践能力强、岗位适应快、职业素养高”的特点突出。这些数据佐证了学校办学定位的合理性、人才培养目标的可达成性以及对社会需求的适应性，获得了专家组的高度认可。

AI时代的质监体系升级思路

麦：当前学校正全力推进“AI赋能教育教学改革”。在这一战略背景下，学校的人才培养质量监测体系是否也在进行相应的迭代升级？

张兵：随着AI技术的深度应用，我校质量监测体系正经历从“经验驱动”向“数据驱动”的范式跃迁，从“事后评价”向“事前预见”的能力升级。这一迭代与学校“AI赋能教育教学改革”战略同步推进、相互赋能。

当前迭代重点集中在三个维度：

第一，质量标准的AI化升级。我们正在修订TOPCARES能力指标体系，在“开放式思维与创新”“个人职业能力”等一级指标下，增加或强化“AI素养”“数据思维”“人机协作”“AI伦理”等三级指标，并将其纳入课程标准与毕业要求。同时，在学生评教、督导听课指标中，增加“教师能否有效运用AI工具辅助教学”“课程内容是否融入AI前沿知识”等评价维度，引导学从“知识传授”向“能力培养”转型。

第二，监测手段的智能化改造。一是试点AI课堂分析系统，利用计算机视觉和自然语言处理技术，不仅统计出勤率，更分析学生的抬头率、表情参与度、师生互动频次等深层次教学状态数据，为教师提供精准的“教学诊断报告”和个性化改进建议。二是依托4S智慧教育平台，利用学习分析技术实时追踪学生的在线学习行为，建立学业困难早期预警模型，实现“发现即干预、干预即有效”。

第三，评价方式的多元化创新。探索AI辅助的毕业论文质量检测、项目式学习成果智能评估、实践能力数字画像等新型评价工具，提升评价的科学性和效率。

未来三年规划，我们将重点推进三个方向：

一是构建学生全周期成长画像。打通教务、学工、图书馆、就业、第二课堂等多源数据，利用AI技术为每个学生绘制从入学到毕业的全周期成长轨迹，动态展示TOPCARES各项能力指标的达成情况，智能推荐个性化学习路径和发展建议，实现“一人一策”的精准培养。

二是建立教学质量动态常模。基于长期积累的督导评分、学生评教、课程成绩、就业质量等数据，利用机器学习技术建立不同学科、不同类型课程的教学质量动态常模。

三是从“监测”走向“预见”。我们将分析往届毕业生的学习行为数据与其就业质量、职业发展的关联，建立预测模型。当在校生的学习行为模式与历史上“高薪高质量就业群体”的轨迹出现偏差时，系统能提前发出预警并建议采取干预措施，从而将质量保障的关口从“毕业时”前移至“学习过程中”，实现真正的“predictive quality assurance”（预测性质量保障）。

AI既是赋能教学的工具，也是升级质量监测体系的新引擎。我们的目标是打造一个“更智能、更精准、更具前瞻性”的质量保障生态，让技术服务于人的全面发展，让数据驱动教育持续改进。

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