當(dāng)前，高等教育已進(jìn)入以高質(zhì)量發(fā)展為核心的新階段。質(zhì)量保障體系建設(shè)也隨之從“制度建立”轉(zhuǎn)向“效能提升”，從“滿足評(píng)估要求”轉(zhuǎn)向“支撐學(xué)校治理與人才培養(yǎng)持續(xù)改進(jìn)”。在這一過程中，數(shù)字技術(shù)特別是人工智能的快速發(fā)展，正在重塑高校質(zhì)量治理的底層邏輯。數(shù)智化不再只是技術(shù)工具的補(bǔ)充，而正在成為推動(dòng)高校質(zhì)保體系升級(jí)的重要力量。

政策導(dǎo)向：高校質(zhì)保體系數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成必然趨勢(shì)

從政策層面看，教育數(shù)字化已成為教育強(qiáng)國建設(shè)的重要抓手。《教育強(qiáng)國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》提出，要實(shí)施國家教育數(shù)字化戰(zhàn)略，促進(jìn)人工智能助力教育變革，建立基于大數(shù)據(jù)和人工智能支持的教育評(píng)價(jià)和科學(xué)決策制度�！蛾P(guān)于加快推進(jìn)教育數(shù)字化的意見》進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，要推進(jìn)教育數(shù)據(jù)有效治理，構(gòu)建大數(shù)據(jù)賦能教育治理新體系，推動(dòng)高校教學(xué)、科研、管理、服務(wù)數(shù)據(jù)共享，推進(jìn)院校、學(xué)科、專業(yè)評(píng)估數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

政策導(dǎo)向?yàn)楦咝Ｙ|(zhì)量保障體系建設(shè)提供了清晰方向：要從傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)判斷走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，從階段性、碎片化的質(zhì)量管理走向全流程、全方位、可追蹤的質(zhì)量監(jiān)控與評(píng)價(jià)閉環(huán)。數(shù)字化轉(zhuǎn)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(yīng)評(píng)估要求、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必答題。

現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)：高校質(zhì)保體系建設(shè)仍面臨多重瓶頸

從近年來高校質(zhì)量建設(shè)實(shí)踐看，質(zhì)保體系雖然普遍建立，但在運(yùn)行成效上仍存在明顯短板，尤其在體系完善性、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和運(yùn)行機(jī)制等關(guān)鍵環(huán)節(jié)仍有不足。

一是數(shù)據(jù)分散孤立，難以形成聯(lián)動(dòng)。招生、培養(yǎng)、就業(yè)等數(shù)據(jù)分布在不同部門和系統(tǒng)中，標(biāo)準(zhǔn)不一、接口不暢，導(dǎo)致高校往往“有數(shù)據(jù)”卻難以形成整體性分析，質(zhì)量治理缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座。

二是業(yè)務(wù)結(jié)合不緊，閉環(huán)尚未形成�，F(xiàn)實(shí)中，一些質(zhì)量管理工作仍帶有明顯的階段性和任務(wù)性特征，更多服務(wù)于某次評(píng)估、某項(xiàng)整改，而未能真正嵌入學(xué)校日常治理流程。發(fā)現(xiàn)問題、反饋問題和推動(dòng)整改之間往往存在斷點(diǎn)，質(zhì)量保障難以實(shí)現(xiàn)持續(xù)運(yùn)行。

三是診斷能力不足，改進(jìn)深度不夠。不少學(xué)校已經(jīng)能夠進(jìn)行基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)和結(jié)果展示，但仍主要停留在“描述現(xiàn)象”層面，難以進(jìn)一步回答“問題出在哪里、原因是什么、該如何改進(jìn)”。質(zhì)保工作容易形成報(bào)表和總結(jié)，卻難以真正支撐培養(yǎng)方案修訂、專業(yè)調(diào)整和院系改進(jìn)等持續(xù)改進(jìn)工作。

圖1 高校質(zhì)保體系建設(shè)面臨挑戰(zhàn)

數(shù)智賦能：重塑高校質(zhì)保體系的三條關(guān)鍵路徑

面對(duì)質(zhì)保體系建設(shè)中數(shù)據(jù)分散、診斷不夠、閉環(huán)未實(shí)現(xiàn)等現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，數(shù)智賦能已成為提升質(zhì)保體系運(yùn)行效能、推動(dòng)質(zhì)量治理轉(zhuǎn)型的必然要求。而實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)型，亟須建設(shè)統(tǒng)一的數(shù)字化管理平臺(tái)（見圖2），打通數(shù)據(jù)、貫通業(yè)務(wù)、連接多層級(jí)管理，為質(zhì)保體系高效運(yùn)行提供支撐。在此基礎(chǔ)上，數(shù)智賦能質(zhì)保體系建設(shè)可從三條路徑推進(jìn)——

首先，以數(shù)據(jù)整合夯實(shí)質(zhì)量治理底座。通過匯聚學(xué)生、教師、畢業(yè)生、校友、用人單位等多元評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，打通“招生—培養(yǎng)—就業(yè)”之間的信息鏈條，高校才能真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可查詢、可對(duì)比、可追溯。只有解決“數(shù)據(jù)分散、難聯(lián)動(dòng)”的問題，質(zhì)量治理才有可能從局部監(jiān)測(cè)走向整體協(xié)同。

其次，以三級(jí)聯(lián)動(dòng)推動(dòng)質(zhì)保責(zé)任落地。依托數(shù)字化平臺(tái)設(shè)置學(xué)校、學(xué)院、專業(yè)三級(jí)賬號(hào)，按層級(jí)配置數(shù)據(jù)查詢、監(jiān)測(cè)分析和報(bào)告查看權(quán)限，可推動(dòng)質(zhì)量管理由學(xué)校統(tǒng)籌向?qū)W院落實(shí)、專業(yè)改進(jìn)逐層延伸。通過三級(jí)貫通的監(jiān)測(cè)分析機(jī)制，有助于將宏觀要求轉(zhuǎn)化為具體責(zé)任和改進(jìn)任務(wù)，推動(dòng)質(zhì)保工作落到主體、落到環(huán)節(jié)。

再次，以智能診斷支撐科學(xué)決策與閉環(huán)改進(jìn)。依托AI分析引擎、智能診斷等技術(shù)，質(zhì)量治理可由結(jié)果呈現(xiàn)進(jìn)一步走向自動(dòng)診斷、趨勢(shì)分析、橫向?qū)Ρ群彤惓z測(cè)。高校不僅能更快發(fā)現(xiàn)問題，也能更準(zhǔn)確識(shí)別成因，并將分析結(jié)果用于院校評(píng)估、專業(yè)調(diào)整、培養(yǎng)方案修訂和學(xué)情分析，推動(dòng)形成“監(jiān)測(cè)—診斷—反饋—改進(jìn)”的治理閉環(huán)。

圖2麥可思數(shù)字化智能管理平臺(tái)示意圖

結(jié)語

對(duì)高校而言，數(shù)智賦能質(zhì)保體系建設(shè)，本質(zhì)上不是單純提升管理效率，而是推動(dòng)質(zhì)量治理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、從階段整改走向持續(xù)改進(jìn)、從分散管理走向系統(tǒng)協(xié)同�？梢灶A(yù)見，未來高校質(zhì)保體系建設(shè)的關(guān)鍵，是能否借助數(shù)智技術(shù)，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察，把洞察轉(zhuǎn)化為決策，把決策轉(zhuǎn)化為持續(xù)改進(jìn)能力。誰能更早完成這一轉(zhuǎn)變，誰就更有可能在高質(zhì)量發(fā)展中形成更強(qiáng)的治理優(yōu)勢(shì)與育人支撐能力。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]教育部網(wǎng)站.

[2]張佳薇,李德才,董天賀.質(zhì)保體系視域下數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)教育評(píng)價(jià)改革與實(shí)踐——以L大學(xué)為例[J].教育教學(xué)論壇,2025,(42):97-100．

[3]燕姣云,馬廷淮,吳明忠.高校內(nèi)部質(zhì)量保障體系建設(shè)：演進(jìn)歷程、轉(zhuǎn)型升級(jí)與發(fā)展展望[J].中國大學(xué)教學(xué),2025,(12):59-67.

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