數(shù)字賦能高校質(zhì)量治理

一場由數(shù)據(jù)驅(qū)動的治理革命，正在高校悄然上演。從經(jīng)驗到數(shù)據(jù)，從分散到協(xié)同，從結(jié)果到過程，數(shù)字化治理正成為撬動高校管理模式變革、優(yōu)化人才培養(yǎng)體系的核心杠桿。

在教育強國建設(shè)持續(xù)推進的背景下，數(shù)字化治理正加快成為高校變革管理模式、優(yōu)化人才培養(yǎng)體系的重要路徑。當(dāng)下，高校質(zhì)量治理正由經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變、由分散管理向協(xié)同治理升級、由結(jié)果評價向全過程監(jiān)測延伸。數(shù)字化治理不僅為教育教學(xué)、學(xué)生發(fā)展、資源配置和質(zhì)量保障提供了更加精準(zhǔn)、高效的支撐，也為高校提升科學(xué)決策能力、優(yōu)化管理流程、增強辦學(xué)適應(yīng)性開辟了新路徑。

麥可思質(zhì)量治理實踐

從院校實際推進情況看，當(dāng)前高校質(zhì)量治理仍不同程度存在治理數(shù)據(jù)割裂、業(yè)務(wù)聯(lián)動不暢、診斷支撐不強、改進閉環(huán)不完整等問題，制約了質(zhì)量治理效能的提升。針對這一現(xiàn)實需求，麥可思依托多年高等教育質(zhì)量監(jiān)測研究與服務(wù)積累，推出數(shù)字化智能管理平臺，聚焦高校質(zhì)量治理中的關(guān)鍵痛點，推動多源數(shù)據(jù)整合、業(yè)務(wù)場景貫通和智能診斷應(yīng)用，推進數(shù)字化治理由“建平臺”向“用數(shù)據(jù)、促改進、強閉環(huán)”深化轉(zhuǎn)變。

圖1：數(shù)據(jù)驅(qū)動的全鏈路質(zhì)量治理體系

?用數(shù)據(jù)：讓分散數(shù)據(jù)變成治理資源，讓靜態(tài)報告變成日常工具

很多高校并不缺數(shù)據(jù)，而是缺少真正能被管理者反復(fù)調(diào)用的數(shù)據(jù)體系。當(dāng)前院校在質(zhì)量治理中常見的痛點是：歷史數(shù)據(jù)分散在不同報告和業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，查詢不便、對比困難、趨勢難追；數(shù)據(jù)停留在“交付式”使用狀態(tài)，難以進入學(xué)校日常管理場景。

針對這一問題，麥可思的解決思路是讓數(shù)據(jù)“沉下來、活起來”。平臺將歷年監(jiān)測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一沉淀和線上化管理，支持多屆次趨勢分析、校內(nèi)橫向?qū)?biāo)、校—院—專業(yè)三級下鉆，把原本一次性使用的報告成果，轉(zhuǎn)化為學(xué)校可以持續(xù)積累、隨時調(diào)用的質(zhì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)。與此同時，平臺建立校級、院級、專業(yè)級三級報告體系和分級權(quán)限管理機制，使學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、業(yè)務(wù)部門、院系負(fù)責(zé)人都能看到與自身職責(zé)相匹配的數(shù)據(jù)內(nèi)容，從而讓數(shù)據(jù)不僅“看得到”，更能“用得上”。

圖2：智能管理駕駛艙

?促改進：讓數(shù)據(jù)進入業(yè)務(wù)場景，讓問題診斷轉(zhuǎn)化為改進行動

高校質(zhì)量治理中的第二個難題是“有數(shù)據(jù)但不會用”。很多學(xué)校已經(jīng)采集了大量數(shù)據(jù)，但仍停留在基礎(chǔ)統(tǒng)計、圖表展示和報表生成層面，缺乏對問題成因、影響因素和改進方向的深層分析。尤其在審核評估整改、專業(yè)優(yōu)化、培養(yǎng)方案修訂、課程建設(shè)等重點工作中，如果數(shù)據(jù)不能轉(zhuǎn)化為診斷依據(jù)和行動建議，就難以真正支撐教育教學(xué)改革。

麥可思的解決思路是把數(shù)據(jù)嵌入具體業(yè)務(wù)場景，讓平臺從“展示工具”升級為“診斷工具”。圍繞學(xué)校重點工作，平臺按目錄化、層級化方式組織關(guān)鍵指標(biāo)，幫助管理者快速定位對應(yīng)場景下的數(shù)據(jù)問題；同時依托智能診斷與預(yù)警引擎、關(guān)鍵因素識別能力和大模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)解讀機制，推動學(xué)校從“發(fā)現(xiàn)問題”邁向“理解問題”和“制定改進策略”。

圖3：智能分析模型

?強閉環(huán)：讓整改可跟蹤、成效可舉證、機制可持續(xù)

高校質(zhì)量治理最難的不是發(fā)現(xiàn)問題，而是推動問題真正閉環(huán)改進。受制于臺賬管理不足、過程跟蹤不強、責(zé)任落實不清和成效驗證不夠，不少學(xué)校的整改工作仍停留在“有部署、難落地”的狀態(tài)；疊加數(shù)據(jù)分散、部門分割和流程斷點等問題，整改閉環(huán)更難真正跑通。

對此，麥可思的解決思路是依托統(tǒng)一數(shù)據(jù)基座和智能駕駛艙，推動“招—培—就”全周期質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測，讓質(zhì)量治理從階段性工作走向常態(tài)運行。對校領(lǐng)導(dǎo)而言，可通過平臺一屏掌握學(xué)校質(zhì)量運行態(tài)勢，主動識別關(guān)鍵薄弱點；對就業(yè)處、質(zhì)量辦等業(yè)務(wù)部門而言，能夠依托平臺將就業(yè)質(zhì)量分析、外部評估等重點工作集中管理；對院系負(fù)責(zé)人而言，則可以借助院系駕駛艙和學(xué)院專業(yè)報告，掌握本單位核心指標(biāo)趨勢、優(yōu)勢短板和改進方向。這樣，數(shù)據(jù)不只用于“看結(jié)果”，更用于“盯過程、促落實、驗成效”。

結(jié)語：從“用數(shù)據(jù)”到“促改進”再到“強閉環(huán)”，高校數(shù)字化質(zhì)量治理的關(guān)鍵，不是技術(shù)工具的搭建，而是以數(shù)字化手段重塑質(zhì)量管理邏輯，讓數(shù)據(jù)真正走進治理流程、走進業(yè)務(wù)場景、走進持續(xù)改進實踐。這樣才能推動高校從經(jīng)驗管理走向數(shù)據(jù)循證決策，成為支撐學(xué)校高質(zhì)量發(fā)展的常態(tài)機制。

主要參考文獻：

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[2] 教育部等九部門. 關(guān)于加快推進教育數(shù)字化的意見[EB/OL]. 中華人民共和國教育部官網(wǎng), 2025-04-16.

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