数智化赋能高校考评体系质量提升路径研究

一、引言

在数字化转型的浪潮中，高等教育领域的考核评价体系正经历着深刻变革。数智化技术的蓬勃发展为高校考评体系的优化提供了全新的思路，推动考核评价从传统模式向智能化、精准化方向迈进，对于提升考评工作的整体效能，推动高校事业的高质量发展具有重大的意义。本研究基于数智化背景，聚焦高校考评体系的质量提升，通过系统分析数智化考核评价的内涵与价值，探索切实可行的赋能路径，旨在为高校构建科学高效的考评体系提供理论支撑与实践指导。

二、数智化考核评价的理论框架

（一）内涵界定

数智化考核评价是指借助大数据、人工智能、云计算等先进技术，对高校考核评价的全流程、全要素进行数字化赋能与智能化升级，通过数据驱动实现考评数据的实时采集、动态分析与智能决策，实现考核流程自动化、评价标准量化、结果应用动态化的新型评价模式，它突破了传统考评的时空限制，解决了考核指标不够精准、考核过程繁琐、结果反馈滞后等问题，以数据驱动的方式来提升考核评价的精准度与时效性。

（二）核心特征

数智化考核评价具有数据驱动性、协同共享性、动态交互性、智能决策性等特征。

1. 数据驱动性。以海量教育数据为基础，通过数据挖掘与分析揭示考评对象的行为特征与发展规律。

2. 智能预测性。利用机器学习算法对历史数据进行训练，实现对考评结果的前瞻性预测。

3. 动态交互性。构建考评主体与客体的实时交互平台，促进信息的双向流动与反馈。

4. 协同共享性。打破部门数据壁垒，实现跨部门、跨系统的数据整合与共享。

（三）构成要素

1. 评价目标与指标体系。明确高校数智化考核评价是为了实现什么目的，如提升学校各部门干事创业积极性、推进学校内部治理体系转型升级等。构建涵盖多个维度的指标体系，指标要具有可衡量性、可操作性和代表性。

2. 数据实时采集与处理。打通教务、人事、科研、学工等系统壁垒，实现跨部门、跨系统的数据整合与共享，全面、实时地采集与考核评价相关的数据。运用大数据分析、人工智能等技术对采集的海量数据进行清洗、整理、分析和挖掘，提取有价值信息，为考核评价提供数据支持。

3.评价工具与实施平台。开发或使用专门的数智化评价工具，搭建一个集数据采集、处理、分析、评价于一体的数智化评价平台，对考核工作进行实时监测和评价，实现考核评价的全流程线上化、规范化管理，提高考核评价的整体效能。

4. 考核评价结果与应用。通过科学的评价方法和工具，得出客观、公正、准确的评价结果。根据考核结果，利用数智技术进行深度分析，提出针对性的改进措施和发展建议，发挥考核评价的激励、导向和改进作用。

三、数智化赋能高校考核评价的实施路径

数智化赋能高校考核评价是一项复杂的系统工程，需从全流程、全要素、结果应用三个维度构建协同赋能体系。

（一）全流程优化：重构考评运行机制

1. 规划阶段：目标分解与指标设计

利用大数据分析技术对高校发展战略目标与年度工作要点重要任务进行分解，结合历史考评数据与行业标杆，智能提取关键KPI，涵盖党建思政、人才培养、科学研究等核心维度，生成个性化的考评指标体系。通过机器学习算法对指标权重进行动态调整，反映不同发展阶段的核心任务优先级，确保指标体系与学校发展战略目标一致。

2. 实施阶段：数据驱动与智能评价

构建实时数据采集平台，通过物联网设备与教务系统、科研平台、人事管理系统、学工系统业务等系统对接，实现教学、科研、管理等数据的自动化采集与整合。根据不同类型的考核指标，选择合适的数智化评价方法。运用机器学习算法、神经网络等技术，对采集到的数据进行自动分析和评价，自动生成考核评价结果。

3. 反馈阶段：结果可视与建议反馈

充分利用 BI 等数据可视化技术工具生成多维雷达图、热力图等形式，将考核评价结果直观展示出来。通过对结果深入分析，发现优势和不足，自动生成诊断报告与发展建议。建立考评结果动态预警机制，通过数据可视化技术对反馈信息进行跟踪和管理，确保改进建议得到有效落实。

（二）全要素数智化：关键环节技术赋能

1. 考核内容精准量化

对于科研经费（万元）、高水平论文（篇）、教学成果获奖（项）等可直接量化的指标，通过跨系统的数据整合与共享，直接自动抓取。对于师德师风、教学质量等难以直接量化的指标，通过行为化的描述，将其转化为量化评分。根据二级单位职能差异（教学型、科研型、管理服务型），实施分类考核，构建差异化KPI 体系。

2. 评价标准动态适配

基于模糊综合评价法与神经网络算法，构建动态评价标准模型。根据不同单位的特点，自动生成差异化的评价标准，实现“一类一策”的精准评价，并根据实际情况动态调整考核权重。

3. 考评方法创新升级

结合 360 度评价法与大数据分析，开展多维度综合评价，提升考评的全面性与客观性。开发智能推荐系统，为考评主体提供相似案例参考，减少主观偏差。

（三）结果深度应用：驱动教育治理变革

1. 深度挖掘数据

运用聚类分析、关联规则等数据挖掘技术，对考评结果进行多维度分析，识别影响考评绩效的关键因素。构建考评对象的数字画像，直观展示其优势与不足。

2. 动态预警分析

基于时间序列预测模型，对考评对象的未来发展趋势进行预测，为资源配置与战略规划提供前瞻性建议。开发风险预警模型，提前识别可能影响考评绩效的潜在风险。

3. 支持决策参考

构建基于大数据的决策可视化平台，整合考评结果与学校发展规划，自动生成优化方案。通过数据可视化技术，以图表、仪表盘等形式直观展示决策依据与预期效果，为高校教育改革和发展提供有针对性的对策建议。

四、数智化赋能高校考核评价的效果评价体系构建

构建科学合理的数智化赋能高校考核评价效果评价体系，有助于全面、客观地评估数智化在高校考核评价中的应用成效，为高校内部治理改革提供决策依据。

（一）开展组织管理能力评估

数智化考评体系的构建与运行需要明确的战略规划作为指导。高校要制定切实可行的数智化考评发展规划，将数智化考评纳入学校教育教学改革的总体布局，定期对战略规划的实施情况进行监测与评估，根据实际情况及时调整战略方向，确保数智化考评体系的建设与学校发展保持一致。

数智化考评体系的构建与运行涉及多个部门人员，团队协作能力的强弱直接影响着数智化考评体系的质量和效率。高校要建立以考核部门为牵头单位，组织部门、人事部门、发展规划部门、信息化部门为配合单位的跨部门协作团队，相互支持、协同工作，共同解决数智化考评过程中遇到的问题。

（二）开展技术应用能力评价

对数智化考评技术的掌握程度是数智化考评体系有效运行的关键。高校可以通过调查问卷、现场测试等方式，了解相关人员是否熟练掌握数智化考评系统的操作技能，是否能够运用大数据、人工智能、物联网等数智技术对考评数据进行有效清洗、整合、挖掘、可视化呈现和深度解读，能否从数据中提炼出有价值的信息，从而为建立分层分类、持续迭代的数智化考评技术培训体系，提升相关人员数智化考评技术提供依据。此外，高校要结合自身学科特点、办学定位和管理痛点，开展技术创新，探索和应用新的数智化考评技术与方法，开发具有特色的考评应用场景，以满足多元化、个性化、动态化的考核需求。

（三）开展实际成效分析

通过定量对比数智化考评实施前后考核周期的缩短比例，以及考评流程环节的精简程度，来进一步分析运用数智化考评对于简化考核流程、减轻基层负担带来的便利。通过开展问卷调查了解学校教职员工及广大学生等核心用户对数智化考评系统的使用接受度和整体体验感受，来分析师生的满意度。通过引入更加多元、实时的过程性和结果性数据，减少主观偏见，来评估考核评价结果是否更全面、客观、准确地反映被评价对象的真实状态和贡献。通过评估考核评价结果是否被有效用于资源分配、政策调整等决策过程，来分析数智化考评对于提升学校决策的科学性和针对性方面的作用。

五、结语

本研究基于数智化转型背景，系统构建了高校考评体系质量提升的理论框架与实施路径，通过解构数智化考核评价的内涵特征、构成要素及运行机制，证实了数据驱动范式对传统考评模式的革新价值。研究表明，数智化赋能通过全流程优化、全要素技术融合及结果深度应用，不仅能够破解传统考评中指标模糊、流程繁琐、反馈滞后等结构性难题，更能通过动态数据交互与智能决策支持，推动高校考评从“事后评估”向“全程赋能”转型，为教育治理体系现代化提供核心驱动力。

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作者简介：

金晶（1984—），女，助教，硕士，党政办公室副主任，从事高校考核评估与思想政治教育研究。

基金项目：市教育委员会科学技术研究项目“数智化背景下基于 KPI 的高校考核评价体系构建与实证研究”（KJQN202400731）