數智賦能 重塑高校質量保障體系

當前，高等教育已進入以高質量發展為核心的新階段。質量保障體系建設也隨之從“制度建立”轉向“效能提升”，從“滿足評估要求”轉向“支撐學校治理與人才培養持續改進”。在這一過程中，數字技術特別是人工智能的快速發展，正在重塑高校質量治理的底層邏輯。數智化不再只是技術工具的補充，而正在成為推動高校質保體系升級的重要力量。

政策導向：高校質保體系數字化轉型已成必然趨勢

從政策層面看，教育數字化已成為教育強國建設的重要抓手。《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》提出，要實施國家教育數字化戰略，促進人工智能助力教育變革，建立基于大數據和人工智能支持的教育評價和科學決策制度。《關于加快推進教育數字化的意見》進一步強調，要推進教育數據有效治理，構建大數據賦能教育治理新體系，推動高校教學、科研、管理、服務數據共享，推進院校、學科、專業評估數字化轉型。

政策導向為高校質量保障體系建設提供了清晰方向：要從傳統經驗判斷走向數據驅動，從階段性、碎片化的質量管理走向全流程、全方位、可追蹤的質量監控與評價閉環。數字化轉型不再是可做可不做的選擇題，而是高校提升治理能力、適應評估要求、實現高質量發展的必答題。

現實挑戰：高校質保體系建設仍面臨多重瓶頸

從近年來高校質量建設實踐看，質保體系雖然普遍建立，但在運行成效上仍存在明顯短板，尤其在體系完善性、質量標準和運行機制等關鍵環節仍有不足。

一是數據分散孤立，難以形成聯動。招生、培養、就業等數據分布在不同部門和系統中，標準不一、接口不暢，導致高校往往“有數據”卻難以形成整體性分析，質量治理缺乏統一的數據底座。

二是業務結合不緊，閉環尚未形成。現實中，一些質量管理工作仍帶有明顯的階段性和任務性特征，更多服務于某次評估、某項整改，而未能真正嵌入學校日常治理流程。發現問題、反饋問題和推動整改之間往往存在斷點，質量保障難以實現持續運行。

三是診斷能力不足，改進深度不夠。不少學校已經能夠進行基礎統計和結果展示，但仍主要停留在“描述現象”層面，難以進一步回答“問題出在哪里、原因是什么、該如何改進”。質保工作容易形成報表和總結，卻難以真正支撐培養方案修訂、專業調整和院系改進等持續改進工作。

圖1 高校質保體系建設面臨挑戰

數智賦能：重塑高校質保體系的三條關鍵路徑

面對質保體系建設中數據分散、診斷不夠、閉環未實現等現實挑戰，數智賦能已成為提升質保體系運行效能、推動質量治理轉型的必然要求。而實現這一轉型，亟須建設統一的數字化管理平臺（見圖2），打通數據、貫通業務、連接多層級管理，為質保體系高效運行提供支撐。在此基礎上，數智賦能質保體系建設可從三條路徑推進——

首先，以數據整合夯實質量治理底座。通過匯聚學生、教師、畢業生、校友、用人單位等多元評價數據，打通“招生—培養—就業”之間的信息鏈條，高校才能真正實現數據的可查詢、可對比、可追溯。只有解決“數據分散、難聯動”的問題，質量治理才有可能從局部監測走向整體協同。

其次，以三級聯動推動質保責任落地。依托數字化平臺設置學校、學院、專業三級賬號，按層級配置數據查詢、監測分析和報告查看權限，可推動質量管理由學校統籌向學院落實、專業改進逐層延伸。通過三級貫通的監測分析機制，有助于將宏觀要求轉化為具體責任和改進任務，推動質保工作落到主體、落到環節。

再次，以智能診斷支撐科學決策與閉環改進。依托AI分析引擎、智能診斷等技術，質量治理可由結果呈現進一步走向自動診斷、趨勢分析、橫向對比和異常檢測。高校不僅能更快發現問題，也能更準確識別成因，并將分析結果用于院校評估、專業調整、培養方案修訂和學情分析，推動形成“監測—診斷—反饋—改進”的治理閉環。

圖2麥可思數字化智能管理平臺示意圖

結語

對高校而言，數智賦能質保體系建設，本質上不是單純提升管理效率，而是推動質量治理從經驗驅動走向數據驅動、從階段整改走向持續改進、從分散管理走向系統協同。可以預見，未來高校質保體系建設的關鍵，是能否借助數智技術，把數據轉化為洞察，把洞察轉化為決策，把決策轉化為持續改進能力。誰能更早完成這一轉變，誰就更有可能在高質量發展中形成更強的治理優勢與育人支撐能力。

主要參考文獻：

[1]教育部網站.

[2]張佳薇,李德才,董天賀.質保體系視域下數據驅動教育評價改革與實踐——以L大學為例[J].教育教學論壇,2025,(42):97-100．

[3]燕姣云,馬廷淮,吳明忠.高校內部質量保障體系建設：演進歷程、轉型升級與發展展望[J].中國大學教學,2025,(12):59-67.

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