他山之石

本科教育作为高等教育体系的基石，承担着为社会培养高素质专业人才的重要使命，而教学督导作为保障本科教学质量的关键环节，也面临着前所未有的变革需求。

传统本科教学督导主要依赖人工巡查、随堂听课、学生评教等方式，存在效率低下、主观性强、数据碎片化等问题。随着高校扩招和教学规模的不断扩大，传统督导模式已难以满足全面、精准、实时监测教学质量的要求。人工智能技术的引入为本科教学督导带来了新的契机，它能够整合多维度教学数据，实现对教学过程的动态监测与智能分析，帮助督导工作突破时间和空间限制，以更科学、高效的方式提升教学质量。此外，人工智能时代学生学习行为和需求呈现出多元化、个性化的特点，这也倒逼教学督导必须进行创新变革，以适应新时代教育发展的需要。本研究立足人工智能与高等教育治理深度融合的背景，聚焦智能技术赋能本科教学督导的优势、创新应用、现实挑战及发展路径，旨在为提升督导的科学决策、精准干预与智能治理效能提供系统理论支撑与实践指导，最终助力构建智能化教学督导体系，推动高等教育质量内涵式提升。

人工智能通过量化分析与数据驱动，有效补偿了传统督导中经验依赖导致的主观偏差，增强了督导结果的客观性与精准性。传统督导多基于“听课

—打分—反馈”的经验型流程，评估结果易受督导专家个人偏好、学科背景等因素影响；而AI技术通过构建多维度评估指标（如教师讲授节奏的语速波动率、学生课堂互动的响应频率、知识点测试的正确率分布等），将抽象的教学质量转化为可量化的数据指标。例如，机器学习模型可通过分析学生答题数据，精准定位某一课程中“知识迁移能力培养不足”等具体问题，并关联教师教学环节的薄弱点，为教师改进提供明确的靶向性建议。这种“数据说话”的评估模式使督导结论更具说服力，也为不同教师、不同课程之间的横向比较提供了标准化基准。

图1 人工智能赋能本科教学督导的闭环质量改进体系

（1） 课堂行为的智能识别

利用计算机视觉技术和传感器设备，构建覆盖教学全场景的智能感知网络，实现对教师教学行为与学生学习行为的实时监测、精准识别与量化分析。例如，西安电子科技大学构建的“两端一体化”课堂教学智能督导中心，通过深度对接录直播系统与教务课表数据，形成线上线下课堂的数据同步捕获机制。依托人脸识别与人体姿态识别算法，自动采集到课率、前排就座率、师生互动频率等指标。这些结构化行为数据为教学督导提供了可追溯的课堂现场画像，既能直观呈现课堂氛围活跃度与教学互动密度，也能精准定位潜在问题。

（2） 教学内容的实时解析

借助自然语言处理与语义理解技术，对教师授课内容进行实时语音转写、文本解析与深度校验，实现教学内容与过程的智能化分析。例如，北京理工大学部署在线巡课系统，结合计算机视觉与语音识别技术，实时捕捉课堂全景画面并转换师生对话文本，形成“行为+语言”的多模态数据。这种技术应用突破了传统人工听课依赖主观经验进行内容评估的局限，使教学内容的深度、逻辑性等隐性质量指标得以客观呈现，为教学督导进行精准化、客观化的判断提供依据。

（1） 多源数据融合的系统性评估

多源数据融合打破了传统单一维度的教学质量评估模式，将教师教学过程数据（如教学设计、教学方法运用、教学资源准备等）、学生学习成果数据（如考试成绩、作业质量、实践项目完成情况等）、学生反馈数据（如教学满意度调查、课堂评价等）以及智能课堂监测数据（如课堂行为数据、教学内容分析数据等）进行有机融合。利用机器学习算法构建综合教学质量评估模型，对教学质量进行全面、客观的评估。例如，北京航空航天大学依托AI教学评价系统，围绕12个维度28个指标，对常态化课堂教学全流程数据进行深度挖掘与分析，形成覆盖全学期、全课程类型的立体化教学质量数据矩阵。这种多维度数据融合的评估能够更加准确地反映教学质量的实际情况，避免因单一维度数据的片面性而导致的评估误差，可以为教学督导提供更加科学、可靠的评估依据。

（1） 实时追踪与智能预警的过程性评估

基于人工智能技术的动态评估系统可以根据实时收集的教学数据，对教学质量进行动态跟踪和评估。［7］当教学质量出现异常波动或低于预设标准时，系统能够及时发出预警信号，提醒督导人员关注并采取相应措施，实现从“事后评估”到“过程防控”的转变。例如，西安电子科技大学的督导中心基于人工智能算法模型开展学生就座率分析、师生互动分析、学习行为分析等，当发现学生课堂参与度骤降、互动频率异常等情况时，会自动为督导和教师生成预警、提醒，助力教学质量的动态监控。

（1） 基于教师画像的精准化指导

通过对教师教学数据的长期积淀与深度分析，构建多维度教师画像，全面刻画教师的教学风格、核心优势及改进方向。人工智能系统可整合教学全过程的多源参考信息，为每位教师生成兼具针对性与操作性的个性化督导建议。例如，北京理工大学依托动态师生行为画像，构建“数据洞察—视频回溯—策略生成”三阶反思模型，为教师推送包含个性化改进方案的督导报告。针对经验丰富的教师，重点挖掘其教学创新潜力并提供深化优化思路；对于青年教师，则聚焦教学规范性问题给予具体改进建议。此类个性化督导建议能够精准对接教师的差异化发展需求，有效激发其自我提升的内生动力，助力教师专业素养的系统性成长。

（2） 结合学生学习数据的教学调整方案

以学生学习数据为基础，分析学生在不同课程、不同知识点上的学习效果差异，为教师提供针对性的教学调整建议。例如，西安电子科技大学依托智课平台的知识图谱与学生学习轨迹追踪功能，识别出学生在某一知识点上的普遍困惑后，会智能推荐相关教学资源（如典型例题、微视频讲解），并建议教师调整教学进度以强化该部分内容。同时，系统还能根据学生的整体学习节奏，为教师提供课程难度梯度设置、教学环节时长分配等优化建议，使教学活动更贴合学生的认知规律，提高教学的针对性和有效性。

现行本科教学督导管理制度与人工智能时代的教学督导需求存在显著脱节，形成制度性梗阻。传统教学督导制度采用人工巡查、经验判断的模式，侧重事后评价与静态监管，难以适配人工智能技术所驱动的动态化、实时化监测场景。在智能教学督导系统的实际运行中，数据采集频率、分析周期及督导反馈机制缺乏明确规范，导致教学督导工作流程系统性与连贯性不足，无法构建有效的质量闭环管理体系。

同时，跨部门协同机制的缺位制约了人工智能教学督导系统的高效运转。人工智能教学督导涉及教务管理部门、信息技术部门、教学院系等多元主体，各部门职责划分模糊，数据共享与业务协同存在结构性壁垒。教务管理部门掌握教学管理数据，信息技术部门负责技术平台运维，教学院系承担教学实施任务，但因缺乏统一的协调管理机制，导致数据流通阻滞、业务流程断裂，难以释放人工智能教学督导的整体效能。此外，由于人工智能教学督导的效果评估体系与问责机制尚未健全，既无法对督导工作质量实施精准有效的监督与考核，也难以通过闭环管理强化制度对教学质量的保障作用，导致其效能释放受限。

人工智能技术在本科教学督导中的应用成效，高度依赖算法模型的精准度与数据质量的可靠性。然而，当前技术发展仍存在多重瓶颈，显著制约了其应用效能的释放。在课堂行为识别领域，深度学习算法虽具备强大的模式识别能力，但受限于训练数据的样本偏差与场景复杂性，易出现误判、漏判等问题。而在多模态数据融合分析中，不同模态数据的时空对齐与特征关联技术尚未成熟，导致数据信息冗余与特征提取不充分，直接影响教学行为分析的准确性与完整性。

此外，数据质量问题已成为阻碍人工智能技术深度应用的核心瓶颈。教学数据采集过程中，普遍存在数据缺失、噪声干扰与标注偏差等问题：课堂行为数据采集易受光照、遮挡等环境因素干扰，导致部分数据失真；人工标注数据时，因标注标准不统一、主观倾向性强，致使标注结果存在较大误差，进而削弱了算法模型的训练效果与泛化能力。这些技术层面的短板，使得人工智能分析结果的可信度与权威性受到质疑，难以有效支撑教学督导的科学决策。

人工智能教学督导系统在运行过程中需对大量师生个人信息与教学数据进行收集、存储及使用，由此伴生对隐私伦理维度的深度探讨及数据安全领域的潜在性风险。［8］在数据收集环节，摄像头、麦克风等智能感知设备对师生课堂行为进行无差别捕捉，涵盖面部特征、语音信息、行为模式等敏感个人信息，存在数据过度采集与滥用的潜在风险。而在数据存储与传输阶段，教学数据多以数字化形态存储于云端服务器，面临黑客攻击、数据泄露、恶意篡改等多重安全威胁。一旦发生数据安全事件，将对师生个人隐私构成实质性侵害，同时扰乱学校正常的教学秩序。

此外，数据使用环节的伦理规范缺位进一步放大了隐私风险。教学数据的共享与二次利用缺乏明确的法律规制与伦理审查机制，导致数据主体（师生）对数据使用的知情权、控制权及删除权难以得到有效保障。人工智能算法的“黑箱”特性使得数据处理过程缺乏透明度，师生无从知晓自身数据的具体使用方式与应用场景，极易引发信任危机。与此同时，数据在跨区域、跨主体流动中的合规性判定标准模糊，加之数据所有权界定不清等问题，进一步加剧了隐私保护与数据安全管理的复杂程度。

（1） 重构适配智能技术的制度体系与评估机制

以人工智能技术的实时性、精准性等核心特性为导向，系统推进教学督导制度体系的迭代升级。在制度重构层面，重点明确智能系统的数据采集频率、分析周期及反馈标准，将传统依赖人工的事后评价模式全面升级为“实时监测—动态反馈—即时优化”的智能化闭环管理机制，确保制度设计与技术应用场景形成深度适配。在评估体系构建上，同步搭建“技术效能+教学质量”双维度评价框架，采用量化指标与质性分析相结合的考核方式，对智能督导的精准度、反馈时效性及教学改进成效实施全流程动态监督。

（2） 建立跨部门协同机制与问责体系

成立由教务管理部门、信息技术部门、教学院系等主体参与的专项协调小组，通过权责清单明确各部门在数据共享、平台运维、教学实施中的角色边界；搭建统一的数据中台与业务协同平台，打破信息壁垒，实现教学管理数据、技术运维数据与教学实施数据的实时流通，释放系统整体效能。同步建立分级问责制度，明确部门协同失效、数据流通阻滞等问题的责任主体与处置流程，通过闭环管理强化制度对教学质量的保障作用。

（1） 推动算法模型动态优化

针对算法局限性导致的识别误差问题，需构建动态优化的算法更新机制。在课堂行为识别领域，采用迁移学习与领域自适应技术，将预训练模型微调以适配特定课堂教学场景，降低识别误差。融合多模态信息的深度学习模型，通过整合多源数据特征，提升对复杂教学行为的理解与判断能力。此外，建立算法效果实时评估与反馈系统，基于实际教学场景中的应用数据，动态监测算法性能指标，及时发现并修正算法偏差，确保模型的准确性与泛化能力。

（2） 实施数据资源整合与质量提升工程

构建标准化的数据采集与治理体系是提升数据质量的关键。在数据采集环节，制定统一的数据采集规范，明确课堂行为数据的采集范围、频率与格式标准，采用物联网传感器、高清摄像头等智能设备，结合边缘计算技术实现数据的实时采集与预处理，降低环境因素对数据质量的干扰。在数据标注方面，建立多轮交叉验证的标注机制，通过制定详细的标注指南与质量评估标准，减少标注过程中的主观性误差。此外，搭建教学数据仓库，运用数据清洗、特征工程等技术，对多源异构数据进行整合与预处理，构建高质量的教学数据集，为人工智能模型训练提供可靠的数据支撑。

（1） 构建全流程数据安全管理制度体系

高校应制定完善的数据安全管理制度，明确数据的收集、存储、使用、共享和销毁等环节的安全管理规范。建立数据访问权限控制机制，严格限制数据的访问和使用权限，确保只有授权人员能够访问和处理教学数据。同时，加强对数据存储设备和网络环境的安全防护，定期进行安全漏洞扫描和修复，防止数据被非法窃取或篡改。此外，还需建立数据安全应急预案，在数据安全事件发生时能够迅速启动应急响应机制，降低数据安全事件造成的损失。

（2） 强化全主体数据隐私保护能力

加强对教师、学生和督导人员等全体师生员工的数据隐私保护宣传教育，提高他们的数据隐私保护意识。明确告知师生数据的收集目的、使用范围和保护措施，确保师生对数据的知情权和同意权。在数据收集和使用过程中，严格遵守相关法律法规和伦理准则，遵循最小化原则，只收集与教学督导工作相关的必要数据，避免过度收集和滥用数据。同时，建立数据隐私投诉和申诉机制，及时处理师生关于数据隐私问题的投诉和申诉，切实维护师生的合法权益。