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。

PART 01

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。

PART 02

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。

PART 03

麦可思质量监测体系与数字化平台的实践价值

麦可思将“数智质保”理念转化为具体的技术平台和质量监测服务体系，为高校提供可落地的实践经验。

1.以多主体评价补充校内过程数据

高校内部数据更多反映教学运行过程，而第三方评价数据能够从学生、毕业生、用人单位等多主体视角，补充人才培养质量的外部反馈。例如，在校生数据可以反映课程教学、学习投入、实践教学、教师教学行为和学生成长体验；毕业生数据可以反映就业质量、专业相关度、能力和培养目标达成；用人单位数据可以反映毕业生岗位胜任力和行业需求变化。这些数据能够帮助高校从“培养过程”和“培养结果”两个维度审视人才培养质量，为内部质保体系提供更完整的证据链。

2.以招培就联动支撑专业适配性评价

高校内部质量保障体系建设，必须以专业适配性为基础。麦可思质量监测体系落实招培就联动机制，将招生入口、培养过程、就业出口进行贯通分析。通过毕业去向、行业流向、岗位分布、专业相关度、职业发展、用人单位能力评价等数据，高校可以更准确判断专业建设与社会需求之间的匹配关系，并为专业优化调整、培养方案修订和课程体系重构提供依据。

3.以数字化平台提升数据使用效率

依托麦可思数字化平台设计学校、学院、专业三级数据权限，围绕重点指标进行横向对比、纵向追踪和问题定位。院校管理者可以快速把握学校整体质量状况及异常指标预警，学院可以识别本单位长短板，专业负责人可以聚焦具体培养环节和能力指标开展改进。这使质量监测数据不再只是评估材料，而成为日常质量治理工具。

4.以重点工作场景服务高校质量改进

高校质保体系建设最终要服务于具体工作场景。麦可思数字化平台可以围绕审核评估、专业认证、专业结构优化、关键教育教学要素改革、新双高建设、高职升本等场景，提供专题化数据分析。例如，在审核评估整改中，平台可以围绕问题诊断、整改跟踪和成效验证提供证据支撑；在专业认证中，可以服务培养目标达成、毕业要求达成支撑分析；在职业院校关键教育教学要素改革中，可以围绕专业、课程、教材、教师、实习实训等要素提供多主体评价数据。通过场景化应用，使数据进入高校管理流程，支撑具体决策和持续改进。

《指南》的发布，为高校质量保障体系建设提供了新的方向。面对智能时代，高校需要以数据为基础，以平台为载体，以改进为目标，构建更加精准、高效、协同的质量保障体系。麦可思将持续与高校合作，通过平台技术、数据服务和治理咨询，助力高校实现智能质保，从而在新时代教育治理中发挥更大价值。

主要参考文献：

[1]教育部教育质量评估中心, 中国高等教育学会. 高等学校人才培养质量保障体系建设指南[EB/OL]. (2026-05-23)[2026-06-05].

[2]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.

[3] 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.

[4] 教育部等五部门. “人工智能+教育”行动计划[EB/OL]. 2026-04-10.

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