數智技術視角下服務治理效能提升的職業教育質量監測

中圖分類號 G719.2 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2025）24-0050-07

評價是牽引教育治理現代化的“總開關”質量評價與監測作為教育治理的重要手段，是保證教學質量的重要方式[2。在全球競逐數智化轉型的賽道上，質量監測不再僅僅發揮“以評促教”的局部功效，而被寄予“以評促治、以評增效”的系統使命。過去5年，我國持續推進教育評價改革，職業教育在“面”的市域層面、“點”的科自層面逐漸在強化治理以服務于高質量發展[3]4]。2020年，中共中央、國務院印發《深化新時代教育評價改革總體方案》，強調要克服“頑瘴痼疾”，充分利用信息技術來提高評價的科學性、專業性、客觀性[5]，以發揮評價的指揮棒作用。職業教育質量監測體系要整合“監督、評價、指導”三個關鍵環節，為職業院校建立以結果為導向的教學改進機制提供科學路徑。2023年2月，中共中央、國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》指出“建設數字中國是數字時代推進中國式現代化的重要引擎，是構筑國家競爭新優勢的有力支撐”[7]。2024年1月，教育部部長懷進鵬強調“將實施人工智能賦能行動，促進智能技術與教育教學、科學研究、社會的深度融合”[8]。2025年1月，中共中央、國務院印發《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》，明確提出要“促進人工智能背景教育變革”與“建立基于大數據和人工智能支持的教育評價和科學決策制度”。

然而，實踐表明，現行職業教育質量監測仍面臨三重阻滯：監測范式滯后——依賴離散數據與事后統計，難以支撐過程干預；技術迭代失配一一新質生產力呼喚更高維度、實時化的數據洞察；治理協同薄弱一一國家、地方、院校數據壁壘與責任邊界尚未厘清。要破解這些痛點，關鍵在于把監測邏輯嵌入治理邏輯。本研究從數智技術視角，圍繞質量監測的治理訴求、治理效能邏輯框架與實踐路徑展開系統論證。

一、數智技術時代職業教育質量監測體系重構的治理效能訴求

治理效能的躍升是數智技術牽引職業教育質量監測體系重構的根本價值指向。在數智化浪潮席卷教育治理全域的當下，職業教育質量監測正在從靜態、碎片、滯后的“診斷后評”范式轉向實時、連續、智能的“過程共治”范式。人工智能所激發的技術躍遷，與國家治理體系現代化的訴求互為牽引，迫切要求對現有監測體系進行“升級一更新一保障”的系統重塑，以全面釋放治理效能。

（一）監測范式革新：數智技術驅動體系升級以增益治理效能

監測范式革新的核心，在于以數智技術重塑數據鏈條與干預鏈條，從而放大治理效益。全球產業結構重構與教育理念迭代使傳統監測模式暴露出“離散采樣、事后統計”的局限，應當從離散數據向全局數據、從靜態分析向動態預測、從事后評估向過程干預轉變。一方面，傳統監測依賴人工經驗和靜態數據的特點決定其難以及時發現質量監測過程中的薄弱環節。另一方面，人工智能驅動的監測方式可實時捕捉多維度學習數據，所帶來的精準性與前瞻性為職業教育質量提高提供契機。具體而言，一是人工智能使職業教育質量監測從單一的“結果指標”轉向質量監測過程追蹤與結果分析相結合。如借助智能感知、模式識別技術，質量監測環節被全面自動采集與分析，管理者和教師因此能夠及時干預與調整。二是由“標準化評價”走向“個性化診斷”。人工智能有利于構建更加靈活的指標體系，適應不同院校、不同專業的差異化培養要求。三是人工智能能夠拓寬監測數據的維度，使監測更具深度與廣度，從而使單點式抽查擴展轉向為多維度的全景數據整合。

（二）技術迭代催生體系更新：數智引擎提升治理精度

技術迭代帶來的系統更新，為質量監測植入精準決策的算法底座，直接提升治理精度。要滿足高科技驅動的新質生產力發展需要，對技能人才素質、能力與創新潛質水平的要求更高，這對質量監測的準確性、實時性與適配性提出嚴苛的要求[]。傳統監測模式因其結果滯后和評價片面，難以滿足新興產業環境下職業教育高質量發展的需要。人工智能技術能夠強化質量監測體系的數據收集、風險預警與決策支持[]。一方面，人工智能強化了質量監測的即時干預和精準預警能力。

相比傳統的年度或半年度評估，智能監測系統能夠實時追蹤學生學習與教師行為，精準分析相關數據，為管理者提供評價的“動態影像”。另一方面，人工智能推動的人機或人人協同，能夠強化多主體信息互通與決策，最終能夠綜合評估學生技能掌握度、教師教學水平、課程匹配度等。

（三）治理結構變革呼喚體系保障：數智賦能多元協同

治理結構的重塑要求數智協同，為監測體系提供制度安全與功能擴容。隨著教育數智化的加速，職業教育質量監測已不再只是評估工具，而是深度融入教育治理生態的重要引擎[12]。人工智能對監測流程與治理理念的改造，促成了從“被動控制”向“主動服務”、從“經驗決策”向“數據智能決策”的系統躍升。一是人工智能實現了監測與教學管理的深度融合，使監測體系不再是獨立環節，而成為教學過程的“實時助手”，為教師提供即時的優化建議。二是人工智能驅動了評價方式由粗放式向精細化轉變，通過多元數據建模，精準刻畫質量監測效果與學生綜合表現，為個性化干預提供數據依據。三是憑借開放共享的技術平臺，加上人工智能賦能，政府、院校、企業等多主體協同共治成為了可能，職業教育整體質量與治理效能因此得到提升。

二、數智技術賦能職業教育質量監測提升治理效能的邏輯框架

構建高效能治理框架需以數智技術為紐帶，將監測、反饋與治理三元融通。傳統評估的“建構主義”范式，主張“協商建構”與“動態反饋”，注重分析利益相關者共同協商的意義建構過程[13]。這一理念與人工智能支撐的實時數據采集和多主體協同分析天然契合，為職業教育質量監測從“靜態評判”向“過程優化”轉型夯實了理論基座。當前，高等教育治理數字化轉型遵循從傳統治理向智慧治理的邏輯，從權威治理向協同治理的邏輯，從經驗治理向數據治理的邏輯，從模糊治理向效能治理的邏輯[4]。同理，人工智能背景下職業教育質量監測也應從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，從而提升決策的精準性。傳統的人力密集型、靜態式監測逐漸被集成化、智能化與動態化數字治理體系所取代。圍繞“數據驅動的監測邏輯一智能適配的反饋機制一動態優化的治理模式”，可以構建人工智能背景下的職業教育質量監測體系邏輯框架。

（一）數據驅動的監測邏輯：從靜態評估到智能洞察

數據驅動是提升監測敏捷度與治理辨識度的首要前提。傳統人工抽樣因主觀性與局部性難以形成質量全貌；而數據驅動的動態監測可匯聚考試成績、學習軌跡、技能評測與實習反饋等多源信息，實現實時更新與全覆蓋。一方面，傳統的人工監測主要是靜態評估的形態，容易受到主觀影響，也可能存在收集到局部數據而難以形成全面、實時的質量畫像。智能監測是應用動態數據的監測體系，其綜合多維數據實現動態更新與全覆蓋監測。另一方面，智能監測的靈活性與適配度比較高，因此可充分兼顧學生個性化需求與行業崗位標準、院校特色開展設計與優化工作，當然，同時也可能存在學生“應用能力不足、思維鈍化”等負面效應[15]。鑒于此，職業教育質量監測需要引入機器學習與自然語言處理手段，既能提高數據解讀與分析的精準度，也能涵蓋學生學習成效、教師教學水平、課程內容適切性、學生綜合職業素養等全面的指標。

在更細致的機理層面，智能監測體現出三重解釋性意涵。其一，學習需求的動態捕捉意味著系統能夠實時感知個體知識掌握、興趣遷移與節奏變化，從而揭示“需求一供給”匹配的微觀邏輯[]。如人工智能監測系統對學生的知識掌握情況、學習進度與興趣偏好掌握更加全面，促使教學過程與學生成長需求保持高度同步。這為教師提供個性化教學建議與提升教學質量建立基礎。其二，學習行為的時序跟蹤讓課堂互動、項目實踐與企業實習連成完整鏈條，為理解能力遷移和協同學習機理提供連續證據。其三，精準智能反饋的閉環機制通過整合師生與企業導師的多源評價，實現定量與定性信息的互補，進而解釋教學內容與方法優化的內在路徑。如人工智能可以整合教師、學生、企業導師等多方反饋，結合定量與定性指標形成更加科學的綜合性評價，然后通過智能反饋機制，不斷優化教學內容與教學方法。由此，數據驅動監測不僅回答“質量如何”這一靜態問題，更揭示“質量何以如此”以及“質量將向何處演變”的動態命題，為后續治理決策奠定了解釋學基礎。

（二）智能適配的反饋機制：從單向評價到雙向調控

智能適配機制所闡釋的核心命題，是“評價一決策”如何在數智環境下完成閉環演化。其邏輯起點在于：監測數據一旦生成，便須經由算法迅速映射為可操作的治理信號，否則數據本身只是一種靜態存量。人工智能的加人，使反饋通道具備三重解釋性特征。第一，全域洞察一一大數據與預測模型能夠即時還原不同專業序列學生的學習軌跡、能力成長與情緒波動，為質量回溯與趨勢前瞻提供連續證據；第二，規范匯流—一自然語言處理、情緒辨識、語音交互等技術內嵌于監測流程之中，確保數據口徑、指標語義與算法規則在橫向比較與縱向追蹤過程中保持一致，從而避免因評價異構而導致的治理失真；第三，動態耦合一一反饋結果通過算法自動匹配到課程、師資與資源配置的微觀環節，與風險預警、績效考核和專業優化形成聯動，進而構造“數據一判斷一干預一再數據”的循環模式。

這一循環模式重塑了傳統質量監測的時空結構：過去依賴周期性抽測的單向評價，往往只能捕捉事件截面；而智能適配使監測數據在“生成一解析一回流”之間持續流動，賦予治理主體對教學現場與專業生態的實時感知能力。借助算法對關鍵閾值與異常波動的靈敏捕捉，質量風險能夠在苗頭階段被識別并溯源，治理干預則因定量與定性證據并存而更具靶向性與時效性。與此同時，情境化反饋促使師生在學習過程、中層管理在教研調度、決策層在戰略規劃上形成多向對話，推動評價職能由權威判定向協商共治轉變。

值得注意的是，智能適配并非僅關注“如何改進”，更揭示“為何需要改進”與“改進到何種程度”的內在邏輯：它通過多維指標權重的自學習與自更新，持續校準評價體系，使之與產業需求、個體發展之間精準契合，從而在避免“評價過度”與“反饋失焦”兩大極端的同時，實現治理意圖與學習生態的動態一致。最終，評價不再充當外部控制手段，而是成為驅動教育系統自我反思、自我調整、自我增值的內嵌引擎，實現從“靜態單向”到“動態雙向”調控的范式躍遷。

（三）動態優化的治理模式：從經驗管理到智能治理

動態優化強調治理系統的“自感知一自診斷一自調節—自進化”鏈條，意在把質量監測嵌入一個能夠自我學習、持續增值的知識系統。與傳統“經驗一指標一考核”的線性模式不同，數智技術為治理注人了全過程、全要素、全場景的數據流，使得評價、預測與決策彼此迭代、即時互證。換言之，監測數據不再是靜態材料，而是實時涌動的“算法燃料”。它既記錄過去，也塑造未來，最終將質量治理從事后修補升級為即時協同。更為關鍵的是，動態優化并非簡單追求“多算多準”，而是強調算法邏輯與價值邏輯的相互校準，即通過把“實時感知—預測研判—資源耦合一閉環進化”四層機制有機嵌套，通過動態優化模式將職業教育質量監測徹底從經驗管理推向智能治理，形成既能自我校正又能持續增值的現代治理生態。

1.宏觀算法藍圖：實時感知與預測研判

在頂層邏輯中，全國性的大數據樞紐承擔著“知識中臺”的角色。它不僅匯聚辦學績效、就業流向和產業趨勢等橫跨時空的指標，還通過深度學習算法對這些異構數據進行多模態融合，進而輸出動態更新的“質量風險閾值”。如此一來，政策制定者能夠用可視化的方式洞察專業結構演變、地域人才遷徙與技術迭代速度，實現對治理目標的實時校準。算法藍圖的生命力取決于其對差異化專業生態的敏感度與倫理底線的自我約束。模型會根據專業譜系自動生成分層規則：對人工智能、大數據等前沿專業，算法優先捕捉技術周期與前瞻性技能信號；對機械、烹飪、學前教育等傳統門類，則更加重視資源配置效率與實踐基地的數字化升級[7]。與此同時，藍圖嵌入數據安全、隱私保護與反饋公平的約束機制，一旦模型在敏感群體或薄弱區域監測出潛在偏差，治理系統會自動觸發審計與校正流程，確保技術與價值的動態平衡。

2.中觀協同機理：數據驅動的多元耦合

處于中觀層級的多元協同，是將宏觀算法藍圖落地為區域治理實踐的關鍵樞紐。通過共治聯盟，打通行業畫像與崗位需求與學習行為數據，機器學習算法據此生成精準的“人才缺口曲線”和“技能冗余警報”。這意味著資源調度不再依賴靜態撥款邏輯，而是以實時供需曲面為依據，動態調節資金、師資與實訓設備的投向。區塊鏈等分布式技術為協同機理提供“底層信任”。它通過可追溯、可驗證、可授權的數據流通規則，使得企業、院校和行業協會在共享數據時既能保證隱私安全，又獲得價值分配的激勵。更重要的是智能合約可自動執行獎懲條款。當某一專業的質量指標連續超過閾值，系統即時釋放資源激勵；若出現質量滑坡，則觸發專項督導與課程重構。這套機制讓區域治理呈現出“開放一協同一自迭代”的生態張力。

3.微觀自進化引擎：閉環驅動與范式沉淀

在院校與課堂一線，智能決策引擎把監測、預警、干預、調整四環串聯成微觀閉環。當學習數據出現異常波動，系統會迅速聯動課程大綱、教學策略與實訓平臺，實現分鐘級的“微調”；而一旦干預效果被證實有效，算法便在訓練集中沉淀新的權重，自動更新預測模型。這樣，治理規則不再是靜態制度文件，而是隨數據滾動演化、持續自我優化的“活規則”。隨著閉環循環次數的累積，系統不僅在本校形成“自感知一自診斷一自決策一自調節”的慣性，也為外部機構提供了可以遷移的情境模型與最佳實踐。可復制的治理范式包括：動態課程映射算法、分層預警指標體系、師生共生反饋流程等。這些范式一經驗證，即可通過開源協議向更廣區域擴散，支撐職業教育整體的快速升級與韌性重構。

三、數智技術驅動職業教育質量監測治理效能提升的實踐路徑

數智技術的深度應用，是將監測轉化為治理效能、實現“評一治”聯動的實踐起點。人工智能技術的迅猛發展催生職業教育質量監測從“經驗判斷”邁向“數據驅動”的范式變革。傳統監測體系存在監測指標滯后與行業需求快速迭代的矛盾；靜態結果監控供給與動態過程監控需求的矛盾；監控手段單一與校企協同育人要求復雜之間的矛盾。為應對上述問題，本研究重點構建質量監測體系的“目標層、對象層、主體層、技術層和機制層”五個要素，人工智能背景下職業教育質量監測體系見表1。基于“數據驅動的監測邏輯—智能適配的反饋機制一動態優化的治理模式”這一邏輯框架，研究職業教育質量監測體系構建的路徑。

表1人工智能背景下職業教育質量監測體系

（一）建設數據驅動監測體系，夯實治理基礎

數據中樞的構建，可為“國家一地方一院校”三級治理奠定統一、可追溯的決策底座，具體可從國家宏觀層面數據中樞建設、地方治理層面的子平臺擴展、院校執行層面的智能監測微循環進行系統化推進。

1.國家宏觀層面：構筑“一體兩翼”的數據中樞

國家級“一體兩翼”框架通過縱橫指標聯動，為頂層治理提供實時決策依據。在國家層面，應首先建立覆蓋“規劃一標準一技術一治理”四位一體的頂層設計框架，并以此為依托統籌跨部門、跨區域的數據采集與分析平臺。所謂“一體”，即打造一個融合教育部、人社部、工信部等多部門數據接口的全國學習大腦；“兩翼”則指向縱橫雙維核心指標體系。縱向維度聚焦“學生學習需求動態適應力”，強調對學習投人、能力成長、情感態度的階段性追蹤；橫向維度關注“學生綜合能力全過程監測”，涵蓋知識掌握、技能熟練、創新實踐與職業素養等關鍵指標。為保證數據流通的實時性與規范性，國家可通過專項資金、稅收優惠與評估激勵等政策杠桿，引導院校和企業接人統一數據樞紐，并利用智能感知、情緒識別、語義分析、深度挖掘等技術實現自動采集與清洗。與此同時，針對19個專業大類發布統一的技術規范與解讀手冊，在數據類型、質量標準、指標闡釋“三位一體”基礎上形成“分類推進·分層指導·分級運用”的標準化治理閉環，為地方執行與院校實踐奠定制度根基。

2.地方治理層面：錨定產業坐標的子平臺擴展

地方子平臺要以產業坐標為錨點，實現人才培養與區域經濟的高頻耦合。地方教育行政部門應依托國家數據中樞，結合區域主導產業鏈、行業生態與院校資源稟賦，搭建具備本地特色的智能監測子平臺。通過聯動產業園區、行業協會、龍頭企業與研發機構，可在監測平臺中嵌入“人才需求預測模塊”和“崗位能力畫像庫”，實現學生技能成長與企業人才需求的實時耦合。在此基礎上，地方財政可設立專項基金，用于升級邊緣計算節點、優化校園網絡與物聯網終端，保障數據采集的低延遲與高帶寬。指標體系方面，應對裝備制造、現代物流、數字經濟、文化旅游等優勢專業群實行差異化設計，圍繞“技術迭代速度一產業升級節奏一崗位技能權重”三條主線，構建可量化、可比對、可追溯的監測矩陣。地方政府還需完善數據開放與安全機制，制定分級授權、加密傳輸、責任追溯等配套辦法，以提升監測數據在區域決策、院校評估、行業預測中的使用深度與治理張力。

3.院校執行層面：打造校本化的智能監測微循環

校本智能微循環能夠將“診斷一干預—反饋—改進”四環嵌入日常教學。在校本層面，院校應充分利用國家與地方技術底座，形成“診斷—干預—反饋一改進”的智能監測微循環。首先，依據專業布局與師資結構，院校需重構監測過程數據路徑：對課堂互動、實驗實踐、線上學習、企業實訓、社團活動等多元場景進行全景捕捉，并通過人臉識別、動作捕捉、學習情境挖掘等技術，生成學習行為時序鏈。其次，圍繞“智能化學習行為追蹤”與“協作一創新能力評估”兩大維度，學校應建立由教師、企業導師與AI評測系統共同參與的評價共同體。以學前教育專業為例，可重點分析師生情感交互、幼兒觀察記錄與實訓反思文本；對電子信息類專業，則需跟蹤算法理解、項目迭代速度與團隊協作評分。所有數據經AI引擎融合后，實時輸出可視化教學儀表盤與風險預警列表，為教師精準施策、課程動態調整提供決策支撐。最后，院校應將“行業需求動態指標庫”嵌入人才培養方案，建立學生畫像與崗位畫像的匹配算法，定制個性化學習路徑與就業推薦，真正實現育人與用人的雙向增值，推動人才培養質量、學生職業競爭力與區域產業升級協同躍升

（二）完善智能適配反饋機制，激活治理中樞

智能適配讓監測信息“長出肌肉”，驅動國家、地方、院校三級反饋網絡高效閉環，可分別圍繞國家層面的“實時診斷一迭代改進”大系統、地方層面的區域反饋生態與院校層面的雙向閉環，形成整體的高效治理網絡。

1.國家層面：錨定全域協同的“實時診斷一迭代改進”大系統

實時診斷一迭代改進系統能夠為跨學段、跨場景質量提升提供算法支撐。從宏觀治理視角出發，國家應以統一的算法規范、數據格式與評價范式為紐帶，規劃覆蓋“全學段一全專業一全天候一全場景”的智能反饋網絡，形成縱向貫通中等職業教育、高等職業教育與繼續教育，橫向聯結課堂教學、線上學習與企業實訓的多維體系。一方面，依托“數據洞察一精準干預”與“多維評價一閉環提質”兩大維度，建設集數據接入、智能分析、預測預警與決策支持于一體的AI實時反饋中樞；另一方面，根據19個專業大類的人才培養標準與行業技能譜系，差異化設定“學習效果、技能掌握、創新能力”三類反饋要點以及“情境實操、跨學科協作、綜合素養”三類難點模塊。系統應能基于專業屬性、學習路徑與崗位需求，向師生推送具備靶向性的診斷報告、干預策略與資源，真正實現“發現一干預一改進一再診斷”的動態閉環，并通過國家級教育大數據可視化平臺定期發布專業畫像與改進成效，為政策優化與資源配置提供科學依據。

2.地方層面：營造產教互融的區域反饋生態

區域互動平臺要以大數據技術、智能技術打通教學與產業鏈雙向信息流。地方政府需在國家標準框架下，統籌區域內職業院校與企業聯合構建“師生互動智能平臺”，以專項財政資金、產業引導基金與技術扶持政策為支點，引入語音助手、智能問答、虛擬導師、實訓室等數字工具，打造集“學習交流、技能診斷、資源推送、崗位對接”于一體的多渠道、立體化反饋界面。平臺基于大數據分析、知識圖譜與行業畫像，實時綁定本地產業鏈的人才需求動態，自動識別學生實踐短板與崗位能力缺口，并向教師推送針對性實訓案例、企業真實項目與崗位技能清單，形成“個性化反饋一資源銜接一能力躍遷一產業反哺”的循環機制。與此同時，地方可結合區域支柱產業和未來產業規劃，對反饋指標權重進行動態調整，如在先進制造聚集區突出“工藝流程準確率”和“設備操作時效”，在數字經濟核心區強調“數據分析能力”與“算法優化效率”，從而提升教學反饋對產業升級的支撐度。

3.院校層面：織就師生共生的雙向閉環

師生共生閉環能讓反饋直達課堂一線，促進教學策略即時優化。院校是智能反饋機制的終端執行主體，應依托智能感知、情緒計算與自然語言處理技術，打造涵蓋“學習行為跟蹤一即時干預一過程提質一反思改進”的微觀閉環體系。對于學生，系統實時捕捉課上專注度、情緒波動、互動頻次與知識盲區，結合學習路徑推薦算法，自動推送補充微課、針對性練習或個別輔導預約；對于教師，平臺同步呈現課堂參與熱力圖、學習曲線走勢與實訓關鍵節點表現，輔以同類課程對標分析，幫助教師彈性調整教學節奏、任務難度與評價方式。在反饋策略上，院校應依據“專業群一崗位群”特征實施分層分域設計：服務類專業突出情境模擬、顧客體驗與溝通能力的即時點評，工程技術類專業強化實操過程參數、成品質量指標與安全規范的動態糾偏，并通過跨學科導師組、企業導師與AI評測共同參與的協同評價，確保反饋結果既符合教育規律，又契合行業標準。如此，方能推動院校監測質量在迭代中螺旋提升，并促成專業內涵建設與區域人才培養需求的深度耦合與持續深耕。

（三）探索多元主體動態治理模式，構筑治理生態

算法賦能的動態治理，使“國家一地方一院校”形成分層協同、持續迭代的質量共同體，應當在國家層面擘畫宏觀算法賦能的整體格局，在地方層面形成產教互融的協同共治，在微觀層面激活院校的自適應治理。

1.國家層面：算法賦能的宏觀擘畫

在頂層設計層面，國家應率先搭建集“預測一干預一評估一再優化”于一體的人工智能決策支撐體系，以“智能化課程迭代機制”和“質量持續改進支持指數”雙輪驅動，為跨區域、跨行業的職業教育治理提供實時、可操作的政策指引。具體而言，政府需整合全國職業院校的質量指標、畢業生去向、產業景氣指數、技術更新速率等多維數據，通過知識圖譜與深度學習算法構建動態關聯模型，定期輸出細化至專業門類、區域板塊、發展階段的監測報告和風險清單。在此基礎上，可對19個專業大類實行“梯度分層一分類施策”治理：對人工智能、云計算、大數據等新興專業，賦予院校更大的課程改革、學分互認與師資引進的自主權；對機械制造、學前教育、烹飪等傳統專業，則以工學結合、校企協同與產線迭代為重點，開展動態優化與示范推廣。通過財政激勵、稅收優惠與項目評估三重杠桿，促使地方政府與院校依據風險預警及時調整資源配置，構建橫向貫通行業、縱向聯動各級政府的質量保障鏈條。

2.地方層面：產教互融的協同共治

地方政府在承接國家戰略的同時，應結合區域產業結構與戰略性新興產業布局，塑造跨院校、跨行業的協同治理共同體。依托智能預警與大數據畫像，可快速識別就業匹配度偏低、專業結構錯位、師資供給不均等短板，并通過組建“政一校一企一研”聯席會議，實現問題快速會商、精準資源調度與政策即刻落地。在“一省多專業”或“一市多產業”的復雜情境下，地方可按照產業譜系與能力等級制定“按需派師、按崗設訓、按效評估”的差異化資源配置方案，以提升師資配置效率與實訓設施的使用效能。同時，需在“多維評價一智能閉環”指標體系指引下，構建基于區塊鏈的可信數據共享平臺，確保校校之間、校企之間的數據可追溯、可驗證、可授權流通。借助此平臺，地方可對教學質量、崗位勝任力和產業緊缺度進行聯合監測，為人才培養與產業升級提供即時決策依據，并逐步編織起區域化、分層級、可迭代的質量共治網絡。

3.院校維度：自適應治理的微觀引擎

院校層面需成為動態優化治理模式“最后一公里”的執行者，構建與國家、地方平臺高效互聯的常態化質量監測與智能反饋機制。一方面，院校應部署基于機器學習的校內決策引擎，對接國家“質量持續改進支持指數”，實時分析“知識掌握一技能遷移一創新表現一情感發展”四重維度數據，動態校正專業布局、課程體系、教學方法與校企實訓模式；另一方面，依據專業群與崗位群差異推行“分層分類一差異治理”策略：文旅服務類專業突出職業素養、服務流程與情境模擬的復合評價，智能制造類專業則側重設備操作精度、項目迭代速度與產業協同研發指數。院校應把“學生綜合能力全過程監測”深度嵌人管理鏈，定期開展多主體質量審查、教學沙龍與企業導師共評，并以學習分析儀表盤、AI預警推送和自適應學習路徑生成器為抓手，不斷更新培養目標與評價矩陣。最終，通過數據驅動、算法賦能與多方參與，打造“自感知一自診斷一自決策一自調節”的現代職業教育治理體系，實現監測質量與產業需求的同步躍升、協同共振。

參考文獻

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Quality Monitoring of Vocational Education for Enhancing Service Governance Efectivenes from the Smartdigital TechnologyPerspective

Pu Haihui， Xiong Fang

AbstractAtanewstageinwhichsmart-digitaltechnologiesareprofoundlyreshapingpublic governance，theaplicationofdigital intellgence technologyinvocationaleducationqualitymonitoring hasbecomeacore meanstoenhancegovernanceeffectiveess. Anchoredinardicameworkof“datadienintellgentadaptatiamictization”，hispaerpropossanintegateratgy upradingthemonitoingpradigmthoughsmartdigitaltolgyeiforngedbackmechanismswithiteligentagotsnd reshapinggovernancemodelsviamultistakeholdercolaboration.First，smartdigitaltechnologytransfomsqualitymonitoringfrom staticsamplingitoaliesigt，icatlyproingeofoaingcodtellgntdcko one-wayevaluationtoadual-losystemofleaingandgoveance，fectivelyactivatinginstuionalselfimprovementird，the dynamicptizationfgoveacemodelspomotes tefomatioftieedndlaboratiequalitymmunitymongatiollocal and institutional actors.Based on this，a“trinity” practical pathway involving the nation， localities，and institutions is designed，namely consolidating the foundationofgovernance，activating thecoreof governance，and buildingtheecologyof governance.

Keywordssmartdigitaltechology;vocationaleducation;goveanceefecivenessqualitymonitoing;inteligentfeedback

AuthorPuHaihui，professorofNantong University（Nantong226o19）;XiongFang，masterstudentofNantongUniversity