2025年4月11日下午14:00—15:30，我线上视听了东北大学本科教育教学质量保障体系建设实践分享后，十分清楚地认识到数智化赋能本科教育教学质量保障体系，是提高本科教育教学质量的有力保障。具体学习总结如下：

  一、打造数据驱动的全过程监测与评估

  1.学情动态追踪

构建智能学习平台（如华东理工大学的混合式学习空间），实时采集学生课堂出勤率、作业完成度、在线学习时长等数据，通过机器学习模型预测学业风险并推送个性化辅导建议。

2.教学过程分析

利用AI工具（如课堂无感录制系统）自动分析教师授课质量，包括知识点覆盖度、互动频率、“五个来”等，为教师提供精准教学改进报告。

  二、智能化教学资源与平台建设

1.建造数字化课程库

如北京大学建设覆盖100+专业的1.4万门录播课程，整合虚拟实验（VR分子拆解）、互动课件等资源，支持学生自主学习和教师备课调取。丰富教学资源。

 

2.用AI辅助教学设计，提高备课效率

开发基于大模型的课程生成工具（如武汉学院AI赋能系统），自动匹配教学大纲与前沿案例，降低教师备课负担。

  三、数智化建造多维度质量评价体系

1.动态评估指标

引入区块链技术记录学生实践成果（如竞赛、科研项目），构建涵盖知识、能力、素养的“数字画像”，替代单一考试成绩评价。

2.跨部门协同评估

搭建全国统一的本科教育教学评估管理系统（如教育部评估中心平台），实现部-省-校三级数据互通，确保审核评估标准一致性。打造一流的质量监测与评价体系。

  四、教师数智化能力的培养

1.分层培训体系

设立“基础技能-高阶应用-创新研发”三级培训模块（如武汉学院计划），覆盖智能工具使用、数据解读及AI课程设计能力。

2.建造虚拟教研社区

通过元宇宙平台组织跨校教研活动，教师可共享AR/VR教学案例并实时协作优化课程设计。

  五、治理与服务智能化转型

1.智能决策支持

利用教育大数据中心（如鄂尔多斯智慧校园）分析资源配置效率，动态调整师资、设备投入方向，优化教学质量保障策略。

2.闭环反馈机制

建立PDCA循环（目标-执行-检查-处理），通过AI预警系统（如华东理工大学案例）识别教学薄弱环节，自动触发改进流程并跟踪成效。

数智化赋能实践案例：

北京大学：全球课堂项目通过云端融合教学，邀请国际学生参与机器学习等前沿课程，提升教学质量与国际化水平。

鄂尔多斯一中：智慧课堂平板终端与互动大屏结合，实时分析学生答题数据，实现“一课一策”的精准教学干预。

政策支撑：教育部《数智化转型行动计划》明确要求2026年前建成覆盖50%高校的智能教育生态系统，推动质量保障从经验管理向数据循证转型。

通过以上方法、措施，数智化技术就能系统性地提升本科教育质量保障的精准性、实时性与可持续性，实现了“教-学-评-改”全链条优化。

                                        (供稿:教学质量监测与评价中心 审核:教学质量监测与评价中心 编审:宋洁 签审:牛娜)