摘要: 高职院校的核心任务是为社会培养高素质技能人才。在此过程中，建立科学的人才综合素质评价体系，不仅是对培养成果的检验，更是对培养方向的重要引导。目前，许多院校仍主要采用“考试 + 分数”的传统评价模式，偏重考试考核成绩，对学生的综合素质关注不够，更难以适应社会对高素质复合型人才的需求。因此，高职院校的人才评价体系亟待改革。AI (人工智能)与OBE (成果导向教育)理念的普及，为高职院校改进综合素质评价体系提供了新的可能：AI技术可提供精准、多元的评价工具与方法，OBE理念则推动评价重心从分数转向实际学习成果。因此，将AI与OBE理念融入高职院校的人才评价体系，构建一套科学、多元、动态的综合素质评价机制，成为高职院校教育教学改革中一项值得深入探讨的课题。
Abstract: The core mission of higher vocational colleges is to cultivate high-quality skilled talents for society. In this process, establishing a scientific evaluation system for students’ comprehensive quality not only serves as an assessment of educational outcomes but also provides crucial guidance for the direction of talent cultivation. Currently, many institutions still rely primarily on the traditional evaluation model of “examinations + scores”, which tends to overemphasize test results while paying insufficient attention to students’ comprehensive competencies. This approach fails to meet society’s demand for high-quality, versatile talents. Therefore, there is an urgent need to reform the talent evaluation system in higher vocational colleges. The growing popularity of AI (Artificial Intelligence) and OBE (Outcome-Based Education) concepts offers new possibilities for improving the comprehensive quality evaluation system in these institutions: AI technology can provide precise and diverse evaluation tools and methods, while the OBE philosophy shifts the focus of evaluation from scores to actual learning outcomes. Consequently, integrating AI and OBE into the talent evaluation system of higher vocational colleges to develop a scientific, diversified, and dynamic comprehensive quality evaluation mechanism has become a topic worthy of in-depth exploration in the context of educational reform.
1. 引言
近年来，随着AI、大数据等智能时代新技术在社会各领域的广泛应用，社会与企业对高素质技能人才的需求和评价发生了深刻的转变。然而，当前高职院校仍普遍沿用传统的“唯分数”评价模式，过度聚焦分数，异化育人目的，忽视学生的全面发展，难以适应新时代人才培养需求[1]。因此，推进育人模式与评价体系改革已成为高职院校面临的重要任务。与此同时，国家相继出台《深化新时代教育评价改革总体方案》与《教育强国建设规划纲要(2024~2035年)》等顶层设计文件，明确提出要“创新评价工具，利用人工智能(AI)、大数据等现代信息技术”，“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度”[2]。这些指导方针进一步将人才综合素质评价改革推向实施层面，使其成为高职院校亟待探索与推进的关键方向。
在此背景下，本文尝试将AI技术与OBE理念引入高职院校人才综合素质评价体系中。OBE理念强调以学生最终取得的学习成果为核心，不仅与高职教育注重能力本位、就业导向的内在要求相契合，也有助于确保学生掌握未来职业发展所需的核心能力。因此，以OBE的成果导向作为评价主线，能够更为真实、动态地反映人才的综合素质。与此同时，AI技术在机器学习、自然语言处理、知识图谱与数据分析等领域的持续发展，为OBE理念的有效落地提供了全面而坚实的技术支持。通过推动AI与OBE理念的深度融合，构建一种“智能驱动、成果导向、数据赋能”的新型综合素质评价模式，能够为高职院校提升人才培养质量、增强社会适应性与竞争力，提供切实可行的路径与支撑。
2. 高职人才综合素质评价的现实制约
2.1. 评价内容与社会需求脱节
在智能新技术浪潮的冲击下，高职院校的人才评价内容与社会实际需求之间出现了明显的滞后性。当前，人工智能、数字经济等新技术层出不穷，企业对于技术、工艺乃至岗位能力也以“季”甚至“月”为单位快速更新。相比之下，高职院校的课程设置与评价内容往往基于三五年前，乃至更为久远的行业实践，且修订与更新周期漫长，难以跟上技术革新的步伐。这种滞后导致了院校评价体系与行业标准及认证难以有效接轨。另一方面，人才评价内容的制定与更新过程，往往由高职院校主导，行业企业参与不足。因此高职院校的人才评价往往偏重考核显性知识与单项操作技能，而企业所必需的技术整合能力、复杂问题解决能力以及创新应用能力，却难以在现有评价框架中得到科学有效的衡量。
2.2. 评价标准与全面发展不符
当前，高职院校的人才评价标准普遍存在“重技轻人”的倾向：过度关注学生的学业成绩和操作技能，而忽视了学生综合素质的全面发展。这种倾向容易给学生传递“唯分数、唯技能”的片面导向，长此以往，不仅会制约学生个人发展的多样性、损害其长远的职业潜力，也迫使用人单位不得不投入额外的“再培养”成本。针对这一问题，国家提出了“五育并举”的理念，2025年，教育部科学技术与信息化司副司长舒华在“人工智能赋能学生综合素质评价实践与创新”会议上强调：从“重智”向“五育”融合转变，关注创新思维和实践能力，促进全面发展[2]。因此，高职院校亟需将“五育”理念融入人才评价标准中，推动学生实现全面发展，从而为社会培养出真正具备综合素质的复合型技术技能人才。
2.3. 评价方式与动态教育背离
高职院校对学生的评价主要依赖于期末考试、结业考核、技能等级证书等基于单一时间节点的终结性评价。此类评价方式虽能一定程度上检验学生的“应试表现”，却难以系统跟踪并反映学生在知识内化、技能提升与职业态度养成过程中的持续发展与动态变化。教育本质上是连续、动态的生成过程，人才的培养也始终处于发展演进中。因此，评价应是一个动态、持续的过程，应关注学生在学习、实践和成长中的连续发展与进步[3]。学校对学生的评价应大力引入和强化过程评价，突出学生在学习过程中的进步和转变，从而更全面准确地反映学生的综合素质与能力。
3. 高职人才综合素质评价的构建路径
3.1. 以学习成果为导向，评价对标社会需求
OBE理念以“学生学习成果”为导向，注重学生知识、能力与素质的综合发展，并以学生的实际表现作为评价学生学习成效的核心标准。该理念强调，学校对人才的培养须直接对接用人单位的岗位能力要求，与社会就业市场的具体需求紧密匹配，并以此为基础来全面评价人才的真实素质。因此，这一评价体系更加注重学习成果与社会需求之间的契合度，它不仅关注学生最终达成的学习目标，也重视其个人综合素质是否切实符合未来岗位的要求，从而有力推动了学校教育与社会实际应用之间的有效衔接。所以，将OBE理念纳入高职院校人才评价体系，用以指导学校的教育教学与学生的学习，有助于缓解学校培养与社会需求之间存在的脱节问题。
3.2. 以五育并举为方针，评价引导全面发展
五育并举，即以德育铸魂、智育启真、体育强身、美育润心、劳育力行，这是国家倡导全面发展育人的指导方针，也为职业教育提供了完整的育人框架。高职院校应当确立“五育并举”的核心主线，秉持技术为人的全面发展服务这一理念，让“五育”贯穿教育全过程。因此，高职院校对人才的评价要重视学生在受教育过程中形成的价值观、必备品格和关键能力，涵盖学生的知识技能、实践能力、职业素养及社会实践经验，从而引导学生从单一的“知识考核、技能达标”转向更为综合的“人格健全”与“素质卓越”，实现技术技能人才在即时的职业竞争力与长远的终身发展潜力上的有机统一。
3.3. 重视过程，评价从静到动
基于OBE理念的评价体系强调多元化、过程性和发展性评价，其核心在于突破传统以考试成绩为主的单一评价模式，建立与学习成果导向相匹配的、动态可持续的评价机制。首先，学校应采用多样化的评价方法与工具，不仅包括考试、技能评定，还可以有实践操作、作品展示、小组协作、自我与同伴评价等多种形式，从不同维度全面反映学生在知识掌握、技能运用、职业素养与综合能力等方面的真实水平。其次，学校应关注学生学习的全过程，持续收集学生各方面的表现数据，根据这些数据得出评价，再将评价反映出的问题回溯到培养环节中，实现对具体问题的针对性补救，在持续改进中形成高职学生核心素质培养从理念到执行的良性循环[4]，实现“以评促学”。最后，评价要重视学生的长期成长与潜能发展，引导学生形成终身学习意识，为其职业生涯发展奠定基础。
4. 基于AI和OBE的人才综合素质评价模式
将AI技术与OBE理念深度融合并应用于高职院校人才评价体系的过程中，首先根据行业前沿动态与岗位核心能力需求，利用OBE理念解构成具体的、可观测、可评价的核心能力指标(如特定技能、职业素养、创新思维)。然后，依托AI技术，全流程、多维度地采集学生在达成这些指标过程中的表现数据，并不断的进行反馈、评价与优化，从而构建起基于AI与OBE的高职人才培养及评价新模式，如图1所示。
Figure 1. The comprehensive talent evaluation model based on AI and OBE
图1. 基于AI和OBE的人才综合素质评价模式
4.1. 对标企业岗位，量化评价标准
评价的起点是建立与职业能力直接挂钩的指标体系，这需要校企紧密合作，共同将产业需求转化为可衡量的评价标准。学校联合企业将岗位的核心能力分解为“知识、技能、素养”三个层级，形成可观测、可测量的“最终学习成果”，此即为学生需要达成的核心能力指标。这些能力指标可以通过行为观察量表、项目合作记录、企业导师评语等方式，转化为可记录、可评价的指标。
4.2. AI赋能评价全过程
AI智能测评可以对学生学习成效进行自动化评估、动态追踪与可视化呈现[5]。学校使用AI技术可以自动追踪和记录学生在所有学习环节的表现数据，包括在线学习时长、互动频次、作业正确率、虚拟实训操作评分、项目进展等，并最终形成过程性评价报告。通过这种方式，学校对学生的评价实现了从单一的“结果评价”到多元的“过程评价”的转变，从而引导学生不再以“60分”为目标，而是不断提升自己的综合素质和技能。
4.3. 持续反馈与改进
学校应建立毕业生职业发展追踪平台，收集就业质量、薪资水平、企业晋升等长期数据，通过对这些数据的分析，找出短板，然后反向修订教学内容和毕业要求，从而进一步校准并提升能力指标，修正评价体系。
5. 结论
高职院校的人才综合素质评价，本质上是对“技能人才”是否合格的综合性、实践性认证。以OBE理念为指导，在高职院校评价体系中合理引入、应用人工智能，不仅提升了评价本身的效率与信度，更推动教育系统向数据驱动、个性化、协同化的方向演进[6]。本文构建的基于AI和OBE理念的人才评价模式，通过精准化的目标设定、个性化的过程培养、智能化的动态评价和数据驱动的持续改进，可以有效解决传统高职教育中供需脱节、方式僵化、评价单一等核心痛点，为实现大规模个性化、高质量的技术技能人才培养提供了可行的解决方案。
基金项目
2025年度河北省教育考试招生研究立项课题。课题名称：基于人工智能和OBE理念的高职人才培养及评价模式研究，课题编号：HBJK2025174。