职见AI | AI智能体如何赋能省域高等职业教育质量评价？

AI智能体赋能省域高等职业教育质量评价：价值、挑战与实现路径

【摘要】在国家政策明确倡导人工智能与教育评价深度融合的背景下，省域高等职业教育质量评价的智能化升级已成为新时代教育评价改革的必然趋势。AI智能体的运用将推动评价方式从“静态评价”向“动态监测”、评价维度从“单点抽样”向“全面覆盖”、评价主体从“单一主体”向“多元主体”、评价决策从“经验驱动”向“人机协同”的四重转变，同时也将面临标准缺失引致的结果误判、隐私安全引致的伦理失范、数据主义引致的模型偏见、工具依赖引致的人机失衡、算法黑箱引致的公信挑战，因此需通过重构智能体评价理念、构建数据驱动的评价标准、完善全程规约的评价制度、搭建工具赋能的智能体矩阵、健全动态演化的迭代机制，推动省域高等职业教育质量评价向智能化、科学化、协同化方向发展。

【关键词】智能体；教育质量评价；高等职业教育；省域；人工智能；教育评价

【引用格式】李琼，黄嘉骏.AI智能体赋能省域高等职业教育质量评价： 价值、挑战与实现路径[J].中国职业技术教育，2025（20）：21-28.

作者简介：李琼，硕士，湖南省教育科学研究院职业与成人教育研究所副所长，副研究员。

中共中央、国务院2020年印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》强调“有什么样的评价指挥棒，就有什么样的办学导向”，明确要求“创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术”“提高教育评价的科学性、专业性、客观性”，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》也指出要“促进人工智能助力教育变革”，这些文件都标志着将人工智能技术与教育评价工作深度融合已成为国家政策导向，是新时代教育评价改革的必然趋势。省域高等职业教育质量评价作为教育治理的核心工具，直接影响省级教育资源的配置效能与改革方向，对其进行数字化、智能化赋能将有效驱动评价效率和效度大幅提升。随着智能体技术的出现，教育智能体已然成为推动教育发展、探索人工智能与教育教学深度融合的重要路径，而要使之真正赋能教育的健康发展，需要首先明晰教育评价的问题所在，理解评价之困与所需，继而才能对症下药。因此，本文旨在分析AI智能体赋能省域高等职业教育质量评价的价值意蕴、风险挑战和实现路径，为设计和实施省域高等职业教育质量智能化评价提供借鉴。

一、智能体赋能省域高等职业教育质量评价的价值意蕴

教育评价作为教育治理的重要手段，对教育高质量发展具有显著的导向作用。我国高等职业教育质量评价历经规范建设、内涵发展至系统重构三阶段演进，正加速向高质量发展转型，然而现行体系仍面临静态数据支撑不足、复杂系统解析失能等深层矛盾。智能体技术通过实时感知、全域解析、协同决策的能力矩阵，为破解上述困境提供新质解决方案，使省域职教评价从离散判断转向持续进化的智能治理系统，构建起动态适应产业变革的评价生态，从而推动省级教育治理现代化进程，为中国特色现代职业教育体系发展注入核心驱动力。

（一）评价方式由“静态评价”向“动态监测”转变

传统省域高等职业教育质量评价体系主要依托周期性评估活动，其数据来源于院校定期提交的总结性材料或其他平台及工作的结果性数据，如湖南省每年通过“三查三评”的方式对各高职院校的教育质量进行评价，同时将各项结果数据作为其他评价工作的重要依据。这种静态评价模式存在双重局限：其一，难以实时捕获高职院校在专业建设、课程改革、实训教学等核心环节的动态进展；其二，评价结果滞后于教育实践发展，弱化了质量监测的诊断预警与过程调控功能，导致教育资源配置与教学改革决策缺乏时效性依据。现代教育评价理论强调，评价应具备持续追踪与即时反馈的核心特质。斯塔弗尔比姆（D.L.Stufflebeam）的CIPP模型指出评价不是一个事件（event）而是一个过程（process），着重过程性评估；斯塔克（Stake）的应答模式评价理论主张动态响应教育需求，古贝和林肯提出的第四代评价理论则倡导发展性评价范式。这些理论共同指向动态监测的必要性——评价必须超越静态总结，成为驱动质量持续提升的引擎。

基于大模型的智能体技术为职业教育评价范式变革提供了新质生产力支撑。通过开发省域高等职业教育质量评价智能体，深化CIPP评价模型的过程性，将传统聚焦输入（Input）与输出（Product）的静态评价，转向对教育过程（Process）的持续性追踪。利用其实时数据采集与分析能力，自动抓取实训设备使用数据、企业实习反馈、学生评教结果等动态信息，构建包括实训设备利用率、“双师型”教师授课动态、学生技能掌握进度曲线等在内的动态数据看板，以实现智能预警与趋势预测。因此，评价智能体能够实现对省域内高等职业教育质量关键指标的全天候、不间断追踪与多维度刻画，为教育主管部门提供即时、精准的决策依据，驱动资源配置优化与教育教学改革的精准施策，最终实现评价从“事后总结”向“过程干预”与“前瞻引导”的范式跃迁。

（二）评价维度由“单点抽样”向“全面覆盖”转变

基于数据的海量性、复杂性，现阶段省级层面针对各高职院校的评价被迫依赖抽样简化分析维度，主要采用关键点抽样法，即选取人才培养、专业建设中的局部典型环节推断整体质量。如针对专业建设，主要对专业人才培养方案选取培养目标与规格、课程体系、教学进程以及实施保障等方面进行抽样评价；针对人才培养，主要抽取较少比例的学生以技能考试的方式，对学生技能掌握情况进行抽样评价。尽管抽样法基于大数法则，能在特定置信水平下反映总体趋势，给出合格、不合格，达标、不达标等评价结果，但还是存在诸多困境，如需要花费大量的时间和成本使得抽取的样本量N能够有代表性并且能够满足需求，抽取的样本代表性有限、覆盖面误差和无回答现象等问题，都在一定程度上影响评价结果的精准性，无法有效反映高职院校的教学、人才培养质量。

基于单智能体组成的多智能体协作系统，通过配备了独特策略和行为模式的多个自主智能体之间的协作与沟通，能够应对更加动态和复杂的任务，实现对省域高等职业教育质量评价中复杂以及海量数据的有效处理，从而彻底重构省域高等职业教育评价维度。例如，在人才培养方面，基于能力本位教育（CBE）理论，通过对课堂行为、实训操作、学业发展等过程性数据的100%采集，实现对学生技能成长的连续性证据链追踪，这使传统抽样评价中割裂的“技能考试”样本点，转变为覆盖全员、贯穿全程的动态能力画像。在此基础上，建立多智能体协作矩阵，推动评价维度突破校园围墙限制，100%覆盖高职院校专业建设、教学管理、实习实训等方面，最终实现省域高等职业教育治理从概率推断迈入全域实证阶段。

（三）评价主体由“单一主体”向“多元主体”转变

第四代评价理论强调，评价本质是利益相关者通过协商建构价值共识的过程，职业教育的跨界性决定了其必须整合政府、院校、企业、学生、行业协会等多元主体的价值诉求。而当前省域高等职业教育质量评价主要由教育行政部门遴选专家团队主导实施，评价视角集中于教育教学规范性与行政管理合规性，呈现显著的主体单一化局限。这种模式存在三重结构性矛盾：其一，评价过度依赖教育系统内部视角，难以有效诊断产教融合深度与岗位能力匹配度；其二，行业企业作为人才培养核心利益相关方，因数据共享机制缺失、停产参与调研评价成本高昂等因素，实际参与率较低；其三，学生作为教育服务的直接对象，学习体验与发展诉求虽有表达渠道，但较少作为评价参考依据。

智能体技术通过构建跨主体协同治理架构可以有效破解此困局。基于区块链的分布式身份认证系统为多元主体建立可信数字身份，允许企业通过加密数据接口实时上传岗位能力标准与学生实习评价等数据；本地化储存数据在不泄露商业机密的前提下，融合院校教学过程数据与企业生产标准数据，生成产教匹配度指数；智能提醒自动触发多主体评价任务，向院校管理员、合作企业导师、行业专家等多元主体发送评价请求，实现自动获取多元主体数据循证、智能提醒多元主体参与、产教数据价值融合的多元主体协同评价。通过技术赋能使评价从专家判断的封闭系统，转向多元主体共建共享的省域教育治理新生态。

（四）评价决策由“经验驱动”向“人机协同”转变

传统高等职业教育质量评价长期依赖专家经验判断，其决策模式面临深刻的理论困境与实践挑战。布鲁姆（BS Bloom）教育目标分类理论揭示，技能习得呈现非线性、涌现性特征，而经验决策难以捕捉学生从单项技能熟练到复杂问题解决的能力跃迁轨迹；赫伯特·西蒙（Herbert Simon）的有限理性理论认为：人的理性是处于完全理性和完全非理性之间的一种有限理性，认知存在信息处理阈值，面对省域高等职业教育质量评价过程中的大量数据与材料，专家易陷入选择性注意偏差，导致评价结论偏离教育实际情况。

智能体基于AI大模型技术，通过机器学习算法对海量教学数据进行高维特征提取与模式识别，可以显著提升评价指标的敏感性与预测精准度，通过构建多智能体评价矩阵实现智能体间的协同合作，能够更好地模拟人类评估专家团队的工作模式，从而提供更加全面和客观的评估结果。特别是在复杂评估任务中，多智能体系统通过角色分工和协作决策，有效提升了评估的效率和质量。通过评价智能体与评价主体的协同合作，最终形成“数据驱动发现规律、人类智慧诠释价值、人机协同赋能改进”的新型评价生态。

二、智能体赋能省域高等职业教育质量评价的风险挑战

随着人工智能技术的飞速发展，通过AI智能体赋能省域高等职业教育质量评价，将为高等职业教育评价带来诸多创新与变革。然而，如同任何新兴技术的应用一样，智能体赋能评价在展现巨大潜力的同时，也面临着一系列不容忽视的风险挑战。这些挑战不仅关乎教育评价的科学性、公正性和有效性，更深刻影响着省域高等职业教育的整体发展与人才培养质量。深入剖析这些风险挑战，探寻切实可行的应对策略，可以推动AI智能体在高等职业教育评价中合理、有效的应用。

（一）标准缺失引致的结果误判

评价标准充当着AI智能体技术与教育评价的关键纽带。科学合理的评价标准，不仅要契合教育评价的本质诉求，把复杂的评价内容细化为具体可行的指标，为评价实施提供标准指引，还要满足数据化建模分析的实际需要，搭建起教育数据与评价指标间的映射关系，借助微观数据来展现复杂的评价对象。

当前，制定省级层面高等职业教育质量评价标准多为政府部门人员、教育研究人员以及院校管理者共同从政策、培养目标、教育需求出发，虽能在一定程度上体现评价的规范性引导以及高质量引领，但是缺少评价智能体开发的技术人员参与，致使指标体系与教育数据脱节，无法建立有效映射，构建数据指标与复杂特征间的关联关系。以学生毕业设计质量评价为例，这一过程涉及诸多复杂问题，如学校对毕业设计的监测管理力度如何体现、毕业设计标准与产业需求的对接程度怎样衡量、毕业设计成果是否真正解决企业实际难题等。

运用AI智能体技术进行评价时，究竟需要采集哪些关键性数据以及信息，才能全面、准确地反映这些复杂问题，进而深入揭示评价对象的深层次特征，目前尚未形成科学合理的标准。这就使得在实际评价过程中，评价结果极易出现误判，无法真实、准确地反映教育质量的实际情况。

因此，构建一套既顺应高等职业教育发展与人才培养本质特征，又能满足AI智能体基于大模型分析所需要的系统化评价标准，已然成为基于AI智能体的省域高等职业教育质量评价体系构建所面临的一大挑战。

（二）隐私安全引致的伦理失范

随着教育智能体技术的发展，伦理安全问题日益凸显，隐私安全与伦理规制成为无法回避的核心议题，智能技术为教育评价带来革新的同时，也使伦理与隐私保护面临前所未有的严峻挑战。在运用AI智能体技术对高职院校开展教育质量评价的过程中，要实现评价的实时、动态、全面，势必会采集大量的信息，这些信息包含了大量的敏感数据，比如说学生的个人信息、企业的核心数据、学校的资产信息等，一旦加密与安全防护措施稍微不慎，便极有可能引发数据泄露与滥用的风险。

例如，基于智能体技术的评价对教育全流程数据的深度依赖，使得评价主体的各类信息被广泛挖掘，从课堂中的情感表露、行为举止，到学习成果、思维模式，乃至生理与心理状态等数据均被纳入分析范畴；在进行评价的过程中，家庭背景、个人偏好等私人信息也难以避免被涉及，若此类隐私数据遭遇违规利用或泄露，个体信息安全将面临风险。

不仅如此，数据挖掘还可能识别主体的性别、种族、社会背景等个人特征，若数据使用违背道德准则，极易滋生偏见与歧视等伦理问题，侵蚀教育公平的根基。

因此，在AI智能体赋能省域高等职业教育质量评价进程中，如何构建完备的隐私安全保护机制，确保数据的合理合法使用，避免伦理失范，已成为维护教育公平正义、保障各主体权益的一大挑战。

（三）数据主义引致的模型偏见

在智能技术领域，人工智能算法的不公平悖论以及模型算法的公平性和偏见问题构成了一项难以规避且复杂的挑战。AI智能体在高等职业教育质量评价中的赋能，其根本目的在于依托智能技术科学、合理且高效地展现职业教育运行过程、衡量职业教育质量水平并揭示教育问题，从而为职业教育相关主体提供精准客观的评价依据。

然而在实际应用场景中，数据类型的单一性、算法模型的内在不足以及开发人员可能存在的主观倾向，共同导致机器决策偏离客观中立的基准线。以学生学习效果评价为例，若智能体对特定地域、性别、民族、文化背景或存在特殊学习习惯的学生群体形成“刻板印象”，极易引发评分偏差，导致此类学生面临评价不公，严重削弱教育评价的公平属性。

更值得关注的是，模型偏见还会对学生的全面发展产生持续性影响。当智能体通过数据建模分析为学生赋予特定学习倾向的“标签”后，这一标签在后续智能分析与决策环节中会持续被放大，进而促使系统持续向学生推送单一类型的教学素材。长此以往，学生的学习倾向被过度固定，其多元发展空间将受到显著约束。

因此，在AI智能体深度赋能省域高等职业教育质量评价进程中，有效规避数据主义引发的模型偏见，构建公平、公正且包容的评价模型与机制，是维护教育公平、推动教育高质量发展的核心任务，也是关乎高等职业教育评价未来走向智能化的重大挑战。

（四）工具依赖引致的人机失衡

人工智能技术带来的便捷与高效无疑为人类社会注入了新的活力，随之而来的也是人类过度依赖技术和独立思考能力的下降，在智能体技术深度融入省域高等职业教育质量评价进程中，也将面临工具依赖所引发的人机失衡风险。

一方面，传统教育质量评价方法的价值被严重削弱。例如，教师基于长期观察形成的对人才培养过程全面且细致的评价，教学管理者通过深入实践调研挖掘学校真实情况，这些方法在提供个性化反馈方面具有不可替代的独特价值。然而，人工智能的广泛应用使得这些方法逐渐被边缘化，其应用频率与发展空间受到极大限制。

另一方面，大规模依赖智能体等人工智能技术，致使教师以及教育管理者对智能评价工具产生盲目信赖，在长期使用过程中，忽视了对评价结果的批判性思考，使得教育质量评价本应具备的引导教学方向、促进教育质量提升的“指挥棒”效应大打折扣。更为严重的是，这种过度依赖有可能导致教师、教育管理者以及教育研究人员在教育评价的设计、实施以及解读等关键环节的专业能力逐渐弱化，进而影响教育评价的专业性与科学性。

因此，在省域高等职业教育质量评价借助AI智能体技术发展的过程中，构建科学合理的人机协同评价模式，明确在何时、何地、何处应该采纳智能体的评价意见，而又应该在怎样的情况下确立以评价团队的专业判断为主的人机行动界限，是即将面临的另一大挑战。

（五）算法黑箱引致的公信挑战

AI智能体是基于大模型技术的算法与海量数据进行决策，然而，受大模型技术代码保护需求以及算法设计固有特性的双重制约，其决策过程犹如一个密闭的“黑箱”，难以向教育工作者、政府部门及高职院校等相关评价对象、主体清晰阐释决策原理与分析逻辑。这种不透明性，使得评价结果的依据变得模糊不清，从而引发各方对评价结果的质疑。

例如，在对高职院校进行专业建设水平评价中，智能系统可能依据一系列复杂算法，综合学生的专业技能水平、教师队伍的能力、专业所获荣誉等多源数据给出评价结果。但由于算法黑箱的存在，评价主体可能无法确切知晓为何在维度上得到特定评价，评价对象也难以理解评价结果背后的考量因素。这种对评价依据的不理解，可能降低了智能体技术在教育评价领域的接受度，削弱其应用效果，从而阻碍AI智能体赋能高等职业教育质量评价改革的推进。

三、智能体赋能省域高等职业教育质量评价的实现路径

从整体来看，AI智能体赋能省域高等职业教育评价的机遇和风险并存，如何发挥智能化教育评价的正向效用并规避其潜在风险，是教育研究者需要关注和解决的核心问题。未来，运用AI智能体赋能省域高等职业教育质量评价，可以通过重构智能体评价理念、构建智能体评价标准、完善智能体评价制度、搭建智能体评价矩阵、健全智能体反馈机制等方面推动智能教育评价创新发展（图1）。

（一）厘清本质，重构智能体评价理念

厘清智能体评价的本质是开展省域高等职业教育质量智能化评价的根本路径。随着人工智能技术的发展，AI智能体技术的融入为省域高等职业教育评价带来了新的契机与挑战，但作为省级教育评价者，必须清晰地认识到AI智能体赋能教育评价的本质。AI智能体技术凭借其强大的数据感知与算法分析能力，可以提高评价效率以及精准性，从而推动省级高职教育质量评价转型升级，为教育决策提供科学、全面的参考依据。

为防止盲目迷信智能体技术而导致工具依赖引致的人机失衡，进而影响教育评价的专业性与科学性，省级教育评价者需厘清AI智能体赋能省域高等职业教育质量评价的本质，协调“人工评价”与“智能评价”的协同关系，需明确智能体技术的功能定位为评价辅助工具，其核心价值在于助力教育评价者与教育行政管理者从复杂的数据采集、处理与事务分析中解脱，为精准研判教育现状、优化教育决策提供数据支撑，而非取代人类专业判断成为教育评价的唯一依据。各参与主体需全面认知智能评价的核心价值与固有局限，以审慎态度辨析智能评价结果，科学发挥其技术优势，有效规避潜在风险，保障省域高等职业教育评价在智能化转型中始终保持科学、公平与高效的本质属性。

（二）数据驱动，构建智能体评价标准

构建数据驱动的评价标准体系是破解传统评价局限的核心路径。科学合理的评价标准可以将复杂教育现象转化为智能体可解析的量化模型，实现对教育质量的多维度精准表征进行评价。因此，需建立数据驱动、分层递进的评价标准，以提升评价的科学性与适配性。

一是从数据采集维度明确指标分类框架，基于多源异构数据，建立覆盖过程性指标、结果性指标及主体性指标的三维体系；过程性指标包含实训设备设利用率、微课资源使用率、实时就业率等动态数据，通过物联网传感设备或数据接口实时采集；结果性指标包含师生比、“双师型”教师占比、毕业设计合格率等静态指标，通过数据接口或文档解析定期采集；主体性指标包含企业满意度评分、学生评教数据、教学反思文本、企业导师评价、学生发展诉求等评价主体的反馈，通过对评价主体填报的信息进行周期性收集。

二是通过分层建模完善评价逻辑，将省域高等职业教育质量评价内容逐级解构为层次化指标体系，建立指标数据与外显特征的映射关系，将生均设备值、占地面积、实践课时比例等原始数据直接映射基础特征，将组合数据通过加权形成复合特征，最终通过关联分析揭示教育本质规律。

三是建立结果定义机制，构建预警类、诊断类与预测类的结果生成框架，预警类数据超阈值触发自动报警，诊断类通过多维度数据异常定位教育瓶颈，预测类基于时序模型预判数据走向，通过指标表征与评价结果的动态耦合，实现教育质量问题的精准定位与发展路径的科学规划。

（三）全程规约，完善智能体评价制度

完善AI智能体赋能高等职业教育质量评价的制度体系，是保障评价规范、有效实施的边界路径。省域高等职业教育质量评价是高职院校发展的“指挥棒”和“方向盘”，其结果直接关乎全省高职教育的发展方向与战略布局，因此，需完善制度体系，对评价实施的全过程进行规范、约定，以规避智能化评价的风险，提高结果运用的权威性。

一是完善AI智能体赋能高等职业教育质量评价的各级制度供给设计。省级基于《深化新时代教育评价改革总体方案》《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》等文件，推进AI智能体嵌入高等职业教育质量评价的制度建设，涵盖保障机制、配套政策及发展规划等管理框架；同时，各高等职业学校应基于国家层面的政策文件以及省级层面的制度规范，持续细化，形成校级层面具体、可操作的配套机制和举措。

二是建立基于AI智能体的省域高等职业教育质量评价实施标准。从智能体技术角度以及教育评价角度出发研制具体执行标准，结合行业应用特性与国家技术标准体系要求，系统搭建智能技术在评价数据采集、分析处理、应用转化及决策支持等环节所需的技术标准框架，按照教育评价规律构建规范省域高等职业教育质量评价过程、结果运用所需的实施标准体系，规避模型偏见、隐私安全等风险。

三是通过制度规范基于AI智能体的省域高等职业教育质量评价多元主体权责。根据省域高等职业教育质量评价标准，结合政府、企业、学校、行业等评价需求，明确多元主体的权责边界、角色定位、责任安排等，避免工具依赖引致的人机失衡等风险。

（四）工具赋能，搭建评价智能体矩阵

开发评价智能体矩阵工具，是赋能省域高等职业教育质量评价的驱动路径。以评价流程为核心导向，通过功能深度耦合的智能体矩阵架构，构建“数据采集与整合—智能分析与诊断—报告生成与反馈”的三层协同框架，最终形成“感知—分析—优化”的自适应技术生态，实现高等职业教育质量的智能化监测。

一是建立数据采集与整合智能体，实现多源异构数据的智能感知。依托物联网传感设备、API接口及多模态数据平台，构建全域数据中枢，对动态过程数据、静态结果数据以及主体反馈数据进行全面且准确地获取；通过读取物联网传感设备数据对实训设备利用率、微课资源使用率等动态过程数据进行采集，运用智能体API接口接入院校数据，对师生比、双师型占比等静态结果数据进行采集，通过文档、图片解析等智能体多模态读取插件对教学反思文本、企业导师评价等主体反馈数据进行采集，为后续的分析评价奠定数据基础。

二是建立智能分析与评价智能体矩阵，构建多智能体协同的决策中枢。运用大数据和大模型技术对采集到的数据进行深度分析评价，进而输出科学可靠的评价结果清单，针对师资队伍、教学设施、制度保障、产教融合、人才培养、教学标准、教学资源、专业特色等内容，建立感知类、诊断类、预测类、决策类智能体。感知类对数据异常进行监测，诊断类对多维度数据进行归因分析，预测类运用模型对趋势进行预判，决策类结合复合指标生成决策建议。

三是建立报告生成与反馈智能体，实现闭环驱动的教育优化。基于智能体的表格生成、图表绘制等插件，运用先进的语言大模型，形成内容翔实、条理清晰的监测评价报告。报告内容涵盖职业教育质量的综合评价得分、各维度指标的具体表现、与同类院校或行业标准的对比情况等，同时，针对分析结果提供具有针对性和可操作性的详细改进建议；通过邮件助手插件，将生成的报告及时推送至相关学校以及教育部门，以定期和不定期相结合的方式提供反馈报告，确保学校能够动态获取结果并及时调整教育教学策略，同时也为教育部门宏观政策提供建议，使其能够根据整体情况进行相应的决策和资源配置。

（五）持续改进，健全智能体迭代机制

构建动态演化的迭代机制是保障省域高等职业教育质量评价持续优化的关键路径，其本质在于推动评价体系与教育生态的共生演进。

一是建立评价标准动态更新机制，基于产业技术升级与人才需求变化，突出职业教育类型定位，实时调整指标权重与维度。

二是推进评价智能体的参数迭代。建立智能体性能动态监测体系，通过设置模型准确率、召回率、F1值等量化指标，实时评估智能体在数据处理、分析诊断、预测决策等环节的表现。当智能体输出结果出现偏差或行业数据特征发生显著变化时，触发参数优化流程。利用强化学习算法，结合教育专家经验与行业反馈数据，对智能体的算法参数、权重系数进行针对性调整；同时，引入迁移学习技术，将其他领域成熟的智能体优化经验快速迁移至教育评价场景，提升智能体的自适应能力与泛化性能。

三是实现教育实践的反哺迭代。建立评价结果与教育教学实践的双向反馈闭环，将智能体诊断出的教学短板、人才培养偏差等问题，精准转化为教学改革需求。例如，若智能体发现某专业毕业生在企业岗位的实操能力达标率偏低，学校可据此调整课程设置、提高实训课时比例、引入企业真实项目案例；若智能体预测某行业未来人才需求结构发生变化，教育部门可指导院校优化专业布局，及时增设或调整相关专业。此外，将教育实践中的新问题、新需求反向输入智能体训练模型，不断丰富数据样本，优化智能体的评价逻辑，形成 “评价—改进—再评价”的螺旋上升循环，推动省域高等职业教育质量评价体系与教育教学实践协同进化。

四、结语

AI智能体赋能省域高等职业教育质量评价，是教育治理现代化的重要机遇，但也面临技术与教育深度融合的复杂挑战。其价值在于通过技术赋能破解传统评价的静态性、片面性、单一性与经验性局限，推动评价体系向动态、全面、多元、协同的生态转型；同时也存在结果误判、伦理失范、模型偏见、人机失衡、公信挑战等风险，为平衡技术赋能与教育本质、规避风险并发挥智能评价正向效用，需通过重构智能体评价理念、构建数据驱动的评价标准、完善全程规约的评价制度、搭建工具赋能的智能体矩阵、健全动态演化的迭代机制，以实现智能体赋能省域高等职业教育质量评价，推动其向智能化、科学化、协同化发展。未来，随着智能技术与教育实践的持续互动，省域高等职业教育质量评价有望形成“数据驱动、人机协同、动态进化”的新型治理模式，为中国特色现代职业教育体系的高质量发展注入核心动力。

来源：中国职业技术教育