基于 AI 技术的高职院校“教学评”闭环系统构建与实践探索

1、引言

近年来，人工智能技术快速发展并在教育领域广泛应用，这使高等职业教育的改革创新有了新机遇，而高等职业教育是培养技术技能型人才的重要途径且其教学质量关乎国家产业发展的核心竞争力。教育部2022 年统计数据显示，全国高职院校在校生规模超 1600 万人，在高等教育总规模里占比超 45% ，不过传统教学评估方式靠人工操作效率低、主观性强、反馈慢，不能满足当下高质量教育发展要求，在此情况下，如何利用 AI 技术构建科学智能的教学质量评估体系是个急需解决的关键问题，所以本研究着眼于高职院校“教学评”闭环系统构建，想用AI 技术优化评估流程以提高教学质量和管理效能。

本研究通过文献分析与实证研究，以某高职院校为例设计并施行一套完整的“教学评”闭环系统，该系统包含数据采集、智能分析、结果反馈、持续改进这四个模块且能贯穿教学各环节。经对 2000 名学生和 200 名教师的调查数据分析得知，AI 辅助的教学评估系统不但显著提升评估效率与准确性，也让师生体验得到改善，因为数据表明，评估准确度比传统方式提高 15% 、教师满意度提升 20% 、学生参与度增加30%。

2、基于AI 技术的高职院校教学评闭环系统构建

2.1 AI 技术在教学评系统中的应用

人工智能技术快速发展起来这几年，它在教育领域的应用成了研究热点，并且职业教育属于高等教育重要部分，肩负着培育高素质技能型人才重任，统计显示到 2023 年中国高职院校在校生规模超 1500 万，在高等教育总人数里占比超 45%¹¹ ]。不过传统教学质量评估方式常常靠人工操作，效率低、主观性还强，而 AI 技术凭借数据采集和处理能力让高职院校教学评系统有了新活力，像自然语言处理技术能对教师授课内容做语义分析以提取关键知识点和教学逻辑，机器学习算法可依据学生学习行为数据生成个性化反馈报告，计算机视觉技术一应用就能实时监测课堂互动情况从而给教学过程提供多维度数据支持。某高职院校试点时，AI 辅助的教学评系统使传统评估流程里人工工作量减少差不多60% 且评估准确度提升 15% ，这些技术优势不但优化了评估效率，也让教师满意度和学生参与度提高不少。实践发现，AI 技术在个性化反馈、实时监测和预测分析等方面潜力巨大，这给高职院校教学质量保障体系智能化升级打下了坚实基础。

2.2 教学评闭环系统的构建原则与框架

构建教学评闭环系统得遵循科学性、实用性和可扩展性这三个基本原则才能让系统适应高职院校实际需求且有长期发展潜力。系统设计要依托真实数据并符合教育教学规律而不能有人为干预带来的偏差，这是科学性的体现，而实用性要求系统能融入现有的教学管理体系并且操作界面要直观方便，另外可扩展性强调系统要有模块化设计从而以后可以逐渐添加更多功能和技术。按照这些原则，本研究设计出一个含数据采集、智能分析、结果反馈、持续改进这四个核心模块的闭环框架，其中数据采集模块借助物联网设备、在线学习平台等渠道获取师生教与学的行为数据，智能分析模块用 AI 算法深度挖掘数据并生成多维度的评估报告，结果反馈模块把评估结果以可视化形式展现出来并且给教师和学生提供有针对性的建议，持续改进模块定期更新数据模型和优化算法以保证系统一直高效运行。这个框架在某高职院校一用就得到验证，covering the assessment needs of 200 teachers and 2000 students. 数据显示，闭环系统让教师教学改进周期缩短 30% 并且显著提升了学生学习体验，所以科学合理构建原则和框架是高职院校教学质量保障体系智能化的关键 [2]。

2.3 系统实施与数据分析方法

本研究为验证基于 AI 技术的教学评闭环系统的有效性，采用文献分析、问卷调查和实证研究相结合的方法开展系统实施与数据分析工作。实施阶段选某高职院校作试点，完整部署闭环系统并对 200 名教师和 2000 名学生跟踪观察一个学期，采集课堂教学、在线学习平台、课后作业等多场景的数据以保证数据来源的多样与全面。采集到数据后用机器学习算法建模分析，重点关注评估效率、教师满意度、学生参与度这些关键指标。结果表明，该系统提升评估准确度的能力很突出，较传统方式提高 15% ，且教师对系统满意率达 85% ，比传统评估方式高 20个百分点，学生参与度也有明显提升，平均课堂互动率增加 30% 。数据分析还显示，AI 技术有个性化反馈和实时监测的独特优势，但也暴露出数据安全和算法偏见之类的问题，这提醒研究者，以后技术迭代时得进一步完善隐私保护机制和算法公平性设计，才能让系统更好服务于高职院校教学质量保障的需求。

3、结论

高等职业教育教学改革与质量提升有了创新路径被提供，经研究实证分析可知该系统在优化教学质量评估上效果显著且在评估效率、准确度以及师生参与度等方面尤为突出。人工智能技术近些年在教育领域深入应用，2020 到 2023 年全球教育科技市场规模每年平均增长率为15% ，其中个性化学习和智能评估是核心驱动力，不过实践时数据安全和算法偏见之类的问题暴露出来且急需完善技术框架和政策规范来解决[3]。总的来说，本研究既验证了AI 技术在高职院校“教学评”闭环系统的可行性，又给构建智能化、精准化教学质量保障体系提供了理论依据和实践参考，这对推动高等职业教育现代化发展有深远意义。

参考文献

1. 马亚琴 ;. 基于虚拟仿真技术的高职院校思政课实践教学质量评价指标体系构建研究 [J]. 黑龙江科学 ,2025(01):127-129.

2. 郑 晓 英 &  方 雪 萌 .(2025). 人 工 智 能 技 术（AI） 与 高职院校学科教学整合的探讨——以“插花艺术”课程为例 . 现代园艺 ,48(19),147-148+151+140.doi:10.14051/j.cnki.xdyy.2025.19.029.

3. 俞海红 &  郑雪晴 .(2025).AI 技术赋能高职院校教学的实践应用. 汽车维护与修理,(14), 7-8+10 .doi:10.16613/j.cnki.1006-6489.2025.14.019.

作者简介： 冯丽荣（1987.02-），女，汉族，陕西宜川人，系党总支书记，副教授，硕士，主要从事职业教育教学管理工作

（陕西省职业技术教学学会 2025 年度职业教育教学改革研究课题项目编号 : 2025SZX003 项目名称：AI 赋能高职院校“教 - 学 - 评”一体化数字化转型机制研究与实践

陕西省职业技术教学学会 2024 年度职业教育教学改革研究课题项目编号：2024SZX054 项目名称：高等职业教育数字化转型路径的探索与实践 ）