在數字化時代，人工智能（AI）技術如機器學習、自然語言處理等迅速發展，深度影響著各領域的發展，高等教育也是如此。教學評價作為把握高等教育質量的關鍵環節，傳統評價體系在全面性、精準性等方面存在局限。AI技術的應用為優化高等教育教學評價體系提供了新的路徑，有助于提升評價的科學性與有效性，推動高等教育教學質量的提升。

" 一、當前高等教育教學評價體系的現狀與問題

" （一）多元、國際、智能：高等教育教學評價體系的新進展

當前高等教育教學評價體系整體呈現積極發展態勢。一方面，多元化評價體系已經初步形成，不再局限于傳統的學術論文和科研項目。教學成果、社會服務以及學生發展等多項指標也逐步納入其中，評價更加全面。另一方面，國際化趨勢愈發明顯，國際排名、國際認證等成為高校評價的重要參考依據，不斷推動高校提升自身的國際競爭力。此外，信息化手段在評價過程中得到了廣泛應用，如大數據、人工智能等先進技術用于數據的采集與分析，使評價的客觀性、全面性、準確性穩步提升。

" （二）主體失衡、標準單一、結果錯配：高等教育評價體系短板

盡管目前高等教育評價體系呈現積極態勢，但實際仍存在許多亟待解決的問題。首先，學生主體地位被忽視，學生評價在高校評價體系中所占比重偏低，學生的獲得感和滿意度未能得到充分的體現。其次，分類評價體系不完善，不同類型、層次的高校往往采用同一套評價標準，無法充分體現各自的辦學特色和實現差異化發展。最后，在評價結果的運用方面也存在不當之處，評價結果與資源配置、績效分配等過度掛鉤，導致高校之間惡性競爭。

" 二、AI賦能下高等教育教學評價體系優化的實踐路徑

" （一）構建“以學生為中心”的評價參與機制

在高等教育教學評價體系中，構建“以學生為中心”的評價參與機制至關重要。首先，提升學生評價權重。一方面，將學生滿意度、學習成效、能力發展等納入核心評價指標，使其占比不低于30%。建立學生匿名反饋平臺，以此保障評價的真實性，讓學生能夠毫無顧慮地來表達自己的感受。另一方面，實行畢業生跟蹤調查，定期回訪畢業生，動態評估教學質量對學生職業發展的長期影響，從而更全面地了解教學效果。此外，合理設置學生評價指標，如教學內容的易懂性、教學方法的多樣性、教師對學生的關注度等，確保學生能夠從多個維度全面、客觀地評價教師教學。

其次，完善學生參與路徑。開發數字化評價工具，如移動端問卷、學習行為分析系統等，降低學生參與評價的門檻，使評價過程更加便捷和高效，同時要注意提升數據采集的效率，及時獲取學生的反饋信息。

最后，創新學生評價方式。充分利用AI技術開發多樣化的學生評價工具，如智能在線問卷、實時反饋系統等，鼓勵學生在學習過程中對教學進行合理反饋，改變以往僅在學期末進行集中評價模式。并且借助自然語言處理技術對學生的開放式評價進行深入分析，挖掘學生真實的想法和建議，為教學改進提供參考依據，進而不斷提升教學質量，真正實現以學生為中心的教育理念。

" （二）建立“分類分層”的動態評價標準

要使高等教育教學評價更加科學合理，建議建立“分類分層”的動態評價標準。

首先，細化高校分類評價框架。可以依據高校“學術型、應用型、職業型”等不同的辦學定位，制定具有差異化的評價標準，突出能體現各類型高校特色的指標，如產教融合度、技術轉化率等。同時，對地方高校增設“服務區域發展貢獻度”指標，激勵高校緊密對接地方產業需求，更好地促進地方經濟發展。

其次，實施動態調整機制。充分考慮高校的發展階段和戰略目標，建議每3～5年對評價的側重點進行調整，改變以往 “一刀切”的評價方式，使評價更貼合高校的實際發展情況。同時建議引入第三方專業機構，如行業學會、企業聯盟等，參與評價標準的制定，以借助其專業優勢和行業經驗，增強評價標準與高校實際情況的適配性。

最后，利用AI實現精準評價。借助AI技術對高校的教學過程數據、科研成果數據、社會服務數據等各項內容進行深度分析。通過建立智能評價模型，根據不同高校的特點和已制定的分類評價標準，實現對高校的精準評價。并且可以利用AI技術對高校的發展趨勢進行科學預測，為高校制定發展規劃提供參考，從而凸顯高校的辦學特色，推動高校的可持續化發展。

" （三）深化“多元智能”評價技術應用，提升評價質量與效率

深化“多元智能”評價技術應用，能夠有效提升評價質量與效率。

首先，通過拓展信息化評價場景，積極開發AI輔助課堂觀察的系統，可以借助語音識別、情感分析等先進技術，對教學互動質量進行精準的評估，以更全面地了解課堂的教學情況。同時，構建多源數據融合模型，將學術成果、社會服務、學生成長等多方面的數據進行整合，生成高校多維“數字畫像”，為高校的綜合評價提供豐富且全面的數據支持。

其次，推動國際化評價本土創新。借鑒國際認證標準，如AACSB、EQUIS等，扎根中國土壤，建立符合本土實際的專業認證體系，引導高校注重內涵式發展。鼓勵高校積極參與國際評價合作項目，如跨國課程評估等，通過與國際標準雙向對標，發現自身優勢與不足，進而提升高校的國際競爭力。

最后，提升評價系統智能化水平。持續優化AI教學評價系統，不斷提高自動化、智能化的程度。實現自動評分、智能診斷、個性化評價等功能，減少人工評價的主觀性和誤差，提高評價的準確性和公正性。同時，不斷加強對AI算法的研究和改進，確保評價結果的公平性和可靠性，使評價系統更加科學、合理地服務于高等教育教學評價工作。

總的來說，數字化時代背景下，人工智能技術為高等教育教學評價體系優化帶來契機與變革。但AI在教育評價中的應用仍處在探索完善階段，對數據安全、算法偏見等問題也需要重視平衡技術與人文關懷。不斷加強技術與教育融合，培養專業人才，以構建更科學公正的評價體系，為培養高素質人才提供保障，推動高等教育事業不斷發展。

（作者單位：吉林外國語大學）