面对海量学习行为数据，如何破解规模化因材施教难题？河南理工大学首创“多尺度协同、三级联动”教学诊断体系，通过贯通“学习画像—效能评估—发展监测”的证据链，实现从海量学习行为数据到精准教学干预的实时响应，推动高校教学管理从经验判断向数据驱动变革。

    构建三级诊断框架，破解教学经验依赖

    为破解传统教学管理“数据零散、因果难辨”的痛点，学校创建“微观诊断—中观优化—宏观治理”三级联动诊断框架，通过构建多尺度学习行为监测与评价指标体系，打通从个体到群体、从零散到连贯的教学数据链，实现教学诊断从经验判断向数据支撑的根本转变。

    微观层面：为学生建立学习画像，通过“自律—参与—交互”3大类15项指标，精准识别学习困难与潜能所在，实现从“模糊感觉”到“精准刻画”的转变。

    中观层面：为每个班级开展教学效能评估，通过“成效—结构—态势”3个维度11项指标，系统评估班级学习生态与发展趋势，为教师优化教学组织提供科学依据。

    宏观层面：实施年级发展监测，通过“均衡—表现—风险”3个方面7项指标，精准监测年级整体教学质量，支撑专业人才培养的调整与资源优化。

    贯通“诊断—干预—治理”主线，实现学情精准响应

    学校以多尺度教学诊断框架为核心，构建了“数据驱动干预—态势赋能课堂—监测支撑治理”全链条改革路径，通过推动数据向决策和行动的高效转化，实现对学情的精准响应与教学过程的系统优化，形成了“看见即能改变”的智慧教学新生态。

    数据驱动干预：建立基于诊断数据的实时预警与响应机制。当系统识别到学生个体学习过程出现“学习参与率”与“课堂表现”等关键指标持续偏低时，自动触发学业预警并推送至授课教师和学业导师。教师据此开展定向辅导，通过推送适配的拓展资源、设定个性化学习路径等方式，实现从精准识别到有效干预的闭环管理，助力学生突破学习困境、提升综合学习成效。

    态势赋能课堂：教师依托班级层面的教学效能评估报告，精准定位教学薄弱环节，动态优化教学策略。例如，当报告显示班级“资源学习分化指数”偏高且“学困生比例”持续上升时，表明教学出现内容偏难或教学方法适用性差等问题。教师可及时调整教学节奏，针对共性薄弱点嵌入案例解析与专项训练，并根据个体画像情况及时开展分层教学，实现从统一讲授向精准帮扶的教学模式转型，有效提升课堂教学的针对性与有效性。

    监测支撑治理：专业层面系统运用年级发展监测数据，精准识别人才培养中的结构性短板。例如，当监测发现某专业连续多学期出现“低资源使用班级比例”偏高时，表明该专业课程资源建设或实践环节存在系统性问题。学校应及时开展专题论证，通过优化课程资源平台、引入行业实景案例库、增设校企共建实践模块等措施，实现教学资源的精准投入与实践教学环节的靶向强化，有效提升了培养方案与产业发展需求的适配度。

    实践成果显著，彰显精准教学价值

    学校坚持数据驱动、循证治理、持续改进的理念，系统构建并落地应用多尺度学习行为诊断与治理体系，形成了覆盖“学生个体—班级组织—学院专业”三层结构的精准教学治理新格局。该体系在学校测绘工程等多个一流专业的基础课程和专业核心课程进行试点运行，有力提升了人才培养质量。

    学生发展提质增效：基于多尺度学习画像的精准预警与靶向帮扶机制成效显著，试点班级学生平均学业成绩与高阶能力表现实现系统性提升，个性化成长路径更加清晰。

    教师发展赋能增值：教学效能数据为课堂改革与模式创新提供了扎实支撑，获全国高校教师教学创新大赛省级奖励15项、国家级奖励4项；累计获评6项省级教学成果奖、9部省级“十四五”规划教材，教师教学创新与实践能力显著增强。

    治理能力迭代升级：学校系统性构建了“数据驱动、分级预警、闭环管理”的智慧教学治理机制，推动教学质量监测与管理效能持续提升。遥感科学与技术专业被工业和信息化部遴选为产教融合试点单位。两个专业获评工业和信息化部“适配产业需求的人才培养方案创新研究揭榜单位”。相关做法获评河南省首批“人工智能赋能教育高质量发展高效能治理”典型案例。该治理模式已形成标准化工作流程，相关经验先后吸引多所高校前来调研，并在多所兄弟院校实现示范应用，有效彰显了成果辐射力与引领价值。

    从精准“看见”每一个学生，到科学“优化”每一个课堂，再到高效“治理”每一个年级，河南理工大学以系统的理论框架、务实的实践路径与显著的育人成效，探索出一条数据驱动、因材施教的有效路径，为高校智慧教学提供可复制、可推广的“数治”范式。