高校質保體系的智能化躍遷

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數據改變教育，教育推動發展。在這里，我們對話院校管理者、學校教師，探尋教育背后的思考，與您分享教學管理經驗和實踐案例。這是麥可思研究2026年人才培養創新專欄的第8篇文章，來自成都東軟學院副校長張兵的分享——

在AI重塑產業與人才標準的背景下，高校如何實現培養與需求的動態匹配？從“六有八重”質量保障體系，到以畢業生與用人單位反饋驅動的“就業—招生—培養”閉環，再到AI賦能的預測性質量監測升級，成都東軟學院正構建起貫穿人才培養全過程的數據驅動型質量生態。

在AI深度重塑教育形態與人才結構的當下，高校質量保障體系正從“經驗驅動”走向“數據驅動”，從“過程管理”邁向“閉環治理”。如何將畢業生與用人單位的反饋轉化為專業調整與課程改革的依據？如何讓質量監測真正貫穿“就業—招生—培養”全鏈條？帶著這些問題，我們專訪了成都東軟學院副校長張兵(麥可思研究下文簡稱“麥”)。

內外結合的教學質保體系

麥：我們了解到學校構建了具有東軟特色的“六有八重”教學質量管理和保障體系。請您簡要介紹一下。

張兵：我校基于OBE理念，深度融合TOPCARES一體化人才培養模式，歷經多年實踐迭代，構建了具有東軟特色的“六有八重”教學質量管理和保障體系。這一體系不僅是一種管理工具，更是學校質量文化的具體呈現，充分體現了"全員參與、全程監控、持續改進"的質量保障理念。

“六有”構成了邏輯閉環，旨在解決質量保障“為什么做、做什么”的框架性問題。我們確立了“有目標、有標準、有監控、有評價、有反饋、有改進”六個核心環節，形成了完整的PDCA循環：以專業人才培養目標為邏輯起點，將TOPCARES八大能力指標細化為可衡量、可評價的畢業要求；圍繞這些目標制定覆蓋專業建設、課程教學、實踐環節、畢業設計等關鍵節點的質量標準；借助多元主體開展常態化監控與評價；最終通過反饋機制推動持續改進，確保質量保障環環相扣、動態優化。

“八重”是具體的實施路徑，解決質量保障“怎么做、誰來做”的實操問題。我們設計了八條具體的監控路徑：一是開展常規教學檢查（包括期初、期中、期末和日常巡查），以保障教學運行規范有序；二是實施督導聽課（校院兩級全覆蓋），發揮教學督導的“診斷—指導”作用；三是安排領導聽課，強化管理層的教學中心意識；四是開展專項調查（涵蓋在校生、畢業生、教師滿意度等），了解各方主體的真實體驗；五是開展專項評估（人才培養方案、課程、實踐環節、畢業設計等），聚焦關鍵環節進行深度診斷；六是組織領導會診（校領導牽頭，多部門協同），解決跨部門的復雜質量問題；七是建立學生信息員反饋機制，搭建學生參與質量治理的常態化渠道；八是引入外部評價（畢業生和用人單位反饋），以社會滿意度檢驗培養成效。這八個維度實現了從“過程規范”到“結果達成”的全方位覆蓋。

麥：學校是如何平衡內部監測與外部評價權重的？您認為畢業生和用人單位的評價結果是如何推動學校形成“就業—招生—培養”全鏈條聯動的質量閉環的？

張兵：在新一輪審核評估的背景下，我們認為內部監測與外部評價并非單純的權重分配、區分“誰輕誰重”的問題，而是“過程糾偏”與“結果驗證”的辯證統一，二者相輔相成、缺一不可。外部評價，尤其是畢業生和用人單位的評價，作為連接“就業—招生—培養”各環節的關鍵樞紐，助力我們構建了一個“逆向反饋、正向施工”的全鏈條閉環機制，達成了人才培養與社會需求的動態適配。

出口反饋：精準診斷。借助麥可思等第三方機構的年度調查以及對用人單位的常態化走訪，系統地獲取就業質量、專業對口率、崗位勝任力、能力短板、課程有效性等數據。這些數據并非靜態的“成績單”，而是動態的“診斷書”，能夠揭示人才培養與產業需求的匹配程度及偏差情況。例如，若某個專業連續出現“專業相關度和薪資水平雙低”的狀況，這便是強烈的預警信號。

培養改進：靶向施策。將診斷結果直接轉化為培養過程的改革舉措，涵蓋修訂人才培養方案、優化課程設置、更新教學內容、改進教學方式、強化實踐環節這五個關鍵方面。我們數字藝術與設計學院的調整，便是這一環節的典型實踐案例。我們要求每個專業每年依據反饋數據編制專業畫像報告，制定“一專業一案”的改進方案，并對改進成效進行跟蹤。

入口調整：結構優化。建立專業預警與動態調整機制，把就業市場反饋作為招生計劃編制和專業結構調整的核心依據。對于連續多年就業質量欠佳、生源質量下滑、用人單位評價較低的專業，啟動紅黃牌預警，采取減少招生計劃、暫停招生直至撤銷專業等處理措施；反之，對于社會需求旺盛、畢業生質量較高的專業，給予資源傾斜，擴大招生規模。近年來，學校主動停招了3個傳統專業，新增了機器人工程、人工智能、數據科學與大數據技術等9個新興專業，實現了“存量優化、增量提質”。

閉環驗證：持續迭代。調整后的招生計劃和培養方案培養出新一屆畢業生，這些畢業生將再次接受就業市場的檢驗。如此便形成了“就業質量反饋→驅動培養改革→影響招生結構→培養更高質量人才→再次接受就業檢驗”的完整閉環。

“招—培—就”全鏈條聯動實踐

麥：學校是如何根據畢業生的反饋來調整人才培養方案和課程的？

張兵：數據的價值體現在“從評價到改進的轉化”。我校數字藝術與設計學院的改革實踐，是“數據驅動、靶向施策、成效驗證”閉環的典型案例。

依據麥可思畢業生培養質量評價報告，該學院曾存在諸多問題，如專業相關度不高、就業滿意度偏低、離職率偏高；對口就業的學生對核心課程的重要度和滿足度評價較低，還反饋“教材的實用性和先進性不足”等。

針對這些問題，學院開展了基于數據的“靶向式”教學改革，重點推進以下三方面調整：

其一，進行課程與教材重構。針對“教材實用性不夠”這一痛點，學院深化產教融合，與力方科技等頭部企業共同建設14門校企合作課程，將企業真實項目轉化為教學案例；聯合開發應用型數字化教材，推動教材從“學科體系”向“崗位能力”轉變。

其二，實現職業素養前置。針對“就業適應慢”的問題，學院實施“企業導師進課堂”計劃，在專業導引課中增加行業細分崗位實戰內容，將職業規劃教育從“畢業季”提前至“入學季”，強化學生的行業認知和職業認同。

其三，推動實踐條件升級。學院引進行業主流軟硬件平臺，與企業共同制定精細化實習方案，將實踐教學從“模擬仿真”提升為“真實生產”。

最終結果表明，改革成效顯著，現象級動畫電影《哪吒之魔童鬧海》的制作實踐便是最有力的證明。該學院90余名學生參與了7個核心崗位的制作，涉及角色建模、場景渲染、特效合成等關鍵環節，其專業能力獲得制作方高度認可。這一案例不僅證實了“數據反饋—方案調整—能力提升”閉環的有效性，更彰顯了應用型人才培養服務文化產業高質量發展的社會價值。

麥：學校如何將用人單位的需求轉化為校內可操作的質量標準或評估指標？

張兵：將產業需求轉化為教學標準是應用型高校質量保障的關鍵環節，也是難點所在。我校通過“八協同”產教融合機制，構建了“需求映射—標準嵌入—評價納入”的三層轉化通道，實現了用人單位需求向校內質量標準的有效轉化。

第一層：將需求映射為畢業要求。在制定人才培養方案時，依托“人才培養十步法”，聯合企業專家開展行業調研和崗位能力分析，將產業對人才的知識、能力和素質需求，系統映射到TOPCARES能力指標體系中，形成可衡量、可評價的畢業要求。

第二層：把標準嵌入課程體系。在與華為、美團、奇安信等頭部企業共建課程時，直接引入企業的技術標準、項目流程、開發規范，將其轉化為課程標準和項目標準。例如，華為鴻蒙定制班的課程內容直接對標鴻蒙生態的開發者認證標準；美團數據分析課程引入企業真實的數據集和分析工具，確保教學內容與產業技術同頻共振。

第三層：將企業評價納入考核。在考核環節，全面推行“校企雙導師制”，將企業反饋直接納入質量評價。課程考核方面，實踐學期項目直接采用企業真實項目，評分標準由學校教師和企業導師共同制定。在畢業設計方面，實行“真題真做”，要求選題來源于企業真實需求，企業導師評分直接計入總成績。

這一轉化機制的關鍵在于“深度綁定、利益共享”。企業并非被動的用人方，而是人才培養的參與方、評價方和受益方，從而形成了“需求共提、方案共制、課程共建、人才共育、質量共評”的產教融合新格局。

麥：學校合格評估時是如何運用來自畢業生和用人單位的反饋數據的？

張兵：2021年學校通過本科教學工作合格評估時，畢業生和用人單位的反饋數據發揮了“實證支撐、診斷導向、定位驗證”三重作用，為學校成為四川省第一所通過合格評估的民辦高校提供了關鍵支撐。具體體現在——

第一，為教學質量提供實證支撐。合格評估的核心是考察教學質量是否有基本保障。我們向專家組系統展示了近三年持續向好的就業數據。這些由第三方機構出具的客觀數據，比任何自我陳述都更有說服力。

第二，以診斷為導向促進建設。評估不僅是“證明過去”，更是“改進未來”。通過自評和第三方調查，我們精準識別了薄弱環節：部分專業實踐教學條件不足、少數課程內容與產業前沿脫節、個別專業師資結構有待優化。基于這些診斷，學校制定了針對性整改方案，其中包括投入專項經費加強實驗室建設，推動產教融合課程改革，引進“雙師型”教師。這些“以評促建、以評促改”的方向，在很大程度上是由外部評價數據指引的。

第三，驗證辦學定位的有效性。學校的辦學定位是培養“高素質應用型專門人才”，服務區域經濟社會發展。畢業生反饋數據顯示：超過70%的畢業生在四川就業，主要集中在信息傳輸、軟件信息技術服務業和數字經濟領域，與學校“IT+DT+HT”的學科專業布局高度吻合；用人單位反饋顯示，畢業生“實踐能力強、崗位適應快、職業素養高”的特點突出。這些數據佐證了學校辦學定位的合理性、人才培養目標的可達成性以及對社會需求的適應性，獲得了專家組的高度認可。

AI時代的質監體系升級思路

麥：當前學校正全力推進“AI賦能教育教學改革”。在這一戰略背景下，學校的人才培養質量監測體系是否也在進行相應的迭代升級？

張兵：隨著AI技術的深度應用，我校質量監測體系正經歷從“經驗驅動”向“數據驅動”的范式躍遷，從“事后評價”向“事前預見”的能力升級。這一迭代與學校“AI賦能教育教學改革”戰略同步推進、相互賦能。

當前迭代重點集中在三個維度：

第一，質量標準的AI化升級。我們正在修訂TOPCARES能力指標體系，在“開放式思維與創新”“個人職業能力”等一級指標下，增加或強化“AI素養”“數據思維”“人機協作”“AI倫理”等三級指標，并將其納入課程標準與畢業要求。同時，在學生評教、督導聽課指標中，增加“教師能否有效運用AI工具輔助教學”“課程內容是否融入AI前沿知識”等評價維度，引導學從“知識傳授”向“能力培養”轉型。

第二，監測手段的智能化改造。一是試點AI課堂分析系統，利用計算機視覺和自然語言處理技術，不僅統計出勤率，更分析學生的抬頭率、表情參與度、師生互動頻次等深層次教學狀態數據，為教師提供精準的“教學診斷報告”和個性化改進建議。二是依托4S智慧教育平臺，利用學習分析技術實時追蹤學生的在線學習行為，建立學業困難早期預警模型，實現“發現即干預、干預即有效”。

第三，評價方式的多元化創新。探索AI輔助的畢業論文質量檢測、項目式學習成果智能評估、實踐能力數字畫像等新型評價工具，提升評價的科學性和效率。

未來三年規劃，我們將重點推進三個方向：

一是構建學生全周期成長畫像。打通教務、學工、圖書館、就業、第二課堂等多源數據，利用AI技術為每個學生繪制從入學到畢業的全周期成長軌跡，動態展示TOPCARES各項能力指標的達成情況，智能推薦個性化學習路徑和發展建議，實現“一人一策”的精準培養。

二是建立教學質量動態常模。基于長期積累的督導評分、學生評教、課程成績、就業質量等數據，利用機器學習技術建立不同學科、不同類型課程的教學質量動態常模。

三是從“監測”走向“預見”。我們將分析往屆畢業生的學習行為數據與其就業質量、職業發展的關聯，建立預測模型。當在校生的學習行為模式與歷史上“高薪高質量就業群體”的軌跡出現偏差時，系統能提前發出預警并建議采取干預措施，從而將質量保障的關口從“畢業時”前移至“學習過程中”，實現真正的“predictive quality assurance”（預測性質量保障）。

AI既是賦能教學的工具，也是升級質量監測體系的新引擎。我們的目標是打造一個“更智能、更精準、更具前瞻性”的質量保障生態，讓技術服務于人的全面發展，讓數據驅動教育持續改進。

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