六大质量建设体系

围绕高校质量建设的关键环节,将数据、监测、评价、专业建设、质量保障与 AI 能力贯通起来。

数据底座

打通数据,夯实质量建设基础

构建统一的数据采集、治理与共享体系,整合教务、人事、学工、资产、科研等多源数据,为高校质量监测与管理决策提供可靠的数据基础。

核心产品
  • 学科专业数据资源采集
  • 高基报表 / 状态数据采集
  • 多源数据采集服务
  • 高校节点数据库数据上报
  • 数据门户
  • 数据中台
核心能力
数据采集数据治理数据共享数据应用

质量监测

让质量状态实时可见

围绕学校、学院、专业、课程等不同层级,建立常态化质量监测机制,通过指标监测、趋势分析、对标诊断和预警提醒,及时发现办学与人才培养中的问题。

核心产品
  • 教育教学常态监测
  • 办学能力监测
  • 专业监测
  • 核心指标监测
  • 监测预警
  • 数据分析报告
核心能力
实时监测多维分析常模对标智能预警

质量评价

让评价更科学,让诊断更精准

针对高校不同发展阶段与质量建设需求,提供院校、专业、课程等多层级评价与诊断服务,覆盖本科、高职与职业本科多种业务场景。

核心产品
  • 审核评估 / 合格评估
  • 职业本科合格评估
  • 高职办学能力评价
  • 校内自我评估
  • 自我诊断评估
  • 专业监测评价
  • 专业认证监测
核心能力
指标管理数据分析评价诊断材料协同专家协作

专业建设

用数据支撑专业建设与动态调整

通过专业监测模型、核心指标和专业数字画像,持续掌握专业办学状态与发展趋势,为专业建设、专业优化调整和人才培养质量提升提供科学依据。

核心产品
  • 专业监测画像
  • 专业全景分析
  • 专业监测评估
  • 专业调整支撑
  • 毕业要求达成度分析
  • 课程目标达成度分析
核心能力
专业画像多维对标趋势分析问题诊断专业调整

AI 赋能

AI 让质量管理更高效

将人工智能深度融入教育质量管理场景,为数据查询、指标分析、材料解析、报告撰写、智能评价与督导等工作提供智能化支持。

核心产品
  • EQ-Agent 教育质量管理 AI 智能体
  • AI 问数 / AI 解读 / AI 撰写
  • AI 材料解析
  • AI 知识图谱
  • AI 智能督导
  • AI 质量年报智能体
核心能力
智能问答智能分析智能生成智能辅助
一体化质量建设体系

从数据到决策,从监测到改进

以数字化平台贯通数据、标准、监测、评价、整改与决策,构建持续运行的高校质量治理体系。

中心数据中心与八个建筑节点构成的高校质量建设闭环
数据中心统一数据底座
  1. 01数据采集
  2. 02数据治理
  3. 03质量监测
  4. 04评价诊断
  5. 05问题发现
  6. 06整改改进
  7. 07效果复核
  8. 08决策提升

让质量建设不止于“评一次”

而是形成一套持续运行的质量保障体系

从一次评估,到常态监测从发现问题,到持续改进从数字化管理,到智能化治理

质量治理平台界面

从数据采集、校验到分析驾驶舱,呈现平台在高校质量治理中的实际应用形态。

数据采集任务
数据采集任务协同填报与任务进度管理
数据校验记录
数据校验记录发现异常并定位问题来源
学科画像驾驶舱
学科画像驾驶舱多维度分析专业发展态势
领导驾驶舱
领导驾驶舱辅助校级管理与科学决策