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■ 龙婷
2025年1月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出，应依托人工智能等前沿技术推动教育体系变革。传统的教学评价模式普遍存在过度依赖人工、数据孤岛化、评价标准不统一及反馈滞后等问题，难以适配现代职业教育高质量发展的要求。借助人工智能、大数据等技术，实现教学全流程数据的采集、分析与智能反馈，推动教学质量评价向科学化、智能化和个性化转型，完成评价范式的系统性变革。
数智赋能高职院校教学质量监测与评价系统性重构。为落实《深化新时代教育评价改革总体方案》对职业教育类型特征的要求，需构建契合其运行规律的评价体系。基于“多元评价·数智赋能”理念，依托大数据与人工智能技术，可建立覆盖“监测—诊断—预警—优化”全流程的闭环治理机制。该机制通过多源数据采集网络实时获取教学全要素信息，借助智能算法开展动态评估与预警，助力教学质量实现螺旋式上升。督导职能随之从传统监督转向精准服务，形成“数据诊断—问题定位—精准指导—效果追踪”的新模式，构建融合思政要素、覆盖公共基础课、专业理论课与理实一体化课程的三维职教特色评价体系。
数智赋能高职院校教学质量监测与评价的技术实现路径。系统遵循“采集—分析—应用”三层逻辑架构。采集层通过智能巡课系统、学习行为传感器与企业评价接口，分别获取课堂教学行为、全流程学习轨迹与企业实习评价数据，并依据统一标准完成清洗整合，搭建覆盖全面且质量可靠的教学数据资源库。分析层构建三重智能诊断模块：基于教学行为时序分析的师生互动评估、运用语义分析技术的课堂氛围量化，以及通过能力增值模型实现的学生发展追踪，形成覆盖教学全要素的智能诊断体系。应用层将分析结果转化为精准服务支撑：教师专业发展评估系统生成个性化诊断报告，课堂教学实时预警模块实现动态监测，学生成长画像平台构建可视化能力发展图谱，三者协同形成完整的教学支持服务体系，持续推动教学质量提升。三层逻辑架构层层递进、协同联动，共同构成从数据到价值的完整闭环。
数智赋能高职教学质量监测与评价的实践推进策略。高职院校应立足办学定位，在党的全面领导下完善顶层设计，构建科学系统的评价体系。通过健全数据治理机制，明确权责与隐私边界，建立跨部门协同流程，为质量监测提供制度保障。
首先，坚持以客观数据为基础，融合智能巡课与多源数据，建立“监测—预警—反馈—优化”的闭环督导机制，推动静态评估转向动态治理；基于教学画像与规则模型智能推荐督导对象，实现督导工作从经验判断向数据驱动转变。其次，以精准施策为路径，构建智能决策支持系统，整合全流程数据搭建动态教学知识图谱，运用机器学习挖掘数据价值，自动生成涵盖问题识别、成因分析及改进建议的决策报告；开发多场景差异化模型库，实现从数据呈现到决策支持的升级。最后，以赋能发展为核心，基于多模态数据构建教师课堂画像，建立“反馈—改进—验证”的专业发展闭环，开展分层精准培训；依托学生能力发展数据，打造个性化成长路径，完善“诊断—推荐—追踪—优化”的培养机制。通过虚拟教研室与智能学情系统，为学生精准匹配实践项目与竞赛资源，营造教学相长、协同发展的育人生态。与此同时，全过程严格遵循伦理规范，加强隐私保护与算法治理，构建技术赋能与伦理约束并重的育人体系。
数智教学质量监测系统以数据驱动重塑了高职教育质量治理模式，为教学过程优化与人才培养保障提供了关键技术支撑。高职院校应推动技术创新与制度创新深度融合，在强化数智治理的同时坚守教育本质，构建支撑职业教育高质量发展的可持续体系。
（作者单位：广东省外语艺术职业学院）
【课题名称】本文系2025年广东省外语艺术职业学院教改与实践项目“数智赋能高职院校教学质量监测与评价体系的研究与实践”研究成果（编号：2025JG34）；2024年度广东省教育科学规划课题：数字经济背景下广东省智慧健康养老服务人才培养现状与发展路径研究阶段性研究成果（编号：2024GXJK1011）。
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