近日，教育部教育質量評估中心聯合中國高等教育學會正式發布《高等學校人才培養質量保障體系建設指南》（以下簡稱《指南》）。《指南》圍繞高校人才培養質量保障體系建設，提出了較為系統的框架要求，并明確指出“數智賦能正在推動質量保障進入‘智能時代’”。 這一文件的發布，標志著高校質量保障建設進入了新的戰略階段，同時也對高校治理現代化提出了更高要求。

PART 01

智能時代背景下的高校質保建設

近年來，國家持續強調教育數字化、人工智能賦能教育治理以及高校內部質量保障體系建設。《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》提出，要完善人才培養與經濟社會發展需要適配機制，推動教育治理體系和治理能力現代化。教育數字化相關政策也強調要推進數據融通、智能分析和治理應用，提升教育管理科學化、精準化水平。

在這一背景下，《指南》的發布進一步明確了高校質保體系建設的方向：質量保障不能僅依靠經驗判斷和階段性檢查，而要依托數字技術實現全過程監測、全鏈條反饋和全周期改進。

尤其值得關注的是，《指南》將“數智賦能”置于高校質保體系建設的重要位置，強調通過人工智能、大數據等技術手段，建設人才培養質量保障數智平臺，推動教學過程數據伴隨式采集、質量風險智能預警、學習成果精準評價和整改效果動態跟蹤。這意味著，高校質保體系正從“制度型質保”邁向“數據型質保”，并進一步向“智能型質保”演進。

PART 02

數字化賦能質保建設的關鍵路徑

高校推進數智化質保建設，應圍繞質量保障的核心邏輯，重構“數據—評價—反饋—改進”的運行機制。

1.建立覆蓋人才培養全過程的數據底座

質量保障的前提是準確、連續、可用的數據。高校需要圍繞人才培養全過程形成統一的數據底座。只有將分散在不同部門、不同系統、不同周期中的數據進行統一治理，才能打破信息孤島，為質量分析和決策支持提供基礎。

2.構建以質量標準為核心的指標體系

數智化質保不是簡單的數據堆積，而是要將數據納入清晰的質量標準和指標框架之中。高校需要圍繞人才培養目標達成、畢業要求達成、課程目標達成、學生發展質量、專業適配性、教學資源保障等維度，建立可監測、可評價、可追蹤的指標體系。既要響應國家政策要求、評估認證標準，也要體現學校辦學定位、專業特色和人才培養目標。對于不同層級，還應形成學校、學院、專業、課程等分層指標，推動質量責任落實到具體主體。

3.推動質量評價從結果評價走向過程評價

傳統質量評價往往依賴于集中評價和定期檢查，具有滯后性。數智化質保的關鍵價值在于通過過程性數據伴隨式采集實現質量動態監測。例如，教師的教學行為數據、學生的學習行為數據、課堂互動數據、教學評價數據等，都可以通過持續監測實時反饋教學過程質量，并及時反饋給相關部門和專業。因此，高校質保體系應從“事后評價”轉向“過程監測+結果驗證”，從“周期性檢查”轉向“常態化診斷”。

4.建立智能預警與精準診斷機制

數智賦能的重要方向，是通過數據模型和智能分析提升質量風險識別能力。高校可以圍繞專業建設、課程建設、學生發展、就業質量等重點領域，建立質量風險預警機制。例如，某專業連續多年專業相關度偏低，可能提示人才培養與崗位需求存在偏差；某課程學生評價持續下降，可能提示課程內容、教學方法或考核方式需要優化；某類職業能力評價偏低，可能提示培養方案、課程體系或實踐教學存在短板。智能預警的價值不在于“替代判斷”，而在于幫助高校更早、更準、更系統地發現問題，使質量管理由被動應對轉向主動治理。

5.完善“問題—整改—驗證”的質量閉環

高校內部質量保障體系建設的核心，不僅是發現問題，更是推動持續改進。《指南》提出要實現整改效果動態跟蹤，這也要求數字化平臺能夠支撐整改閉環運行。具體而言，平臺應能夠實現問題自動歸集、整改任務分解、責任主體明確、整改進度跟蹤、改進效果驗證和歷史記錄沉淀。通過數字化方式，將原本依賴人工臺賬和線下匯報的整改工作轉化為可追蹤、可復盤、可評價的閉環管理過程。

PART 03

麥可思質量監測體系與數字化平臺的實踐價值

麥可思將“數智質保”理念轉化為具體的技術平臺和質量監測服務體系，為高校提供可落地的實踐經驗。

1.以多主體評價補充校內過程數據

高校內部數據更多反映教學運行過程，而第三方評價數據能夠從學生、畢業生、用人單位等多主體視角，補充人才培養質量的外部反饋。例如，在校生數據可以反映課程教學、學習投入、實踐教學、教師教學行為和學生成長體驗；畢業生數據可以反映就業質量、專業相關度、能力和培養目標達成；用人單位數據可以反映畢業生崗位勝任力和行業需求變化。這些數據能夠幫助高校從“培養過程”和“培養結果”兩個維度審視人才培養質量，為內部質保體系提供更完整的證據鏈。

2.以招培就聯動支撐專業適配性評價

高校內部質量保障體系建設，必須以專業適配性為基礎。麥可思質量監測體系落實招培就聯動機制，將招生入口、培養過程、就業出口進行貫通分析。通過畢業去向、行業流向、崗位分布、專業相關度、職業發展、用人單位能力評價等數據，高校可以更準確判斷專業建設與社會需求之間的匹配關系，并為專業優化調整、培養方案修訂和課程體系重構提供依據。

3.以數字化平臺提升數據使用效率

依托麥可思數字化平臺設計學校、學院、專業三級數據權限，圍繞重點指標進行橫向對比、縱向追蹤和問題定位。院校管理者可以快速把握學校整體質量狀況及異常指標預警，學院可以識別本單位長短板，專業負責人可以聚焦具體培養環節和能力指標開展改進。這使質量監測數據不再只是評估材料，而成為日常質量治理工具。

4.以重點工作場景服務高校質量改進

高校質保體系建設最終要服務于具體工作場景。麥可思數字化平臺可以圍繞審核評估、專業認證、專業結構優化、關鍵教育教學要素改革、新雙高建設、高職升本等場景，提供專題化數據分析。例如，在審核評估整改中，平臺可以圍繞問題診斷、整改跟蹤和成效驗證提供證據支撐；在專業認證中，可以服務培養目標達成、畢業要求達成支撐分析；在職業院校關鍵教育教學要素改革中，可以圍繞專業、課程、教材、教師、實習實訓等要素提供多主體評價數據。通過場景化應用，使數據進入高校管理流程，支撐具體決策和持續改進。

《指南》的發布，為高校質量保障體系建設提供了新的方向。面對智能時代，高校需要以數據為基礎，以平臺為載體，以改進為目標，構建更加精準、高效、協同的質量保障體系。麥可思將持續與高校合作，通過平臺技術、數據服務和治理咨詢，助力高校實現智能質保，從而在新時代教育治理中發揮更大價值。

主要參考文獻：

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[3] 教育部等九部門. 關于加快推進教育數字化的意見[EB/OL]. 中華人民共和國教育部官網, 2025-04-16.

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