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。
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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。
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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:
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