人工智能驅動地方本科高校教學質量保障體系優化研究

中圖分類號：G648 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2025）21-0001-06

Abstract：WiththedeepeningpopularizationofhighereducationinChina，localundergraduatecolegesanduniversities，as themainforceincultivatingapliedtalents，havesentheoptimizationoftheirteachingqualityasurancesystemsbecomea significantisseinthefieldofhighereducation.Therapiddevelopmentofartificialinteligencetechnologyprovidesnew opportunitiesandchallngesfortheinovationofteachingqualityasurancesystems.Thisstudyfocusesontheoptimizationof teachingqualityassurancesystmsinlocalunderaduateuniversisdrvenyartifiialintellgen.houghteoreticalaalsis andpracticalexploration，itproposesoptimizationstrategiesforteachngqualityassrancebasedonatifcialintellgencefromfive dimensions：conceptual transformation，mechanisminnovation，optimizationofindicatorsystems，platformconstruction，and implementationpathways.Theresearchshowsthatbyconstructinganinteligent，dynamic，andpreciseteachingqualityasurance system，localundergraduatecollgesanduniversitiescantranitionfromexperience-driventodata-drivenapproaches，ehance teaching qualityand talent cultivation levels，and beter serve the needsof local economicandsocial development.

Keywords：artificialintellgence；localundergraduatecollgesanduniversities；teachingquality;assurancesystem： intelligentization

隨著我國高等教育普及化的深入推進，高等教育機構數量持續增長。根據 ??2000 年全國教育事業發展統計公報》和《2023年全國教育事業發展統計公報》的數據，全國普通高等學校從2000年的1041所增至2023年的3074所，其中普通本科學校1242所（含獨立學院164所）。新增本科院校以地方性應用型本科高校為主，這類高校已成為我國高等教育體系的主體部分，承擔著服務地方經濟、培養應用型人才的重要使命。然而，地方本科高校在資源配置、師資力量、科研能力等方面與重點高校存在顯著差距，導致其教學質量保障面臨嚴峻挑戰。因此，如何提升地方本科高校的教學質量，已成為高等教育領域亟待解決的關鍵問題。

近年來，人工智能技術的快速發展為高等教育帶來了新的機遇。2025年寒假期間，AI領域的新星DeepSeek迅速崛起，并在高等教育領域引發廣泛關注。短短一個月內，深圳大學、清華大學、天津大學、上海交通大學、東南大學和浙江大學等高校紛紛推出基于DeepSeek的教學應用，涵蓋人工智能通識課程、教材編纂及全面應用版本開發等領域。這一現象不僅體現了高校對新興技術的快速響應能力，也為人工智能技術在教學質量管理中的應用提供了實踐范例。

本研究聚焦于人工智能驅動的地方本科高校教學質量保障體系優化，旨在探索如何利用人工智能技術突破傳統教學質量保障的局限性，構建高效、動態、精準的質量保障新模式。通過理論分析與實踐探索，本研究將為地方本科高校的教學質量提升提供理論支持和實踐指導，助力其實現特色化、高質量發展，更好地服務地方經濟社會發展需求。

人工智能時代對地方本科高校教學的沖擊與機遇

人工智能技術的迅猛發展正在深刻重塑高等教育的生態格局，地方本科高校作為應用型人才培養的主力軍，其教學模式、教師角色和人才需求正經歷前所未有的變革。這些變化不僅對傳統的教學質量保障體系提出了新的挑戰，也為教學質量的提升提供了新的機遇。然而，當前地方本科高校在教學質量保障體系建設中仍存在諸多問題，難以適應人工智能時代的教育需求。

（一） 教學模式變革：從單向傳授到智能交互

傳統的課堂教學以教師講授為主，學生被動接受知識，教學效率和學習效果難以精準評估。人工智能技術的引入，推動了線上線下混合式教學、個性化教學等新型模式的普及。例如，沈陽工學院通過部署DeepSeek模型，為學生提供個性化的測試題目，并實時反饋分析結果，幫助學生優化學習策略。浙江大學的“浙大先生”、上海交通大學的教學智能助手等案例，展現了高校通過構建數智生態實現智慧伴學的實踐探索。這些技術應用不僅提升了學生的學習效率，也為教學質量的精準監測與動態優化提供了可能。

（二） 教師角色轉型：從知識傳授者到學習引導者

在人工智能技術的支持下，教師的角色正從傳統的知識傳授者向學習引導者和促進者轉變。一方面，教師可以利用人工智能工具進行學情分析、教學反饋，更精準地把握學生的學習需求，實現因材施教。例如，通過智能分析系統，教師可以實時了解學生的學習進度、知識掌握程度及學習行為特征，從而調整教學策略。另一方面，教師需培養學生運用人工智能解決問題的能力，提升其創新思維與實踐能力。這種角色轉型不僅要求教師掌握人工智能技術的基本應用，還要求其具備數據驅動的教學設計與實施能力。

（三）人才需求變化：從專業技能到智能素養

隨著人工智能技術的普及，社會對人才的需求發生了顯著變化。地方本科高校培養的學生不僅需要具備扎實的專業知識，還需掌握一定的人工智能技術應用能力，如數據分析、智能編程等，以適應未來職場的智能化工作環境。人工智能技術與人才培養的深度融合，為地方本科高校的教學質量提升提供了新的路徑。通過優化教學質量保障體系，高校可以加強對教師的監管力度，提升教師的教學水平；同時，借助人工智能技術優化課堂教學設計，構建以學生綜合能力培養為目標的新型教學模式。

（四） 教學質量保障體系的優化路徑

人工智能技術的應用為地方本科高校教學質量保障體系的優化提供了新的可能性。首先，通過構建智能化的教學質量監測系統，實現教學全過程的動態監測與精準評估。其次，利用人工智能技術優化教學資源配置，提升教學效率與效果。最后，通過數據驅動的教學質量分析與反饋機制，推動教學質量的持續改進。地方本科高校應抓住人工智能技術發展的機遇，打破傳統教學模式的束縛，構建符合應用型人才培養需求的新型教學質量保障體系，從而提升高校治理能力，推動地方本科高校教育事業的高質量發展。

二 地方本科高校教學質量保障體系發展與困境（1） 理論演進與學術對話：國內外研究的差異化圖景

國外的研究主要集中在兩個方面，一方面是從高校教學質量管理角度進行研究，通過建立有效的教學質量評價指標體系、完善高校內部教學管理制度、優化教師資源配置等方式來提高教學質量；另一方面是從教育信息技術角度進行研究，通過對高校現有信息系統進行改造和優化，從而提高高校教學質量管理水平。綜上可以看出，國內外關于教學質量保障體系的研究主要是圍繞高校內部教學質量管理展開，而人工智能技術的應用對于提高教學質量管理水平的作用尚未得到充分認識。因此，有必要針對地方本科高校教學質量保障體系開展深人研究。

自20世紀90年代以來，高校教學質量保障逐漸成為高等教育領域的熱門話題，并在世界范圍內引起廣泛關注。在知網中檢索主題為“本科高校教學質量保障體系”，搜索到的文獻較多，聚焦“地方本科\"或“應用型本科”，截至2025年2月文獻總數204篇；2020年左右有20多篇。我國學者對教學質量保障體系的研究起步較晚，大多從教學質量標準、課程建設、教師隊伍建設、教學過程和教學質量監控等方面展開。目前，關于高校教學質量保障體系的概念有很多種，不同國家和地區的學者從不同角度進行了解讀。劉暉等認為，中國高等教育質量保障體系的核心內容主要由四大模塊構成，即政策指導、教學成效評估、學科實力評估以及專業資質認證。方潛生等學者從審核評估視角下對質量標準、保障機構和質保效度展開研究，提出制訂主要教學環節質量標準、強化多元協同與培育大學質量文化以完善質量保障體系。別敦榮等學者將高等教育質量保障體系分為內部和外部兩大類，內部質量保障體系主要依賴于高校的自我管理和運作，外部質量保障體系則是由政府或社會組織主導。宋海生認為不同類型高校應有不同的質量保障體系，應從多元主體參與、結構優化調整、科學分類方法、適用標準制定及動態評價機制這五個維度人手，構建與普及化階段相契合的高等教育質量保障體系。綜上，教學質量保障體系的構建是一個涉及多個層面和要素的復雜系統工程，現有研究多集中于不同研究視角和參與主體方面但在提升教學質量保障體系路徑的理論建構和特征分析上研究較少5。在現狀與策略研究方面，馬林旭等構建了“5W1H”模型的應用型本科院校教學質量保障體系，該模型重點圍繞六個維度：保障目標（Why）保障主體（Who）保障內容（What）、保障場域（Where）、保障周期（When），保障機制（How）構建而成。周麗潔等7和陳罡等8對地方本科高校教學質量體系進行分析，指出了存在的共性問題、提出相關教學對策，為高校教育者提供參考建議。這些文獻為應用型本科高校提供實踐參考。

國外關于高校教學質量保障體系的研究，關于教學質量保障體系的內涵，英國學者DianaGreen從闡述教學質量保障的方式以及目標意義的角度，將教學質量保障體系的內涵定義為：為了給學生提供良好的教育并為社會提供相關反饋，質量保障組織機構根據既定的質量標準，遵照質量保障的相關程序，對高校進行質量控制、評價與審核。美國高等教育認證委員會同樣從質量保障目標與方式的角度將教學質量保障體系解釋為為了保持或提高教育、學術以及設施標準的水平，對高校或者某個專業進行有計劃、有組織的系統性審查。Peske通過分析美國高校教學質量保障體系的建立過程，指出教學質量保障體系的必要組成部分包括聯邦政府、州政府和相關質量認證機構。總體來說國外教學質量保障的內容大致都包括質量目標、專業、教學資源、教學過程、保障制度、學生學習產出信息和質量文化等方面。盡管國外學者在高校教學質量保障體系的理論研究和實踐探索方面取得了顯著進展，但在體系的內涵界定、特征分析以及實施效果評估等方面仍存在進一步深化的空間。特別是在全球化背景下，如何構建既符合國際標準又適應本土特色的質量保障體系，仍是需要持續探索的重要課題。

（二）制度框架與實踐樣態：科層式治理與評價范式的雙重規約

高校教學質量保障體系的核心是內部質量保障，它強調高校的內部自我評估，即從高校內部出發，通過不斷反思、研究和改進，在教育教學實踐中形成和發展一套比較系統的自我評價和自我管理體系。如果說外部質量保障體系是“以他律”為主，那么高校內部質量保障體系就是“以自律”為主。內部質量保障體系主要包括學校管理部門的督導、教師隊伍建設、專業建設、課程建設和教學質量標準等。在實施過程中，內部質量保障體系不僅需要建立健全教學評估標準和評價指標體系，還需要持續不斷地對教學進行評估。此外，高校還需要建立健全教學信息收集反饋機制和信息處理機制，保證教學評估的順利開展。

我國高校質量保障體系建設已取得顯著成效。教育部近年來持續推進高等教育質量保障體系改革，從發出的指導文件、工作通知都強調質量保障建設。

2005年教育部發布的《關于進一步加強高等學校本科教學工作的若干意見》，提出完善教學質量保障體系。《教育部關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養質量的意見教高》（教高[2019]6號）明確：完善提高人才培養質量的保障機制。2024年《教育部辦公廳關于進一步做好普通高等學校本科專業設置工作的通知》進一步強調高校要完善教育教學內部質量保障體系。2023年教育部啟動的新一輪本科教育教學審核評估工作，將“質量保障能力\"作為核心評估指標之一，重點考察高校內部質量保障體系的完備性和運行效能，引導高校建立健全本科教育教學質量保障體系。這些舉措為地方高校的高質量發展提供了明確方向和有力支撐。

目前我國高校教學質量保障體系包括三級組織管理系統、三級評價體系。三級組織管理系統，地方高校普遍成立了專門的教學質量保障機構，成立了由黨委書記、校長任組長，分管教學副校長任副組長，其他相關職能部門負責人為成員的領導小組，下設辦公室負責日常管理工作。日常管理機構一般掛靠教務處負責管理工作，負責的工作相對獨立，或獨立為一個教輔單位，均由教學副校長協調統籌管理工作。此外，學校還建立了本科教學工作委員會、專業建設委員會和課程建設委員會等專業組織，在人才培養方案制訂、教學運行、課程建設等方面發揮重要作用。在人才培養方案制訂方面，各高校根據學校的定位和辦學特色，按照“厚基礎、寬口徑\"的要求和“必需、夠用”的原則制定人才培養方案；在課程建設方面，各高校根據學科專業特點和學校人才培養方案要求制定課程體系；在教材建設方面，各高校根據不同專業和課程特點選用適合學校教學實際需要的教材。此外，為了滿足學生多樣化發展需要，各高校還根據自身定位和辦學特色設計多樣化、個性化的課程體系。在教材選用方面，各高校在保證教材質量和特色基礎上引進國外先進教材。

三級評價體系。教學質量評價是為了客觀、準確地反映學校教學工作的實際情況，并對其做出相應評價。它包括對教學工作的檢查、評價、督導和反饋，是高校管理的重要組成部分。《教育部關于深化高校教學改革全面提高人才培養質量的意見》指出：“高校要完善以自我保障為基礎、以外部評價為引導、以專業認證為抓手的人才培養質量保障機制。\"《普通高等學校本科教育教學審核評估實施方案（2021—2025年）》《深化新時代教育評價改革總體方案》《關于深化新時代教育督導體制機制改革的意見》等文件的相關精神，提升新建本科高校的教育教學質量和人才培養質量，分析階段實踐研究結果，總結凝練了提升高校內部教學質量保障工作效能的措施與路徑，為建立健全學校內部教學質量保障體系的新思考[10]。我國各高校在構建三級評價體系方面，主要采取了以下幾種方法：一是根據自身發展情況建立校內外教學質量保障體系；二是成立由院系、職能部門、專家等組成的三級教學質量保障委員會；三是聘請社會相關專家參與學校的教學質量保障工作，如邀請用人單位專家參與學校人才培養方案設計與實施、就業情況反饋等。

（三） 實踐困境與技術掣肘：質量保障的數字化轉型壁壘

一是從組織層面來看，目前教學質量保障體系在高校內部并沒有完全形成一個整體的網絡，而是各個部門在獨立運行。部分部門在負責日常工作時，有自己的工作計劃、工作安排等，各部門之間沒有形成良好的配合機制。不同部門之間職責分工不明確，有交叉重疊之處，缺乏有效協調與溝通。同時，一些部門并沒有按照國家規定的流程進行工作。這導致了教學質量保障體系無法得到有效運行。

二是從評價層面來看，目前高校教學質量保障體系的評價方法較為單一，主要是對教學質量進行內部評價，尚未形成具有中國特色的、科學合理的教學質量保障體系評價方法。而且，目前高校教學質量評價以學生學業評價為主，較少關注教師專業發展、社會服務等方面。在評估方法上，一些高校也注重量化指標和評估結果，但是在對影響教學質量的相關因素進行深入分析時缺乏定量研究。

三是從技術層面來看，目前高校在教學質量保障體系方面主要依靠人工處理數據和信息。比如高校需要收集各院系學生、教師、教學管理人員和校領導等教學信息、課程信息和用人單位等用人信息;需要對數據進行分析、處理和歸類；需要建立并不斷完善教師專業發展檔案等。這些工作的開展需要投人大量的人力物力財力。同時由于這些數據信息具有滯后性和封閉性的特點，因此其在一定程度上限制了高校對教學質量進行科學評估與監控的能力。此外，由于人工處理數據的方式單一、效率低，也無法適應當前大數據時代對信息處理能力和效率的要求。

三基于人工智能的教學質量保障優化策略

人工智能技術的快速發展為地方本科高校教學質量保障體系的優化與重構提供了新的理論視角和實踐路徑。基于人工智能的教學質量保障優化策略，不僅體現在技術賦能層面，更在于其引發的教育理念革新和評價范式轉型。以下從理念、機制、評價、平臺和實施路徑五個方面展開論述。

（一）理念轉變：確立以學生為中心、以數據為支撐、以改進為目標的教學質量保障理念

1以學生為中心

在教學的各個環節，將學生需求、興趣與發展潛能置于首位。課程設計依據學生專業特點與職業規劃，融入前沿知識與實踐技能；教學方法選擇充分考慮學生學習風格差異，運用人工智能實現個性化教學推送，如智能學習系統根據學生過往學習記錄推薦專屬學習路徑，激發學生主動學習熱情，確保教學內容與過程真正服務于學生成長成才。

2以數據為支撐

打破傳統經驗式決策模式，借助人工智能強大的數據采集與分析能力，全面收集教學過程中的多源數據，涵蓋學生課堂表現、在線學習時長、作業完成情況、教師教學行為和教學資源使用頻率等。通過深度挖掘這些數據背后的信息，精準洞察教學質量現狀，為后續評估、決策提供客觀依據，實現從“主觀臆斷\"向“數據驅動\"的轉變。

3 以改進為目標

將持續改進作為質量保障體系的核心追求，利用數據分析發現的教學問題，及時反饋至相關環節并推動優化。無論是課程內容調整、教學方法革新，還是師資培訓強化，都圍繞提升教學質量這一終極目標展開，形成教學質量螺旋式上升路徑，使高校教學不斷適應時代發展與學生需求變化。

（二）機制創新：構建AI賦能的多元協同保障機制

1評價機制重構

建立“雙中心-多維度”的教學質量評價機制，即以教師教學效能和學生學習成效為中心，融合過程性評價與結果性評價的多維度評價體系。通過AI技術實現教學全過程的動態監測與智能分析，構建包含課堂教學行為、學習投入度、知識掌握程度等多維度的評價指標體系。

2 協同機制優化

建立“校一企一政一研”四方協同的質量保障機制。通過AI技術搭建數據共享平臺，實現教育行政部門、高校、行業企業和研究機構的多方數據互通與協同分析。具體包括：跨部門數據共享機制、構建多方參與的評估反饋機制、完善質量改進的閉環管理機制。

3運行機制創新

構建\"監測—預警—干預一改進\"的智能化運行機制。通過AI技術實現：實時教學質量監測、異常情況智能預警、精準化教學干預、持續化質量改進。

（三）指標體系：構建智能化的動態評價指標體系

在構建智能化動態評價指標體系時，需遵循科學性、動態性和可操作性三大核心原則。首先，“科學性”要求基于教育大數據的深度分析，確保指標設計能夠準確反映教學質量的本質特征，并通過實證研究驗證其有效性。其次，“動態性\"強調建立靈活的指標調整機制，以適應教育政策的更新、技術發展的迭代以及教學需求的變遷，確保指標體系始終與教育實踐保持同步。最后，“可操作性\"要求指標具備量化、監測和評估的可行性，能夠通過技術手段實現數據的自動化采集與分析，為教學質量保障提供可靠的數據支撐。

基于地方本科高校的教學特點和發展需求，構建4 3+X^′ 核心指標框架。其中，“3\"代表三個核心維度：教學投入（包括師資力量、教學資源配置等）教學過程（涵蓋教學方法、課堂互動、學生參與度等）和教學效果（涉及學生學習成果、能力提升、就業質量等）。“X\"則代表根據學校辦學定位、專業特色和區域經濟發展需求設置的個性化指標，如創新創業能力培養、產學研融合度等。這一框架既保證了指標體系的普適性，又兼顧了地方高校的獨特性，為教學質量評價提供了全面而靈活的參考依據。

依托機器學習算法，構建智能化的教學質量評估模型，實現多維度、多層次的動態評價。該模型通過整合多源數據（如學生學習行為數據、教師教學表現數據、課程反饋數據等），進行深度融合分析，生成精準的教學質量動態畫像。同時，模型能夠實時監測教學過程中的異常情況，如學生學習進度滯后、教學資源配置不足等，并自動觸發預警機制。此外，基于數據分析結果，模型可生成個性化的改進建議，為教師教學優化和學生學習支持提供科學指導。通過這一智能評估模型，地方本科高校能夠實現教學質量評價的精準化、動態化和智能化，為教學質量保障體系的持續優化提供有力支撐。

（四）平臺建設：打造智慧化的質量保障數據平臺

1平臺架構設計

為支撐地方本科高校教學質量保障體系的智能化轉型，需構建“ 1+3+N^′ 的智慧化平臺架構。其中，“1\"代表統一的教學質量數據中心，作為平臺的核心樞紐，負責整合多源異構的教學數據，形成標準化、結構化的數據倉庫。“3\"代表三大核心功能模塊，包括數據采集模塊（實現教學全流程數據的自動化獲取）、智能分析模塊（基于算法模型對數據進行深度挖掘與分析）和決策支持模塊（為教學質量改進提供科學依據與行動建議）。“N\"則代表平臺可擴展的多樣化應用場景，如課堂教學質量監測、實踐教學效果評估、創新創業教育成效分析等，以滿足不同教學場景的個性化需求。

2關鍵技術應用

智慧化質量保障數據平臺的建設依賴于多項前沿技術的深度融合。例如，大數據技術為平臺提供了海量教學數據的采集、存儲與處理能力，確保數據的高效流轉與深度利用。機器學習技術通過構建教學質量預測與診斷模型，能夠精準識別教學過程中的潛在問題，并為教學質量改進提供數據驅動的決策支持。自然語言處理技術可對教學文本數據（如課程評價、教學反思等）進行語義分析與情感挖掘，為教學質量評估提供更豐富的維度。知識圖譜技術能夠構建教學質量相關的知識體系，揭示教學要素之間的內在關聯，為教學質量保障提供系統化的知識支撐。

3平臺功能實現

智慧化數據平臺的功能實現主要體現在數據采集、智能分析、決策支持與預警干預四個方面。在數據采集層面，平臺通過多源異構數據的自動化采集與整合，打破信息孤島，實現教學數據的全面覆蓋與高效管理。在智能分析層面，平臺利用機器學習與數據挖掘技術，生成多維度的教學質量分析報告，為教學質量評估提供科學依據。在決策支持層面，平臺基于數據分析結果，生成個性化的質量改進建議，幫助教師和管理者制定精準的教學優化策略。在預警干預層面，平臺通過實時監測教學過程中的異常情況（如學生學習行為異常、教學資源配置不足等），及時觸發預警機制并啟動干預措施，確保教學質量問題的早發現、早處理。通過以上功能的協同作用，平臺能夠為地方本科高校教學質量保障體系的優化提供強有力的技術支撐。

（五）實施路徑：構建\"四維一體\"的質量保障體系

1制度維度

在制度層面，構建科學規范的AI應用框架是保障教學質量的基礎。首先，需制定明確的AI應用規范與標準，明確人工智能技術在教學質量保障中的適用范圍、操作流程及倫理邊界，確保技術應用的合法性與合規性。其次，建立完善的數據安全與隱私保護機制，通過數據加密、訪問控制等技術手段，保障教學數據的安全性與隱私性，避免數據泄露與濫用。此外，還需完善質量保障的激勵約束機制，通過績效考核、獎勵制度等方式，激發教師與學生參與教學質量保障的積極性，同時對違規行為進行有效約束，確保質量保障體系的規范運行。

2技術維度

技術是實現教學質量保障智能化的重要支撐。首先，需構建智能化的質量監測系統，通過物聯網、大數據等技術手段，實時采集課堂教學、學生學習、教師發展等多維度數據，實現教學質量的全流程動態監測。其次，開發精準化的評估工具，基于機器學習算法與教育大數據分析，構建科學的教學質量評估模型，為教學質量評價提供精準的數據支持。此外，還需建立可視化的決策支持平臺，通過數據可視化技術，將復雜的教學質量數據轉化為直觀的圖表與報告，為管理者提供科學決策依據，提升教學質量管理的效率與精準度。設立AI監控機制，實現實時監控和快速反饋。此外，完善多維度評估體系，結合AI分析與傳統方法，動態調整評估指標。加強教師培訓和技術支持，確保AI工具的有效使用，并建立倫理審查機制，保障公平透明。定期評估AI系統效果，持續優化算法，促進跨部門協作和外部合作，鼓勵學生參與反饋和培訓。最后，確保AI應用符合法律法規，明確合同責任。通過這些措施，推動AI在教學質量監控中的應用，全面提升高校教學水平。

3文化維度

文化是教學質量保障體系可持續發展的內在動力。首先，需培育數據驅動的質量文化，通過培訓與宣傳，提升教師與管理者對數據價值的認知，推動數據在教學質量管理中的深度應用。其次，建立持續改進的質量意識，鼓勵教師與學生積極參與教學質量評估與改進，形成全員參與、持續優化的質量保障氛圍。此外，還需營造創新包容的質量氛圍，支持教師在教學中探索新技術、新方法，同時包容創新過程中可能出現的失誤，為教學質量提升提供寬松的環境與創新的空間。

4組織維度

組織是教學質量保障體系高效運行的關鍵保障。首先，需建立跨部門的質量保障團隊，整合教務處、教學質量監控中心、信息技術中心等多部門資源，形成協同聯動的工作機制，確保教學質量保障工作的系統性與整體性。其次，構建多方參與的評估機制，邀請行業專家、用人單位、校友等外部力量參與教學質量評估，形成多元化的評價主體，提升評估結果的客觀性與公信力。此外，還需完善質量改進的反饋機制，通過定期反饋會議、數據分析報告等形式，將評估結果及時傳達給相關教師與管理者，并跟蹤改進措施的落實情況，形成“評估一反饋一改進\"的閉環管理機制，推動教學質量的持續提升。

通過上述優化策略的實施，地方本科高校可以構建起智能化、精準化、個性化的教學質量保障體系，實現從經驗驅動向數據驅動、從結果評價向過程評價、從統一標準向個性發展的轉變，最終實現教學質量的持續提升和人才培養質量的全面提高。

四 結束語

在人工智能技術的驅動下，地方本科高校教學質量保障體系正發生著深刻的變革，為進一步提升教學質量提供了新的機遇。通過分析地方本科高校教學質量保障體系現狀，我們可以發現，自前地方本科高校教學質量保障體系在運行機制、指標體系、數據平臺、監督反饋機制和人才培養等方面仍存在一定的問題。因此，在人工智能驅動下，地方本科高校應積極探索教學質量保障體系的優化路徑：一是構建以學生為中心的多元評價機制，完善人才培養質量評估體系，并將評價結果應用于學生精準培養；二是搭建多維數據平臺，健全數據采集與反饋機制，通過大數據、人工智能等技術對教學質量進行監測和評估；三是建立健全監督反饋機制，定期進行人才培養效果評估，及時發現問題并加以改進；四是提升人才培養質量，加強學生自主學習能力和實踐創新能力的培養。通過人工智能賦能的教學質量保障體系構建，教學管理更精準、科學、便捷，學校治理能力得到提升。

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