新学期，为推进人工智能技术与教育评价体系的深度融合，加速教学质量管理的智能化升级，教学质量评估中心与图文信息中心聚焦人工智能平台DeepSeek，在教学质量评估中的深度开发与应用场景创新。双方围绕AI模型训练、数据治理及评估业务协同达成共识，推动学校教学质量管理正式迈入“人机协同、智能驱动”的新阶段。

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技术筑基：定制化训练DeepSeek模型

教学质量评估中心将以教学评估业务需求为导向，联合图文信息中心技术团队对DeepSeek平台开展定向训练与功能优化。基于海量教学评估历史数据，该平台将重点强化自然语言处理能力，实现师生访谈记录、课程评价报告等非结构化文本的自动化语义分析，精准提取教学改进关键词；同时，通过机器学习算法对课堂教学视频资源进行智能解析，辅助评估专家识别教师授课行为模式、学生课堂互动特征等核心指标，大幅提升评估效率与客观性。

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场景赋能：构建AI驱动评估全链条

场景赋能：构建AI驱动评估全链条

双方将DeepSeek深度嵌入教学质量评估全流程：

课前预警：通过分析课程大纲、教学设计方案等前置材料，生成教学质量预评估报告，为教师提供个性化改进建议。

课中监测：实时接入智慧课堂数据流，动态识别教学节奏、师生互动热力分布，输出课堂即时评估反馈。

课后诊断：自动关联学生评教、同行评议、督导听课等多源数据，生成多维度的教学质量分析图谱，定位教学薄弱环节。

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生态共创：技术研发与教育评价双向赋能

教学质量评估中心与图文信息中心已组建技术攻坚小组，重点突破教学场景下的AI算法适配难题。技术团队将基于《本科教育教学审核评估指标体系》等文件，为DeepSeek构建专属评估参数矩阵，并开发可视化决策支持界面，实现“数据采集—智能分析—结果呈现”的一站式闭环。未来将建立动态反馈机制，通过持续迭代训练数据集，推动DeepSeek的评估逻辑与教育教学改革同频共振。

未来，智能评估是教育教学质量评估的发展趋势，此次研究探索也是我校推进“质量评价+AI”的重要实践。通过深度融合评估经验与前沿技术能力，打造“有温度、有精度、有效度”的智能评估新范式，为破解传统教育评价中的主观性偏差、数据碎片化等难题提供创新解决方案，助力学校教育教学质量向更高水平跃升。