基于卓越绩效评价与人工智能的高职院校教学质量管理体系构建研究

　　在教育数字化背景下，高职院校教学质量管理正向数据驱动转型，以往模式中的数据滞后与主体单一等问题，难以满足卓越质量要求。而人工智能为教育治理注入了新质生产力，将人工智能和卓越绩效框架相结合来构建智能化体系是重要发展趋势。本文探讨整合技术与准则的路径，借助精准监测以及闭环反馈，实现教学质量的系统提升与内涵发展。

　　一、高职院校教学质量评价的现状分析及人工智能转型逻辑

　　（一）传统教学质量评价体系的局限性

　　高职院校现有的评价体系，表现出明显的静态化特征，其评价资料大多依靠周期性的总结报告来获取，缺乏对实时捕捉教学的整个过程。在评价维度方面，过于注重考试成绩和出勤率等可量化的指标，对于教师课堂教学过程的伴随性分析以及学生技能形成轨迹这类过程性评价内容的挖掘深度不足，使得评价结果难以全面反映教学实效。

　　（二）人工智能对卓越绩效评价模式的赋能价值

　　人工智能技术依靠深度学习以及模式识别，驱动教学质量评价从单点抽样向全面覆盖转变。智能体矩阵能够实现对课堂互动、实训操作以及线上学习行为百分之百的采集，为卓越绩效管理中的过程管理提供精确数据支撑。人工智能技术支持的多模态数据分析，可将情感分析与文本挖掘引入质性评价，这种转变使得评价逻辑从经验驱动转变为人机协同，提高了指标体系的敏感度与预测准确性，也为建立卓越绩效导向的质量体系奠定了技术方面的基础。

　　二、基于卓越绩效与人工智能的高职教学质量管理体系构建

　　（一）多维评价指标与数据采集矩阵的设计

　　管理体系的核心是构建覆盖院校的多维指标矩阵，以实现教育教学全要素的数字化解构。系统依托校内数字化教学平台，重点整合在线课程资源使用情况、学生实训行为轨迹等关键动态数据，并结合师资结构等静态指标，构建多源融合的数据中枢。评价维度需涵盖学生职业能力画像、产教融合深度指数以及教师教学效能评价，保证指标体系契合职业教育产教协同特性。智能采集智能体承担对海量异构数据的清洗与标准化处理工作，为之后的质量诊断提供高质量的数据原材料。

　　（二）监测分析评价反馈闭环管理机制的运行逻辑

　　科学管理体系务必构建起闭环生态，以实现质量的持续迭代。监测环节凭借智能摄像头以及智慧教室系统，采集师生的互动行为，分析环节借助大语言模型来提取数据的高维特征，对教学过程中的薄弱环节精准识别。评价环节按照卓越绩效准则产出图表化报告，用于对比教学目标和实际产出的偏差值。反馈机制将诊断的结果及时推送至师生终端，辅助教师对教学策略调整，引导学生将学习路径给予优化。

　　（三）人机协同的质量决策与精准改进路径

　　管理体系在决策阶段强调人类专家智慧与机器算法的深度融合，构建起智能决策辅助系统。人工智能系统运用关联分析来揭示教学质量和资源配置所存在的内在规律，预测行业需求变化对专业布局的影响，并生成有针对性的优化建议列表。教学管理者依据智能报告作出价值判断，在资源调配、课程重构以及产教项目引入等方面实施精准干预。这种人机协同模式不仅提高了管理效率，更实现了大规模因材施教与个性化质量保障。

　　三、结语

　　基于卓越绩效评价与人工智能构建的教学质量管理体系，实现了技术赋能以及管理范式的深度融合。该体系有效破解了传统管理模式当中的时效性短板和主观性偏差，高职院校应持续优化AI智能体矩阵，完善数据伦理规约，深化人机协同决策路径，为培养高素质技术技能人才提供坚实的制度与技术支撑。

　　[作者单位：黑龙江农业经济职业学院。本文系黑龙江省职业教育2025年度省教育科学规划重点课题“基于卓越绩效与人工智能融合的高职院校教学质量管理体系构建及实践研究”阶段性研究成果（项目编号：ZJB1425104）。]