數字化賦能高等教育評價：樣態、困境與突破

胡 瑞 蔣蓓蓓

（華中農業大學，湖北 武漢 430070）

高等教育評價作為教育治理現代化和教育高質量發展的關鍵環節，應主動順應智能時代發展趨勢，提升評價的專業化和評價體系的科學化水平。傳統上，高等教育評價存在評價對象窄化、手段和工具落后、循證依據不力、多方參與不足和結果動態反饋欠缺等問題。進入21 世紀，大數據和人工智能憑借大規模、精準性和高速度等優勢，給高等教育評價變革帶來新的發展契機?！督逃畔⒒?.0 行動計劃》《中國教育現代化2035》《深化新時代教育評價改革總體方案》（以下簡稱《總體方案》）等一系列文件的出臺，明確了推動數字技術賦能高等教育評價，提高教育評價的科學性、專業性和客觀性。為追求高等教育評價質量和效益的雙向價值實現，高等教育評價的未來趨勢將由“有質量”向“高質量”躍遷，實現基于數字化的評價質量提升。然而，目前數字化賦能高等教育評價的研究主要聚焦于內涵探討、技術運用及宏觀規劃等方面，關注系統性推進策略的研究較少。本研究聚焦數字化賦能高等教育評價，從剖析數字化賦能高等教育評價的發展樣態入手，檢視與探尋數字化賦能高等教育評價面臨的現實困境及突破策略，不僅有助于深入揭示數字化賦能教育評價的本質，挖掘評價運行的基本邏輯，同時對當前我國高等教育評價變革有所助益。

一、數字化賦能高等教育評價的發展樣態

數字技術賦能高等教育評價改革的過程中，評價主體、方式、路徑、結果、功能等要素方面呈現出新的發展樣態。

1.價值共商：提升評價主體的互動性

評價主體廣泛而深度的參與是評價過程和結果滿足各利益主體需求的前提。[1]傳統的高等教育評價存在社會力量參與不足，且不同評價主體在價值判斷、評價目的、評價權重、權責劃分等方面存在價值沖突的現象。[2]究其原因，是評價主體間缺乏有效的溝通協商機制，難以完成雙向或多向協商對話。智能時代，以大數據、人工智能為載體的智慧系統為各評價主體提供了價值共商的“云平臺”。一是數字技術為多元評價主體參與高等教育評價提供更多可能。教育大數據以開放共享、高速流轉和實時獲取的優勢，保障公眾對評價信息的知情權和監督權，為多元評價主體參與高等教育評價并表達各自訴求提供機會和渠道，從而不斷優化評價主體結構。二是數字技術有利于多元主體深入現實評價情境。評價主體可突破時空限制，通過智慧教室、在線學習系統等采集教育活動數據，并根據自身需求獲取評價數據。三是為多元評價主體交流互動提供先進的技術手段。各評價主體擁有不同的利益訴求，加之評價項目數量繁多，彼此之間缺乏目標一致性。數字技術通過厘定各主體間的角色權利，為其提供個性化和智能化的評價服務，有效緩解主體間溝通和交流的障礙，促進多元主體間的協商對話并達成共識。高等教育評價數字化轉型正加速構建多元主體價值共商的教育評價共同體。

2.智能介入：催生評價方式的多樣化

評價方式智能化是高等教育評價數字化變革的顯著特征之一，數字技術的快速發展能夠支持多樣化智能評價方式的應用。近年來，數字技術運用于教育評價經歷了計算機化測驗、計算機自適應測試和持續性測試等主要發展過程，[3]在不同的教育評價情境中出現了具有創新性、引領性的智能評價工具和模型。一是驅動增值評價方式的持續發展。以往由于技術的限制，增值評價主要通過隨機抽樣獲取部分數據，但因樣本數量有限而難以全面評估增值情況。與之不同，數字技術與教育大數據關聯，可實現完整數據的獲取和追蹤，并將學校、教師和學生的數據進行有效關聯，更加精準地反映學校的學科發展、教育教學以及學生學業成就表現。二是教學評價中運用模型分析。在教學評價實踐中，結合數字物聯技術傳感與識別的優勢，以虛擬化身的生理信號辨識學習者本身的行為特點，對其進行基于心電的學習情緒模型分析和基于腦電的認知投入度模型分析等，[4]日趨關注學習者情感態度和高階能力發展。三是開發自適應評判系統用于課程評價。自適應評判系統的核心技術是適應性比較判斷，能夠不依賴于任何標準，按照特定的規則向考官展示考生的配對作品，從而對學生的作品進行較為直觀、全面的判斷和評價。[5]這種通過比較判斷的教育評價方式突破了傳統人為參考固定標準的絕對化評價方式，達到更準確的評價效果。同時，該評價方式也重新調整了評價與學習之間的關系，師生在評價中獲得同輩的學習體驗，極大提升了教師的判斷力和學習者的學習水平。目前，美國多所知名高校，包括普渡大學均采用自適應評判系統評閱學生有關寫作、設計等主題復雜和開放創意性的作業。

3.數據循證：增強評價路徑的科學化

數據循證是指以全時、全量的數據為依托，以評價結果生成、解釋與應用為目標，通過證據獲取、證據轉化和證據使用等環節實現證據驅動的科學評判。[6]數字技術與教育深度融合，促使高等教育評價思維和途徑產生巨大變革，呈現“全樣本數據+算法模型+歸納分析+可視化反饋”的評價方法體系。一是從證據獲取來看，教育評價數據的產生與采集有據可依。在教育數字化時代，人機交互和萬物聯網可對高校辦學進程、教師教學活動、學生學習體驗等狀態進行動態抓取，再現真實、自然的教育樣態，增強高等教育評價依據的可靠性。二是從證據轉化來看，數據分析的高歸納化特征提高了價值判斷的精準程度。在評價數據分析階段，綜合運用基于教育大數據的先進技術，對多模態教育數據進行清洗、加工、轉換，并建立可解釋的評價模型進行分析，揭示海量教育數據背后隱藏的問題和趨勢，實現評價數據分析從經驗判斷到數據驅動、從尋找因果關系到挖掘復雜相關關系的轉變。[7]三是從證據使用來看，基于有效證據推進教育評價循證決策。數字技術可精準識別隱含于海量教育大數據中的有效信息，通過可視化工具、學科知識圖譜與個性化推薦等先進技術直觀地呈現評價結果，并依據評價結果給高校發展、教師教學能力提升、學生個性化學習等推送相關建議。

4.高效反饋：發揮評價結果的應用性

教育評價結果的呈現方式、時效、使用方式決定評價結果的應用效果。數字技術為教育評價結果的高效反饋提供重要保障，成為智能時代高等教育評價數字化變革的關鍵表征。首先，從呈現方式來看，數字技術可使評價結果呈現整體化、持續性。整體化表現為利用數據可視化軟件、數據分析和共享工具等降低數據解讀的難度，將評價結果轉換為交互式的圖表和報告，向評價主體展示教育教學狀態。持續性表現為過程化和系統化的數據追蹤與管理，可有效解決傳統評價因不同階段目的不同而相互脫節的問題，實現可持續性評價。其次，從評價時效來看，動態數據表征技術極大降低了人力資本的投入，保證了評價結果交付的高效率。最后，從使用方式來看，數字技術可滿足多元利益相關者的反饋訴求。數字技術支持的教育評價可實時捕捉、動態記錄所有教育數據，協助教育管理者、教師、學生針對自身需求，調用相關數據獲取動態的、及時的評價結果反饋。如教育管理者可通過數據大屏了解教學運行情況，依據學生學業成績報告洞察學校不同學科的教學績效，從而提升高校教學治理的精準度。[8]概言之，新時代數字技術正加速賦能高效反饋教育評價體系的形成。

5.價值增值：強化評價功能的發展性

教育評價的目的是實現價值增值，教育評價不止是判斷價值，還要發現和創造價值。[9]數字技術、人工智能的快速發展，促使高等教育評價從總結性評價向過程性評價轉變，為強化發展性評價功能、實現高等教育評價的價值增值和創造提供了新動能。一是結合起點數據和過程數據對評價結果深度挖掘，聚焦評價對象的成長與發展。大數據通過對教育信息的挖掘、關聯和分析，能精準確定評價對象在一段時間內是否存在進步，以及具體的進步程度。這有利于改變僅通過大學排名與學生考試成績來評價高校、學生不科學的做法，以“成長”的幅度作為高校發展、學生學習情況評價的依據。二是完善學生發展評價的多元化指標。在高等教育質量評價中，數字技術的加持促使學生發展維度的豐富和評價指標可測量性的增加，如品德、興趣、知識遷移、情感態度等。專家系統、深度學習和增強現實等技術將有助于評價學生從知識向能力遷移的過程，[10]“人工情感”技術的發展將能自動監測學生的情感態度。三是精準的“預警性”促進評價改進。在教師和課程評價中，基于全維數據的用戶畫像技術在記錄教師教學和學生學習、形成個體畫像、實現學情分析、發出質量預警等方面具有天然優勢，服務于改進學生學習、教師發展、高校改革乃至整個教育系統的發展。

二、數字化賦能高等教育評價的現實困境

數字化賦能高等教育評價在呈現積極發展樣態的同時，囿于大數據的龐雜、算法的隱蔽性以及評價的復雜性，面臨理念、制度、主體、技術和倫理等一系列發展困境。

1.育人邏輯與技術邏輯在價值優先性上的分歧

技術邏輯與育人邏輯的矛盾在于數字化賦能高等教育評價變革中，人們聚焦技術邏輯，更加注重智能測評、工具更新和數據解析等問題，陷入“數據為本”“技術至上”的誤區，忽視育人的本質功能。[11]技術邏輯與育人邏輯在價值優先性上的分歧明顯。一是評價主體的“智能依賴”。伴隨著數字技術強大功能的逐步實現，數字技術誘使人們狂熱追求智能化工具快速實現評價過程，從而陷入對工具理性和數字技術過分追崇的泥沼，在技術方便中不自覺地產生依賴甚至被誤導，日漸消解個人思辨能力。二是評價目的上的“人性遮蔽”。從本體論來看，人性具有內在性、超越性，數據難以生動描述育人方式和主要路徑；從目的論來看，人是最高目的，個體成長與發展的奧秘較難通過數據賦能教育評價來估算。三是評價客體的“數據枷鎖”。受計量范式和技術理性思潮的影響，高等教育評價領域出現了“萬物可數、萬物可算”的認識論導向，儼然成為米歇爾·?？拢∕ichel Foucault）眼中的“全景監獄”，數字話語體系統治著評價客體的日常行為。[12]例如，當前針對高校教師的學術評價，使教師在實時數字監控、客觀計量、理性統計等數字化模型操控中消解自身的主體性感受和高質量學術創新的內在動力。

2.評價制度與數據標準在供給中的缺位

評價制度與數據標準是數字化賦能高等教育評價的重要依據。既有教育評價制度的運行慣性和自我強化作用，導致當前數字技術賦能高等教育評價變革的制度供給跟不上評價技術更新的步伐。一是數字技術賦能高等教育評價的規章制度支持薄弱。一方面，在解決評價核心問題上的制度操作性不強。盡管國家在推動新時代教育評價改革方面陸續出臺了相關政策文件，如《總體方案》中雖提及數字技術在各級各類評價中的關鍵作用，但數字化時代，高等教育評價標準設立的相關制度仍存在內容空洞、要求籠統、難于操作的問題。另一方面涉及數字技術在教育評價應用的規制模糊不清且相對滯后。二是有關多元主體參與教育評價的權利與義務制度供給不足。數字技術賦能高等教育評價多元主體權責規范制度的缺乏，以及對傳統制度路徑的依賴，極易導致教育評價大數據被教育行政部門和管理人員所掌控，限制了評價主體利用數據來推動決策并從中獲取價值的洞察力。三是適應高等教育評價數字化變革的數據標準建設不完善。數據標準是保障數據各業務系統對數據統一理解、使用和交換的一致性、準確性和完整性的規范性約束。[13]評價主體在對數據的管理和使用中，由于缺乏標準規范和科學管理會引發諸多問題，主要表現在以下三個方面。第一，高校建立的數據管理系統缺乏關于數據共享的評價標準。第二，缺乏相應的數據維護及管理組織。組織保障的缺失往往致使數據共享流程管理欠缺，不同部門、組織、平臺間的數據和標準不盡相同，更有甚者兩個部門發布的數據出現沖突，阻礙高等教育評價數據的橫向共享與縱向互動。[14]第三，數據質量提升受限。雖然數據共享平臺初步解決了高等教育評價“數據孤島”的問題，但目前的數據標準建設并未將提升數據質量放在重要的位置。

3.數字能力與專業化程度在評價主體行動中的障礙

高等教育評價的主體是指參與高等教育評價的利益相關者，包括政府、社會、高校、教師和學生。評價主體的能力是數字技術賦能教育評價改革供給程度的關鍵影響因素，技術之于教育評價的多種可能性需要在評價主體的實踐行動中方能實現。[15]縱觀目前的高等教育評價實踐，評價主體的行動障礙主要體現在數字能力和專業化程度等方面。首先，評價主體數字能力薄弱。一是在數據意識層面，評價主體缺乏敏銳的數據治理思維和數據洞察力。國家和高校雖均聚焦信息系統建設，但在思維和行動上并未真正認識到數據也是高校的寶貴資產，錯誤地將更多精力放在運用新技術優化評價結果上。二是在技術操作層面，評價主體存在一定的困難，特別是身處邊緣地區或年長的教育管理者、教師難以在短時間內有效提升其數字技術能力。三是在評價主體自身能力提升層面，當前大部分高校將人員的數字能力培養關注點聚焦于技術形式上的應用。這不僅是對高校人員數字能力的片面理解，而且忽視了數字環境中評價主體的人文和社會角色的轉變。[16]其次，評價主體的專業化程度有待加強，主要表現在精通大數據與教育評價的專門人才稀缺匱乏。一方面，數字人才緊缺且在教育領域中人才缺口較大。根據《產業數字人才研究與發展報告（2023）》，我國當前數字人才缺口超過2500 萬。[17]數字人才在不同行業的供需不平衡，互聯網、政府、金融和電信行業是數字人才集聚行業，而教育領域則存在較大的數字人才缺口。此外，高層次數字人才匱乏，數字人才中碩士及以上學歷占比僅為22%，[18]制約著高等教育評價中專業技術團隊的組建。另一方面，人才培養計劃和方案亟待優化。大數據與教育評價分屬兩個不同的學科體系，目前國內僅有為數不多的高校開設教育評價或教育測量學科，且大數據領域的技術人才對教育評價的運行規律、活動過程了解有限，阻滯了數字技術賦能高等教育評價的進路。

4.技術投入與技術瓶頸在應用中的制約

盡管數字技術迅猛發展，但技術的二分性決定了數字技術賦能高等教育評價改革的同時，在技術投入保障和技術瓶頸兩個方面制約著高等教育評價數字化轉型的進程。首先是數字技術投入保障不足且不均。當前，技術投入呈現出政府經費支持和社會行為激勵不足、硬件投入遠大于軟件投入、產品投入遠大于服務投入、各地重視程度和投入條件不均衡等現象。[19]與此同時，技術在教育評價中的投入效益難以計算。教育的復雜性和評價對象的多樣性使多數高校在高等教育評價數字化轉型中難以把握和平衡人、財、物的投入程度和持續力度。其次是技術瓶頸亟待突破。一是數字技術成熟度有待提升。智能時代，高等教育評價數字化變革離不開數字技術系統鏈條的支撐，面對海量復雜的行為信息，需要通過數字技術的合理配置、融合應用、協作聯通形成數字技術生態系統。然而，當前先進技術開發供給不足、技術應用的表面化和碎片化、數字鴻溝的存在，制約了數字技術與高等教育評價的深度融合。二是數字技術潛在的技術隱患。數據和算法作為數字技術的核心要素，極易受算法設計者主觀偏見、評價導向性、算法內部決策規則等的影響。[20]在評價數據采集、整合、流轉、決策等環節，會引發隱性數據、數據偏差、冗余編碼、決策性歧視等問題，由此產生的“算法黑箱”“算法歧視”便成為高等教育評價數字化轉型不可忽視的現實問題。

5.隱私安全與責任歸屬在倫理中的失范

高等教育評價中的倫理問題是影響教育評價行為及其結果可接受性、公信力和公正性的關鍵問題。[21]數字技術賦能高等教育評價是技術發展的時代必然，但新技術的不恰當使用會在個體隱私安全和責任歸屬等方面產生一系列新的倫理問題。首先，個體隱私安全受到威脅。一是評價對象數據控制權的弱化。在評價數據采集層面，任何數據主體包括師生應有權知曉采集類型、方法和數據安全保護措施，而當前大數據的智能采集使得評價對象的個人隱私往往在本人不知情的情況下被抓取甚至被暴露，嚴重弱化了評價對象的數據控制權。二是教育評價數據安全危機四伏。在評價數據監控、存儲層面，智能評價系統實時記錄了有關教育者和學習者大量的行為數據，一旦數據被泄露或未經授權而被修改，就會對評價對象產生不可預測的傷害。三是個人隱私被披露。在評價數據使用層面，盡管已采用模糊和匿名化操作，但算法可通過對歷史教育大數據的整合生成該用戶的具體畫像，評價對象的個人隱私又被重新披露。同時，評價對象為獲得便捷且個性化服務而不得不以犧牲個人隱私為代價。[22]其次，數字技術模糊性引發責任歸屬困境。一方面，技術主體缺乏責任意識，在設計環節未做到應有的道德風險評估，可能會忽視由此帶來的數字技術風險。另一方面，數字技術風險治理存在責任歸屬不清的問題。由于評價規則與算法由開發者或程序員設計，而評價結果卻要服務于多元化的主體和客體，因此當數據違規采集、數據隱私泄露、智能算法歧視等問題出現時，難以界定責任主體與責任范圍。目前，不少教育行政部門、學校管理部門等相關組織或教育責任個體在相關風險治理問題層面存在權利與義務不清、行動方向不明等現實困境。[23]

三、數字化賦能高等教育評價的突破路徑

審視高等教育評價實踐中應用數字技術現實存在或可能帶來的諸多困境，旨在尋求紓解路向，促進數字技術高效服務于教育評價改革創新。

1.回歸育人：堅守教育評價本真價值

數字化賦能高等教育評價的初衷是通過數字技術提高教育評價實效，進而更好地服務于高質量人才培養。為避免高等教育評價過分依賴數字技術，陷入“數據為本”“技術至上”的誤區，我們需要回歸教育本質，堅守高等教育評價促進人的全面發展。[24]首先，明確人與技術的關系，捍衛評價利益相關者的主體性。無論是開發還是使用智能測評工具，歸根結底都是作為主體的人對作為客體的數字技術的實踐操作。高等教育評價利益相關者應避免盲目依賴技術，堅守人在教育評價中的價值和主體地位，樹立需求為本的技術發展觀。其次，持續追求高等教育評價本真價值，彰顯高等教育發展的本質和規律。因此，智能時代高等教育評價應充分利用先進技術或評價工具，始終將育人為本的評價理念貫穿智能教育評價的數據采集、挖掘、分析、決策等環節，達成教育價值與評價目的的統一。最后，跳脫計量陷阱，推進育人邏輯與技術邏輯相互契合。在高等教育評價實踐中，以立德樹人為主線，完善評價指標要素，結合“客觀數據”與“人文情感”共同構成評價依據，打造人機協同的評價體系。高等教育評價不僅要通過教育大數據形成定量分析評價，更要從評價對象的心理接受能力、情感狀態等方面出發，結合訪談法、觀察法等質性分析評價，提升高等教育評價的科學性。

2.制度供給：強化教育評價數字化制度建設

有效制度供給是數字化賦能高等教育評價變革的重要保障和必需條件。首先，在國家與地方、借鑒與創新的良性互動中，實現高等教育評價制度的“破”“立”并舉。一方面，國家層面完善制度設計和法律法規，針對不同評價對象、不同類型教育的特點，分類設計教育評價制度，體現不同類型評價對象的個性化特征；通過法律規范進一步明晰數字技術賦能高等教育評價改革的指導思想、發展目標、評價標準、實施方案、評價方法、多元評價主體的角色定位和責任安排等內容。地方教育部門和各級各類學校應積極貫徹并持續細化國家層面的制度規范，充分發揮數字技術在強化過程評價、改進結果評價、探索增值評價、健全綜合評價中的關鍵作用，破除不科學的評價標準，形成具體、可操作、因地制宜的實施辦法和保障機制，推進教育評價關鍵領域改革取得實質性突破。另一方面，國家、地方和各級各類高校需積極尋求國內外行之有效的智能化教育評價模式，將優秀做法和經驗融入高等教育評價數字化制度設計，激發制度的創新性，實現高等教育評價制度路徑突圍。其次，強化高等教育評價的數據標準建設。一是應在國家、行業層面推進數據定義、數據分類、數據轉換等方面的通用化設計與應用，并結合高校的實際情況建立自身的數據標準，能夠更快、更便捷地進行教育大數據采集、共享、整合和處理。二是各級各類高校還應建立專門的數據標準管理平臺，負責教育大數據集中式管理、標準發布和動態更新，為高等教育評價的價值判斷與質量改進提供保障。[25]

3.主體增值：聚焦教育評價主體的數字素養培育

提升評價主體的數字素養就要激發主體的自由性和創造性，促進主體意識、主體價值和主體增值的發展。首先，主體意識的提升表現在塑造面向智慧評價的教育數據治理思維。評價主體需在評價方案、指標體系中體現大數據的使用情況，明確客觀數據的使用比重，對可以使用的數據做到“真用”。[26]其次，主體價值的實現主要體現在建立多方協同的培育機制，提升全社會融合大數據開展教育評價的素養。一是國家和地方層面重視評價主體數字素養的培育。通過電視媒體科普欄目定期開展有關大數據技術與教育評價等相關基礎知識的宣傳，幫助評價主體轉變數據態度、更新評價觀念。二是高校要加強評價主體數字能力培養體系建設。一方面，積極調整高?，F有教育評價、教育測量相關專業課程的設置，整合高校、企業和科研機構的資源，加強教育評價學科與人工智能、大數據等學科的交叉融合，提高專業人才的數字能力；另一方面，持續強化教育主管部門工作者及高校管理者的數字技術培訓與實踐應用，通過網絡講座、實踐練習、案例研究、經驗交流等形式將評價測量、數據科學等數字技術學習課程引入培訓，以提升其數字素養。

4.技術服務：打造科學、高效的智能化教育測評系統

數字化賦能高等教育評價變革的重要目標是通過先進技術為國家教育治理、區域教育管理、高校人才培養、教師專業發展、學生健康成長提供技術服務，以評價促發展。[27]因此，面對當前數字化賦能高等教育評價實踐中存在的投入障礙和技術瓶頸，需要優化技術服務，構建科學、高效的智能化教育測評系統。一是夯實技術投入支撐體系。為解決區域、城鄉、校際、群體的技術投入不足且不均的問題，需通過不斷迭代和更新數據采集平臺、數據存儲、數據挖掘、教育網格、教育測評技術等基礎設施建設，為高等教育評價提供基本的硬件支撐保障。二是建立技術合作聯通機制。數字化賦能高等教育評價過程中的技術瓶頸背后不僅是純粹的技術研發問題，更是對不同評價目的、具體教育情境和應用模式的認知障礙。因此，智能教育測評的技術研發和應用研究要尋求計算機科學、教育技術學、心理學等多學科領域研究者的積極合作，拓展智能教育測評功能，推進智能教育測評技術的發展。三是健全高等教育評價數據共享機制?；谕晟频慕逃u價數據規范和技術標準，按照分級共享、授權使用的規則，著力建構從國家到高校內部一體化的評價數據共享平臺，促進教育評價數據的內部共享與互通，解決不同部門間存在的數據孤島、數據偏差等問題。

5.倫理規約：構建安全、崇“善”、和諧的評價倫理秩序

智能時代，高等教育評價中數據與算法的疊加，極易引發隱私安全與責任歸屬失控問題。因此，制定數據倫理規約可以保障教育大數據安全、提升倫理責任意識，有利于構建安全、崇“善”、和諧的評價倫理秩序。首先，建立健全高等教育評價大數據隱私安全保障體系。一是國家應加快推進高等教育評價個人信息和數據保護的綜合立法工作?；凇吨腥A人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》，進一步制定和出臺有關評價數據保護的法律法規，使數據使用有法可依，為高等教育評價的隱私安全提供制度倫理保障。二是加強高等教育評價數據隱私安全的技術保障。針對數據采集、存儲和使用等環節進行數據保護；理性分析和綜合評判數字技術在高等教育評價中的應用邊界和使用程度，規避因數據誤用和數據泄露所導致的不良后果。三是建立完善的倫理責任與問責機制。要加大技術倫理宣傳力度，加強技術開發和使用人員的責任意識教育，使技術開發和使用人員明確各自肩負的道德責任，將“責任倫理”轉化為道德自律。[28]同時，架構具有前瞻性的責任行為問責體系。高校、技術開發商等應組織成立算法設計優化小組，將智能評價算法需接受的道德規范轉為代碼，合理植入各級各類智能評價系統；充分利用智能算法在動態數據采集與可視化呈現等方面的技術優勢，對違背道德的智能評價行為進行及時排查與預警，并進行一定的決策干預與行為問責。