□ 夷 臻

世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革加速演进，全球产业链与价值链的重构竞争日趋激烈。当今世界的竞争说到底是人才的竞争，谁能培养和吸引更多优秀人才，谁就能在竞争中占据优势。习近平总书记强调，“要按照发展新质生产力要求，畅通教育、科技、人才的良性循环，完善人才培养、引进、使用、合理流动的工作机制”，为新时代新征程培育形成新质生产力、推进高质量发展指明了前进方向，提供了根本遵循。高校在推动产教融合中肩负着不可替代的使命，把人才培养、科学研究与产业发展紧密结合，是推动产业创新发展的重要途径。但产教融合发展仍存在力度不足、嵌合不深、转化不够等短板瓶颈，因此，探索建立适应产教融合特点的教育评价新机制已成为当前高等教育改革的重要课题。

创新评价理念，确立新的价值坐标

高校教育评价改革的首要任务是实现理念转型，这是推动制度设计与实践落地的“总开关”。应坚持能力本位，实现从“知识存量”到“能力增量”的转变。传统教育评价往往以学生掌握知识的多少、论文发表的数量、考试分数的高低为主要依据，该评价逻辑已难以适应产业转型升级对人才能力的动态需求。产教融合要求将评价的重心转向能力的提升，要求更加关注学生、教师以及高校在真实或模拟的产业情境中解决复杂问题、推动技术创新、创造实际价值的能力。一方面应注重学生的跨学科思维、实践创新、团队协作以及沟通表达等综合素养的考核；另一方面，应关注教师在教学改革、课程开发、技术服务以及企业项目指导等方面的实绩，特别是重视其在产教协同育人、科研成果转化、社会服务等领域的整体能力提升。

突出贡献评价，实现从“学术卓越”到“社会贡献”的转变。衡量一所高校的综合成效，既要关注其在基础研究领域攀登的“学术高峰”，即是否在学科前沿取得原创性突破、形成标志性成果、提升国际学术影响力，更要重视其在服务区域经济、支撑产业发展、推动技术进步等方面形成的“服务高原”，即能否主动对接地方和行业发展需求，为经济转型升级提供持续动力。这种贡献或是体现在科技成果转化的效率与效益上，包括科研成果在企业的实际应用率、产业化规模及产生的经济效益，又或是高校对社会文化与公共服务的引领上，如高校在文化传承创新、公共政策研究以及社会培训与公益服务等方面的贡献等。多维度贡献评价能促使高校在学术研究上保持竞争力，又能激励其在服务经济社会发展中展现更大作为，从而实现学术价值与社会价值的统一。

注重融合发展，实现从“校内循环”向“产教生态”转变。若高校的评价视野始终局限于校园围墙之内，就容易陷入一种“自我循环”的封闭状态，久而久之会失去活力。产教融合旨在让教育链、人才链与产业链、创新链紧密咬合、同频共振。在这种新的评价视野中，高校与行业企业、科研机构、地方政府等多方携手创造的价值都应被看见、被认可、被衡量，如校企共建的实训基地不应只是冷冰冰的固定资产，它应被视为培养应用型人才的重要场地；共同培养的人才不只是就业统计表上的数字，亦是支撑行业发展的新鲜血液。该评价导向有助于推动高校真正走出象牙塔，并融入区域创新体系与产业生态，让教育与经济社会发展形成良性互动，真正实现高校与产业发展共生共长。

创新评价内容，设计多维评价体系

产教融合背景下的教育评价内容需要强化应用性与产出导向，教育评价内容应积极回应各评价对象的现实关切。引入产业教授匹配度评价。产业教授是技术落地的推动者与资源整合的催化剂，他们帮助企业解决技术瓶颈，同时牵线搭桥，为高校带来合作项目与经费，为学生铺就通向职场的道路，推动校企共建实验室与实训基地，让产学研的链条更加紧密。要通过评价，匹配地方产业体系的产业教授，进一步引导高校主动精准对接相关产业的企业，充分发挥产业教授优势，共建合作平台，聚合双方资源，创新合作模式，构建高素质应用型人才协同培养机制。

引入研究生工作站质量评价。研究生工作站是人才培养供给侧和产业需求侧要素全方位融合的示范高地，是开展科技创新和成果转化的重要平台，是培养研究生的重要创新实践基地。一要突出产业体系匹配度。进一步引导高校围绕支柱产业和战略性新兴产业进行有效布局研究生工作站建设，不断加强产学研合作、提高自主创新能力。二要注重实践培养质量。要让能力在真问题中生长。实践课题必须源自企业核心业务或技术难题，让研究生面对的是真实挑战，考核重点在于课题与企业实际需求的契合程度以及成果被企业采纳应用的情况。能力提升的量化可通过高校与企业导师联合评审的实践报告质量、企业给出的实践评价等级以及就业后企业对其实践技能的满意度等多方印证。同时，过程管理的规范性影响着培养质量的下限，从研究生实践日志的提交到企业导师的定期指导，再到高校导师的现场巡查，这些细节共同构成了稳定、高效的培养链条。三要关注企业服务成效。它衡量的是工作站对企业创新发展的实质贡献。技术创新贡献要落到实处，无论是参与企业研发项目的数量，还是以企业为第一申请人的知识产权成果，或是技术落地后带来的市场竞争力提升，都应成为评价的重要依据。人才储备价值同样不可忽视，工作站培养的研究生能否最终留在企业并发挥作用，是衡量其长期价值的关键，如正式签约的毕业生数量、长期留存的比例以及他们在日常工作中解决技术问题的实际表现都是实打实的贡献。

优化评价框架体系。在指标制定上，高校应当以引领性、非自测、易量化以及可查证为标准，构建评价指标准入退出机制，动态调整、论证遴选年度核心目标任务。在目标设置上，既要追求质的有效提升，也要实现量的合理增长。目标值与标准值的设定需因地制宜，水平指数与发展指数的配比要恰到好处，突出发展性与增值性评价。在数据处理上，对指标进行归一化处理，抹平维度与规模的差异，让比较回归公平，使评价结果更具稳定性与说服力。在评分方式上，要深化“定量里有定性、定性里有定量”评价理念，通过集体评分机制让不少于三家评分主体分别打分，实现定量数据监测与定性专家评价的“双印证”。

创新评价方法，运用现代评价技术

以数据驱动的现代评价技术不仅能够提升评价的客观性与前瞻性，还能为教育资源配置、课程体系优化、人才培养模式创新提供有力支撑。构建产教融合大数据平台。多维度、多主体的产教融合大数据平台是实现科学评价的基础。该平台应当打破数据壁垒，将高校内部的教务、科研、学工、就业等系统数据与政府产业数据库、企业招聘信息等外部资源有机整合，相关技术人员通过关联分析与可视化呈现便可形成能够动态监测产教融合状态的数字画像。大数据平台能够实时反映专业设置与产业需求的匹配度，还能建立人才供需预测模型并及时预警潜在的结构性矛盾，如当某一行业出现技术革新或人才短缺时，系统能够快速识别相关专业的调整需求并为学校提供决策参考。同时，平台还应具备对培养成效的追踪功能，通过对毕业生就业质量以及职业发展轨迹的分析，为教育改革提供数据支撑。

搭建高校智能AI评价体系。搭建多维育人智能图谱，将专业技能的锋芒、课堂互动的温度以及职业素养的厚度汇集在一起。建设AI课堂监测平台，实时捕捉师生互动细节、教学资源应用情况及技能操作表现，并及时生成优化建议与学习指引，让教师与学生能够在教学过程中同步调整策略、提升成效。产教融合智能评估模型的搭建亦不可或缺。高校可结合区域产业发展需求，运用大数据挖掘与机器学习算法对校企合作项目的运行效能进行科学研判，从而为专业设置优化、课程内容更新及人才培养模式创新提供数据支撑。

（作者单位：苏州大学；本文系高质量发展综合考核专项课题“基于教育、科技、人才一体化的校内综合考核体系研究”〈批准号：23SKZ-40〉研究成果）